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AI能力提升，不等於更安全：納德拉為何改變看法

Nadella 表示，他過去以為 AI 模型愈強，對齊人類目標就會自然跟上；如今認為擴大模型規模並非安全保證。他主張在訓練階段處理對齊，並指出單靠強化學習未必能解決問題。部署 AI 代理人時，應在模型外設置權限、風險評估與隔離措施，並保留人工介入的能力。

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Nadella 表示，他過去以為 AI 模型愈強，對齊人類目標就會自然跟上；如今認為擴大模型規模並非安全保證。
他主張在訓練階段處理對齊，並指出單靠強化學習未必能解決問題。
部署 AI 代理人時，應在模型外設置權限、風險評估與隔離措施，並保留人工介入的能力。

Editorial illustration representing AI alignment and security controls around an AI model — How has Microsoft CEO Satya Nadella’s view changed on whether scaling AI models naturally aligns them with human goals, as explained in hisAn illustration of the distinction between shaping a model through training and constraining its actions with external controls.
AI 提示詞
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: How has Microsoft CEO Satya Nadella’s view changed on whether scaling AI models naturally aligns them with human goals, as explained in his. Article summary: Nadella has moved from expecting alignment to emerge naturally as AI models become more capable to treating it as a separate—and potentially harder—problem that scaling alone will not solve. His response is two-track: pu. Topic tags: general, general web, user generated. 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, charts with fak
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Satya Nadella 對 AI 安全的看法出現轉變：模型能力變強，不代表它就會更符合人類目標。這位微軟執行長在 2026 年 10 月 26 日接受 20VC 訪問，以及 10 月 19 日談到 AI 安全時，表示「對齊」不會只靠模型擴大規模就自然發生；安全工作必須同時在模型訓練中進行，並在部署環節加上模型之外的防護。 5 11

能力進步，不是安全保證

AI「對齊」指的是讓 AI 的行為符合人類的目標與意圖。Nadella 說，他過去曾認為，模型愈有能力，對齊就會隨之而來；現在他不再把兩者視為必然同步。他在 10 月 19 日的訪談內容中直言，對齊「不會隨著能力提升、透過擴大規模自然出現」。 5 11

他也提醒，即使模型持續進步，人們仍可能難以理解它為何做出特定決定，也難以從內部機制掌握其行為。換句話說，模型表現更好，不足以證明它已可靠地遵循人類意圖。 5

這並不代表放棄在訓練中改善對齊。相關訪談摘要指出，Nadella 認為對齊應該融入訓練，甚至可能從預訓練階段開始，而不是期待模型日後自動學會；他也對單靠強化學習能否實現對齊抱持懷疑。 2 8

訓練模型之外，還要限制它能做什麼

訓練的目標，是塑造模型的行為；部署時的控管，則是限制模型實際能採取的行動。Nadella 的重點是，不能把安全寄託在模型已經完全對齊：即使訓練仍在進行，使用者和企業也需要模型之外的獨立控制措施。 2 5

這項思路也反映在微軟 10 月 19 日擴大 Project Perception 的宣布中。Nadella 表示，該計畫將加入評估 AI 代理人風險、調整權限及限制威脅的能力。把代理人視為潛在的「內部風險」，不代表認定它們懷有惡意，而是不能在缺乏獨立控管的情況下，任由它們取得過多權限。 1 14

實際做法，是把「提出或啟動行動的能力」與「獲准執行行動的權限」分開。若代理人行為出乎預期，外部的權限設定和隔離措施可以限制它能觸及的範圍。Nadella 也在 10 月 10 日的文章中主張，應假設模型可能已遭入侵，並確保獲授權的人可以在任務執行途中暫停或關閉模型。 18 22

最值得信任的系統，不是要求人盲目信任模型

Nadella 的新說法，將模型能力與安全性拆開看：如果對齊不會隨模型規模穩定提升，就不能因為模型表現更好，便推定它也更安全。他所描述的方向是雙軌並行——在訓練中努力改善對齊，也在部署時設置不依賴模型自律的外部防護。 2 5

這也呼應他提出的信任原則：最值得信任的系統，反而不應要求人們全盤相信模型。相關報導引述他形容，最可信任的系統是「讓我們最不需要信任模型」的那一種。 9

目前資料支持的核心主張是：模型規模擴大，並不能保證對齊；因此，訓練工作應搭配模型外部的控管與人工監督。 1 5 18

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Nadella 表示，他過去以為 AI 模型愈強，對齊人類目標就會自然跟上；如今認為擴大模型規模並非安全保證。

