今天我發表了一篇新文章，題為《Policy on the AI Exponential》。 AI 的進展速度極快——遠快於政策流程所能處理的速度。 文章闡述了我認為技術目前的狀況，以及為縮小差距所需採取的行動：

Import AI 473：美國的超級智慧戰略、小鼠顱內的類人腦與機器詮釋學

RAND 釋出了一份關於美國如何確保超級智慧路徑上地緣政治優勢的長篇報告，核心建議是採取“行動自由”戰略以保持所有選項開放。該戰略包含構建人機生態、建立 AI 安全架構等四個關鍵要素，並提出了涵蓋共存、遏制和加速三大類共七種原型策略。報告指出，面對未來的五大不確定性，美國需要投入大量資金為持續的 AI 進展做好預先定位。

OpenAI：AI 政策視窗期正開放，我們需要採取行動

Chris Lehane 認為，隨著 AI 能力不斷增強，在政策視窗期仍然開放之際，我們需要提供更強的安全證據、建立共享標準並採取持久的政策行動。

Import AI 456：RSI 與經濟增長；AI 監管的激進可選性；以及神經計算機

Institute for Law & AI 的研究人員提出了針對 AI 監管的“激進可選性”方法，主張政府應在短期內避免過度監管，同時快速構建應對未來不確定風險所需的機構與資訊渠道。具體建議包括建立資訊收集機制、保護吹哨人、加強跨政府資訊共享、制定靈活規則、開展模型能力與安全評估以及提升模型權重安全性等。此外，來自 Meta 和 KAIST 的研究探討了神經網路能否作為傳統計算機執行。