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文章提要： 監管人工智能的正確方法。一個新的人工智能會議即將來到國會山。 即將舉行的歷史性的人工智慧會議：特朗普總統和眾議院議長邁克·約翰遜將於周二在白宮會見人工智能公司的高管，因為在技術快速發展的情況下，立法者面臨着越來越大的行動壓力，一些人警告說，這項技術對人類構成了生存威脅。《美國思想家》提前警告了過度管制人工智能的恐懼因素競賽。
觀點非常簡單：理論上的人工智能是存在的，而應用人工智能，無論好壞，現在都在發揮作用。 試圖立法進入這樣一個不斷發展的新研究世界是一個非常糟糕的主意。 ～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 
我剛剛收到一份報告，說美國正在生產比我們歷史上任何時候都更多的精緻和精英武器。 它們每天都在交付給我們在中東和其他地方的部隊。我們的國防公司工廠全天候運轉，同時平均每家建造4到5家大型全新工廠！ 這次生產的主要重點是愛國者、薩德系統、戰斧和其他標準導彈系統，我們已經有大量的庫存。——唐納德.川普總統 ～～～～～～～～～～～～～～～～～ 監管人工智能的正確方法。 一個新的人工智能會議即將來到國會山。 應該是這樣的。 作者：Ed Timperlake | 2026年9月29日 
先澄清一下即將舉行的歷史性的人工智慧會議： 特朗普總統和眾議院議長邁克·約翰遜將於周二在白宮會見人工智能公司的高管，因為在技術快速發展的情況下，立法者面臨着越來越大的行動壓力，一些人警告說，這項技術對人類構成了生存威脅。
多虧了《美國思想家》，使我成功地在夜裡象徵性地敲響了火鈴，提前警告了過度管制人工智能的恐懼因素競賽。
我的研究觀點非常簡單：理論上的人工智能是存在的，而應用人工智能，無論好壞，現在都在發揮作用。 試圖立法進入這樣一個不斷發展的新研究世界是一個非常糟糕的主意。
在為這一說法辯護時，我的核心論點是，理論上的人工智能是一個不斷發展的研究領域。 它的用途甚至它的局限性都不確定。 試圖立法這樣一個開放式的研究空間將在理解其後果之前凍結技術、方法或想法。 使用應用人工智能，尋找具體結果；不要預先判斷其潛在用途。
最強的論點是將所有理論研究與所有法規分開，同時避免監管應用人工智能，因為它有一天可能會很危險。 相反，在實際使用人工智能時，規範可識別的行為和後果。
人工智能創建者可以根據其提議和部署的實際背景來評估應用人工智能： •它正在做出什麼決定？ •誰受到了影響？ •這個決定有多重要？ •它使用哪些數據？ •人類可以審查或覆蓋它嗎？ •當它出錯時會發生什麼？ •哪些法律保護已經適用？ ——這避免了對根本不同的應用程序施加相同的要求。
停止監管自上而下的指令的關鍵點很簡單。 現行法律可以在不創建全新的人工智能制度的情況下規範應用。 例如，如果人工智能系統實施欺詐、侵犯隱私、非法歧視、導致產品有缺陷或做出不允許的就業決定，無論人工智能是否參與，相關法律制度都可以處理該行為。
在研究階段實施的監管通過不鼓勵實驗和打擊緩慢實現有益發現，帶來了巨大的機會成本。 論點並不是說每個人工智能應用程序都應該不受監管；相反，監管應該在有足夠關於實際風險的信息來證明干預是合理的。
現有的保障措施仍然可以支持極簡主義的方法： 第一修正案的保護。 在美國，科學研究、出版、軟件開發和通信可以受到第一修正案報告的保護。 這創造了一個憲法理由，要警惕政府對研究或傳播的廣泛限制，只是因為一項技術最終可能是危險的。 這並不意味著人工智慧受到絕對的保護，不受監管；行為、商業活動、欺詐、非法歧視和其他法律監管保障措施仍然可以使用。
帶來法律界： 民事訴訟，因為我可以對人工智能末日寡頭進行恐嚇。 如果支持人工智能的產品或服務造成了法律上可識別的損害，則根據事實和適用法律，疏忽、產品責任、合同和其他民事索賠等普通機制可能會提供賠償或禁令的途徑。 這使得實際部署成為重要的監管要點：有被告、申請、傷害、證據和法律索賠......以及可能造成巨大損失。
現有的特定部門法規。 人工智能不一定在法律真空中運作。 就業、金融服務、醫療保健、消費者保護、隱私、民權、交通和其他領域已經有適用於人工智能介導行為的法律。
NIST的人工智能風險管理框架明確要求組織了解並記錄適用的法律和監管要求，包括涉及非歧視、隱私、安全、文檔和披露的要求。 這是出色的工作。
不要僅僅因為一項技術具有假設的未來破壞能力就規範它的存在。 當有足夠的信息來確定風險、責任方和適當的補救措施時，規範可識別的行為和後果性應用。 人工智能應該通過歷史上管理其他技術的相同機制進入法律體系，當顯示出可識別的差距時，會添加新的規則。
責任應該由新的人工智能特定法規的支持者承擔，以證明現有憲法、法規、監管和民事責任保障措施的具體差距。 如果存在這種差距，監管應針對可識別的應用或有害行為，而不是理論上的人工智能研究本身。
他們的關鍵始終是“值得信賴的人工智能”。 Jeannette Wing博士在2022年海軍學院的一次演講中報道了“值得信賴的人工智能”。 她提出了最重要的人工智能問題：“我們如何兌現人工智能的好處的承諾，但解決這些對人類和社會造成生命危急後果的情景？ 簡而言之，我們如何才能實現值得信賴的人工智能？”
如果我們讓對人工智能可能變成什麼的恐懼決定了人工智能可能研究什麼，我們將把一個困難的問題——讓人們和機構對他們實際所做的事情負責——換成一個簡單的問題：假裝來自華盛頓的許可單——或者，上帝保佑，布魯塞爾——使下一個錯誤變得不可能。 不會的。
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