编者按

兰德公司（RAND Corporation）发布最新报告《美国如何在通往超级智能的不确定路径上获取地缘优势：维持“行动自由”战略》，由RAND“通用人工智能地缘政治研究中心”（Center for the Geopolitics of AGI）研究团队共同完成。报告强调，当前关于AI发展速度、人与AI能否共存、国际合作能否持续，以及技术优势能否转化为持久地缘政治优势等关键问题，都存在根本性不确定性。在这种情况下，无论过早押注某一种战略，还是因为“不确定性”而缺乏长期准备，都可能使未来的战略选择空间不断缩小。基于以上判断，报告提出“行动自由战略”，作为美国应对当前形势的战略选择。

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超级智能可能出现，将构成前所未有的全球性战略挑战，美国政府和前沿AI企业都是不可或缺的行动者，但目前双方都尚未形成明确、系统的应对战略。围绕通向超级智能的发展路径，当前的七种战略分别具有相对明确的胜利状态、理论逻辑以及结构性风险。报告认为，无论过早作出战略承诺，还是过度延迟战略选择，都可能关闭未来选项。一旦危机已经发生，再进行战略转换通常既缓慢又昂贵，甚至可能无法完成。因此，必须提前形成有效的战略选择能力。需要注意的是，政策投入本身就是战略信号。

基于上述判断，报告提出“行动自由战略”（Freedom of Action Strategy），即通过建设并维护战略选择空间，在通向超级智能的过程中争取美国的地缘政治优势，并确保人类能够以保有自主性的方式生存。与此同时，美国需要建立持续性的战略监测体系，跟踪五个关键不确定性的变化，防止灾难、技术扩散和制度锁定提前关闭战略选项，并在机会窗口出现时及时获取优势。报告强调，“行动自由”只是当前环境下的政策方式，而不是最终目的。其最终目标仍是维护美国的地缘政治优势，并确保人类在超级智能时代继续保持生存与自主行动的能力。

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表1，包含7种战略，按报告分为三类

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首先需要判断，先进AI造成大规模危害究竟距离现在有多远。

这里的“大规模危害”不仅包括AI直接造成的大规模伤亡，还包括社会系统连锁性破坏、AI推动的大国冲突升级以及人类逐渐失去控制等情形。如果这些危害已经迫在眉睫，那么决策者更倾向于采取诸如暂停、强化防御与提高韧性的政策。但如果危险尚不迫近，甚至人类因为缺乏先进AI而面临更大的风险，那么加速发展AI的理由就会增强。

第二个问题是，即使超级智能真正出现，人类是否仍然能够保持生存与自主性。

如果人类和超级智能能够和谐相处，那么围绕AI发展、部署和治理的战略仍然成立；但如果共存从根本上不可行，那么政策重点就需要转向限制、压制甚至避免先进AI的发展。

第三个问题是，国家和企业是否能够进行有效、持久和可验证的合作。

这不仅涉及国家是否愿意合作，也取决于能否验证政企合作协议是否得到执行，以及在持续的竞争压力下，这种合作是否能够维持。

第四个问题是，单一行动者能否取得并长期维持足以改变国际政治格局的技术领先。

如果美国能够形成难以被其他国家追赶的决定性优势，那么单边主导战略就存在现实空间；如果先进技术容易扩散，则任何单一国家都难以长期单独设定超级智能领域的国际秩序。

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报告指出，采取某一战略所造成的行动后果，可能使其他战略赖以存在的前提条件逐渐消失，从而导致未来失去这些选择。

过早作出选择，会通过“主动行动”关闭其他选项。例如，一旦选择“主导”战略，共同开发或暂停战略所需要的外交渠道、验证机制和共同评估框架就可能逐渐萎缩，因为争夺技术领先地位的逻辑会使这些机制被置于次要位置。如果选择“加速”战略，AI可能会以远快于治理体系调整速度的方式嵌入经济和制度生活，从而进一步锁定发展路径。

面对战略选择上的不确定性，一种直觉上的做法，是等待更多证据出现，然后再采取行动。但是，一些战略依赖建设周期很长的能力，例如计算资源验证技术、外交渠道、评估机构以及深度的AI共存研究基础，这些能力往往需要多年建设，而且如果长期得不到维护，也会逐渐衰退。等待本身也是一种选择，推迟选择会通过“不采取行动”关闭选项。如果政府在AI持续部署的同时始终推迟行动，那么实际上可能是在默认执行“加速”战略。

