即將到來的通用人工智能的探索引發了重大疑問。速度和安全的共存成為一項根本性的挑戰。行業內的參與者面臨著一個失落的悖論：在向前邁進的需要與保持嚴謹的倫理要求之間的矛盾。開發速度與社會責任之間的緊張關係構成了一個經常被忽視的困境。其重要性極為重大，質疑了這場技術革命的根基。
速度與安全之間的緊張
對創造人工智能 (AI) 的激烈競爭引發了對速度和安全價值共存的深刻思考。許多行業參與者在思考如何平衡這兩個迫切要求。現任OpenAI安全任務的研究員Boaz Barak，對xAI的Grok模型最近的版本表達了擔憂，稱其推出為“完全不負責任”。這一評判凸顯了透明度的缺失，而透明度在一個安全應當優先的行業中至關重要。
速度與安全的悖論
來自OpenAI前工程師Calvin French-Owen的第二個敘述為這一問題帶來了必要的細微差別。他表示，OpenAI內大多數安全項目仍然處於公眾視線之外。然而，仇恨言論、生物武器以及自殘等威脅仍然需要非常敏銳的關注，這體現為艱苦而往往不可見的工作。因此，迅速完成產品的需要有時似乎會妨礙預防潛在危險的努力。
緊迫和保密的文化
OpenAI的員工增長驚人，在一年內達到了三千人的規模。French-Owen將這一現象描述為“受控混亂”，在這裡，迅速擴張所帶來的無序能量造就了溝通和安全協議執行方面的挑戰。在這種情況下，對速度的痴迷伴隨著一種保密文化，更關注與Google和Anthropic的競賽，而非建立負責任的實踐。
速度的倫理
Codex計劃，OpenAI著名的編碼代理，體現了這種對速度的無盡追求。French-Owen將創建過程描述為“瘋狂的短跑”，在這期間，一個小團隊在七周內開發出了一個創新的產品。儘管在技術上的成就，此方法卻顯現出對急於求成的追求會時常忽視基本的倫理考量。
衡量安全與責任
建立與速度相比顯著的安全度量的難度強調了行業中的一個關鍵困境。績效衡量通常比無形的危機預防成果更引人注目。在當前的董事會中，對具體成果的吸引促進了一種文化，儘管安全應該是首要任務，但卻難以被聽見。
邁向一種共擔責任的文化
重新定義產品發佈概念是一個必要的範式轉變。將安全案例的發布納入其中應變得與代碼本身一樣至關重要。建立行業標準將避免企業因其安全性上的努力而受到懲罰，將安全轉變為一種無可協商的共同基礎。
每一位工程師，而不僅僅是負責安全的工程師，都必須在這個框架內發展出更強的責任意識。致力於創建通用人工智能 (AGI) 並不僅僅是關於誰先到達終點，而是關於如何到達終點。真正的贏家將是那個向全球社區展示雄心與責任可以和諧共進的個體。
AI巨頭的反應
平衡速度和安全並非單靠個別企業的責任。像微軟這樣的主要參與者，通過其新推出的健康AI工具，成功重新定義了診斷的準確性，超越了人類的醫療表現。這些進展提出了對這些技術固有責任的思考，尤其是面對當前的倫理挑戰。
此外，Google DeepMind的Dia模型等創新在機器人控制中的重要性顯示了在AI未來面前採取系統性方法的重要性。這些技術引發了有關安全和監管的關鍵問題，確保在追逐AI的過程中不以速度為代價而犧牲基本原則。
資源與集體反思
隨著氣候挑戰和衝突的出現，對AI的集體反應的必要性比以往任何時候都更為迫切。問題在於通過堅定而迅速的反應，促使行業參與者共同關注安全和速度，以達成一個積極動態。
像AI & 大數據博覽會這樣的事件使得能夠探討這些問題，並展望未來讓AI成為倫理和創新的推動力，同時確保真正的利益遠超過單純的速度。
有關AI競賽中速度與安全共存的常見問題
AI開發中的速度是否可能妨礙安全？
是的，速度往往會導致安全上的疏忽，因為團隊可能急於交付產品而未能進行適當評估。
在優先考慮速度的情況下，AI的主要安全威脅是什麼？
威脅包括仇恨言論的傳播、生物武器的應用和潛在的個人危害，所有這些都因匆忙發佈而加劇。
AI公司該如何平衡速度與安全？
制定行業標準至關重要，將安全研究的公開程度與開發速度同樣重視，創建一種共擔責任的文化。
有哪些例子可以說明AI開發中速度與安全之間的緊張？
OpenAI的Codex開發便是一個例子，該產品在僅七個星期內創造出了一個革命性的產品，引發了對安全過程的關注。
關於AI安全的研究是否得到足夠的優先考慮？
目前，許多有關安全的研究未進行公開，這突顯了將這些資訊公開的關鍵需求，以增強透明度。
競爭壓力如何影響AI中的安全實踐？
企業常常感受到加速交付的壓力，以免失去市場份額，這可能對採取謹慎的安全方法造成損害。
在AI實驗室中，共擔責任有多重要？
在所有團隊中，培養責任感至關重要，而不僅僅是安全部門，這對於確保高標準的安全至關重要。
為何準時推出產品的同時改善安全的措施是什麼？
企業需要重新思考產品交付的定義，將安全評估作為每個開發階段的內嵌優先事項。
