Sam Altman也迎来「周受资时刻」了，在国会山听证会上，他备受议员尊敬。OpenAI和政府一联合，他是要成为rulemaker、登顶硅谷之王了？
上次是周受资，这次，轮到了Sam Altman。
不过这一次，国会议员对他的态度截然不同——友好，耐心，做足了功课，虚心请教。
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北京时间昨晚，OpenAI CEO Sam Altman在美国参议院就AI技术的潜在危险作证，并敦促立法者对制造先进AI的组织实施许可要求和其他法规。
Sam Altman不用接受刁钻的问话，他坐在席位上游刃有余、侃侃而谈，再次向世界证明：作为全世界最受瞩目的初创公司CEO，他在书写着科技世界的规则和未来。
面对美国国会，Sam Altman再次斩钉截铁地保证：在未来六个月内，OpenAI坚决不会训练GPT-5。
同时， 他也对全世界发出警告：AI有可能会对世界有害，为了应对日益强大的AI风险，我们需要加强监管和立法，而政府的干预极为重要。
为啥Altman对政府监管如此积极呢？
显然，只要成为规则制定者，就能在竞争中赢者通吃。
而对于在硅谷靠着「社牛」属性闯出一片天地的Altman，和政府打交道，简直轻松得如同探囊取物。
作为科技界异军突起的新力量，OpenAI在成立8年后，在今年以迅雷不及掩耳之势搅动了全世界，逼得所有科技公司都参与进了一场以ChatGPT为起点的全球内卷。
这场全球AI军备竞赛，让不少专家警铃大作。
不过这次听证会，参议院的议员们并没有批评OpenAI的技术带来的混乱，而是谦逊地就ChatGPT的潜在规则征求了证人们的意见，对Sam Atlman的态度是肉眼可见的友好和尊敬。
听证会一开始，参议员Richard Blumenthal使用了声音克隆软件复制自己的音色，让ChatGPT写了一段开场白，使用数小时的演讲训练了一个文本到语音生成器。
此举证明，国会「拥抱AI」的态度旗帜鲜明。
这一场听证会上，立法者明显非常兴奋，与他们曾经对小扎和周受资步步紧逼的质疑形成了鲜明对比。
参议员们没有喋喋不休地谈论过去的错误，而是对AI可能带来的好处充满渴望。
而Altman开门见山地告诉参议院：AI技术可能会出错。
他表示，自己很担心人工智能行业对世界造成重大伤害（cause significant harm to the world）。
「如果AI技术出错，造成的后果不堪设想。我们需要对此发声：我们希望与政府合作，防止这种情况发生。」
「我们认为，政府的监管干预对于减轻日益强大的AI模型的风险，至关重要。比如，美国政府可以考虑将许可和测试的要求结合起来，以开发和发布超过能力阈值的AI模型。」
Altman表示，自己非常担心选举会受到AI生成内容的影响，因此在这方面需要有足够的监管。
对此，参议员Dick Durbin表示，大公司来到参议院「恳求我们的监管」，是很了不起的行为。
怎么监管？Altman早就替政府想好了。
在听证会上，他提出一个成体系的方案。
1. 成立一个新的政府机构，负责为大型 AI 模型颁发许可，撤销不符合标准的模型的许可。
而对于能力远达不到最先进的大模型的技术，他认为不需要使用这种许可监管制度。国会可以「定义能力阈值」，免除小型公司和研究人员可能遇到的监管负担，鼓励创新。
2. 为 AI 模型创建一套安全标准，包括对其危险能力的评估。
例如，模型必须通过安全测试，比如它们是否可以「自我复制」和「流出到监管之外」。
3. 要求独立专家对模型在各种指标上的表现进行独立审计。
当参议员问他是否愿意担任这个角色时，Altman说：我对目前的工作感到满意，不过他很愿意提供一个名单供国会挑选。
Altman说，因为AI模型可以「说服、操纵、影响一个人的行为、信仰」，甚至「创造新的生物制剂」，因此，非常需要许可。
对所有超过一定计算能力阈值的系统进行许可会更简单，但Altman表示，自己更愿意根据特定能力划定监管线。
那OpenAI自己的模型安不安全呢？
Altman一再表示，大家可以放心。
他说，GPT-4模型比其他任何类似模型做出的回应都会更有意、更真实，并且一定会拒绝有害的请求，因为GPT-4经过了广泛的预发布测试和审计。
「在发布任何新系统之前，OpenAI 会进行广泛的测试，聘请外部专家进行详细审查和独立审计，改进模型的行为，并实施强大的安全和监控系统。」
「在发布GPT-4之前，我们花了六个多月的时间进行广泛的评估、外部红队和危险能力测试。」
并且在上个月，ChatGPT的用户已经可以关闭聊天记录，防止自己的个人数据被用来训练AI模型了。
不过呢，也有眼尖的群众发现了「华点」，Altman的提议中，并没有涉及到公众热议的两点——
1. 要求AI模型为其训练数据公开来源。
2. 禁止AI模型使用受到知识产权保护的作品进行训练。
嗯，就是说，Altman非常巧妙地回避了这两个争议点。