报告区分了五种导致战略选项关闭的机制：一是制度能力衰退；二是技术部署形成锁定；三是竞争对手取得优势，使某一战略失去现实意义；四是知识扩散造成不可逆转的能力外溢；五是对AI的依赖逐渐削弱人类自主选择和行动的能力。

需要强调的是，美国不是在一个只有单一行动者的世界里选择自己的战略。在竞争环境中，AI战略不仅是一套行动框架，同时也是一种战略信号。美国的政策会向其他国家传递信息，例如，美国认为AI发展速度到底有多快、美国是否认为自己能够取得决定性优势、美国究竟准备合作还是对抗、美国具有什么样的侦测、威慑和技术控制能力，等等。而美国的竞争对手和盟友同样会根据自己的利益做出战略判断，并根据这些信号调整自身投资、加速、合作、制衡甚至抢跑策略。

因此，报告建议，美国应优先采取能够扩大美国选择空间，或推动竞争对手采取克制措施的信号，同时避免那些可能产生相反效果的信号。在实践中，这意味着美国需要在展示能力的同时谨慎传递战略意图，并始终保持威慑与合作两种可能性。这需要美国有意识地管理能力展示、信息共享以及保持战略模糊性，使其既不会过早关闭合作，也不会失去竞争优势。

当前尚难以确定七种战略中哪一种最终正确，但过早选择和长期等待都会导致战略选项逐渐关闭。与此同时，一旦危机已经出现，再临时转换战略往往来不及。因此，美国应该在当前阶段尽可能保持多种战略选项，同时建设未来执行这些战略所需要的共同基础。

需要强调的是，行动自由战略的最终目标不是“永远不做决定”，而是确保美国未来仍然有能力实施七种战略中的任何一种，并在证据显示某一种战略更具可行性时及时行动。至于选择何时作出，可以由证据或决策时钟决定：当有关某一关键变量的证据变得足够有力时，美国应当选择这一证据所支持的战略。如果证据仍不足，那么每一项必要能力都需确定最晚决策日期。否则，建设该能力所需要的时间将长于其真正被需要之前所剩余的时间，这将导致该战略选择被“关闭”。从这一意义上说，“行动自由战略”要求将大量工作前置到现在，以便在未来保留选择权。

第一项投资是建设人类与AI共存系统。这是行动自由战略最基础的一项投资，包括维持AI安全与共存研究基础，开发确保人类在涉及重大问题时仍处于决策中心的工具和制度，以及建立能够维持公众支持的利益分享机制等。

第二项投资是建设AI安全架构。其包括提升计算资源可见性，建立AI事故发现和响应能力，发展验证机制、监管与执法能力以及反AI与韧性能力等。需要强调的是，目前AI安全架构的大量组成部分实际上掌握在私人部门，因此未来国家安全体系并不是完全由政府独立建设，而是依赖政府与AI企业、科技公司以及科研共同体之间的长期合作。

第三项投资是改造传统国家安全体系。其包括核武器体系、生物安全体系、常规军事力量、外交与经济国家能力、情报与反恐系统和网络安全体系，使其适应AI时代整体国家安全要求。

第四项投资是建设政府、企业和公民社会的应对能力。其通过让决策者和相关机构提前熟悉AI危机，提升AI素养，发展安全且具有公共价值的AI应用，确保政府、机构和公众在危机条件下能够基于对AI能力和局限的理解做出判断，而不是在危机发生后第一次面对这些问题。

在具体运行层面，美国需要持续监测五个关键变量的变化。这不同于传统意义上的定期政策评估，而是建立一套类似战略预警系统的持续监测机制，这里需要采取三项主要行动：监测技术前沿、监测竞争对手，并确保预警能够及时传到真正可以采取行动的决策者手中。此外，美国还需利用各种措施防范灾难、技术和制度锁定，在证据不断积累的同时保护战略空间；同时，在机会窗口出现时及时获取优势，并始终有意识地管理战略信号。

不过，“行动自由战略”本身也可能产生新的战略约束。如果政府围绕“保持所有选项开放”建立庞大的监测、监管和安全体系，这些制度和相关机构可能逐渐形成维护自身存续与既有职能的组织利益。即使部分战略选项已经失去继续保留的必要性，相关机构仍可能倾向于维持既有制度安排，从而反过来阻碍战略调整。因此，行动自由战略也必须接受定期审查。

