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2026 年誰才是 AI 霸主？Sam Altman、Demis Hassabis 與黃仁勳的權力大洗牌！

作者admin

現在的 AI 時代，大家常把它看成是天才科學家或 startup 創辦人的「英雄之旅」。但說真的，想看透這個產業的走向，我們得撥開那些明星光環，看看背後的結構性力量。我們不該只把這些大咖當成科技公司的高管，他們其實是橫跨資本、政策、product 野心和公眾輿論的「權力掮客」。在這個圈子裡，影響力不是靠個性撐起來的，而是取決於你在全球算力與研究 stack（技術棧）中的位置。

認知資本的建築師：Demis Hassabis

Demis Hassabis 在全球權力等級中佔據了一個非常獨特的位置。他既是科學家也是 executive，完美平衡了學術公信力與領導 Google DeepMind 的戰略角色。這種雙重身份可不是矛盾，而是一種精密的合成。透過維持在科學界的地位，Hassabis 為 Google 鑲上了一層「研究光環」，這對吸引頂尖人才至關重要，畢竟那些大牛通常對純商業項目沒啥興趣。但身為 Google AI 統合後的掌舵手，他掌握著全球最重要的資本與 data 庫。他的影響力證明了科學聲望與 platform 力量結合後有多強大。當 Hassabis 發言時，他不只是代表公司利益，他代表的是強化學習與神經架構的最前線。這讓他跟全球決策者平起平坐，協助制定 AI 安全與監管的遊戲規則。這種軟實力超越了傳統的遊說，讓 Google 能一邊影響規則，一邊打造像 Gemini 這樣定義市場的 product。在他的帶領下，DeepMind 已從一個半自治的研究 lab，轉變為這家兆元企業生存戰略的引擎室。 DeepMind 與 Google Brain 的合併是這個演變的關鍵時刻。這釋放出一個訊號：那種「仰望星空」的純研究時代已經結束，現在一切以 product 交付為先。Hassabis 在這場轉型中的角色，凸顯了追求通用人工智慧 (AGI) 與上市公司每季財報壓力之間的緊張關係。他每天都要在這些矛盾中穿梭，既要維持遠見科學家的形象，又要執行殘酷的優先順序，好跟 OpenAI 和 Microsoft 競爭。這種平衡術讓他成為核心的權力掮客：他是理論未來與物質現實之間的橋樑。 您有任何關於 AI 的故事、工具、趨勢或問題，認為我們應該報導嗎？ 將您的文章想法寄給我們 — 我們很樂意聽取您的意見。

矽晶圓的君主：黃仁勳 (Jensen Huang)

如果說 Hassabis 代表的是 AI stack 的認知層，那麼黃仁勳代表的就是物理現實。要理解黃仁勳，我們得少看點他的個人魅力，多看他如何成為「算力」本身的代言人。雖然那件招牌皮衣和充滿活力的 Keynote 是媒體焦點，但他真正的權力來自 Nvidia 在 AI stack 中的結構性地位。Nvidia 賣的不只是 chip，他們賣的是現代世界的基礎建設。

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在這個脈絡下，黃仁勳與其說是 CEO，不如說是一個數位領地的君主，所有 AI 公司都得向他納貢。把他的曝光度跟 Nvidia 的結構性位置連起來看，你會發現這位領導者成功地將「算力稀缺性」商品化了。過去三年，生成式 AI 的每一次重大突破，背後都是靠 Nvidia 的 H100 和 A100 GPU 撐起來的。這創造了一種獨特的影響力：黃仁勳的 roadmap 決定了整個產業的研究優先順序。如果 Nvidia 針對某種張量運算進行優化，全球的研究人員就會湧向使用該運算的 model。這是在硬體層面實現的敘事控制。 此外，黃仁勳還透過 CUDA 將硬體優勢轉化為軟體護城河。藉由確保全球 AI 開發者都鎖定在 Nvidia 的 ecosystem 裡，他創造了一個極難被撼動的市場結構。他的影響力不只是賣硬體，而是定義了 AI 開發的語言。當我們看到黃仁勳站在台上，我們看到的是供應鏈的人格化。他成了「算力工業複合體」的首席外交官，與那些正尋求在數千個 m2 規模的資料中心建立「主權 AI」能力的國家進行談判。

