肖茜 | 超越人工智能竞赛：重构不确定时代的中美关系
一句话看懂：清华大学人工智能国际治理研究院副院长肖茜撰文指出，将中美AI关系简单定义为“竞赛”具有误导性，可能导致技术脱钩、安全治理失灵和战略误判。她主张通过务实、渐进式的合作建立互信，在风险治理与能力竞争之间做出区分。
事件核心：发生了什么
该文章发布于清华战略与安全研究中心（CISS）与美国外交政策全国委员会（NCAFP）联合推动的中美新生代学者对话框架下。肖茜的核心观点是：当前“人工智能竞赛”的叙事掩盖了AI发展高度相互依存的现实——从供应链、人才流动、科研合作到开源社区，最先进的大模型系统往往依赖于跨国创新积累。她指出，这种零和博弈的叙事正在放大中美之间的互不信任，导致透明度下降、信息共享政治化，并压缩双边对话与合作的空间。
为什么重要
这篇文章的意义在于提供了一个有别于“技术竞赛”的冷静分析框架。当前AI行业的核心矛盾之一，是美国主导的算力封锁（如对华芯片出口管制）与中国自研大模型（如DeepSeek、通义千问等开源模型）加速追赶之间的张力。肖茜提醒，当“速度”成为优先事项，可能带来两大风险：一是研发资源重复投入，特别是在训练高性能大模型上形成冗余；二是在应对系统故障、模型幻觉、数据偏见等全球性风险时出现盲区。例如，在网络安全和生物科学领域，AI工具的扩散正在赋予非国家行为体更强的行动能力，而误判（因技术故障被当作蓄意攻击）的风险在缺乏互信环境下会成倍放大。
对用户/开发者/创作者的影响
对于使用中国或美国大模型API的开发者与内容创作者而言，双方技术生态的分裂已经产生实际影响。例如，美国闭源模型（如GPT-4o、Claude）的API对中国用户限制严格，而中国开源模型（如Qwen、Yi系列）在国际社区的部署也面临地缘政治压力。这意味着：
1. 开发者在选择底层模型时需考虑供应链风险——依赖单一来源的算力或推理服务可能因政策变化而断供。
2. 内容创作者使用AI图像生成或文本工具时，需要留意不同监管体系下的内容合规（如中国的生成式AI备案制与美国的版权争议）。
3. 如果中美在AI安全评估、术语定义和风险框架上能达成初步技术交流，可能降低开发者因兼容性问题而产生的额外适配成本。
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值得关注的后续
1. 二轨对话是否落地为具体机制：文章建议的“AI相关事件沟通机制”和“联合情景推演”若能实现，将直接影响大模型在多国部署时的危机响应流程。
2. 开源生态的博弈走向：当前中美大模型开源社区（如Hugging Face、魔搭社区）的联通程度，是观察“技术脱钩”与“互信重建”的关键指标。
3. 监管政策是否会从“限制算力获取”转向“联合风险治理”：若双方在AI幻觉检测、模型越狱防护、虚假信息识别等领域开展技术交流，可能催生新的合作型API或安全工具标准。
来源：Readhub · AI
