伯南克加入Anthropic長期利益信託：美聯儲獨立性邏輯能否延伸到AI治理

前美聯儲主席本·伯南克（Ben Bernanke）於7月9日正式加入AI公司Anthropic的長期利益信託（Long-Term Benefit Trust，簡稱LTBT）。這位2022年諾貝爾經濟學獎得主、曾主導2008年金融危機應對措施的經濟學家，將其對於系統性風險的深刻理解帶入AI治理領域，引發外界關注。伯南克現任布魯金斯學會傑出研究員，他的加入使該信託的已知成員增至四位。不同於技術背景或科學家身分的任命，伯南克帶來的核心能力，是在系統性危機面前保持冷靜，並以制度設計對抗恐慌的經驗。

他在2006年至2014年間擔任美聯儲主席，親身經歷2008年全球金融危機，並推動量化寬鬆、零利率政策與前瞻指引等非常規貨幣政策，這些措施事後被廣泛認為有效阻止了經濟陷入第二次大蕭條。他的學術研究長期聚焦大蕭條與銀行在金融危機中的角色，為他贏得諾貝爾經濟學獎。在進入政府之前，伯南克在普林斯頓大學度過二十多年學術生涯，曾擔任經濟系主任。Anthropic聯合創始人兼總裁Daniela Amodei在公告中指出，AI可能擁有現代史上任何技術中最重大的經濟影響，而Anthropic有雙重責任，既要理解這些影響，也要採取行動。

她表示，伯南克的職業生涯從研究經濟如何應對破壞性時刻，到協助引導全球最大經濟體度過此類時刻，他的判斷力將幫助公司更好地預判和應對先進AI如何影響全球的勞動力與經濟。要理解這項任命的深層意義，首先得認識Anthropic長期利益信託的定位與功能。Anthropic是一家註冊於特拉華州的公益公司，其註冊證書中明確將「負責任地開發和維護先進AI，以造福人類長期利益」列為公益宗旨。LTBT成立於2023年9月，是一個嵌入公司治理核心的獨立機構，持有特殊的Class T股份，擁有選舉和罷免Anthropic董事會成員的權力。

根據Anthropic公布的設計，五名信託成員在公司內沒有任何股權，不分享利潤，僅獲得服務時間的補償。新成員由現有成員選出，經公司協商後任命。信託的權力隨著時間與融資里程碑逐步擴大，最終目標是取得董事會多數席位。這個目標已在2026年4月提前實現。4月14日，諾華（Novartis）前CEO Vas Narasimhan經由信託任命，進入董事會。至此，信託指定的董事在七人董事會中已佔據多數。董事會現有成員包括Dario Amodei、Daniela Amodei、Yasmin Razavi、Jay Kreps、Reed Hastings、Chris Liddell與Narasimhan。

按原訂計畫，信託本應在成立四年內，即2027年9月前取得多數席位，實際達成時間比計畫提前約一年半。LTBT主席Neil Buddy Shah在公告中強調，圍繞AI這項技術建立的制度本身，將和技術本身一樣重要。他指出，伯南克執掌美聯儲八年，帶領國家度過近一個世紀以來最嚴重的金融危機，憑藉的是專業、獨立與穩健的判斷；隨著AI影響持續擴大，這些正是信託在尋找的標準。信託目前四名成員的背景涵蓋全球健康、國家安全、法律與經濟學。

除了主席Shah（克林頓健康倡議組織CEO）與伯南克，其餘兩位成員分別是Richard Fontaine（新美國安全中心CEO，2025年5月加入）與Mariano-Florentino Cuéllar（卡內基國際和平基金會主席、前加州最高法院大法官，2026年1月加入）。信託目前尚有一個席位待填補，以達成五人規模。LTBT成立時共有五名初始成員，除Shah外，其餘四位均已離任。

蘭德公司CEO Jason Matheny於2023年12月卸任，以避免與蘭德的政策項目產生利益衝突；AI安全對齊研究中心創始人Paul Christiano於2024年4月卸任，出任美國AI安全研究所負責人；Evidence Action CEO Kanika Bahl與Effective Ventures US臨時CEO Zach Robinson則於2026年1月完成任期。伯南克在聲明中表示，人工智慧的潛力巨大，結果範圍也同樣巨大，而這種潛力如何發揮，部分取決於圍繞它建立的制度。

