輝達執行長黃仁勳在昨天舉辦的Salesforce活動中，AI開發不應被理解為「速度」和「安全」二選一。
彭博報導，黃仁勳在對話Salesforce執行長馬克貝尼奧夫時指出，AI產業不需要為AI安全制定新的法律或監管規定，安全與速度可以兼得，二者之間的衝突是一種「虛假對立」。
🔗 延伸閱讀《AI末日風險大論戰！黃仁勳力排眾議挺加速 Anthropic、OpenAI：安全至上》
🔗 延伸閱讀《微軟開第一槍！發布AI模型準則 強調失控風險真實存在》
🔗 延伸閱讀《有片｜峰會現場突接總統熱線！黃仁勳開擴音 川普斥「AI末日論是騙局」》
祖克柏籲引進獨立的外部評估機構與顧問
他認為企業可以依賴市場機制，在推動創新的同時確保產品安全。企業可以根據產品成熟度控制發布節奏，對於可能造成危害的產品可以選擇不發布，等到有足夠信心、確認產品能夠獲得市場認可後再推出。而市場競爭、用戶選擇和商業聲譽會促使企業改善產品安全。
祖克柏今日也在X平台上發文，表達對業界呼籲放緩AI開發一事的看法。他表示，現實情況是使用者絕對不會願意去用那些與自身價值觀未對齊、且無法依指令執行任務的AI代理，因此，各大AI實驗室天然具備極強的內在動力，去提升自身模式的對齊程度。
IT之家指出，模型對齊程度是指人工智慧模型的輸出結果與人類的意圖、價值觀、道德規範以及真實世界事實的符合程度。
祖克柏認為，目前業界對於「是否應放緩模型能力的迭代、直到對齊技術跟上」存在著許多爭論，在他看來，信任與對齊正迅速成為拉開AI代理與模型差距的核心競爭力，任何忽視對齊技術的實驗室，都必將淘汰。如果模型造成危害，實驗室將承擔重大法律責任，因此他們同樣有極強的動機去防患於未然。
馬斯克指龍頭AI公司發表模型前應彼此測試
他指出，引進獨立的外部評估機構與顧問，屬於產業最佳實務。如今，MSL（Meta超級智慧實驗室）已在多個業務領域實踐這一做法，並且成效顯著，其他實驗室同樣能夠做到這一點，整體而言，建立一個規模更大、更多元化的評估生態系統，對全產業將是有益的。
相較於盲目競逐遞歸自我改進，將絕大部分算力用於服務大眾，是確保我們安全開發此技術的最佳途徑之一。Meta 已作出這項承諾，其他實驗室也完全能夠跟進。
特斯拉執行長馬斯克在昨天的All-In峰會上以視訊方式遠端連線，他在談到AI時主張龍頭AI公司在發表模型前要彼此交叉測試，並認為這一機制應盡快推向全球。
馬斯克稱為了推動行業自律，以及加速AI安全測試的共識和落地，提出「測試工具」（test harness）想法，建議所有AI公司用各自的工具評測模型，彼此互換測試新模型，以評估是否存在生物/ 核武器協助、或潛在欺騙行為。
