陈一新对人工智能的最新警示，提供了北京迄今较为系统的一种表述：AI不仅是产业技术，更是国家安全议题。

这位中国国家安全部部长在官方杂志《中国网信》刊文称，快速演进且被恶意滥用的AI，可能扰乱政治安全环境、造成敏感数据泄露、危及关键信息基础设施，并加深对外部技术的依赖。4

几乎同一时间，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）在文章《We Must Pace the Frontier》中呼吁，前沿模型的能力提升应留出足够缓冲，让对齐、安全测试和外部监督跟上进度。两方都主张加强防护，但对“AI安全究竟保护什么”，出发点并不一样。1

陈一新：AI可能成为政治与安全施压工具

陈一新将AI风险概括为六个方面，首先是对政治安全环境的系统性影响。他认为，敌对势力及“别有用心之人”可能利用深度伪造音视频、AI生成图文和自动化网络账号，低成本、批量化制造政治谣言、传播有害信息、煽动对立情绪，并进行“舆论战”和认知战，直接威胁中国的政治安全、制度安全和意识形态安全。4

其余风险并不止于虚假信息：

• 网络攻击能力升级： AI可提高漏洞挖掘、恶意软件开发和进攻性网络行动自动化的效率，降低发起攻击所需的技术门槛与成本。4
• 大规模窃密与泄露： 陈一新警示，境外情报机构可借助智能爬虫、数据挖掘和画像分析，搜集关键数据、商业秘密和公民个人信息。7
• 关键基础设施暴露： 他认为，能力不断增强的系统可能给关键信息基础设施带来严重风险。
• 技术失衡与依赖： 在他的表述中，AI已是大国竞争的新赛道，技术领先国家可能通过管制、标准与封闭生态影响供应链、制约竞争对手。14
• 社会治理与军事风险： 六类风险还包括对社会治理体系的结构性冲击，以及对军事斗争形态的根本性改变。

这是一种以国家为中心的AI风险视角：信息影响、数据控制、基础设施韧性，以及自主研发和部署技术的能力，被视为相互关联的国家安全问题。

为什么技术主权是北京视角的核心

陈一新的文章并未把风险仅仅归因于不负责任的使用者或不安全的软件，也将AI安全放进战略竞争的背景中。

他认为，技术先进国家可能以国家安全为由施加技术限制、塑造或垄断标准、构建封闭生态，从而削弱全球供应链，并限制其他国家的技术选择。 另据报道，中国也曾研究限制海外获得本国最先进AI模型的可能性，这显示北京和华盛顿都日益将前沿AI视为需要管控的战略资产。

在这一框架下，外国开发的系统、外部审计以及由国际机构主导的安全规则，都会具有政治敏感性。一个被描述为“中立降险”的措施，也可能被理解为技术遏制或不平等准入的工具。

阿莫代伊的主张：让安全措施追上能力进展

阿莫代伊并未主张暂停技术进步，而是认为模型能力不应快到让对齐、安全保障与独立验证无法跟进。他提出，应为企业留出时间来对齐和保护模型，并让第三方评估机构确认这些安全实践是否有效。

其方案包括三部分：

1. 嵌入式独立评估者： 前沿AI公司向第三方评估团队提供持续、近似员工权限的访问，让其评估安全实践、对齐流程与事件报告。1
2. 民主国家间的共同承诺： 前沿开发者与民主国家政府协调安全标准，减少无约束能力竞赛的诱因。110
3. 更广泛的国际协调： 长期目标是在AI风险管理上开展合作，并将威权政府也纳入其中。10

阿莫代伊的重点是模型能力本身：日益强大的系统可能在现有控制机制成熟前，就已难以对齐、保护和治理，并可能促成严重滥用或更高程度的自主行动。路透社报道称，他的方案旨在放缓能力推进，为风险管理争取更多时间。1

OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）表示，OpenAI将采用让独立评估者获得类似员工访问权限的做法；埃隆·马斯克（Elon Musk）也公开支持为前沿AI发展“踩刹车”的呼吁。1720

