"AI可能毀滅人類，而中國正在引領全球應對這場危機——其他國家必須加入！"你是否知道，全球AI發展正面臨一個致命悖論：我們正在以火箭般的速度開發AI，卻沒有建立相應的安全機制？Nature最新 editorial 發出震撼警告：中國提出的"世界人工智慧合作組織"(WAICO)可能是阻止AI毀滅人類的唯一希望，而美國等國家的不作為將使全球陷入危險境地！🔥 AI的雙面性：天使還是魔鬼？AI模型擁有令人驚嘆的能力，既能加速科學發現、推動經濟增長，也可能在不經意間造成災難性後果：• 加劇社會不平等：AI演算法可能強化現有的社會偏見• 助力犯罪活動：深度偽造技術已用於詐騙和政治操縱• 傳播虛假資訊：AI生成內容難以分辨真偽• 最可怕的威脅：部分頂尖研究者警告，超級智能AI可能在未來"毀滅人類""它們不完全理解世界，可能會以不可預測的方式失敗。" ——Nature editorial更令人擔憂的是，在AI開發的"百米衝刺"中，安全問題被嚴重忽視。許多專家擔心，當前的AI熱潮正在形成一個即將破裂的經濟泡沫，而全球卻缺乏統一的監管框架！🌐 全球AI治理：三國演義的現狀🇺🇸 美國：自由放任的"野蠻生長"美國作為全球AI技術的領導者，卻沒有國家層面的AI法規，僅靠各州零散的法律和企業自律。最新發佈的"AI安全指數"顯示，沒有一家美國公司得分高於C+。更令人擔憂的是，美國政府不僅沒有加強監管，反而在推動"創世任務"(Genesis Mission)，為AI開發者提供前所未有的政府資料存取權，被比作"登月計畫"。"美國公司期望自己監管自己，同時又在無休止的競爭中。" ——Nature🇪🇺 歐盟：謹慎前行的"AI法案"歐盟去年推出的《AI法案》要求最強大的AI系統加強威脅分析，但實施效果尚不明確。媒體報導稱，企業正在向歐盟施壓，要求放寬法律限制。儘管有巨額罰款的威脅，但法案實施仍處於初級階段，實際效果有待觀察。🇨🇳 中國：快速行動的"監管先鋒"與美歐不同，中國自2022年以來已推出一系列AI法規和技術標準：• 要求AI開發者提交生成式AI模型進行部署前安全評估• 強制在AI生成內容上加入可見、不可磨滅的水印• 2025年上半年發佈的AI國家標準數量等於過去三年總和"中國在2025年上半年發佈的AI國家標準數量等於過去三年總和。" ——Concordia AI中國AI監管的核心理念是：既要推動AI廣泛應用，又要確保可追溯性和企業責任。儘管中國AI企業在"AI安全指數"上的得分低於西方同行（部分原因是未能充分應對災難性濫用風險），但其監管速度和系統性令人矚目。🌐 WAICO：中國提出的"AI聯合國"中國提出建立"世界人工智慧合作組織"(WAICO)，旨在協調全球AI監管規則，同時"充分尊重各國政策和實踐的差異"，並特別關注全球南方國家。WAICO的總部計畫設在上海，雖然細節尚未明確，但Nature認為："建立這樣一個機構符合所有國家的利益，全球各國政府都應該加入。"WAICO不會直接強制執行AI規則（中國也表示支援聯合國主導的全球AI治理），但它可能成為各國逐漸凝聚共識的平台。🤝 為什麼中國方案值得關注？1️⃣ 中國AI的全球影響力中國推行"開放權重"政策，使全球公司越來越多地基於中國AI建構服務。中國AI模型的可獲取性和低成本正在重塑全球AI生態。"中國'開放權重'模型政策意味著全球公司越來越多地基於中國AI建構服務。" ——Nature2️⃣ 全球治理的迫切需求現有全球AI治理努力——如經濟合作與發展組織的AI原則和歐洲委員會的《人工智慧框架公約》——要麼不具約束力，要麼未得到有效執行。Nature建議，WAICO可以借鑑國際原子能機構(IAEA)的模式：各國同意限制AI開發並開放系統接受檢查，使各國能夠驗證彼此是否遵守規則。🌍 科學啟示：AI治理不是零和遊戲Nature editorial 發出重要警示："AI治理不應被視為地緣政治競賽，認為一個國家的安全可以通過技術主導來保證。'獲勝'對大多數國家來說不是選項，AI軍備競賽不會保證人們更安全或更富裕。"相反，全球應共同合作，就什麼是安全的AI以及世界希望如何利用AI達成共識。中國學者Angela Zhang指出，儘管中國監管有其政治考量，但其基本動機與他國"相當相似"："他們不想被機器人消滅。"💡 科研人員和企業的行動指南1️⃣ 關注中國AI標準隨著中國AI影響力的擴大，瞭解中國的AI標準對全球研究人員和企業至關重要。忽視這一趨勢可能導致技術落後或合規風險。2️⃣ 參與全球對話科研人員應積極參與多邊對話，幫助評估什麼樣的全球治理既有效又現實。AI安全需要全球智慧，而非單一國家的解決方案。3️⃣ 平衡創新與安全企業和研究機構需要在追求創新的同時，主動加強內部AI安全機制，而不是等待監管強制要求。 (聖不可知)

