NSA 每年斥资数十亿美元测试前沿人工智能模型

NSA 人工智能测试成本已达数十亿美元

美国国家安全局（NSA）今年正在使用数十亿美元的纳税人资金，评估和测试先进的生成式人工智能模型。据熟悉机密情报估算的知情人士透露，这些支出远高于此前公开的AI监管估算，表明一个全面的联邦AI监管体系最终可能使美国政府每年花费数十亿美元。

这些工作由NSA的人工智能安全中心主导，该中心在一系列高调的网络攻击和安全事件后，开始测试前沿AI模型，以识别潜在的国家安全漏洞。目前，这些行动的资金来自联邦国家安全预算中的机密部分。

NSA人工智能项目的高昂成本主要由两个因素驱动：硬件的极端成本以及对专业人才的激烈竞争。

最大的开支是获取计算能力。全球对AI芯片的需求激增导致产能不足，推高了价格。据行业报告，像Anthropic这样的公司曾寻求的算力交易成本可能高达5170亿美元。

政府在招聘顶尖AI工程师方面面临重大财务挑战。前沿AI实验室已向顶尖人才开出数亿美元的薪酬，远超政府的支付能力，尽管NSA被认为是联邦政府技术实力最强的机构之一。

NSA的巨额支出加剧了关于谁应承担AI安全与监管成本的争论。

此前的两党提案，如《人工智能安全与创新法案》，据国会预算办公室（CBO）估算，每年仅需2000万美元。而NSA当前的实际支出揭示了早期估算与严格测试真实成本之间的巨大差距。这促使人们呼吁前沿实验室自行承担对其模型的审查成本。

产业主导的标准：一些领导人，包括埃隆·马斯克，建议前沿实验室相互审查彼此的模型，无需政府监督。据报道，Google、OpenAI和Anthropic正在合作制定一项联合计划，创建一个以AI安全为重点的“标准机构”。
AI税收：一些专家建议对AI公司征税，以资助独立的政府安全运营，确保财政负担不落在纳税人身上。
开发者资助的审计：AI验证与评估研究机构的专家建议，应要求前沿开发者资助独立审计及必要的计算资源。

技术观察者之间的讨论反映出对官方“测试”叙事的怀疑，以及对这些模型在情报行动中应用的担忧。

许多观察者认为，数十亿美元的支出不仅仅是用于安全测试，更用于主动的进攻和防御行动。

"如果他们没有同时用于安全渗透以及社会工程/选举干预，那他们一定是无能的，因为别人都在这么做。"

技术评论员强调大型语言模型（LLMs）在大规模监控和数据处理方面的效用。特别是，LLMs具备零样本分类能力，使其在监控通信流（尤其是外语通信）和从海量截获数据中提取‘危险目标’方面极为高效。

人们担心NSA的人工智能活动将缺乏有效监督，重演历史上那些以国家安全为名事后才被合法化的大规模监控项目先例。