OpenAI全球事务负责人Chris Lehane以新政比喻推动AI政策，批评者指出其提案重推广轻约束

美国中期选举刚刚结束，民主党赢得国会控制权，OpenAI全球事务负责人Chris Lehane随即发表了一篇长文，试图为AI政策辩论定调。他的核心论点是：AI对经济的重塑堪比罗斯福新政——1930年代那套在工业化和大萧条摧毁旧经济秩序后建立的联邦计划与改革。Lehane观察到，今天的美国人对失去经济未来的掌控感怀有类似的焦虑，他敦促政客寻找一条有说服力的第三条道路，让民众能够分享AI的红利。

Lehane列出了五项政策优先事项，涵盖工人保护、教育、AI安全和数据中心发展。在税收方面，他建议为工人学习AI技能提供激励、降低创业者的资本获取门槛、探索员工持股和利润分享的新模式。在数据中心问题上，他承认公众的担忧，但强调建设就业和地方税收收入，并警告支持数据中心禁令的政客可能危及美国对华技术领先优势，甚至将这一立场比作2002年授权发动伊拉克战争的投票。在AI安全方面，他呼吁可执行的AI安全标准、独立评估、公共监督，以及在模型失控时能够限制或关闭系统的kill switch。

然而，AI Now Institute负责AI与企业权力政策的Kate Brennan在接受TechCrunch采访时指出了这一论述的结构性问题。她认为，Lehane的修辞标志着OpenAI政策议程的显著转向——去年该公司的重点还是加速AI发展、减少监管壁垒、扩大基础设施。但Brennan指出，新政的实质是建立工人保护并对企业权力施加约束，而Lehane的愿景如何追究AI公司对其技术可能造成的经济破坏的责任，这一点并不清晰。

Brennan的核心批评是：这些政策全部预设了大规模AI采用和AI造福社会这一尚未实现的前提。她指出，Lehane关于税收的建议——技能学习激励、创业资本便利、员工持股——与确保工人分享AI创造财富的强制性要求不是一回事，也不等同于要求企业承担替代工人的成本。更合理的做法应该是修订企业税率、为雇佣人类而非自动化岗位提供税收激励，以及防止企业积累过大的市场权力。

关于安全标准的立场，Brennan称之为不真诚。她列举了OpenAI的历史记录：2024年该公司反对美国加利福尼亚州AI安全法案SB 1047，该法案要求对灾难性风险进行评估并具备关闭能力；去年OpenAI还试图限制美国各州监管，理由是州级法规可能损害美国创新。虽然该公司近期有所调整——支持若干州级安全法律，并表示愿意接受嵌入公司内部的独立评估人员——但Brennan认为这些立场转变与其历史行为之间存在明显张力。

Lehane还主张人们应当保持对使用AI做出的重大决策的控制权，而非将判断完全交给机器。但TechCrunch的文章提出了一个追问：在一个人类越来越被要求在教育、工作、医疗和政府中使用AI的社会里，人类控制究竟意味着什么？

贯穿全文，Lehane将AI框定为一种能让美国人重新获得掌控感和经济机会的技术。但他将普通美国人的中产阶级成功与参与一个日益由OpenAI等公司塑造的经济绑定在一起。他的政策究竟会重新分配权力，还是微妙地巩固权力，这一点尚不明朗。

对读者的启示在于：当一家AI公司开始使用新政这样的历史隐喻来包装其政策主张时，值得追问的不是修辞本身是否动人，而是它是否包含了它所援引的那个历史先例的核心要素——对国家能力的运用以真正造福公众，以及对私人权力的实际约束。Lehane的提案在扩大AI采用和基础设施方面提供了具体路径，但在约束企业权力方面留下了明显的空白。这一空白本身就是理解AI治理辩论走向的关键。