要对人工智能（AI）进行监管，关键在于建立基本的安全保障，同时又不扼杀其发展。一种可行的方案是，放弃传统的政府监管思路，转而相信并授权 AI 实验室成为自己的主要监管者。具体来说，可以成立一个私营的非营利性 AI 监管机构，由主要 AI 公司组成，负责审计模型和实践。通过审计的公司将获得有限的法律责任豁免，这既能激励它们遵守安全标准，也能保护其免受可能扼杀创新的诉讼。
一种新的监管模式：行业自律
这个方案的核心是成立一个私营的非营利性 AI 监管机构。
- 模式参考： 它可以借鉴金融业的金融业监管局（FINRA）。FINRA 是一个由金融公司组成的联盟，负责审查行业行为并向政府监管机构提供建议。
- 组成与监督： 这个 AI 监管机构将由主要的 AI 实验室组成，并由政府（例如通过新成立的 AI 标准与创新中心）授权和监督。
- 核心职能： 定期审计各大 AI 公司及其模型，评估其行为和安全性。在短期内，审计重点将是网络安全问题，即判断新模型带来的网络风险是否超过其解决的风险。
我们必须挑战传统的公共监督观念，转而信任 AI 实验室，让它们成为自己的主要监管者。
核心激励：有限的责任豁免
为了让 AI 公司有动力遵守标准，这个模式提供了一个强大的激励机制。
- 激励措施： 如果一家公司通过了该机构的审计，只要它已尽到基本的、合理的注意义务，没有出现极端或故意的疏忽，就应该被免除标准法律责任。
- 带来的好处：
- 让 AI 实验室不必担心法院因一些无法合理预见的、定义模糊的损害而判处巨额赔偿，从而导致业务中断。
- 给予实验室一个强有力的理由去满足这个机构设定的安全标准。
为什么行业自律是可行的？
有人可能会质疑，一个由行业参与者组成的机构能否做出公平的安全判断。虽然这并非完美方案，但它有几个关键优势，并且没有更好的替代选择。
- 共同的行业声誉： 每家公司都明白，任何一家公司的危险模型都可能引发严重事故，从而损害整个行业的前景。就像 1979 年的三里岛核事故一样，事故的负面影响最终会波及整个行业，而不是仅仅归咎于某一家公司。
- 限制低质量竞争： 顶尖公司不希望看到太多低价、低质量的新兴公司涌入市场。因此，它们有动力支持相当严格的标准，以维持行业门槛，即使这些标准有时可能过于严苛。
- 专业知识的现实： 无论我们是否愿意承认，一个具体的事实是，判断 AI 安全所需的专业知识绝大多数都集中在这些公司内部，短期内政府很难具备同等水平的专业能力。