“針對的就是DeepSeek!”美國空前力度打壓中國AI:只要下載中國開發模型就可獲20年監禁或百萬美元罰款!

整理 | 褚杏娟、核子可樂
1 月 29 日,密蘇里州共和黨參議員 Josh Hawley 提出一項新法案:《將美國人工智慧能力與中國脫鉤法案》(S.321),這是第 119 屆國會首批應對中美在人工智慧領域不斷升級的競爭的法案之一。
該法案主張禁止向中國出口或從中國進口一切 AI 產品。一旦法案透過,任何故意下載中國開發 AI 模型(包括當下人氣爆棚的 DeepSeek)的行為均可能導致最高 20 年監禁、100 萬美元罰款或二者並處。
此項法案是“對與中國就 AI 議題開展科學對話與技術交流的全面打壓,很可能對 AI 研究人員和使用者造成毀滅性的懲罰,也將對未來的網路言論及科學探索自由產生深遠影響。”民主與技術中心 AI 治理高階顧問 Kevin Bankston 表示。
“針對的就是 DeepSeek”
“注入中國 AI 領域的每一塊錢和每一 MB 資料,最終都將被用來對付美國。美國不能以犧牲自身實力為代價增強我們最大對手的力量。要確保美國的經濟優勢,意味著必須切斷中國與美國之間的創新聯絡,並停止對中方創新活動的一切資助。”Hawley 在一份宣告中強調。
Hawley 還在宣告中明確指出,他之所以提出這項法案,針對的就是前段時間釋出的 DeepSeek——這是一款先進 AI 模型,效能足以與美國一線產品相媲美。其開發者宣稱,DeepSeek 的實現成本遠低於其他美國同行,因此不需要藉助最先進的晶片(具體說法尚未經過證實)。Hawley 宣稱 DeepSeek 是“一種大量收割資料的低成本 AI 模型,已經引發國際社會的擔憂並導致美國科技股暴跌。”
Hawley 還提到,此項法案的目標包括“禁止向中國出口或從中國進口 AI 技術”、“禁止美國企業在中國或者與中國公司合作開展 AI 研究”,以及“禁止美國企業投資中國 AI 開發專案”。
“福克斯新聞無腦報道了 Hawley 的提案及目標,但即使大家在深思熟慮之後願意接受其底層邏輯,這項法案在內容仍太過寬泛且充斥著技術背景下的被迫害妄想。與之前那些散佈 TikTok 恐慌情緒並希望將其封禁的立法者不同,Hawley 的法案更為過分,主張將普通使用者的使用行為定義為犯罪。事實上,近期已經有數百萬普通使用者下載了 DeepSeek,這款應用一舉成為蘋果 App Store 中最受歡迎的軟體產品之一。”有外媒評論稱。
具體來看,該法案禁止“向美國進口由中國開發或產出的 AI/ 生成式 AI 或相關智慧財產權。” 違反此規定者“將受到 2018 年出口管制改革法案第 1760 節(50 U. S.C, 4819)第(b)款規定的刑事處罰。”此項刑事處罰規定,“任何人故意實施、故意試圖實施、故意串謀實施或者協助及教唆實施第(a)款下所述之非法行為,則(1)應處以不超過 100 萬美元的罰款;(2)對於相關個人,應處於最高 20 年監禁,或兩者並處。”
民主與技術中心的 Bankston 評論稱,他不太確定此項立法是否會對無意間下載 DeepSeek 等中國 AI 應用的使用者提起嚴厲刑事訴訟,因為法條規定必須證明其行為存在主觀“故意”才能施以刑事處罰。但儘管如此,該法案的打擊面之“寬泛仍然令人擔憂”。
在 Bakston 看來,“規定可能適用於那些明知 DeepSeek 來自中國仍主動下載的使用者。根據這項提案,此類行為將面臨最高 100 萬美元或 20 年監禁的刑事處罰(對於擁有不存在主觀故意的證明,或者意外「進口」中國模型的使用者,也可能僅處以民事處罰)。”
該法案還禁止“轉讓研究成果”,意味著未來美國 AI 界的計算機科學家們恐怕無法正常公開研究成果、或者定期閱讀由中國研究人員發表的 AI 論文。
Bankston 解釋道,“除了會影響到下載中方 AI 模型的群體,該法案對於從中國進口或向中國出口 AI 技術及智慧財產權等行為的處罰,還可能波及到任何在公開網際網路上釋出 AI 模型或者研究論文的個人,因為他們原則上知曉這些模型或研究論文將被中方研究者下載。另外,研究人員還面臨著法案後半部分內容的威脅,即直接禁止美國與一切來自中國高校或企業的研究人員合作——任何違反禁令的公司將面臨最高 1 億美元的罰款,外加其他處罰。”
