“不守規矩的人，反而佔便宜”，DeepMind之父再談AGI與前沿模型監管

DeepMind 創辦人暨執行長 Demis Hassabis 近期再度針對通用人工智慧（AGI）與前沿模型的監管議題發表看法，直言當前市場環境下，「不守規矩的人，反而佔便宜」。這番言論直指監管機制若無法跟上技術發展速度，可能導致願意負責任的企業反而處於競爭劣勢，而忽視安全規範的業者卻能更快搶佔市場，形成一種扭曲的產業生態。Hassabis 指出，隨著大型語言模型與多模態 AI 的能力快速增長，各國政府與監管機構正面臨前所未有的挑戰。這些模型不僅在自然語言處理、圖像生成、程式編寫等領域展現驚人成效，更開始滲透到醫療、金融、法律等關鍵行業。

然而，現有的監管框架大多仍停留在自願性指引或事後追懲階段，缺乏一套明確且具強制力的國際規範，使得技術發展與風險控管之間出現巨大鴻溝。在這樣的真空地帶中，那些願意投入大量資源進行安全測試、可解釋性研究與倫理審查的企業，往往因為研發週期較長、上市時間較晚，而在成本與時效上遠遠落後於「走捷徑」的競爭者。Hassabis 形容這是一種「劣幣驅逐良幣」的局面，不僅嚴重損害產業的公平性，更可能讓整個社會暴露在不可控的 AGI 風險之下。他強調，如果市場獎勵的是速度而非安全，那麼最終所有參與者都會被迫降低標準，形成惡性循環。

Hassabis 進一步說明，前沿模型的監管不應僅停留在業者自律或口頭承諾，而必須建立具有法律約束力的框架。他具體建議，這套框架應包括強制性的紅隊測試——即由專業團隊模擬攻擊與漏洞利用，以檢驗模型的潛在風險；能力評估——針對模型在關鍵任務中的表現與局限性進行標準化測量；以及透明度報告——要求開發者揭露訓練資料來源、模型架構、已知弱點等關鍵資訊，讓外界能夠獨立驗證其安全性。這些措施並非全新提議，但在 Hassabis 看來，目前多數企業執行這些測試仍是自願性質，缺乏統一標準與第三方監督，導致結果難以比較，也難以建立公眾信任。他認為，唯有將這些要求納入法律規範，企業才有足夠誘因與壓力去落實。

更重要的是，監管應涵蓋從研發到部署的全生命週期，而非僅在產品上市後才進行審查。除了技術層面的規範，Hassabis 也呼籲各國政府應加速協調，避免因監管真空而迫使企業陷入「誰先上市誰就贏」的零和賽局。他觀察到，當前全球 AI 監管呈現碎片化狀態：歐盟正推動《人工智慧法案》，美國有行政命令與自願承諾，中國則已出台一系列生成式 AI 管理辦法。這些措施各有側重，卻缺乏跨國互認與協作機制，讓跨國企業無所適從，也讓有心規避監管的業者得以利用監管套利。Hassabis 強調，AI 技術的影響力不分國界，任何國家單獨監管都無法有效遏制全球性的風險，例如深度偽造、自動化攻擊、偏見放大等問題。

因此，他呼籲各國應在聯合國、G7 或 OECD 等國際平台中建立常態性對話機制，共同制定最低安全標準，並設立資訊共享與聯合調查的管道。他認為，只有讓遵守規範的企業獲得市場肯定與保護，才能引導整個 AI 生態走向安全且可持續的發展路徑。事實上，這並非 Hassabis 首次針對 AGI 監管發聲。作為 DeepMind 的創辦人，他長期關注 AI 安全與倫理議題，過去曾多次呼籲業界正視 AGI 可能帶來的存在性風險。本次發言更加聚焦於市場競爭扭曲的現實，凸顯出即使有良善意願的企業，在缺乏公平監管的環境中也很難堅持高標準。這種矛盾若持續惡化，可能導致整個產業向低安全標準傾斜，最終讓大眾承擔後果。

業界分析人士指出，Hassabis 的觀點反映了目前 AI 領域最深層的兩難：如何在鼓勵創新與確保安全之間取得平衡。許多新創公司為了爭取投資與市場佔有率，傾向於快速推出產品，再透過後續更新修補漏洞；而大型企業則因品牌聲譽與法律風險，通常投入更多資源在事前測試。然而，當市場競爭加劇，就連大型企業也可能被迫縮短測試週期，形成集體降級的風險。從投資人的角度來看，若監管框架模糊，資本往往流向風險較高但回報較快的項目，而非穩健但緩慢的安全路線。Hassabis 的發言等於向政策制定者發出明確信號：如果不盡快建立規範，市場機制將自動懲罰那些最負責任的參與者，而獎勵那些最不負責任的。

這不僅是商業問題，更是公共安全問題。值得注意的是，Hassabis 並未點名任何特定企業，但其描述的「不守規矩的人」顯然指向那些在安全測試不足或資料來源不明的情況下，依然大規模部署模型的業者。隨著 ChatGPT、Gemini、Claude 等模型不斷迭代，模型能力越強，潛在濫用風險也越高，監管的迫切性與日俱增。目前，全球多個監管機構已開始研擬更具強制力的規範，例如歐盟《人工智慧法案》預計將在 2025 年陸續生效，其中針對高風險 AI 系統設有嚴格要求；美國白宮也在 2023 年發布行政命令，要求開發者分享安全測試結果；中國則在 2023 年 8 月施行《生成式人工智慧服務管理暫行辦法》。

然而，這些規範的執行細節與跨國協調仍存在諸多灰色地帶。Hassabis 認為，監管不應該成為創新的絆腳石，而是為創新劃定安全護欄。他強調，一套設計良好的監管框架，可以同時實現促進競爭與保障安全兩個目標。關鍵在於監管要夠明確、可執行，並且對所有參與者一視同仁。只有當遵守規範不再是競爭劣勢，安全才會真正成為產業的標配。總而言之，Hassabis 的最新評論再次提醒各界：AGI 的監管不應淪為紙上談兵，而是需要立即行動的現實課題。隨著技術加速演進，每一段監管真空期都可能累積無法逆轉的風險。而「不守規矩的人反而佔便宜」的現象，正是監管機制失靈的最直接警訊。

如何打破這個困局，將考驗各國政府、監管機構以及整個 AI 產業的智慧與決心。