聲望與平台的交匯

Hassabis 與黃仁勳的關係說明了當前 AI 權力結構的現狀。一個提供演算法突破，另一個提供執行這些演算法的矽晶圓。兩人都利用「影響力」而非「名氣」作為其公眾形象的框架。他們很清楚，在競爭激烈的地緣政治 AI 競賽中，「明星」是曇花一現的，但「結構性必要性」才是永恆的。這就是為什麼他們的公開露面通常側重於政策和長期願景，而不僅僅是 product 功能。 然而，我們必須正視其中的矛盾，而不是為了故事好聽就把它抹平。對 Hassabis 來說，矛盾在於 DeepMind 早期「開放科學」的初衷，與 Google 現在日益封閉、專有的 AI 開發模式之間的拉扯。對黃仁勳來說，矛盾則在於他一方面倡導「AI 民主化」，一方面卻對參與這場民主所需的硬體維持近乎壟斷的地位。這些不是領導力的缺陷，而是身為轉型產業權力掮客必然面臨的張力。 隨著 AI 從實驗室走向全球經濟中心，這兩人的影響力只會與日俱增。他們是 21 世紀最重要的兩項資源——高階智能與高效能算力——的守門人。他們關於研究重點或 chip 分配的決定，會產生漣漪效應，影響從醫療研究到國家安全的所有領域。他們是新現實的主要建築師，在這個現實中，私人企業與公共事業之間的界線正變得越來越模糊。

權力掮客模式的未來

展望未來，問題在於這種高度集中的權力能否維持。我們看到開源運動的興起，以及各國政府試圖建立自己的 stack。然而，目前 Google DeepMind 和 Nvidia 佔據的結構性位置依然強大。Hassabis 和黃仁勳成功地將自己塑造成 AI 時代不可或缺的人物。他們精通敘事控制的藝術，確保即使人們在批評 AI 權力過於集中時，使用的也是這些掮客協助建立的術語和框架。未來的權力掮客不只是管理人的經理，更是 ecosystem 的管理者。他們必須理解資本流動、國際政策的細微差別、硬體的技術限制以及產品對大眾心理的影響。Hassabis 和黃仁勳是這類新型 executive 的原型。他們的影響力已深植於重塑世界的 chip 和 code 之中，這讓他們遠不只是公司的門面。

結語

在分析 AI 的崛起時，很容易迷失在技術本身的炒作中。但技術並非存在於真空，它是由懂得利用市場結構的人所引導、資助和部署的。Demis Hassabis 和黃仁勳代表了這種戰略的巔峰。透過將科學聲望與 platform 力量、硬體統治力與敘事控制結合，他們已超越了科技領袖的角色，成為 AI 時代的基石。理解他們的影響力，是任何想要洞察世界走向的人的必修課。