電子前沿基金會(EFF)AI 與知識獲取法律專案總監 Kit Walsh 在採訪中表示,“這項法案威脅到了美國 AI 成果的開發與釋出,我們擔心這會對 AI 技術在大型科技企業專有系統之外的開放和協作開發造成負面影響。之前,政府方面就曾主張在網際網路上釋出資訊屬於出口行為。如果以這種方式解釋法條,那麼此項提案將進一步鞏固專有 AI 組織在開放或學術研究領域的主導地位。這項法律還會干擾建立 AI 問責制的努力,包括各州及國會議員制定透明 AI 政策,以確保 AI 被應用於住房、醫療保健及招聘等普遍性決策時不會傷害美國民眾利益的舉措。”
最後,該法案將禁止任何美國人為與中國有聯絡的人工智慧研發提供資金。該法案明確禁止美國人“持有或管理任何權益”或向中國相關實體提供貸款或信貸額度,這些實體從事人工智慧或生成式人工智慧相關研發、生產包含人工智慧或生成式人工智慧研發的產品、協助中國軍事或監視能力,或涉嫌侵犯人權。
從表面上看,Hawley 參議員似乎主要想依託這項法案表現自己的鷹派作風。但考慮到計算機科學、AI 行業的現狀以及研究人員在分享技術成果方面的悠久傳統,法案中的具體規定似乎並不可行。然而,民主、共和兩黨原則上都支援針對中國的立法,旨在避免美國在技術領域的主導領域被中方推翻。
儘管目前形式的 321 法案前景不明朗,但該法案很可能讓我們首次看到美國國會將採取何種措施來限制中美之間人工智慧技術的流動。
其他國會議員已呼籲政府採取措施應對 DeepSeek 推出的 R1 模型。2 月 3 日,參議員伊麗莎白·沃倫 (Elizabeth Warren,馬薩諸塞州民主黨議員) 與霍利聯名致信特朗普總統提名的商務部長霍華德·盧特尼克 (Howard Lutnick),呼籲商務部“更新並執行我們的出口管制”以回應 DeepSeek。1 月 29 日,眾議院中國共產黨特別委員會主席約翰·莫萊納爾 (John Moolenaar,密歇根州共和黨議員) 和排名成員拉賈·克里希納莫蒂 (Raja Krishnamoorthi,伊利諾伊州民主黨議員) 致信白宮國家安全顧問邁克爾·沃爾茲 (Michael Waltz),敦促政府“考慮更新聯邦採購條例 (FAR),禁止聯邦政府採購基於 DeepSeek 等中國模型的人工智慧系統。”
DeepSeek 引起美國內部“四問”
對於 Hawley 的法案,網上有不同的聲音。有部分人非常支援該法案,並希望趕緊執行,甚至有人提出了“我們應該限制中國對我們開源專案的訪問”、“最好把中國人從 Meta、OpenAI 等公司中剔除出去”的言論。
另外,還有部分人則表示持觀望態度,“我們的 AI 市場有少數幾家大型科技公司,它們扼殺了獨立的小型和開源技術進入市場,並抑制了有機創新增長。”
顯然,DeepSeek 一定程度上不再單純是 AI 技術的代表,“DeepSeek 效應”對於中美產生了較大影響。麻省理工研究院教授 Daron Acemoglu 針對 DeepSeek 的成功在 x 上提出了自己的疑惑,他提出的問題在美國內部具有一定的代表性,可以具體看下:
由 DeepSeek R1 於 1 月 20 日釋出引發了一些思考。這些思考以問題的形式提出,是因為我不知道答案,並且很可能其中的大部分答案我們只能隨著時間推移才能找到。
首先,也許是最重要的問題是:DeepSeek 的成功是否意味著美國科技行業一直在以錯誤的方式解決問題?
美國在人工智慧方面的投資是巨大的。高盛估計科技行業將投入 1 萬億美元。長期以來,許多評論員(包括我自己)一直在質疑美國科技行業在人工智慧投資和發展方向上的選擇。據我所知,所有領先的公司基本上都在遵循相同的路線圖(唯一的區別是 Meta 部分採用開源模式)。這些公司不願意考慮除了在大規模資料集上預訓練的、作為下一個詞預測器的基礎模型之外的不同方法。並且在很大程度上,它們也只關注擴散模型和旨在執行人類任務的聊天機器人,而對其他任何東西都不感興趣。
儘管 DeepSeek 並沒有重新發明輪子,還是在相同的涉獵範圍內,但它似乎對強化學習和專家混合方法上依賴得要多得多,並且非常有效地完善了推理鏈式思考。正如廣泛報道的那樣,它還是在領先公司模型成本的一小部分情況下做到了這一點,大約 550 萬美元,相比之下,領先模型的成本高達數億美元。
因此,一種解釋是:美國行業對替代的、更便宜且更有前景的方法視而不見。順便說一句,這種“群體思維”加上炒作,正是西蒙·約翰遜和我在《力量與進步》中預測的,這本書是在生成式人工智慧故事開始之前寫的。
所以,換一種說法,由這一事件引發的第一個關鍵問題是:美國行業是否還對其他更重要的事情視而不見?是否有一種更有“親人類方向”的方式來開發這些模型,這是有前景的,但被行業完全且集體性忽視了?
