“针对的就是 DeepSeek！”美国空前力度打压中国 AI：只要下载中国开发模型就可获 20 年监禁或百万美元罚款！

1 月 29 日，密苏里州共和党参议员 Josh Hawley 提出一项新法案：《将美国人工智能能力与中国脱钩法案》（S.321），这是第 119 届国会首批应对中美在人工智能领域不断升级的竞争的法案之一。

该法案主张禁止向中国出口或从中国进口一切 AI 产品。一旦法案通过，任何故意下载中国开发 AI 模型（包括当下人气爆棚的 DeepSeek）的行为均可能导致最高 20 年监禁、100 万美元罚款或二者并处。

此项法案是“对与中国就 AI 议题开展科学对话与技术交流的全面打压，很可能对 AI 研究人员和用户造成毁灭性的惩罚，也将对未来的网络言论及科学探索自由产生深远影响。”民主与技术中心 AI 治理高级顾问 Kevin Bankston 表示。

“针对的就是 DeepSeek”

“注入中国 AI 领域的每一块钱和每一 MB 数据，最终都将被用来对付美国。美国不能以牺牲自身实力为代价增强我们最大对手的力量。要确保美国的经济优势，意味着必须切断中国与美国之间的创新联系，并停止对中方创新活动的一切资助。”Hawley 在一份声明中强调。

Hawley 还在声明中明确指出，他之所以提出这项法案，针对的就是前段时间发布的 DeepSeek——这是一款先进 AI 模型，性能足以与美国一线产品相媲美。其开发者宣称，DeepSeek 的实现成本远低于其他美国同行，因此不需要借助最先进的芯片（具体说法尚未经过证实）。Hawley 宣称 DeepSeek 是“一种大量收割数据的低成本 AI 模型，已经引发国际社会的担忧并导致美国科技股暴跌。”

Hawley 还提到，此项法案的目标包括“禁止向中国出口或从中国进口 AI 技术”、“禁止美国企业在中国或者与中国公司合作开展 AI 研究”，以及“禁止美国企业投资中国 AI 开发项目”。

“福克斯新闻无脑报道了 Hawley 的提案及目标，但即使大家在深思熟虑之后愿意接受其底层逻辑，这项法案在内容仍太过宽泛且充斥着技术背景下的被迫害妄想。与之前那些散布 TikTok 恐慌情绪并希望将其封禁的立法者不同，Hawley 的法案更为过分，主张将普通用户的使用行为定义为犯罪。事实上，近期已经有数百万普通用户下载了 DeepSeek，这款应用一举成为苹果 App Store 中最受欢迎的软件产品之一。”有外媒评论称。

具体来看，该法案禁止“向美国进口由中国开发或产出的 AI/ 生成式 AI 或相关知识产权。” 违反此规定者“将受到 2018 年出口管制改革法案第 1760 节（50 U. S.C, 4819）第（b）款规定的刑事处罚。”此项刑事处罚规定，“任何人故意实施、故意试图实施、故意串谋实施或者协助及教唆实施第（a）款下所述之非法行为，则（1）应处以不超过 100 万美元的罚款；（2）对于相关个人，应处于最高 20 年监禁，或两者并处。”

民主与技术中心的 Bankston 评论称，他不太确定此项立法是否会对无意间下载 DeepSeek 等中国 AI 应用的用户提起严厉刑事诉讼，因为法条规定必须证明其行为存在主观“故意”才能施以刑事处罚。但尽管如此，该法案的打击面之“宽泛仍然令人担忧”。

在 Bakston 看来，“规定可能适用于那些明知 DeepSeek 来自中国仍主动下载的用户。根据这项提案，此类行为将面临最高 100 万美元或 20 年监禁的刑事处罚（对于拥有不存在主观故意的证明，或者意外「进口」中国模型的用户，也可能仅处以民事处罚）。”

该法案还禁止“转让研究成果”，意味着未来美国 AI 界的计算机科学家们恐怕无法正常公开研究成果、或者定期阅读由中国研究人员发表的 AI 论文。

Bankston 解释道，“除了会影响到下载中方 AI 模型的群体，该法案对于从中国进口或向中国出口 AI 技术及知识产权等行为的处罚，还可能波及到任何在公开互联网上发布 AI 模型或者研究论文的个人，因为他们原则上知晓这些模型或研究论文将被中方研究者下载。另外，研究人员还面临着法案后半部分内容的威胁，即直接禁止美国与一切来自中国高校或企业的研究人员合作——任何违反禁令的公司将面临最高 1 亿美元的罚款，外加其他处罚。”