他認為Anthropic創建了一個獨特的治理結構，試圖確保AI對人類的長期利益遠遠超過風險，並為有機會貢獻於此關鍵使命感到榮幸。Anthropic的治理實驗，挑戰了「公司治理結構只是後臺事務、與產品競爭力無關」的常見假設。該公司的觀點恰恰相反：在AI領域，前沿模型的客戶無論是企業或政府機構，在選擇模型時關心的不只有性能指標。他們還會問，這家公司是否有能力控制自己的技術？當競爭壓力大到一定程度時，是否會犧牲安全換取速度？一旦出現重大事故，是否有機制可以追究責任？LTBT的運作邏輯，就是在事前建立獨立的制衡機制。

當董事會多數席位由一群不持有公司股票、沒有經濟利益衝突的人任命時，公司對短期股東壓力的抵抗能力理論上比傳統結構更強。OpenAI在2023年11月的治理危機，被視為行業的前車之鑑。當時OpenAI董事會解僱了CEO Sam Altman，隨後在投資者與員工壓力下讓其復職。那次事件暴露的問題在於，當AI公司的治理結構依賴個人而非制度設計時，在足夠大的壓力面前容易失靈。LTBT雖然不能完全消除此類風險，但其設計方向是將安全優先的承諾從CEO的個人意願，轉化為董事會層面的結構性約束。不過，這個治理實驗也面臨質疑。

2024年5月，AI治理觀察組織AI Lab Watch的分析師Zach Stein-Perlman在LessWrong上發表文章，標題直接質疑「也許Anthropic的長期利益信託是沒有權力的」。文章指出，Anthropic並未公開證明信託實際上能做出股東不喜歡的決定，且信託的法律文件細節從未完全發布。核心關切在於，儘管信託被設計為獨立機構，但Anthropic的股東在滿足特定超級多數條件時，可以在未經受託人同意的情況下修改信託條款及其權力。由於超級多數的具體閾值未公開，外部觀察者無法評估股東對信託的實際約束力。

考量到Google與Amazon等大型投資者持有大量股份，利潤導向的投資者聯合起來達到超級多數並非不可能。獨立性的邊界也受到關注。儘管信託成員不持有公司股權，但其任命仍需經過公司協商。當信託成員需要替換時，公司是否會在選擇過程中施加影響？更深層的擔憂在於，當信託任命的董事在董事會佔據多數，而信託本身僅由五名成員控制，這實際上形成了一個小規模決策結構。如果這五人在關鍵判斷上一致失誤或陷入集體思維，治理結構的糾錯功能可能失效。不過，從2026年4月信託已實際取得董事會多數席位來看，LTBT的權力正從紙面走向實踐。

Anthropic也設計了修正機制，信託結構可透過受託人與董事會或股東協商調整；在足夠大的股東超級多數同意下，也可以修改信託條款，但所需超級多數比例會隨信託權力擴大而提高。跳脫Anthropic的個案，LTBT的意義在於提供了一個新的治理範式。傳統科技公司治理依賴兩種模式：創辦人控制（透過雙重股權結構）或股東控制（透過董事會選舉）。前者的問題在於創辦人可能失去制衡，後者的問題在於短期股東利益可能壓倒長期社會責任。LTBT提供了第三種可能，由一個獨立、無財務利益的專業機構來監督董事會，在創辦人決策與股東利益之間建立緩衝。

這個模式有先例可循，央行獨立於財政部的制度設計，正是為了讓貨幣政策不受短期政治週期干擾。伯南克正是此一制度的堅定捍衛者之一，他加入LTBT，可被理解為將這份信仰延伸至AI治理領域。不同的是，央行獨立性的建立花了數十年，經歷多次危機與制度迭代，而AI治理沒有這麼長的時間窗口。LTBT從2023年9月公布，到2026年4月取得董事會多數席位，不到三年，這個速度在制度史上極為少見。它能否真正發揮作用，取決於商業壓力真正來臨時，信託成員能否堅持長期安全優先的判斷。如果LTBT在實踐中頂住壓力，它可能成為AI行業治理的參考模板；如果未能頂住，行業可能重回創辦人主導的舊路，或轉向更嚴格的外部監管。

伯南克的聲明中所言，對於這位前美聯儲主席來說別具分量：「這種潛力如何發揮，部分取決於我們圍繞它建立的制度。」他曾親眼見證制度設計正確時災難可以被避免，也研究過制度設計錯誤時系統可以崩潰到何種程度，如今他將這份判斷力帶到了AI治理的決策桌上。