其次,這一事件是否證明中國已經超越或即將超越美國? 如果是這樣,這是否意味著威權的、自上而下的制度下(或者詹姆斯·羅賓遜和我所說的“掠奪性制度”)的創新可以與更自下而上的創新相媲美甚至超過它?
我個人認為,自上而下的控制會阻礙創新,正如詹姆斯·羅賓遜和我在《為什麼國家會失敗》中所論證的。我承認現在存在這種可能性,我們只能拭目以待。
儘管如此,我想指出的是,DeepSeek 是在美國(以及歐洲)的一些多年發展基礎上建立起來的。更重要的是,DeepSeek 所使用的所有方法都是在美國開發的, 如專家混合模型和強化學習是在幾十年前的學術研究中開發的;變換器模型和推理鏈式思考是由領先的科技公司中引入和使用的。然而,DeepSeek 以不同的方式將它們有效地結合在一起。中國的公司和學術界是否真的能夠邁出下一步,提出改變遊戲規則的技術、產品和方法?還有待觀察。
此外,DeepSeek 與其他許多中國 AI 公司似乎相當不同,後者通常為政府生產產品或獲得政府資金。在某種意義上,該公司可能一直處於“雷達之下”。現在它不再如此,它的創造力和活力是否會繼續?我的理解是,我們現在看到的這些,遠非表明中國模式能夠超越更開放社會創新的決定性證據。
第三,這是否意味著美國通過出口管制和其他方法來遏制中國人工智慧研究的方法已經失敗?
我認為這個問題的答案仍然不清楚。DeepSeek 在舊版、效能較低的晶片上訓練了他們的領先模型,包括 V3 和 R1。但他們可能需要最先進的晶片來實現下一步的突破和擴大規模。
我的理解是,對中國的完全零和博弈的方法是不可行的,也是一個錯誤。只有當你相信:我們正朝著 AGI 的方向發展;以及誰先達到 AGI,誰就會獲得巨大的地緣政治優勢時,這種做法才有意義。這兩個假設可能都不成立(下面會更多地討論 AGI)。如果這些假設不正確,那麼美國和中國在許多領域都可以合作。例如,如果一個國家的創新模型能夠提高人類生產力或幫助我們更好地管理能源,那麼這些模型將對兩國都有益,特別是當它們被廣泛傳播和使用的時候。
最後,DeepSeek 是否讓我們更接近即將實現的 AGI?
該公司的理想也是 AGI。更便宜的訓練模型和有效使用強化學習的模型可能改變遊戲規則。但正如上面提到的,是已知的方法讓這些模型的訓練變得更便宜,並不會神奇地讓我們在未來幾年內實現 AGI。AGI 是否是一個可實現的目標?這仍然是一個開放性問題(而它是否是一個值得追求的目標則更加值得懷疑)。
對於 Acemoglu 提到的“DeepSeek 所使用的所有方法都是在美國開發”的說法,Meta 首席人工智慧科學家、圖靈獎得主 Yann LeCun 表示:
“AGI(無論你如何定義)的出現不會是某個單一事件,而是一個漸進的過程。一旦它在某個地方出現,就會在相對較短的時間內被許多人快速複製。你說人工智慧的創新起源於美國,這並不完全正確。儘管許多創新發生在美國公司內部,但有許多來自歐洲。例如,在巴黎的 FAIR(Facebook 人工智慧研究實驗室)、倫敦的 DeepMind、Mistral 等機構也貢獻了大量創新。Llama-1 主要是在巴黎的 FAIR 開發的。創新的地點之所以重要,是因為它是周圍生態系統的一種體現。但如果這項創新被髮表或開源,那麼它將惠及整個行業,其地理起源就不再那麼重要了。”
結束語
今天恰逢蛇年首個交易日,A 股 DeepSeek 概念大幅走強,每日互動、青雲科技、安恆資訊、安凱微、天娛數科、三六零等多股開盤即漲停。
與此同時,媒體報道,DeepSeek 有 52 個崗位招新,涵蓋深度學習研究員、核心系統研發工程師及資深 UI 設計師等。DeepSeek 對員工薪酬採取“14 薪”的模式,大部分掛出的職位起薪在 2 萬元以上,不少年薪能夠達到百萬元級別。而實習生日薪最高可近千元。可以看出,作為明星企業,DeepSeek 還在尋求快速發展。這場中美人工智慧技術間的暗流湧動還會持續。
參考連結:
https://www.404media.co/senator-hawley-proposes-jail-time-for-people-who-download-deepseek/
https://www.foxnews.com/politics/deepseek-fallout-gop-sen-josh-hawley-seeks-cut-off-all-us-china-collaboration-ai-development
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