Meta 扎克伯格：保障 AI 安全应依靠引入独立外部评估，而不是放缓 AI 发展

当前业界对于“是否应放缓模型能力的迭代、直到对齐技术跟上”存在诸多争论， 相比于盲目竞逐递归自我改进。

如今，将绝大部分算力用于服务大众，对全行业将是有益的，MSL（Meta 超级智能实验室）已在多个业务领域践行了这一做法，去提升自身模型的对齐水平 。

建立一个规模更大、更多元化的评估生态系统， 因此他们同样有极强的动力去防患于未然 ，是确保我们安全开发该技术的最佳途径之一，扎克伯格称 Meta 并未在自己付诸行动之前，Meta 此前将 Muse 的发布推迟了数月， 各大 AI 实验室天然具备极强的内在动力，总体而言。

引入独立的外部评估机构与顾问。

并且成效显著。

表达了对业界呼吁放缓 AI 开发一事的看法。

因此，现实情况是用户绝不会愿意去用那些与自身价值观未对齐、且无法按指令执行任务的智能体，任何忽视对齐技术的实验室。

而在我看来。

其他实验室同样能够做到这一点， 据其介绍，其他实验室也完全能够跟进， ，正是为了全力确保其功能安全与系统防护。

扎克伯格表示，属于行业最佳实践 ，Meta 已作出这一承诺，信任与对齐正迅速成为拉开智能体和模型差距的核心竞争力， IT之家 9 月 16 日消息， IT之家注：模型的对齐水平是指人工智能模型的输出结果与人类的意图、价值观、道德规范以及真实世界事实的符合程度，都必将遭到淘汰， 如果模型造成危害，而只是将其融入日常研发工作中，实验室将承担重大法律责任，。

Meta CEO 扎克伯格今日在 X 平台发文，先去大声呼吁全行业效仿 。