近日 ，估值高达9650亿美元的AI（人工智能）龙头企业Anthropic宣布
，美联储前主席 、诺贝尔经济学奖得主本·伯南克加入公司设立的独立监管机构——长期利益信托（LTBT）。在业内都在为人工智能监管究竟该由谁主导这一问题所困扰时，Anthropic设立的独立机构 ，跳出“政府独管”或“企业自治 ”二元对立的框架
，为人工智能监管主体的重构提供了极具参照价值的实验样本 。

　　早在2023年，Anthropic便推出了长期利益信托制度 ，希望构建一个介于政府监管与企业经营之间的新型监督主体
。从职责上看，该机构的设立是为了负责任地开发先进人工智能
，造福人类的长期利益。在制度设计上，受托人不受公司投资人和管理层干预 ，核心使命仅为“人类长期利益
”
，而非企业营收增长 。当公司计划推出高风险通用模型
、推进大规模商业化落地时，信托可通过更换董事会成员 ，强制调整研发与商业化节奏
，弥补企业内部自我约束失效的漏洞
。

　　近来 LTBT由4名和公司无财务关联的跨领域专家组成，覆盖AI安全、国家安全 、法律
、宏观经济、公共卫生等领域。最新加入的伯南克凭借其在2008年应对全球系统性金融风险的经验 ，专门负责研判AI引发的就业冲击 、资本市场泡沫、宏观经济震荡等长期风险 。

　　传统科技企业治理逻辑以股东收益为核心
，当商业化扩张和长期公共利益发生冲突时，企业极易牺牲公共利益换取市场份额。以人工智能大模型企业为例 ，市场竞争和股东盈利的压力会倒逼企业模型快速迭代
、降低安全审核成本
，随之而来的便是算法偏见、深度伪造 、通用大模型失控等风险的持续累积
。而即便企业设立伦理委员会，这类机构也大多无实权 ，仅能提供询问 意见，无法否决管理层的商业化决策。Anthropic正是察觉到该短板
，才尝试打造独立信托机制作为内部监督抓手 。信托成员无公司股权
、不参与利润分配，不受资本裹挟 ，且依照信托章程拥有直接任免董事、干预高风险AI研发决策的权力
，从组织层面隔离短期商业冲动与人类长期公共利益
。

　　此外，LTBT可完整获取Anthropic公司模型训练数据 、安全测试报告
、风险评估文件 ，实现常态化前置监督。伯南克等具备公共治理经验的专家
，能够把金融监管、国家安全治理的成熟风控逻辑迁移至AI领域，识别市场难以预判的中长期系统性风险 ，这是单纯政府监管 、企业技术团队都无法独立完成的工作 。

　　当前各国政府和大型科技企业都被人工智能监管的问题所困扰
。Anthropic由独立外部机构进行监管的模式
，是一种新的尝试。但这种尝试本质属于企业内部自治改良，存在天然边界：LTBT权力仅局限于Anthropic单一企业 ，无法约束行业其他AI厂商 。同时
，信托规则由企业自主设定，缺乏国家法律背书 ，若企业修改公司章程削弱信托权力，并无外部强制制衡手段
。此外
，面对危害国家安全
、侵犯公民基本权利等重大违法风险，信托仅能内部止损 ，不具备立案、处罚 、关停
、追责的执法权。伯南克在公开表述中也明确
，LTBT是补充性治理工具，而非政府监管的替代品 ，完善的AI 治理仍需要官方法定监管体系作为根本保障 。

　　人工智能是重塑人类社会的颠覆性技术
，其风险兼具即时性、长期性 、全球性，不存在能够独立包揽全部监管职责的单一主体
。Anthropic设计的长期利益信托与伯南克的入局实践 ，为行业提供了全新思路
，即在政府法定监管筑牢底线时，企业独立专业信托做好内部前置风控 ，同时利用世界 多边机制协调跨境风险
，多方主体权责清晰、相互制衡
、协同发力，才能在释放AI创新价值的同时 ，牢牢守住行业长期发展的安全边界。

　　本版专栏文章仅代表作者个人观点

（文章来源：证券时报）