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    你需要關注的 AI 重大法律與法規

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    人工智慧不受法律約束的時代已經結束了。全球各國政府正從模糊的建議轉向帶有重罰的嚴格法律。如果你正在開發或使用軟體，規則正在你腳下悄悄改變。這不僅僅是倫理問題，更關乎法律合規性以及高達數十億美元的罰款威脅。歐盟已經制定了首部主要的綜合性法律，而美國和中國也緊隨其後。這些規則將決定你可以使用哪些功能，以及企業如何處理你的數據。大多數人認為這只是律師們的遠程問題，但他們錯了。這影響著從你申請工作的方式到社群媒體動態排序的一切。我們正在見證一個受監管產業的誕生，它看起來更像銀行或醫療業，而非過去那個開放的網路。這種轉變將定義未來十年的技術發展與企業策略。現在是時候看看那些正從政府大廳走向你應用程式代碼的具體規定了。 全球邁向人工智慧監管的轉變當前監管的核心是《歐盟人工智慧法案》（EU AI Act）。這項法律並非一視同仁地對待所有軟體，而是採用基於風險的架構來決定什麼是被允許的。金字塔頂端是「禁止系統」，例如公共場所的即時生物識別或政府的社會信用評分，這些因對公民自由構成過高風險而被直接禁止。其次是「高風險系統」，涵蓋教育、招聘或關鍵基礎設施中的 AI。如果公司開發篩選履歷的工具，必須證明其無偏見，並保留詳細日誌並提供人工監督。該法案也針對通用模型，要求其訓練過程透明化，尊重版權法並總結訓練數據。這與兩年前模型開發時的隱密作風相比，是一個巨大的改變。在美國，作法不同但同樣重要。白宮發布了一項行政命令，要求強大系統的開發者與政府共享安全測試結果，並利用《國防生產法》確保 AI 不會成為國家安全威脅。雖然這不是國會通過的法律，但它具有聯邦採購和監管的份量。它側重於「紅隊測試」（red-teaming），即測試系統是否存在弱點或有害輸出。中國則有一套側重於內容真實性和社會秩序維護的規則。儘管方法各異，目標卻是一樣的：政府希望重新掌控這項發展速度超乎預期的技術。你可以在官方的 歐盟委員會人工智慧法案文件 中找到具體要求的更多細節。這些規則是任何想在全球規模營運的公司的全新基準。 這些法律的影響力遠超其制定國的邊界，這通常被稱為「布魯塞爾效應」（Brussels Effect）。如果大型科技公司想在歐洲銷售軟體，就必須遵守歐盟規則。為了避免為每個國家開發不同版本，大多數公司會直接將最嚴格的規則應用於全球產品。這意味著在布魯塞爾通過的法律，實際上成為了加州開發者或東京用戶的法律。它為安全與透明度創造了全球底線。然而，這也造成了一個碎片化的世界，某些功能在特定地區被直接關閉。我們已經看到這種情況發生，一些公司因法律風險過高而推遲在歐洲推出先進功能，導致數位鴻溝，美國用戶可能擁有法國用戶無法使用的工具。對創作者而言，這意味著他們的作品更不容易在未經許可下被當作訓練數據。對政府來說，這是一場爭奪成為全球受信任科技中心的競賽。賭注很高：若監管過度，可能流失頂尖人才；若監管不足，則危及公民安全。這種緊張局勢是全球科技經濟的新常態。你可以透過 白宮人工智慧行政命令 來追蹤這些變化，該命令概述了美國在創新與安全之間取得平衡的策略。 想像一下軟體工程師 Marcus 的一天。兩年前，他可以在週末從網路上抓取數據集並訓練模型，無需徵求任何人同意。