分歧核心：AI安全要保护什么？

两种框架存在交集。双方都承认网络攻击、间谍活动、合成媒体、关键基础设施和军事用途带来的风险，也都支持更强的治理。

但优先级并不相同：

北京的安全视角	前沿实验室的安全视角
保护政治稳定、意识形态安全、数据主权与技术独立性	防范能力过强而缺乏充分控制的前沿模型
关注境外影响、情报搜集、基础设施入侵和战略胁迫	关注对齐、评估、安全实践及高能力模型的危险滥用
将标准、供应链和生态控制视为地缘政治问题	将共同安全实践和独立评估视为降低系统性风险的手段

因此，差异不只是措辞问题，而会影响双方认定何种治理方式可接受。北京可能优先保障对数据、模型和标准的主权性控制；Anthropic等公司则强调外部评估与跨境安全承诺。两类机制原则上可以互补，但当外部监督被认为与国家安全控制相冲突时，也可能发生碰撞。

美中AI安全对话为何难谈

美国和中国正筹备于9月中旬举行一场对话。据报道，这是唐纳德·特朗普第二任期内，两国首次专门讨论AI安全的官方双边会谈。2 陈一新的文章意味着，北京的议程可能远不止模型对齐或“失控”这类理论情景。

中国可能将AI安全与境外干预、数据安全、基础设施保护、技术获取以及在标准制定中的平等参与联系起来。美国及其前沿AI企业则更可能强调模型评估、网络安全保障、事件报告和对危险能力的控制。

双方并非没有有限合作空间。例如，合成媒体诈骗、AI辅助网络攻击、重大安全事件报告和军事风险沟通，都是更具体、也更可能形成共识的议题。至于普遍适用的审计机制、共同的能力限制，以及由谁设定全球规则，达成一致将更加困难——因为同一项政策，既可能被视为安全措施，也可能被视为获取地缘政治优势的杠杆。

陈一新的警示之所以重要，不仅在于它反映了中国对AI威胁的判断，更在于它提醒人们：全球AI治理能否推进，取决于各方能否协调、或至少有效管理彼此对安全、主权与技术力量的竞争性理解。2

陈一新对人工智能的最新警示，提供了北京迄今较为系统的一种表述：AI不仅是产业技术，更是国家安全议题。

这位中国国家安全部部长在官方杂志《中国网信》刊文称，快速演进且被恶意滥用的AI，可能扰乱政治安全环境、造成敏感数据泄露、危及关键信息基础设施，并加深对外部技术的依赖。4

几乎同一时间，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）在文章《We Must Pace the Frontier》中呼吁，前沿模型的能力提升应留出足够缓冲，让对齐、安全测试和外部监督跟上进度。两方都主张加强防护，但对“AI安全究竟保护什么”，出发点并不一样。1

陈一新：AI可能成为政治与安全施压工具

陈一新将AI风险概括为六个方面，首先是对政治安全环境的系统性影响。他认为，敌对势力及“别有用心之人”可能利用深度伪造音视频、AI生成图文和自动化网络账号，低成本、批量化制造政治谣言、传播有害信息、煽动对立情绪，并进行“舆论战”和认知战，直接威胁中国的政治安全、制度安全和意识形态安全。4

其余风险并不止于虚假信息：

• 网络攻击能力升级： AI可提高漏洞挖掘、恶意软件开发和进攻性网络行动自动化的效率，降低发起攻击所需的技术门槛与成本。4
• 大规模窃密与泄露： 陈一新警示，境外情报机构可借助智能爬虫、数据挖掘和画像分析，搜集关键数据、商业秘密和公民个人信息。7
• 关键基础设施暴露： 他认为，能力不断增强的系统可能给关键信息基础设施带来严重风险。
• 技术失衡与依赖： 在他的表述中，AI已是大国竞争的新赛道，技术领先国家可能通过管制、标准与封闭生态影响供应链、制约竞争对手。14
• 社会治理与军事风险： 六类风险还包括对社会治理体系的结构性冲击，以及对军事斗争形态的根本性改变。