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报告承认，“行动自由战略”并不是低成本战略，而且它不是常规意义上的政府项目，而是一次更大范围的社会与制度重组。报告将其与美国20世纪两次重大国家安全重组进行比较，并得出判断，美国当前真正需要的并不是某一个庞大预算项目，而是持续数届政府的政治关注、机构建设和资源投入。

七种战略虽然资源需求不同，但它们都需要一些共同能力，例如监测系统、安全架构、制度适应和危机响应机制。因此，作者认为，几种典型战略之间的成本差异，与切实推行任何一项战略的成本相比，或与战略漂移的代价相比，都显得微不足道。

报告认为，随着AI产业本身规模扩大，未来真正的约束可能并不是资金，而是稀缺的政治意愿、决策者注意力、政府制度能力、政府内部技术人才，以及政府与企业之间的长期协调能力。因此，“行动自由战略”本质上是一种组织能力和国家能力建设项目，而不仅是AI研发政策。

“行动自由战略”需要一定时间建设制度和能力。如果AI发展的时间线极短，甚至可能来不及建立新的国际合作机制、验证系统和治理制度。

对此，报告承认，在极端快速的技术跃迁情景下，行动自由战略甚至可能没有足够时间运行。但这并不意味着应该更早押注某一种单一战略。恰恰相反，时间越短，错误战略选择的代价越高，因此越需要优先建设那些无论最终采取哪一种战略都具有价值的共同基础能力。

“行动自由战略”强调避免过早承诺，但报告也指出另一种风险：政府可能因为机构迟缓、政治过程缓慢以及决策风险厌恶，而最终出现应对不足或者应对迟滞。

因此，政府不能仅停留在确定最晚决策日期，还必须提前进行演练、准备应急预案，并明确哪些机构和领导人在何时拥有行动权限。尽管演练不能创造政治意愿，但可以减少那些原本会阻碍决策的制度性摩擦。

这是报告认为“行动自由战略”最突出的局限性。一旦政府围绕监测、许可和评估机制建立庞大的制度体系，这些机构和相关利益群体可能逐渐产生自身的组织利益，使原本用于维持稳定的政策体系最终演变为极端的监管刹车，从而关闭“加速”这一战略选项。

因此，行动自由战略需要定期根据五个关键变量进行重新评估：如果某些制度已经不再具有真正的价值，就应该逐步退出，而不是因为它们已经制度化就继续存在。

超级智能出现的可能性带来了前所未有的战略挑战。这种挑战可能导致决策者根据直觉选择一种战略，却忽视了人类所面对的不确定性的广度和深度。但相比于武断决策，迟滞不前也可能导致一系列负面的政策后果。

归根结底，真正重要的是保持选择和行动的能力。美国只有能够准确把握决策的时间窗口，并且已经做好执行选择的准备，才可能同时维护自身的地缘政治优势以及人类在超级智能时代的生存与自主性。这些能力都无法在危机发生以后临时创造。因此，任何没有提前建设好的能力，都可能导致提前损失一个特定的战略选项。

值得强调的是，这一战略的实施并不只是美国政府的任务，也需要前沿AI企业、其他企业和公民社会共同参与，进而使人类在AI时代继续拥有理解、判断和行动能力。

Joel B. Predd：RAND高级工程师、人工智能通用智能地缘政治研究中心主任，研究重点包括AI地缘政治，以及美国与中国之间的安全和经济竞争。

Benjamin Boudreaux：RAND政策研究员、RAND公共政策学院教授，主要研究新兴技术伦理。

Matt Chessen：RAND人工智能通用智能地缘政治研究中心驻地技术专员，美国前外交官、技术专家。主要研究重点为人工智能。

Beba Cibralic：RAND兼职研究员、RAND公共政策学院政策分析教授，主要研究AI治理、伦理与公共政策。

Edward Geist：RAND高级政策研究员、RAND公共政策学院政策分析教授，研究兴趣主要为俄罗斯（主要为国防政策）、民防、人工智能、核武器以及新兴技术对核战略的潜在影响。

Amanda Kerrigan：RAND中国政策研究员，主要研究中国AGI发展、中美关系、中美竞争以及中国太空能力相关议题。

William Marcellino：RAND高级行为科学家、RAND公共政策学院政策分析教授、卡耐基梅隆大学讲师，研究方向为语言学、自然语言处理和AI应用。

Shanshan Mei：RAND政治学家，主要研究兴趣为中国国防政策和印太安全。

Jared Mondschein：RAND物理科学家、RAND公共政策学院教授，主要研究关键与新兴技术与外交政策。