一則謠言，照出中美AI巨頭安全協同的“溫差”

17日，一則所謂“七部門聯合發布《人工智能安全治理三年行動計劃》”的消息被證實為虛假信息。

工業和信息化部等部門從未發布過該文件，官方辟謠平臺提醒公眾不信謠不傳謠。

不過，這條謠言能傳開，本身就說明了很多問題。

AI技術狂飆突進，深度偽造、智能詐騙、數據泄露等風險接踵而至，公眾期待強有力的治理框架，更期待掌握核心技術的巨頭企業能夠聯手應對。

七部門聯動的傳聞之所以迅速傳播，恰恰因為這種跨部門、跨企業的協同機制，符合人們對系統性風險需要系統性解決方案的直覺。

無獨有偶，就在辟謠消息發布的前后，大洋彼岸的八家美國科技巨頭——包括谷歌、亞馬遜、微軟、Meta、OpenAI等，在聯合國全球欺詐峰會上簽署了一份《反網絡詐騙服務協議》，承諾共享有關詐騙者濫用其服務的威脅情報，跨平臺協作打擊欺詐行為。

一邊是公眾期待“七部門聯手”的謠言得以廣泛傳播，一邊是硅谷巨頭們正在搭建跨企業的情報共享橋梁。

兩相對照，中美兩國科技巨頭在AI安全領域的協作姿態，形成耐人尋味的反差。

企業天生是要競爭的，這沒錯。

市場經濟的活力正源于企業之間的優勝劣汰、此消彼長。

但在某些議題上，競爭的邏輯需要讓位于合作的必要。

網絡安全、反欺詐、AI治理，恰恰屬于這樣的領域。

一個騙子不會只盯著一家平臺，深度偽造視頻不會只在單一渠道傳播，一種新型詐騙手法很可能在不同App之間快速復制。

如果企業各自為戰，每個平臺都只能看到威脅的碎片，而攻擊者卻擁有全局視角。

如此信息不對稱，對防守方極為不利。

正因如此，早在多年前，全球科技行業就已經開始探索“競合”的邊界：在商業上寸土必爭，在安全上互通有無。

把中美兩國科技巨頭的合作實踐放在一起看，會發現兩種截然不同的模式。

這些年來，美國企業的協作往往呈現“企業主導、標準驅動”的特征。

以網絡威脅情報共享聯盟為例，Palo Alto Networks、Fortinet、Cisco等安全廠商及科技巨頭每月共享超過1000萬個威脅情報觀察指標，采用STIX 2.1國際標準格式共享惡意文件、域名、IP地址等數據，并建立價值算法獎勵高質量情報共享。

這種協作不依賴政府指令，而是基于共同的技術語言和互信機制。

2024年2月，亞馬遜、谷歌、IBM、TikTok等20家科技公司在慕尼黑安全會議上聯合宣布打擊深度偽造信息，提出平臺或產品解決方案以檢測和防止欺騙性AI生成內容。

最新的反網絡詐騙服務協議更進一步，明確了簽署方如何跨平臺協作打擊詐騙者，推動行業與各國政府、執法部門形成合力。

該機制的核心是Google的全球信號交換平臺，參與公司向該平臺輸入并從中提取數據，從而獲得任何單一平臺都無法獨自構建的威脅行為者視圖。

谷歌旗下公益基金為此提供了1500萬美元資助。

中國企業的協作則呈現出另一種面貌，可以概括為“政府指導、聯盟運作”。

2013年，在公安部指導下，阿里巴巴聯合騰訊、百度、新浪、盛大、網易、亞馬遜中國等21家互聯網企業成立互聯網反欺詐委員會，形成電子商務生態圈“聯防聯打”戰略合作框架，啟動統一用戶安全模型機制，建立信息共享機制，明確信息發布、溝通、交易、支付四大環節的聯防聯打權利義務。