这是一种以国家为中心的AI风险视角：信息影响、数据控制、基础设施韧性，以及自主研发和部署技术的能力，被视为相互关联的国家安全问题。

为什么技术主权是北京视角的核心

陈一新的文章并未把风险仅仅归因于不负责任的使用者或不安全的软件，也将AI安全放进战略竞争的背景中。

他认为，技术先进国家可能以国家安全为由施加技术限制、塑造或垄断标准、构建封闭生态，从而削弱全球供应链，并限制其他国家的技术选择。 另据报道，中国也曾研究限制海外获得本国最先进AI模型的可能性，这显示北京和华盛顿都日益将前沿AI视为需要管控的战略资产。

在这一框架下，外国开发的系统、外部审计以及由国际机构主导的安全规则，都会具有政治敏感性。一个被描述为“中立降险”的措施，也可能被理解为技术遏制或不平等准入的工具。

阿莫代伊的主张：让安全措施追上能力进展

阿莫代伊并未主张暂停技术进步，而是认为模型能力不应快到让对齐、安全保障与独立验证无法跟进。他提出，应为企业留出时间来对齐和保护模型，并让第三方评估机构确认这些安全实践是否有效。

其方案包括三部分：

1. 嵌入式独立评估者： 前沿AI公司向第三方评估团队提供持续、近似员工权限的访问，让其评估安全实践、对齐流程与事件报告。1
2. 民主国家间的共同承诺： 前沿开发者与民主国家政府协调安全标准，减少无约束能力竞赛的诱因。110
3. 更广泛的国际协调： 长期目标是在AI风险管理上开展合作，并将威权政府也纳入其中。10

阿莫代伊的重点是模型能力本身：日益强大的系统可能在现有控制机制成熟前，就已难以对齐、保护和治理，并可能促成严重滥用或更高程度的自主行动。路透社报道称，他的方案旨在放缓能力推进，为风险管理争取更多时间。1

OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）表示，OpenAI将采用让独立评估者获得类似员工访问权限的做法；埃隆·马斯克（Elon Musk）也公开支持为前沿AI发展“踩刹车”的呼吁。1720

分歧核心：AI安全要保护什么？

两种框架存在交集。双方都承认网络攻击、间谍活动、合成媒体、关键基础设施和军事用途带来的风险，也都支持更强的治理。

但优先级并不相同：

北京的安全视角	前沿实验室的安全视角
保护政治稳定、意识形态安全、数据主权与技术独立性	防范能力过强而缺乏充分控制的前沿模型
关注境外影响、情报搜集、基础设施入侵和战略胁迫	关注对齐、评估、安全实践及高能力模型的危险滥用
将标准、供应链和生态控制视为地缘政治问题	将共同安全实践和独立评估视为降低系统性风险的手段

因此，差异不只是措辞问题，而会影响双方认定何种治理方式可接受。北京可能优先保障对数据、模型和标准的主权性控制；Anthropic等公司则强调外部评估与跨境安全承诺。两类机制原则上可以互补，但当外部监督被认为与国家安全控制相冲突时，也可能发生碰撞。

美中AI安全对话为何难谈

美国和中国正筹备于9月中旬举行一场对话。据报道，这是唐纳德·特朗普第二任期内，两国首次专门讨论AI安全的官方双边会谈。2 陈一新的文章意味着，北京的议程可能远不止模型对齐或“失控”这类理论情景。

中国可能将AI安全与境外干预、数据安全、基础设施保护、技术获取以及在标准制定中的平等参与联系起来。美国及其前沿AI企业则更可能强调模型评估、网络安全保障、事件报告和对危险能力的控制。

双方并非没有有限合作空间。例如，合成媒体诈骗、AI辅助网络攻击、重大安全事件报告和军事风险沟通，都是更具体、也更可能形成共识的议题。至于普遍适用的审计机制、共同的能力限制，以及由谁设定全球规则，达成一致将更加困难——因为同一项政策，既可能被视为安全措施，也可能被视为获取地缘政治优势的杠杆。

陈一新的警示之所以重要，不仅在于它反映了中国对AI威胁的判断，更在于它提醒人们：全球AI治理能否推进，取决于各方能否协调、或至少有效管理彼此对安全、主权与技术力量的竞争性理解。2