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美中为何需要一把共同的AI进展“尺子”

在决定如何应对之前，美中可以定期比较AI能力及其现实影响的证据。一项行业资料称，2026年前八个月上线的43万部中国微短剧中，超过九成为AI生成；这统计的是上线剧目，并不等同于商业发行量。共同评估应持续更新，也要说明衡量方法的局限与仍待确认之处。

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要点

在决定如何应对之前，美中可以定期比较AI能力及其现实影响的证据。
一项行业资料称，2026年前八个月上线的43万部中国微短剧中，超过九成为AI生成；这统计的是上线剧目，并不等同于商业发行量。
共同评估应持续更新，也要说明衡量方法的局限与仍待确认之处。

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如果政府不了解AI能做什么、能力提升有多快，以及影响正出现在哪里，就很难判断该如何应对。《南华早报》的一篇评论将这一问题摆在美中AI对话的中心：双方需要的不只是事故发生后的沟通，也包括一套定期衡量AI进展的共同方法。20

为什么要先衡量，再决定如何应对？

评论借“上涨的潮水”作比：若连水位和上涨速度都不清楚，就难以制定合适的应对方案。对AI而言，一次性的评估很快可能过时；定期测量则能让政府依据一段时间内的证据变化作判断，而非只凭笼统印象讨论技术进展。20

评估也不应只看实验室里的技术基准。AI对生产方式和就业的影响，同样可能在现实行业中显现。《南华早报》提到中国微短剧产业迅速采用AI，作为工作方式正在改变的例子。20 另一份行业资料称，2026年前八个月，中国上线的43万部微短剧中，超过九成为AI生成。这个数字统计的是上线剧目，不一定代表商业发行的作品数量。3

这个数字可以说明制作方式正在变化，但单凭它无法判断有多少人因此失去工作，也不能说明类似影响会扩散到多大范围。有效的评估应把已测得的事实与仍不确定的部分区分开来。

共同评估可以关注什么？

可供讨论的双边评估机制，可以从几个方面持续收集和比较证据：

能力如何变化： 通过可重复的测试，观察AI系统在具体任务上的表现是否提升，而不是把单次测试结果当作全貌。
人类能否有效监督： 检视测试条件下人类可以如何监督和介入，并清楚说明这些条件。
实验室之外的影响： 追踪AI对工作及其他领域带来的变化，同时区分已观察到的结果与预测。
不确定性和局限： 记录哪些结果难以复现、哪些测量无法反映真实使用情况，以及目前还缺少哪些证据。

这些是可讨论的评估方向，并不意味着美中已经建立了共同体系。核心在于让证据具有可比性，并定期更新到足以帮助决策的程度。

会谈是起点，不是评估的替代品

外交沟通可以为讨论AI创造空间，但表达共同关切，并不能回答系统能力或现实影响是否正在变化。持续评估能为对话提供更具体的依据，也有助于区分双方已有共识的领域与仍未解决的问题。评论的核心观点是，继续对话很重要，但要做好准备，也必须掌握变化的速度。20

因此，与其把一次会谈本身当成评估，不如借会谈推动建立长期机制。更充分、可比较的证据不会自动决定政策方向，却能让决策选项及其背后的不确定性更加清楚。

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