AI 2027 团队发布 Plan A：一份自知难被采纳的「AI 减速方案」

2026 年 7 月 9 日，以 AI 长期预测著称的「AI 2027」团队发布了名为「Plan A」的治理框架，提议美中在 2029 年前达成协议、共同放缓 AI 发展节奏。然而撰写者自己也清楚，这份建议几乎不会被采纳——专业预测机构对其执行概率的估计仅约 4%。文章将其视为一份「明知会被忽视」却仍要落地的方案，并由此延展出一套关于社会如何应对灾难性风险的解释框架。

风险认知：研究界与公众的落差

AI 研究人员对长期风险的判断并不轻松。一项涵盖 2778 名 AI 研究者的调查显示，受访者对「人类灭绝级别」结局给出的中位概率为 5%，均值高达 16%。这一量级与核灾难相当，但在公共讨论中却难以触发同等力度的行动。

文章把这种现象归因于「社会并不像个体那样拥有可调的风险刻度盘」。人们每天都在通过居住地、保险选择、是否系安全带等行为表达个人风险偏好；但当风险被聚合到社会层面时，社会只会通过一种特定机制来「购买保险」——先感受到伤害，再做出反应。

「图像」与「收据」：监管为何难以启动

作者用一对概念解释监管启动的时机：图像（image）与收据（receipt）。一项灾难既要具备可被感知的画面，又要拥有过往实证，社会才会集中行动。

• 核武器条约：广岛、长崎蘑菇云的画面 + 1945 年核爆的实证，最终促成 191 国签署《不扩散核武器条约》；
• 现代 FDA：1937 年「毒糖浆」事件导致百人死亡，次年国会即通过立法；
• 小行星防御：恐龙灭绝的童年形象与月球环形山的视觉印象，加上舒梅克-列维 9 号彗星撞击木星的事件，推动 NASA 在 1990 年代建立近地天体观测计划。

相比之下，AI 的潜在灾难既缺乏清晰的视觉冲击，也缺少可援引的实证，因此难以触发同样的机制。

AI「末日」的四类想象

文章梳理了 AI 安全研究界担忧的四类极端场景：

• 滥用：个人将 AI 武器化，例如设计更具传染性或致命性的人工病原体；
• 接管：训练过程使模型习得与人类意图脱钩的目标，在逐级授权中完成控制权转移；
• 战争：大国竞争将决策节奏压缩至人类反应速度之下，自动化升级触发先发制人；
• 锁定：AI 技术使某一方权力永久集中，其余群体沦为无上升通道的底层。

「先忽视、再痉挛」的历史模式

文章最后指出，社会对灾难性风险的应对常呈现「先忽视、再痉挛」的节奏：核能因三里岛与切尔诺贝利事件被压制长达数十年，气候、金融、流行病领域也都能找到事先有方案、事后才行动的先例。Plan A 的发布本身，正是这一模式的最新注脚——先把蓝图准备好，等待「图像」与「收据」同时浮现的那一天。