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文 | 张彦宗9 月 14 日，湖南新化县奉先生向新京报反映，他因扭伤去医院看病，发现医保系统登记他已 " 死亡 "，致他无法正常看病，他向医保部门反映多日仍未解决。奉先生称，医保局工作人员称，除他之外还有多人存在该情况，正在向上级反映，估计 9 月底修改完毕，至于涉及多少人，没有统计。对于把活人登记为死人的原因，出现两个解释。新化县联合调查组解释，奉先生的个案，是因为村干部在核实医保信息时，误将其参保状态修改为终止参保状态。新化县医保局则说，因为接到省下发的 " 遗失 " 人员文件，名单上有一些是企业改制员工，企业不在了，联系不上他们，就统一做了终止参保处理。纠错之所以缓慢，是因为修改权限在市里，市里工程师人手不够，忙不过来。第一种解释，听起来就匪夷所思。该解释翻译一下就是：医保局将核实工作交给了村干部，村干部不只核实，还可以直接在系统上修改参保状态。这种修改，似乎并不需要经过县医保局的二次核实，系统也不会跟公安、民政、卫健部门数据作比对，一次点击就能生效。不然很难解释，为何会批量出现这类错误。民生大事，执行却如此草台班子。有人打圆场说，医保局数据和公安数据、卫健委数据没打通，导致数据抓取滞后等。这个可能性不是没有，问题是在数据权限之外，医保局要不要开展二次核验？再看第二种解释，县医保局接到省里要求核查的名单，到县公安局户籍中心一查就能知道是生是死，因为人不管在家里还是医院去世，是在本地还是外地亡故，都需要开具死亡证明才能火化，再拿死亡证明注销户籍。只要医保局的人稍微勤快一点，略微核查，就不会发生这种统一注明 " 死亡 " 的键盘作业。至于说有一些企业改制员工，联系不上，才统一标注 " 死亡 "，这个理由很难站得住脚。企业改制与员工参保是两条线两回事，互不搭界。而且这部分企业参保职工最好找了，因为他们每年要通过人脸认证，才能领退休金。真想找，怎么会找不到呢？可能对县医保局来说，无论是省里下发的文件，还是他们自身的工作台账，都是有迹可循的，只要做好留痕管理就行。包括县医保局把情况上报给市里，让市医保局的工程师动用更高权限订正错误，也都是按部就班。一个人来找就报上去，20 个人来找再继续上报，这个上报同样留痕。至于说谁该负责，在他们眼里可能根本就不是问题——如果留痕等于免责的话。然而，不管是将核实工作全权交给村干部，还是仅凭 " 电话打不通 " 就一刀切地注销参保状态，都是一种典型的惰政。新化县的通报表示，县纪委监委已启动追责问责程序，对相关责任人员将依规依纪处理。不知 " 相关责任人员 " 除了涉事村干部，还有没有其他人？县医保局说，9 月底会把错误登记的资料改过来，可若造成错误登记这一后果的工作模式、经办人态度、部门机制，还是原汁原味，没被触及，保不准换了一批人，又会进入这样的不作为流程，再诞生被 " 随机死亡 " 的人。" 草台班子 " 的灵魂是 " 班子 "，" 草台 " 作风不改，只要班子还在，行政错误还会重演。