同年末，騰訊聯合深圳警方發起天下無賊反信息詐騙聯盟，后續包括京東、VISA、銀聯、百度、阿里巴巴等120余家單位加入，建立行業統一標準的信息詐騙數據庫。

2016年，北京網安與360公司聯合發起獵網聯盟，首批25家互聯網企業包括百度、京東、網易、新浪微博、搜狐、搜狗等，360將網民舉報的詐騙數據、識別的釣魚網站和欺詐電話數據實時同步分享給聯盟成員，聯盟企業發現的詐騙線索同步推送給獵網平臺，警方通過后臺系統實時跟蹤處置進度。

成立一年累計收集網絡詐騙舉報15萬起，協助偵破60余起詐騙案件。

“警企民”聯動的模式，執行效率高、落地見效快，但往往依賴于公安機關的協調與監督考核。

兩種模式各有各的道理，無可厚非。

但當我們把目光投向正在到來的AI時代，一個隱憂開始浮現：在AI安全這個最需要跨企業深度合作的領域，中國巨頭之間似乎缺乏彼此開放、主動協作的意愿。

近年來，國內科技企業在AI研發上投入巨大，百度文心一言、阿里通義千問、騰訊混元、字節豆包等大模型相繼面世，技術能力快速逼近國際領先水平。

但在安全治理層面，我們看到的更多是單點突破：阿里與清華大學啟動為期五年的智能體與多模態安全產學研合作，聚焦AI用戶在真實應用場景中面臨的核心安全挑戰；百度建立內容異常識別系統，對用戶提問觸發敏感語義自動降權處理；字節跳動旗下豆包實施三級審查機制，每日攔截可疑請求超過18萬條。

巨頭們的種種努力值得肯定，但它們都是“各自為戰”。

一家平臺發現的詐騙線索，另一家平臺可能渾然不覺；一種針對大模型的攻擊手法在A平臺被攔截，B平臺或許還在承受同樣的攻擊。

如此局面的形成，背后有客觀原因。

國內企業的安全協作長期以來依賴政府部門的組織協調，企業之間缺乏直接建立信任通道的傳統和機制。

在反欺詐聯盟、獵網聯盟等既有協作平臺中，數據流向往往是“企業-警方-企業”的間接模式，而非企業之間的直接共享。

其模式有其合規上的審慎考量，但也帶來了效率損耗：情報需要經過中轉、清洗、脫敏，難以實現實時同步。

而在AI安全領域，威脅的演化速度是以小時甚至分鐘計算的，遲滯一步，可能就是成千上萬用戶遭受損失。

更嚴重的問題在于長期所形成的競爭邏輯對合作空間的擠壓。

互聯網時代的流量爭奪、數據割據，塑造了巨頭之間戒備森嚴的護城河。

如果不是工信部的強力干預，BAT的互聯互通至今恐怕還是一個夢。

AI時代，數據重要性讓位于算力與算法，但路徑依賴仍在，今天的AI賽道，巨頭們都在爭分奪秒地跑馬圈地。

大模型被視為下一代操作系統的核心入口，誰掌握了模型能力，誰就有可能定義下一個時代的用戶交互方式。

在贏家通吃的預期下，企業對核心數據、核心技術、核心能力的開放共享天然持審慎態度。

安全情報共享，在某種程度上意味著暴露自己的短板、披露自己遭受的攻擊，這些信息如果被競爭對手掌握，會不會被另作他用？

上述顧慮并非杞人人天，但它恰恰說明，國內企業之間尚未建立起足夠成熟的互信機制和安全共享的游戲規則。

“墻”的存在，不光是產業層面的問題，更指向國家層面的競爭力差距。

李開復在談到中美AI發展路徑時指出，美國企業以豪賭式投入押注通用人工智能的終極勝利，中國企業則憑借開源模式和應用場景走出“協同進化”之路。

但他同時強調，在基礎大模型領域，美國仍處于領先地位，中國保持三到六個月的差距。

這一差距不僅體現在模型參數和訓練效率上，更體現在生態協同能力上。

蘭德公司的分析更為明確地指出：美國的真正優勢不在于模型更聰明，而在于制度的可持續性與生態的開放性。

美國依托基礎生態主導全球AI軟件標準，憑借長期積累的開源生態、企業級AI解決方案以及大模型技術的前沿探索，在AI基礎模型、API服務、SaaS集成等方面占據主導地位。