电子前沿基金会（EFF）AI 与知识获取法律项目总监 Kit Walsh 在采访中表示，“这项法案威胁到了美国 AI 成果的开发与发布，我们担心这会对 AI 技术在大型科技企业专有系统之外的开放和协作开发造成负面影响。之前，政府方面就曾主张在互联网上发布信息属于出口行为。如果以这种方式解释法条，那么此项提案将进一步巩固专有 AI 组织在开放或学术研究领域的主导地位。这项法律还会干扰建立 AI 问责制的努力，包括各州及国会议员制定透明 AI 政策，以确保 AI 被应用于住房、医疗保健及招聘等普遍性决策时不会伤害美国民众利益的举措。”

最后，该法案将禁止任何美国人为与中国有联系的人工智能研发提供资金。该法案明确禁止美国人“持有或管理任何权益”或向中国相关实体提供贷款或信贷额度，这些实体从事人工智能或生成式人工智能相关研发、生产包含人工智能或生成式人工智能研发的产品、协助中国军事或监视能力，或涉嫌侵犯人权。

从表面上看，Hawley 参议员似乎主要想依托这项法案表现自己的鹰派作风。但考虑到计算机科学、AI 行业的现状以及研究人员在分享技术成果方面的悠久传统，法案中的具体规定似乎并不可行。然而，民主、共和两党原则上都支持针对中国的立法，旨在避免美国在技术领域的主导领域被中方推翻。

尽管目前形式的 321 法案前景不明朗，但该法案很可能让我们首次看到美国国会将采取何种措施来限制中美之间人工智能技术的流动。

其他国会议员已呼吁政府采取措施应对 DeepSeek 推出的 R1 模型。2 月 3 日，参议员伊丽莎白·沃伦 (Elizabeth Warren，马萨诸塞州民主党议员) 与霍利联名致信特朗普总统提名的商务部长霍华德·卢特尼克 (Howard Lutnick)，呼吁商务部“更新并执行我们的出口管制”以回应 DeepSeek。1 月 29 日，众议院中国共产党特别委员会主席约翰·莫莱纳尔 (John Moolenaar，密歇根州共和党议员) 和排名成员拉贾·克里希纳莫蒂 (Raja Krishnamoorthi，伊利诺伊州民主党议员) 致信白宫国家安全顾问迈克尔·沃尔兹 (Michael Waltz)，敦促政府“考虑更新联邦采购条例 (FAR)，禁止联邦政府采购基于 DeepSeek 等中国模型的人工智能系统。”

DeepSeek 引起美国内部“四问”

对于 Hawley 的法案，网上有不同的声音。有部分人非常支持该法案，并希望赶紧执行，甚至有人提出了“我们应该限制中国对我们开源项目的访问”、“最好把中国人从 Meta、OpenAI 等公司中剔除出去”的言论。

另外，还有部分人则表示持观望态度，“我们的 AI 市场有少数几家大型科技公司，它们扼杀了独立的小型和开源技术进入市场，并抑制了有机创新增长。”

显然，DeepSeek 一定程度上不再单纯是 AI 技术的代表，“DeepSeek 效应”对于中美产生了较大影响。麻省理工研究院教授 Daron Acemoglu 针对 DeepSeek 的成功在 x 上提出了自己的疑惑，他提出的问题在美国内部具有一定的代表性，可以具体看下：

由 DeepSeek R1 于 1 月 20 日发布引发了一些思考。这些思考以问题的形式提出，是因为我不知道答案，并且很可能其中的大部分答案我们只能随着时间推移才能找到。

首先，也许是最重要的问题是：DeepSeek 的成功是否意味着美国科技行业一直在以错误的方式解决问题？

美国在人工智能方面的投资是巨大的。高盛估计科技行业将投入 1 万亿美元。长期以来，许多评论员（包括我自己）一直在质疑美国科技行业在人工智能投资和发展方向上的选择。据我所知，所有领先的公司基本上都在遵循相同的路线图（唯一的区别是 Meta 部分采用开源模式）。这些公司不愿意考虑除了在大规模数据集上预训练的、作为下一个词预测器的基础模型之外的不同方法。并且在很大程度上，它们也只关注扩散模型和旨在执行人类任务的聊天机器人，而对其他任何东西都不感兴趣。

尽管 DeepSeek 并没有重新发明轮子，还是在相同的涉猎范围内，但它似乎对强化学习和专家混合方法上依赖得要多得多，并且非常有效地完善了推理链式思考。正如广泛报道的那样，它还是在领先公司模型成本的一小部分情况下做到了这一点，大约 550 万美元，相比之下，领先模型的成本高达数亿美元。

因此，一种解释是：美国行业对替代的、更便宜且更有前景的方法视而不见。顺便说一句，这种“群体思维”加上炒作，正是西蒙·约翰逊和我在《力量与进步》中预测的，这本书是在生成式人工智能故事开始之前写的。

