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技术公司该怎么被约束?
Ⅵ·02 当技术什么都能做,我们还需要说「不」吗?
法律强制
4 条
要靠外部的法律和公共机构强制,自律不够
公司自改
2 条
出路是改造公司自身的目标结构
监管有害
3 条
加码监管的实际后果是伤害它本想约束或保护的一方
可能相关
造出危险 AI 的公司,该求监管还是自己停手?
有害的技术该在哪一步拦住?
用 AI 该有限制吗?
技术的后果由什么决定?
技术会脱离人的控制吗?
面对技术冲击,人该学什么?
技术带来的伤害,源头在哪里?
技术带来的问题,该往哪里找出路?
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法律强制
要靠外部的法律和公共机构强制,自律不够
负担得起的国家应通过再分配缩短工时,并为过去不被视为有经济价值的活动付酬
▶ 12:09
李开复
Kai-Fu Lee on the Global AI Race | The Mishal Husain Show
2026
伦理准则常被用来搪塞监管,以自律为由拒绝法律护栏远远不够
▶ 43:30
凯特·克劳福德
Atlas of AI: Kate Crawford in conversation with Judy Wajcman
2021
资本主义的技术生产没有能力总是为了人类福祉去规范技术
▶ 26:02
Ken Taylor
What can Mary Shelley's classic, Frankenstein, teach us today?
2018
网络中立性至关重要,它留下了任何人都能依靠来挑战在位垄断者的开放通道
▶ 51:16
蒂姆·吴
Tim Wu discusses The Master Switch - Stanford Center for Internet and Society
2011
公司自改
出路是改造公司自身的目标结构
公司的股东模型是错的,应当转向服务于所有利益相关者的模型
▶ 38:09
肯·泰勒
What can Mary Shelley's classic, Frankenstein, teach us today?
2018
信息产品会影响言论,因此常规反垄断与商业监管规则不该直接套用到互联网产业
▶ 38:40
蒂姆·吴
Tim Wu discusses The Master Switch - Stanford Center for Internet and Society
2011
监管有害
加码监管的实际后果是伤害它本想约束或保护的一方
反对建数据中心最终会造成算力不平等:只有大公司和有钱人用得起算力
▶ 30:50
加文·贝克
Why AI Demand Is Outrunning Compute Supply
2026
AI 实验室自己倡导的安全监管,对它们的拖累远大于对开源中文模型
▶ 16:21
迪伦·帕特尔
Dylan Patel – Two labs will soon control most of the world's workforce
2026
监管重心正从阻止发布模型转向地方阻止建数据中心,这会减少供给、抬高算力成本
▶ 28:49
迪伦·帕特尔
Dylan Patel – Two labs will soon control most of the world's workforce
2026
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