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美中談AI，先要有把共同的尺

美中若能定期對照AI能力和影響，制定政策時便較有共同證據可參考，而非只靠概括印象或事故後通報。有報道指，2026年首八個月在中國上線的43萬部微短劇中，逾九成由AI生成；這是上線作品數字，不一定代表商業發行量。

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重點

美中若能定期對照AI能力和影響，制定政策時便較有共同證據可參考，而非只靠概括印象或事故後通報。
有報道指，2026年首八個月在中國上線的43萬部微短劇中，逾九成由AI生成；這是上線作品數字，不一定代表商業發行量。

Illustrative image about U.S.–China cooperation on measuring AI progress — Why should Beijing and Washington establish a shared, recurring process to measure rapidly advancing AI capabilities before deciding how toAI-generated illustration for an article about shared AI assessment.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Why should Beijing and Washington establish a shared, recurring process to measure rapidly advancing AI capabilities before deciding how to. Article summary: Beijing and Washington should establish a recurring, shared assessment because effective policy depends on knowing what AI can actually do, how quickly that is changing, and whether people can still control it—not merely. Topic tags: general, general web, user generated, education. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, char
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AI進步得愈快，政府就愈需要知道：系統實際做到甚麼、能力變化有幾急，以及影響正在哪些地方浮現。否則，未看清情況便要決定如何應對，難免只靠估算。《南華早報》一篇評論就把這個「點樣量度」的問題，放在美中AI對話的核心位置。20

點解要先量度，再決定點應對？

評論以「水位上漲」作比喻：如果連水位升得幾高、幾快都未掌握，就難以預早計劃應對。AI也一樣。一次性的評估可能很快過時；定期更新、可互相比較的測量，則有助政府按證據追蹤變化，而不是只憑一句「AI進步好快」作判斷。20

而且，AI的影響不只在實驗室測試中看得到，也會出現在工作和製作流程。評論提到，中國微短劇行業迅速採用AI，正是工作模式被改變的一個例子。20 另有行業資料指出，2026年首八個月在中國上線的43萬部微短劇中，逾九成由AI生成。這個數字計算的是上線作品，未必等於正式商業發行的數量。3

微短劇一般是為手機觀看而製作的短篇連載劇。AI作品比例高，說明製作方式正在改變；但單靠這個數字，不能推斷有多少人因此失業，也不能證明其他行業會受到同等影響。好的評估，應清楚分開已量度到的事實，和仍未確定的部分。

共同評估可以睇啲乜？

美中若要建立一套實際可行的定期評估，至少可以比較幾方面的證據：

能力如何隨時間改變： 用可重複的測試觀察系統在特定任務上的表現，避免把單次結果當成整體能力的定論。
人能否監督和介入： 清楚記錄測試條件下可以怎樣監督或停止系統，以及這些能力適用於甚麼情境。
實驗室以外的影響： 追蹤AI對工作等範疇帶來的變化，同時分清已觀察到的結果與預測。
不確定之處： 記錄哪些結果難以重複、哪些測試未能反映真實使用情況，以及還欠缺甚麼證據。

這些是可以考慮納入評估的項目，並不代表美中已經共用一套制度。重點是令雙方比較的證據更一致，並定期更新，讓討論有較紮實的基礎。

開會是起點，不等於完成評估

外交接觸可以提供討論AI的空間，但即使雙方都表示關注，也未能回答系統能力和實際影響是否正在改變。定期評估可以令對話更具體，亦有助分辨哪些地方已有共識、哪些問題仍未有答案。評論的重點是，持續溝通固然重要，但要做好準備，亦要掌握變化有幾快。20

因此，與其把一次會面當成評估本身，不如藉機建立持續更新的機制。共同證據未必會令美中得出同一套政策，但至少可以令各種選擇，以及背後仍然存在的不確定性，變得更清楚。

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