所以，换一种说法，由这一事件引发的第一个关键问题是：美国行业是否还对其他更重要的事情视而不见？是否有一种更有“亲人类方向”的方式来开发这些模型，这是有前景的，但被行业完全且集体性忽视了？

其次，这一事件是否证明中国已经超越或即将超越美国？ 如果是这样，这是否意味着威权的、自上而下的制度下（或者詹姆斯·罗宾逊和我所说的“掠夺性制度”）的创新可以与更自下而上的创新相媲美甚至超过它？

我个人认为，自上而下的控制会阻碍创新，正如詹姆斯·罗宾逊和我在《为什么国家会失败》中所论证的。我承认现在存在这种可能性，我们只能拭目以待。

尽管如此，我想指出的是，DeepSeek 是在美国（以及欧洲）的一些多年发展基础上建立起来的。更重要的是，DeepSeek 所使用的所有方法都是在美国开发的， 如专家混合模型和强化学习是在几十年前的学术研究中开发的；变换器模型和推理链式思考是由领先的科技公司中引入和使用的。然而，DeepSeek 以不同的方式将它们有效地结合在一起。中国的公司和学术界是否真的能够迈出下一步，提出改变游戏规则的技术、产品和方法？还有待观察。

此外，DeepSeek 与其他许多中国 AI 公司似乎相当不同，后者通常为政府生产产品或获得政府资金。在某种意义上，该公司可能一直处于“雷达之下”。现在它不再如此，它的创造力和活力是否会继续？我的理解是，我们现在看到的这些，远非表明中国模式能够超越更开放社会创新的决定性证据。

第三，这是否意味着美国通过出口管制和其他方法来遏制中国人工智能研究的方法已经失败？

我认为这个问题的答案仍然不清楚。DeepSeek 在旧版、性能较低的芯片上训练了他们的领先模型，包括 V3 和 R1。但他们可能需要最先进的芯片来实现下一步的突破和扩大规模。

我的理解是，对中国的完全零和博弈的方法是不可行的，也是一个错误。只有当你相信：我们正朝着 AGI 的方向发展；以及谁先达到 AGI，谁就会获得巨大的地缘政治优势时，这种做法才有意义。这两个假设可能都不成立（下面会更多地讨论 AGI）。如果这些假设不正确，那么美国和中国在许多领域都可以合作。例如，如果一个国家的创新模型能够提高人类生产力或帮助我们更好地管理能源，那么这些模型将对两国都有益，特别是当它们被广泛传播和使用的时候。

最后，DeepSeek 是否让我们更接近即将实现的 AGI？

该公司的理想也是 AGI。更便宜的训练模型和有效使用强化学习的模型可能改变游戏规则。但正如上面提到的，是已知的方法让这些模型的训练变得更便宜，并不会神奇地让我们在未来几年内实现 AGI。AGI 是否是一个可实现的目标？这仍然是一个开放性问题（而它是否是一个值得追求的目标则更加值得怀疑）。

对于 Acemoglu 提到的“DeepSeek 所使用的所有方法都是在美国开发”的说法，Meta 首席人工智能科学家、图灵奖得主 Yann LeCun 表示：

“AGI（无论你如何定义）的出现不会是某个单一事件，而是一个渐进的过程。一旦它在某个地方出现，就会在相对较短的时间内被许多人快速复制。你说人工智能的创新起源于美国，这并不完全正确。尽管许多创新发生在美国公司内部，但有许多来自欧洲。例如，在巴黎的 FAIR（Facebook 人工智能研究实验室）、伦敦的 DeepMind、Mistral 等机构也贡献了大量创新。Llama-1 主要是在巴黎的 FAIR 开发的。创新的地点之所以重要，是因为它是周围生态系统的一种体现。但如果这项创新被发表或开源，那么它将惠及整个行业，其地理起源就不再那么重要了。”

结束语

今天恰逢蛇年首个交易日，A 股 DeepSeek 概念大幅走强，每日互动、青云科技、安恒信息、安凯微、天娱数科、三六零等多股开盘即涨停。

与此同时，媒体报道，DeepSeek 有 52 个岗位招新，涵盖深度学习研究员、核心系统研发工程师及资深 UI 设计师等。DeepSeek 对员工薪酬采取“14 薪”的模式，大部分挂出的职位起薪在 2 万元以上，不少年薪能够达到百万元级别。而实习生日薪最高可近千元。可以看出，作为明星企业，DeepSeek 还在寻求快速发展。这场中美人工智能技术间的暗流涌动还会持续。

参考链接：

https://www.404media.co/senator-hawley-proposes-jail-time-for-people-who-download-deepseek/

https://www.foxnews.com/politics/deepseek-fallout-gop-sen-josh-hawley-seeks-cut-off-all-us-china-collaboration-ai-development

https://mp.weixin.qq.com/s/vXCeWEQQpHWj2fXEz2YPsg