OpenAI構建完整API生態系統，Google Cloud AI Platform整合全棧AI服務，Microsoft將GPT能力深度集成到Azure云服務，形成從芯片到算法、從平臺到應用的完整技術生態，成為全球大模型開發的“基準模板”。

在AI安全治理的國際話語權博弈中，生態優勢更為凸顯。

2025年，美國借助經合組織、七國集團與美歐科技理事會推動“可信AI”框架的全球簽署，該框架涵蓋算法可解釋性、數據透明度、模型可追溯性與責任分擔機制，截至2025年4月已有42個國家正式采納。

OpenAI與微軟、谷歌等公司參與制定的“國際模型透明度評估協議”，成為多個國家引入AI審查機制的模板基礎。

中國雖然在聯合國平臺上提出“全球AI發展倡議”，并與金磚國家啟動"AI倫理合作沙箱”，但其影響力仍相對集中在亞非國家。

在應對AI風險方面，美日歐三方已于2025年3月啟動“跨境紅隊協同計劃”，建立模型交叉攻擊共享庫用以測試系統脆弱性，而中國仍以國家內部管控為主，未建立跨國模型評估通用接口。

如此，可能會限制中國AI治理模式的國際吸引力。

AI安全能力正在成為全球市場準入的隱性門檻。

歐盟AI法案、美國AI行政令，均將安全治理水平作為監管重點，缺乏國際互認的安全認證，意味著出海受阻。

美國巨頭通過協作構建的安全生態，逐步形成對外排斥的"護城河"，國內巨頭若繼續各自為戰，將在全球規則制定中喪失話語權。

打破這堵墻，需要意識上的覺醒，也需要機制上的創新。

國內企業在反欺詐、網絡安全等領域并非沒有協作經驗。

互聯網反欺詐委員會運行多年，天下無賊聯盟積累了大量數據共享的實踐，獵網聯盟證明過“企業-警方”聯動的有效性。

以上經驗完全可以為AI時代的深度合作提供基礎。

問題的關鍵在于，能否將這些曾經成功的模式升級迭代，從“政府驅動”轉向“政企共治”，從“事后處置”轉向“實時共享”，由“有限參與”升級為“全面覆蓋”。

更重要的是，能否建立起一套企業之間可以直接互信的規則體系，讓安全情報的共享變得可預期、可控制、可持續。

拆掉"墻"，需要巨頭們動起來。

制度層面，可參考新加坡模式，由政府搭建對話平臺，但由企業自主協商技術標準與協作規則，避免行政過度介入導致的市場扭曲。

觀念層面，需重新定義競爭邊界：在應用層、商業層，競爭應充分甚至激烈；在安全層、倫理層，協作應成為默認選項。

八家美國巨頭的協議中，Match Group與Meta在社交領域激烈競爭，OpenAI與谷歌在AI模型領域針鋒相對，但在打擊詐騙議題上，彼此開放。

這種"競合"智慧，值得借鑒。

AI安全的協作，亦是中美產業競爭的縮影。

美國企業已通過協作機制，開始輸出安全標準、塑造全球規則。

國內巨頭若繼續困于"墻"內，失去的將不僅是技術領先性，更是產業主導權。

打破"墻"的時機，不在政策文件發布之日，而在企業主動伸出手的那一刻。

謠言已破，期待未減。

AI安全需要拆掉那堵"墻"，是時候了。

橋的那一頭，是一個更安全的AI未來，也是中國AI產業真正具備全球競爭力的那一天。

全文完

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