AI時代，什麼樣的人才最“吃香”？吳恩達老師最近給出了一個明確的答案：生成式AI應用工程師吳恩達老師認為一名出色的生成式AI應用工程師主要滿足兩個標準：（一）他們能熟練運用各種新型AI建構模組，快速開發功能強大的應用（二）他們能熟練運用AI輔助，實現快速工程化，以遠超以往的速度建構軟體系統此外，良好的產品和設計直覺也是一項重要的加分項核心技能一：掌握AI建構模組吳老師用樂高積木打比方。如果手上只有一種積木，或許只能搭出一些簡單的結構。但如果擁有種類繁多的積木，就能快速組合它們，創造出複雜且功能完備的作品。軟體框架、SDK和其他工具也是如此。僅僅知道如何呼叫大語言模型（LLM）的API是一個很好的開始，但這遠遠不夠。如果掌握了更廣泛的建構模組——例如提示詞工程（Prompting）、Agent框架、評估（Evals）、安全護欄（Guardrails）、RAG（檢索增強生成）、語音技術堆疊、非同步程式設計、資料提取、嵌入式/向量資料庫、模型微調、圖資料庫與LLM的結合、基於Agent的瀏覽器/電腦自動化、MCP（模型、控製器、提示）、推理模型等等——就能創造出遠比單一模組更豐富、更強大的組合。強大的AI建構模組數量正以前所未有的速度增長。隨著開源貢獻者和企業提供越來越多的模組，持續學習和瞭解這些新工具，將幫助工程師不斷拓展其能力的邊界。值得注意的是，即使新技術層出不窮，許多一兩年前的建構模組（如評測技術或向量資料庫框架）在今天依然至關重要。核心技能二：精通AI輔助程式設計AI輔助編碼工具極大地提升了開發者的生產力，並且這些工具本身也在飛速進步。2021年發佈、2022年普及的 Github Copilot 開創了現代程式碼自動補全的先河。但很快，新一代的AI原生IDE（如 Cursor 和 Windsurf）在程式碼問答和程式碼生成方面提供了更出色的體驗。隨著LLM性能的提升，建構於其上的AI輔助編碼工具也水漲船高。如今，我們已經擁有了高度智能化的編碼助手，例如 OpenAI的Codex 和 Anthropic的Claude Code，這些工具在自主編寫、測試和多輪偵錯程式碼方面的能力令人印象深刻。在優秀的工程師手中——他們不僅是“憑感覺程式設計”，而是深刻理解AI和軟體架構基礎，並能引導系統朝著經過深思熟慮的產品目標前進——這些工具使得軟體開發的速度和效率達到了前所未有的高度。一個值得注意的觀察是，AI輔助編碼技術的迭代速度遠快於AI建構模組。一兩年前的技術可能已經遠遠落後於今天的最佳實踐。這部分原因或許在於，雖然AI開發者可能會使用數十甚至上百種不同的建構模組，但他們不太可能同時使用幾十種不同的編碼輔助工具。因此，工具之間的“達爾文式”競爭更為激烈。鑑於Anthropic、Google、OpenAI等巨頭在這一領域的巨大投入，可以預見這種狂熱的發展勢頭將持續下去。緊跟AI輔助編碼工具的最新進展將帶來豐厚的回報，因為每一代新工具都比上一代強大得多。加分項：產品思維在一些公司，工程師的職責是嚴格按照產品經理提供的“像素級精確”的設計圖來實現功能。但如果產品經理必須規定每一個微小的細節，整個團隊的開發速度就會被拖慢。AI產品經理的短缺更加劇了這個問題。實踐證明，如果生成式AI工程師同時具備一些使用者同理心和基本的產品設計能力，團隊的效率會大幅提升。這樣，他們只需得到一個高層級的方向（例如，“開發一個能讓使用者查看個人資料並修改密碼的介面”），就能自主做出許多決策，並快速建構出可供迭代的原型。如何識別優秀人才？在面試生成式AI應用工程師時，招聘方通常會考察他們對AI建構模組的掌握程度、使用AI輔助編碼的能力，有時還會評估他們的產品/設計直覺。此外，有一個問題被證明對於預測候選人的能力水平非常有幫助：“如何跟上AI領域的最新發展？”由於AI技術日新月異，一個擁有良好學習策略的人才能真正保持領先。這些策略包括：閱讀行業通訊（如 The Batch）和參加短期課程通過動手實踐項目進行定期練習擁有一個可以交流討論的社群能夠做到這些的人，才能在這場飛速發展的技術浪潮中脫穎而出 (AI寒武紀)