美国 AI 巨头罕见齐喊 " 降速 "，既有其安全焦虑，也掺杂着明显的商业考量。美国 AI 巨头，忽然不约而同地谈起 " 降速 "。9 月 12 日，Anthropic 首席执行官达里奥 · 阿莫迪发表长文，呼吁放慢前沿 AI 能力提升的步伐。OpenAI 首席执行官山姆 · 阿尔特曼随后表示支持，xAI 的老板马斯克也转发认同。据美媒披露，美国前总统奥巴马近日也表示，如果管理不当，人工智能技术可能 " 很危险 "。一位不久前从 Anthropic 辞职的研究员考克森公开警告，" 到本世纪 20 年代结束前，人工智能可能会杀死我们所有人。"在这一轮 AI 热潮中，他们为什么突然发出警告，想要 " 慢下来 "？先看其中的担忧是什么。其实，这并不是业界第一次公开呼吁为 AI 研究 " 踩刹车 "。2023 年，马斯克、图灵奖得主本吉奥等数千名 AI 领域企业家、学者曾联署公开信，表达对超级人工智能的担忧，呼吁暂停开发更高级 AI。三年过去，对模型的训练并没有停下来，彼时更多停留在对未来超级智能的担忧，如今逐渐向现实靠拢。今年以来，多起智能体越界事件接连发生。在一些测试中，AI 智能体突破原有沙箱限制，获得更多访问权限；有的则擅自采取开发者未指定的行动。7 月，OpenAI 披露的一起事件尤其受到关注。智能体在执行任务过程中绕过隔离限制，入侵了全球知名 AI 开源平台 " 抱抱脸 " 公司的系统。上百个智能体通过未经授权的协作，找到了一条越过安全边界的路径。国家信息中心研究员朱幼平接受三里河采访时表示，传统软件的漏洞是确定性的，但大模型驱动的智能体具备工具调用和多步骤规划等能力，同样的设置在不同情境下可能产生不同动作。随着智能体规模化落地，这类问题可能从偶发的工程事故，变成系统性的高频风险。担忧存在，但只看这一面，还不够。朱幼平认为，" 巨头集体呼吁‘限速’，本质上是 AI 从‘对话模型’走向‘自主行动智能体’这一能力跃迁的必然产物，其中有真实的安全焦虑，也掺杂着明显的商业考量。"一家企业主动降速，竞争对手可能继续向前。模型领先一个版本，带来的可能不只是产品收入，还有用户、资本和产业生态。朱幼平认为，安全话语一旦同时承担起门槛功能，" 降速 " 就很难被看作纯粹的安全表态。高安全标准、独立第三方评估、持续运行监控都需要付出高昂的资金、算力和人才成本。大企业能够承担的安全测评、红队测试和独立审计，对资源有限的中小团队和初创企业而言，可能构成一道难以逾越的障碍。因此，对于 AI 巨头的呼吁，听其言，更要观其行。真正需要讨论的，不是 AI 要不要发展，而是发展过程中如何兼顾安全。中国的实践提供了一个值得观察的角度。近年来，中国坚持人工智能发展和安全并重，在推动技术创新和应用的同时，逐步建立覆盖算法、生成式人工智能、安全治理、伦理规范等方面的制度体系。从生成式人工智能服务管理，到深度合成等领域的规则，治理还在向技术研发、应用服务等环节延伸。朱幼平还提到，中国采用的 " 小快灵 " 治理办法，不必等一套 " 大而全 " 的规则一次性完成，而可以针对已经出现的风险，先以更灵活的规则快速回应，再根据技术变化持续调整。这也是 " 发展与安全并重 " 的重要方面：高风险场景从严、普通创新场景包容；政府监管之外，既吸纳企业、科研机构、行业协会等共同参与安全评估与风险识别，也把企业主体责任落到实处。此外，美国巨头反复强调的 " 可核验性 "，恰好凸显了中国开源路线的安全价值。朱幼平指出，开源模型允许外部研究者、企业等独立开展测试、审计，探查风险短板，是对闭源黑箱风险的一种正面回应。" 全球大量企业部署中国开源模型，本身就是一种‘用脚投票’的验证。" 朱幼平说。AI 仍要向前。技术越快，越需要能够跟得上的安全机制；应用越广，越需要明确的责任边界。美国 AI 巨头在喊 " 降速 "，但真正需要在意的并非 " 是否该让 AI 慢下来 "，而是如何让创新与安全并肩前行。而这，正是中国在探索与实践的事情。
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