诺奖得主菲利普・阿吉翁回应一财:必须严肃看待Anthropic对AI的警告
2026-07-01 · 惠红网

打开微信,点击底部的“发现”, 使用“扫一扫”即可将网页分享至朋友圈。 第一财经 2026-06-12 21:44:27 听新闻 如何看待Anthropic对于AI(人工智能)进化发出的警告停止AI研究可能么 “我们必须严肃看待这份警告。”2025年诺贝尔经济学奖获得者菲利普·阿吉翁(Philippe Aghion)6
打开微信,点击底部的“发现”, 使用“扫一扫”即可将网页分享至朋友圈。
第一财经 2026-06-12 21:44:27 听新闻
如何看待Anthropic对于AI(人工智能)进化发出的警告停止AI研究可能么
“我们必须严肃看待这份警告。”2025年诺贝尔经济学奖获得者菲利普·阿吉翁(Philippe Aghion)6月12日在东方汇理资产管理全球投资论坛(Amundi World Investment Forum)期间,对第一财经回应称:“我并不认为我们能完全终止AI研究,关键在于监管,强有力的监管必不可少。”
他认为,全球各国应寻求建立协作治理体系,共同防范AI可能带来的危险。但他同时强调,需要警惕监管对创新的挤出效应。如果监管过度,AI产业就会外流,而且过度监管可能会加剧老牌巨头的垄断地位,遏制新企业入局,压制创新活力。
“监管必不可少,但必须保持适度精简,推行精细化、精准化监管。”阿吉翁说。
美国AI巨头Anthropic近日发出警告称,AI系统正以如此迅猛的速度进步,以至于它们可能很快能够在无需人工干预的情况下自我改进,从而对社会构成重大风险。该公司呼吁全球应当拥有暂缓或临时叫停前沿人工智能研发的备选方案,让社会配套制度、AI对齐安全研究能够跟上技术迭代的脚步。
尽管有观点质疑AI巨头在“利用大众对智能的好奇和无知,制造恐惧与焦虑”,但Anthropic的警告确实再次引发了一轮全球范围内对AI自进化可能带来重大风险的担忧。
阿吉翁在大会对谈中提到,大家正在亲历第四次工业革命。AI会渗透到经济所有产业板块,具备大幅拉动整体经济增长的潜力,同时能够创造大量就业,但最终成效完全取决于监管制度与配套政策。
“谈及历次工业革命,我总爱用马匹作比喻。马一旦失控狂奔会带来伤害,但也能载你去往任何目的地。”阿吉翁说,想要驾驭好这匹“马”,关键就是建立适配、完善的规则与政策体系。
阿吉翁认为,人工智能确实存在潜在的危害与风险,它可能会被用于各类恶意、违规的场景。而最关键的一点,就是拥有共同价值观的国家携手搭建AI发展的治理规则,来防范人工智能被滥用、被违规使用。
“人工智能的风险绝对不容小觑。”阿吉翁对记者说。在他看来,各国需要达成国际共识,AI监管逻辑与绿色创新、核能领域的全球协作是相通的。各国应统一划定部分高风险AI品类,禁止无约束的研发,就像全球各国协同管控核能一样。
除监管之外还有另一条路径,即通过技术创新研发出可控的AI。“所有认同这些安全顾虑的国家应当携手合作,一方面落地推行全新监管规则,另一方面开展创新研究,打造更安全、能抵御重大风险的AI。”阿吉翁称。
阿吉翁对“创造性破坏”理论有深入研究。在他看来,AI快速发展会取代工作中的部分“任务”,但最终会创造更多就业。
“任何一份工作都是由一系列细分任务构成的。对绝大多数职业而言,AI会接手枯燥机械的重复性工作,人类则能抽身专注更有创造性的工作。”阿吉翁认为,技术发展必然伴随创造性破坏,但有两大理由说明人工智能最终会创造更多就业。
第一,拥有AI技术的企业生产效率更高、竞争力更强,全球市场对其产品的需求也会更大,这是创造就业的第一层逻辑,即生产率提升效应。第二,AI能够孵化全新创意,而“新创意带来新工作”。
“创新大多是旧思路重新组合而来,而AI能以更快速度、更大规模重组各类想法,催生出海量全新创意,而新创意会催生全新的工作岗位。”阿吉翁提出,在AI替代人类部分工作的进程中,关键是要搭建适配的劳动力市场体系,来平滑劳动者从旧岗位过渡到新岗位的阵痛。
他提出,丹麦的制度设计值得参考——企业可以灵活招聘、裁减员工,但员工失业后国家会统一提供再就业培训。
阿吉翁特别强调,应当避免过度监管。“监管要精准适配,而非盲目加码。AI行业本身具备强大扩张势能,如果过度监管,最终只会事与愿违,取得截然相反的政策效果。”他认为过度监管可能带来两方面副作用。
首先,如果监管过多,人工智能产业就会外流,转移到完全没有相关监管的国家,这样的监管就完全背离了初衷。其次,严苛繁复的监管还会抬高新企业的行业准入门槛。
“大家都在担忧巨头垄断,大型企业把持全产业链的风险,可过量监管反而会利好行业老牌头部企业——老牌巨头熟悉各类监管规则,懂得如何合规运营。但初创新企业并不熟悉规则。”阿吉翁表示,这会遏制新企业入局、压制创新活力。因此监管必不可少,但必须保持适度精简,推行精细化、精准化监管。
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