今天，他的早晨從合規會議開始。他必須記錄訓練集中每一張圖像的來源，並執行測試以確保模型不會對特定郵遞區號產生歧視。他的公司聘請了一位新的首席 AI 合規官，有權阻止任何發布。這就是營運現實，不再只是代碼問題，而是審計追蹤的問題。Marcus 花費 30% 的時間為監管機構撰寫報告，而非為用戶開發功能。這是新監管時代的隱形成本。對普通用戶而言，影響更微妙但同樣深遠。當你申請貸款時，銀行必須能解釋 AI 為何拒絕你，你有權獲得解釋。這終結了自動化決策的「黑箱時代」。人們往往高估這些法律阻止錯誤的速度，卻低估了它們拖慢新功能發布的程度。我們正從「測試版軟體」的世界邁向「認證軟體」的世界，這會帶來更穩定的產品，但激進的飛躍將會減少。 BotNews.today 使用 AI 工具研究、撰寫、編輯和翻譯內容。 我們的團隊審查並監督此過程，以確保資訊實用、清晰且可靠。 創作者也看到了轉變。大型平台現在被要求標記生成內容。如果你在動態牆上看到逼真的影像，很有可能會有一個小標籤指出它是機器製作的。這是透明度要求的直接結果，改變了我們對網路所見事物的信任方式。政治辯論的雜音往往掩蓋了這些實際變化。當政客們談論生存風險時，真正的行動正發生在各大公司的合規部門中。想隨時掌握這些變化，請查看 最新的 AI 政策分析 以深入了解特定區域規則。 產業的實際變化針對任何超過特定運算能力閾值的模型進行強制性安全測試。用戶有權要求解釋任何影響其法律地位的自動化決策。對訓練數據中的數據標記和版權揭露有嚴格要求。可能高達公司全球總營收 7% 的鉅額罰款。建立國家級 AI 辦公室以監控合規性並調查投訴。 您有任何關於 AI 的故事、工具、趨勢或問題，認為我們應該報導嗎？ 將您的文章想法寄給我們 — 我們很樂意聽取您的意見。 我們必須自問，這些規則究竟是在保護公眾，還是僅在保護強權？四百頁的法規對小型新創公司有幫助嗎，還是確保了只有擁有十億美元法律團隊的公司才能生存？如果合規成本過高，我們可能會將永久壟斷權交給現有的科技巨頭。我們也需要質疑「安全」的定義。誰有權決定什麼是不可接受的風險？如果政府可以禁止某些類型的 AI，他們也能利用這種權力來壓制異議或控制資訊。透明度也有隱形成本。如果公司必須揭露模型運作的確切方式，這是否會讓惡意行為者更容易找到弱點？我們正在用速度換取安全，但尚未定義「安全」究竟是什麼樣子。是否可能用需要數年時間編寫的法律，來監管每六個月就更新一次的產業？這些問題將決定這個監管時代是成功還是失敗。我們必須小心，不要建立一個過於僵化、在墨水乾透前就已過時的系統。由 中國國家互聯網信息辦公室 管理的中國規則，展示了安全如何被詮釋為社會穩定。這凸顯了各國正在採取不同的哲學路徑。對於任何聲稱能解決所有問題，卻又為下一代開發者創造新問題的法律，我們需要保持懷疑。 技術標準與合規工作流程對於技術人員來說，重點正轉向「合規堆疊」（compliance stack），包括數據血統（data lineage）和自動化模型審計工具。開發者正在關注用於數位浮水印的 C2PA 標準，這涉及將元數據嵌入檔案中，使其在裁剪或重新儲存後仍能保留。此外，為了符合隱私規則，公司正轉向在設備上進行邊緣運算（edge computing）以保留敏感數據，而非依賴集中式雲端處理。API 限制也正在重新設計，不再僅是流量速率限制，而是硬體層級的「安全過濾器」，可阻擋特定類型的查詢。我們正看到「模型卡」（Model Cards）的興起，就像 AI