最值得優先驗證的重點是什麼？

Nadella 表示，他過去以為 AI 模型愈強，對齊人類目標就會自然跟上；如今認為擴大模型規模並非安全保證。他主張在訓練階段處理對齊，並指出單靠強化學習未必能解決問題。

接下來在實務上該怎麼做？

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AI能力提升，不等於更安全：納德拉為何改變看法

Nadella 表示，他過去以為 AI 模型愈強，對齊人類目標就會自然跟上；如今認為擴大模型規模並非安全保證。他主張在訓練階段處理對齊，並指出單靠強化學習未必能解決問題。部署 AI 代理人時，應在模型外設置權限、風險評估與隔離措施，並保留人工介入的能力。

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他主張在訓練階段處理對齊，並指出單靠強化學習未必能解決問題。
部署 AI 代理人時，應在模型外設置權限、風險評估與隔離措施，並保留人工介入的能力。

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Satya Nadella 對 AI 安全的看法出現轉變：模型能力變強，不代表它就會更符合人類目標。這位微軟執行長在 2026 年 10 月 26 日接受 20VC 訪問，以及 10 月 19 日談到 AI 安全時，表示「對齊」不會只靠模型擴大規模就自然發生；安全工作必須同時在模型訓練中進行，並在部署環節加上模型之外的防護。 5 11

能力進步，不是安全保證

AI「對齊」指的是讓 AI 的行為符合人類的目標與意圖。Nadella 說，他過去曾認為，模型愈有能力，對齊就會隨之而來；現在他不再把兩者視為必然同步。他在 10 月 19 日的訪談內容中直言，對齊「不會隨著能力提升、透過擴大規模自然出現」。 5 11

他也提醒，即使模型持續進步，人們仍可能難以理解它為何做出特定決定，也難以從內部機制掌握其行為。換句話說，模型表現更好，不足以證明它已可靠地遵循人類意圖。 5

這並不代表放棄在訓練中改善對齊。相關訪談摘要指出，Nadella 認為對齊應該融入訓練，甚至可能從預訓練階段開始，而不是期待模型日後自動學會；他也對單靠強化學習能否實現對齊抱持懷疑。 2 8

訓練模型之外，還要限制它能做什麼

訓練的目標，是塑造模型的行為；部署時的控管，則是限制模型實際能採取的行動。Nadella 的重點是，不能把安全寄託在模型已經完全對齊：即使訓練仍在進行，使用者和企業也需要模型之外的獨立控制措施。 2 5

這項思路也反映在微軟 10 月 19 日擴大 Project Perception 的宣布中。Nadella 表示，該計畫將加入評估 AI 代理人風險、調整權限及限制威脅的能力。把代理人視為潛在的「內部風險」，不代表認定它們懷有惡意，而是不能在缺乏獨立控管的情況下，任由它們取得過多權限。 1 14

實際做法，是把「提出或啟動行動的能力」與「獲准執行行動的權限」分開。若代理人行為出乎預期，外部的權限設定和隔離措施可以限制它能觸及的範圍。Nadella 也在 10 月 10 日的文章中主張，應假設模型可能已遭入侵，並確保獲授權的人可以在任務執行途中暫停或關閉模型。 18 22

最值得信任的系統，不是要求人盲目信任模型

Nadella 的新說法，將模型能力與安全性拆開看：如果對齊不會隨模型規模穩定提升，就不能因為模型表現更好，便推定它也更安全。他所描述的方向是雙軌並行——在訓練中努力改善對齊，也在部署時設置不依賴模型自律的外部防護。 2 5

這也呼應他提出的信任原則：最值得信任的系統，反而不應要求人們全盤相信模型。相關報導引述他形容，最可信任的系統是「讓我們最不需要信任模型」的那一種。 9

目前資料支持的核心主張是：模型規模擴大，並不能保證對齊；因此，訓練工作應搭配模型外部的控管與人工監督。 1 5 18

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最值得優先驗證的重點是什麼？

Nadella 表示，他過去以為 AI 模型愈強，對齊人類目標就會自然跟上；如今認為擴大模型規模並非安全保證。他主張在訓練階段處理對齊，並指出單靠強化學習未必能解決問題。

接下來在實務上該怎麼做？

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