Altman对于AI安全规则的提议，议员们大为赞许，并且偶尔会对他的证词表示感谢。参议员R-LA甚至向Altman抛出了橄榄枝，问他是否有意在国会创建的监管机构工作。
国会决心监管人工智能，早有前兆。本月初，Altman同谷歌、微软和英伟达的CEO一同在白宫会见了副总统Kamala Harris，讨论了负责任AI的发展。
而早在去年，白宫就曾提出「人工智能权利法案」，向业界提出各种要求，比如防止歧视。
参议员提出，把AI比作原子弹的说法。
而Altman参考世界各国政府监管核武器的做法，提出了组建一个类似于国际原子能机构的机构，来为该行业制定全球规则的想法。
在4月份Lex Fridman的第2轮访谈中，Sam Altman言之凿凿地说：「我们现在并没有训练GPT-5，目前只是在GPT-4的基础上进行更多的工作而已。」
这次听证会上，Altman更是直接承认，OpenAI在未来6个月内，没有训练可能成为GPT-5的新模型的计划。
而这应该意味着，谷歌将在今年晚些时候拥有其迄今为止最强大的人工智能系统——Project Gemini。
据说，Gemini专为存储和调度等未来创新而设计，不仅从一开始就是多模态的，而且在集成工具和API方面效率很高。目前正由新成立的Google Deepmind团队研发。
纽约大学心理学和神经科学教授Gary Marcus也出现在了证人席上。
他的打击性甚至比国会议员们还要强。
他对Sam Altman发出的提问，可谓「招招致命」。
OpenAI成立的宗旨不是造福全人类么，如今为什么跑去和微软结盟？
OpenAI不Open，GPT-4的训练数据不透明，到底是几个意思？
马库斯总结道：我们拥有前所未有的机会，但我们也面临着企业不负责任、广泛部署、缺乏适当监管和不可靠的可怕风险
在马库斯看来，Open和微软的行事都大有问题。
曾经微软的必应AI悉尼，表现出了一系列令人震惊的行为。
「悉尼的问题很大，如果是我，会马上把它从市场上撤下，但微软并没有。」
马库斯表示，这件事给自己敲响了警钟——即使是像OpenAI这样的非盈利组织，也可能被大公司买下，然后想做什么就做什么。
但现在，人们的观点和生活都在潜移默化地被AI塑造和改变，如果有人故意利用AI技术，用于不良的目的呢？
马库斯对此表示非常担心。
「如果让一种技术官僚和寡头政治相结合，那少数公司就可以影响人们的信仰，这是真正的风险所在……让少数玩家使用我们根本不知道的数据来做到这一点，这让我感到害怕」
针对一些常见的法律监管方面的问题，看得出来Altman早就成竹在胸，给各位参议员们安排得明明白白的。
参议员说，他对人工智能的「最大担忧」之一是「这种大规模的企业垄断」。
他举了 OpenAI 与科技巨头微软的合作为例。
Altman表示，他认为能够制造大模型的企业数量相对较少，反而可能会更加方便监管。
例如，大型的生成式 AI，只有少数公司能够制造，但是竞争一直是存在的。
美国国会 1996 年通过的第 230 条促进了社交媒体的兴起，该条款保护网站免于对用户的帖子承担责任。
Altman认为：大模型现在没有办法受到230条的法律保护。应该制定新的法律保护大模型不会因为输出内容而承担法律责任。
奥特曼最初回避了参议员提出的「AI可能造成最严重的后果」。
但在马库斯友好地提醒 Altman 没有回答问题后，这位参议员重复了他的问题。
Altman最终也没有正面回答这个问题。
他说，OpenAI 曾试图非常清楚人工智能的风险，这可能会以「很多不同的方式」对「世界造成重大伤害」。
他再次阐明。应对这个问题就是OpenAI成立的原因。「如果这项技术出了问题，它可能会大错特错。」
其实，在今年早些时候接受「StrictlyVC」采访时，Altman称人类灭绝是最坏的情况。
最终，就连马库斯似乎也对奥特曼软化了。
在听证会快结束时，坐在Altman旁边的马库斯说，「他在谈论恐惧时的诚意非常明显，这种诚意在透过电视屏幕是没法感受到的。」
跟小扎相比，Altman此次听证会的表现十分老练，想来他作为社牛，对与政客们打交道早已游刃有余。毕竟，Altman可是多年前就曾考虑过竞选加州州长的人物。
而且对比去听证会前因为数据隐私和货币已经「捅了大篓子”的小扎，Altman背后的OpenAI不但几乎没有受到任何公众的指责，还是目前AI领域「万物竟发」局面的最主要开创者。
面对一上来就示好，呼吁对AI进行监管的Altman，这些几乎都是「技术素人」的立法者自然在这位「权威」面前会显得温柔和蔼很多。
所以同样场合之下，Altman身上的压力与小扎相比完全不是一个数量级。
有参议院提出这种担心，如果像互联网社交平台一样，AI产品如果采用广告为主的商业模式，会让操纵性的产品设计和令人上瘾的算法被滥用。
Altman说自己「非常喜欢」订阅模式。
但是OpenAI 确实考虑过在 ChatGPT 免费版中投放广告来从其免费用户那里赚钱的可能性。