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    2026 年的微軟與 AI：平台霸主還是擴張過度的巨人？

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    想像一下，你剛起床，端著最愛的咖啡坐下來準備開始工作。打開筆電，你感受到的不再是面對空白頁面或雜亂收件匣的壓力，而是一股興奮感。這正是微軟目前為我們打造的世界。他們不再只是製作軟體工具，而是正在創造一個住在你電腦裡的貼心夥伴。透過將智慧助理植入我們使用的每一款 App，從處理試算表到進行視訊會議，他們確保每個人都能像個科技達人一樣得心應手。重點在於，微軟正利用其在辦公室軟體領域的巨大優勢，將高效軟體的未來帶到全球的每一個角落。 你可能很好奇，不需要電腦科學學位，這一切魔法是如何運作的？把微軟想像成一位大廚，幾十年來經營著世界上最受歡迎的廚房。他們已經擁有像 Word 和 Excel 這樣頂級的鍋碗瓢盆。現在，他們請來了一位名為 Copilot 的天才副主廚。這位副主廚讀過所有食譜，甚至知道你喜歡牛排煎到幾分熟。當你開始撰寫文件時，副主廚就在旁邊建議下一個食材，甚至幫你完成食譜。這是一種流暢的體驗，因為它發生在你原本就在使用的工作環境中。你不需要前往特殊的網站或學習新語言來尋求協助。 整個系統建立在一個非常強大的基礎上，那就是 Azure。如果 Copilot 是副主廚，那麼 Azure 就是在幕後驅動一切的高科技巨型廚房。微軟花了多年時間在全球建立這些龐大的資料中心，確保當你尋求協助時，答案能在瞬間傳回。他們與 OpenAI 的夥伴關係非常緊密，後者提供了 AI 的大腦部分。透過將這些智慧大腦與微軟龐大的電腦網路結合，他們創造了一個既聰明又可靠的系統。正是這種智慧大腦與強大硬體的結合，讓我們的體驗感到如此輕鬆。你可以在 微軟 官網上找到更多關於他們如何構建這些系統的詳細資訊。 讓世界變得更小、更聰明 這項技術的影響力不僅限於紐約或倫敦這樣的大城市，它正以一種令人驚嘆的方式傳播到全球各地。由於微軟已被全球幾乎所有大型企業和數百萬家小型企業使用，這種新的工作方式正同時觸及每一個人。一個安靜小鎮的店主現在可以使用與跨國企業相同的高階工具。這是個好消息，因為它拉平了競爭門檻。這意味著你的地理位置或銀行存款餘額不會限制你的創意或效率。每個人都有平等的機會使用這些驚人的工具來發展想法並觸及更多受眾。 這種全球影響力也正在改變我們跨語言交流的方式。想像一下，你正在參加一個有來自五個不同國家的人參與的會議，每個人都說著自己的母語。過去，這會是一場充滿翻譯停頓的混亂，但現在，軟體可以即時翻譯一切，讓每個人都能完美理解對方。這讓世界感覺更小、連結更緊密。我們正見證一個轉變，焦點從技術溝通障礙轉向了人與人之間的連結與想法分享。