要点提示
尽管目前大量精力都投入到如何控制前沿模型的讨论中，但治理范围必须扩展到开放权重模型和智能体，这些对象需要不同的概念框架和干预手段。
关于人工智能（AI）治理的讨论大多聚焦于前沿模型以及通向通用人工智能的竞赛。但AI变革性力量的很大一部分，其实已经在前沿背后那个庞大且快速增长的生态系统中发挥作用：数以百万计的模型、智能体和应用程序正在以任何政府都难以追踪的速度扩散。
作者认为，政策制定者必须拓宽关注视野。他探讨了AI的力量不仅源于机器智能本身，还源于承载这种智能的机器所具有的特性。治理由此形成的生态系统，需要与监管少数几家领先实验室完全不同的方法。
关键发现
治理AI意味着要治理远不止前沿模型的范畴。
开放权重模型、专有系统以及数以百万计的智能体，已经广泛分布且基本处于失控状态，带来的风险是专注于前沿模型的监管方式无法应对的。
AI的力量在于利用机器特性来放大普通智能。
传播速度、多样化程度、可复制性、运行速度、超强记忆力以及极低的边际成本，这些因素共同使机器智能成为一股变革性力量。
AI正在"渗透"进人类生活的每一个角落。
除了那些引人注目的重大突破外，AI正在以一种基本不可见且治理不善的方式，稳步渗透进决策制定、沟通交流和政治讨论之中。
一种分布式超级智能已经出现。
随着AI模型和智能体不断扩散并相互协同，整个生态系统集体获得了任何单一模型都不具备的能力——这是一种分散却危险的超级智能形态。
主题
人工智能
经济政策
新兴技术
美国
文档详情
版权：兰德公司
可获取性：仅限网络版
年份：2026
页数：46
文档编号：PE-A5380-1
本出版物是兰德专家洞察系列的一部分，该系列呈现对时下政策议题的多元观点。
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