這對國際合作與商業發展來說，是一個充滿希望且陽光的願景。 這件事之所以如此重要，還有一個原因：它照顧到了那些可能因科技快速發展而感到被遺忘的人。微軟確保其 AI 具有高度的易用性。你不需要會寫程式，也不需要理解神經網路如何運作，只需要會用簡單的語言提問即可。這種方式為數百萬過去對科技感到畏懼的人敞開了大門，重點在於賦能個人，以更少的壓力完成更多事情。無論你是正在寫報告的學生，還是正在籌備家族聚會的祖父母，這些工具都能讓你的生活變得更輕鬆、更有趣。 現代專業人士的一天 讓我們看看像 Sarah 這樣的人在現實生活中是如何運作的。Sarah 是一家在地烘焙坊的行銷主管，該店計畫將著名的手工餅乾銷往全國。她過去的一天總是花費數小時查看銷售數據並試圖撰寫吸睛的社群媒體貼文。現在，她的一天從與電腦進行簡短對話開始。她詢問上個月最受歡迎的餅乾口味摘要，幾秒鐘內，她的助理就從雜亂的試算表中提取數據並製作了一張精美的圖表。Sarah 接著詢問三個有趣的夏季餅乾活動創意，助理提供了點子、撰寫了電子郵件草稿，甚至建議了搭配的色彩鮮豔圖片。你可以追蹤更多關於 微軟 AI 發展 的故事，看看其他人如何運用這些工具。 到了午餐時間，Sarah 已經完成了過去需要兩天才能完成的工作。她下午可以專注於自己真正熱愛的事，比如在廚房測試新食譜或與顧客交流。這就是技術的實質價值所在，它不是為了取代 Sarah，而是讓她能自由地成為業務的核心與靈魂，同時讓軟體處理繁重的工作。軟體成為了她的創意願景與實現願景所需技術任務之間的橋樑。這是一個完美的例子，說明 AI 的底層現實比我們有時聽到的恐怖故事更具幫助且以人為本。這是一個在職場中賦能並帶來快樂的工具。 這種轉變也被看到 Sarah 廣告的受眾所感受到。因為她有更多時間發揮創意，她的廣告變得更加個人化且具有互動性。廣告商發現，他們可以在不令人反感的情況下，將正確的訊息傳遞給正確的人。整個生態系統變得更高效且令人愉悅。我們正邁向一個科技不再像冰冷機器，而更像貼心夥伴的時代。這就是微軟分發能力如此重要的原因。他們將這些功能交到那些已經在做偉大事情的人手中，並看著他們飛得更高。 雖然我們對這些新工具感到興奮，但對於幕後運作方式有一些友善的疑問也很自然。我們可能會擔心數據如何被使用，或者我們是否在所有工作上都過於依賴一家大公司。這就像有一位非常熱心的鄰居主動幫忙處理所有事情，你會感激他的幫助，但也想確保自己依然知道如何修剪草坪。微軟一直對其隱私承諾非常公開，並確保他們與 OpenAI 的合作關係始終朝著正向發展。他們正努力確保 AI 的使用方式對每個人來說都是安全且有幫助的，這對未來而言是一個非常有建設性的觀點。 給科技愛好者的細節 現在，對於喜歡鑽研細節的朋友，讓我們談談進階使用者的層面。微軟在將這些 AI 模型整合到雲端平台的方式上做了一些非常酷的事情。他們專注於所謂的「工作流整合」，這意味著 AI…

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    各國政府如何試圖駕馭 AI？

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    機器的全新規則人工智慧（AI）的「西部荒野」時代即將結束。各國政府不再只是袖手旁觀，而是開始制定規則，決定程式碼該如何編寫以及能在何處部署。這不僅僅是關於倫理或模糊的原則，而是關乎硬性法律與鉅額罰款。歐盟（European Union）透過其《AI 法案》（AI Act）引領潮流，美國隨後也發布了全面的行政命令。這些行動改變了全球每一家科技公司的計算方式。如果你開發的模型超過了特定的算力門檻，你就成了監管目標，必須在產品發布前證明其安全性。這種轉變標誌著從自願性安全承諾邁向強制性監管。對一般使用者來說，這意味著你明天使用的工具可能與今天大不相同；某些功能在你的國家可能會被封鎖，而其他工具則可能在資料使用上變得更加透明。目標是在進步與保護之間取得平衡，但這條路充滿了阻礙。 從倫理轉向執法要理解這些新規則，必須先看風險類別。大多數政府正在擺脫「一刀切」的方法，轉而根據系統可能造成的潛在危害進行分級。這是一項直接的營運變革。企業不能再只是隨意發布產品並祈禱一切順利，他們必須在產品接觸使用者之前就對技術進行分類。這種分類決定了政府的審查力度，也決定了若出錯時公司面臨的法律責任。焦點已從「AI 是什麼」轉移到「AI 做什麼」。如果一個系統涉及對人的決策，它受到的審查將比僅僅生成貓咪圖片的系統嚴格得多。最嚴格的規則適用於被認定為「不可接受風險」的系統，這些系統不僅是不被鼓勵，而是直接被禁止。這為開發者劃定了明確的界線，讓他們知道哪些紅線不能跨越。對於其他系統，規則要求達到新的文件記錄水準。公司必須保留模型訓練過程的詳細記錄，並能解釋模型如何得出結論。這是一項重大的技術挑戰，因為許多現代模型本質上是「黑盒子」。強迫它們具備可解釋性，需要從根本上改變設計方式。規則還要求訓練資料必須乾淨且無偏見，這意味著資料收集過程本身現在也受到法律審計。目前的監管方式分為以下幾類：禁止使用社會評分或欺騙性技術來操縱行為的系統。用於關鍵基礎設施、招聘和執法，且需要嚴格審計的高風險系統。像聊天機器人這樣，必須揭露其非人類身份的有限風險系統。像 AI 遊戲這樣，面臨較少限制的極低風險系統。這種結構旨在保持靈活性。隨著技術變遷，高風險應用的清單可能會增加，這使得法律在軟體演進時仍能保持相關性。然而，這也為企業創造了一種永久的不確定性狀態，他們必須不斷檢查自己的新功能是否已進入更嚴格的監管類別。這就是在一個對機器力量保持警惕的世界中開發軟體的新現實。破碎的全球架構這些規則的影響並不侷限於單一國家的邊界。我們正見證「布魯塞爾效應」（Brussels Effect）的興起。當歐盟為科技監管設定高標準時，全球公司往往會隨處採用這些標準以簡化營運。開發一個合規產品比為不同市場開發十個不同版本更便宜，這讓歐洲對矽谷如何構建 AI 產生了巨大影響。你可以閱讀更多關於 歐盟 AI 法案 的內容，了解這些標準是如何構建的。在美國，方法不同但同樣重要。政府正在利用《國防生產法》（Defense Production Act）強制科技巨頭分享其安全測試結果，這顯示美國將大規模 AI 視為國家安全問題。同時，中國採取了更直接的路徑。他們的法規側重於生成式 AI 產生的內容，要求輸出內容必須符合社會價值觀，且不得削弱國家權力。這創造了一個碎片化的世界，同一個模型可能會根據你的登入地點而有不同的表現。北京的模型與巴黎或紐約的模型將會有不同的護欄。這種碎片化對開發者來說是一場惡夢，他們現在必須在相互衝突的規則網中工作。有些國家想要更多開放，而有些則想要更多對敘事的控制。對於全球受眾而言，這意味著 AI 體驗正在在地化。單一、無國界的網際網路夢想正在消逝，取而代之的是一個受監管的環境，你的位置決定了機器被允許告訴你什麼。這是 2024 年的新現實，這一轉變將定義未來十年的技術成長。監管眼光下的日常生活想像一下專案經理 Sarah 的典型早晨。她開始工作時打開一個 AI 工具來總結一長串電子郵件。根據新法規，她的軟體必須通知她該摘要是由演算法生成的。它還必須確保她的公司資料不會在未經同意的情況下被用於訓練公開模型，這是近期法律中內建隱私保護的直接結果。隨後，Sarah 申請了一家科技公司的新職位。該公司使用 AI 篩選工具，由於這屬於高風險應用，公司必須對該工具進行偏見審計。Sarah 有法律權利要求解釋 AI 為何給她這樣的排名。過去，她只會收到一封通用的拒絕信，但現在，她有了追求透明度的途徑。這是一個具體的例子，說明治理如何改變企業與個人之間的權力動態。 下午，Sarah 走過購物中心。在某些城市，臉部辨識系統會追蹤她的動向以投放精準廣告。根據歐盟的嚴格規定，這種即時監控受到限制。購物中心必須有特定的法律理由才能使用，且 Sarah 必須被告知。她使用的產品也在改變。像 OpenAI 和 Google 這樣的公司已經在調整功能以符合當地法律。你可能會注意到某些圖像生成工具在你的地區無法使用，或者它們有嚴格的過濾器，防止生成公眾人物的逼真面孔。這不是技術限制，而是法律限制。當你考慮到 Deepfake 可能擾亂選舉，或偏見演算法可能剝奪人們住房權利的可能性時，這些規則的論點就顯得非常真實。透過設置護欄，政府正試圖在這些危害發生前進行預防。這就是 美國 AI 安全方針 的實際運作。