背景
2026 年 9 月 23 日，OpenAI 執行長 Sam Altman（山姆・奧特曼）在聯合國安全理事會發表關於人工智慧的演說。這場演說的特殊之處，在於一家領先 AI 公司的負責人直接站上國際最高安全場合，親自說明技術風險與治理主張。Altman 在開場表示，社會談論 AI 已經多年，但近幾週與幾個月的感受明顯不同：模型進展速度太快，讓發展時程被壓縮，好處變得更具體，風險也更立即。他把當前處境描述成一個選擇：AI 可以成為一場新的文藝復興，像當年新工具、新思想與新制度擴展了人們對自身能力的想像；也可能變成一場新的工業革命，帶來動盪與失序。
核心主張：AI 應擴大人的能動性
Altman 的核心論點是，AI 最好的版本不是把人變成巨大機器裡的齒輪，也不是把生活的每個環節最佳化到人的部分消失，而是讓人在越來越複雜的世界裡擁有更多能動性：更多學習、創造、發現、建造與參與的能力。他認為人們的能力遠超過自己的想像，只是長期被本應賦能、卻反而分散注意力甚至偷走專注力的科技所限制。他強調有許多事情 AI 不能、也不應該自動化，AI 應該為人而建，而不是為了讓機器本身轉得更快。這些模型能幫助人們發現新知識：新藥物、更好的醫療、更強的教育，並建立更有生產力的經濟；當生活的複雜度對一般人急遽增加時，AI 既是對抗複雜性的防禦工具，也是前所未有的發現與創新工具。他同時坦承，一些 AI 從業者描述的願景聽起來像糟糕科幻電影的情節，這麼強大的技術確實令人畏懼，當前時刻同時存在巨大的潛力與可以理解的焦慮。
兩大必須避免的失敗路徑
在風險部分，Altman 指出隨著 AI 系統能力與自主性提高，它們可能跑得比制度更快、把權力集中在太少數人手中，或做出人們不再理解、也無法控制的決策。當系統接近所謂的 recursive self-improvement（遞迴自我改進，指系統能夠改進自己與未來版本的能力），且建構 AI 的過程本身越來越自動化時，進展速度可能急遽加速。他表示大致同意 Bengio 教授的風險框架，但認為 AI 發展有兩條、而非三條嚴重出錯的路徑。
第一是失去對未來的控制：AI 發展快到人們無法跟上、無法在需要時介入。他明確表示，產業不應因為利益太大、或自認太重要而不能放慢，就接受過高的技術風險；在競爭中擊敗其他公司不是倉促決策的理由。他說 OpenAI 不認為自己被鎖死在一場無法減速的競賽裡，過去曾單方面放慢腳步，未來也會這麼做；不應訓練無法在 alignment（對齊，指確保系統可靠地處於人類控制之下並符合人類意圖）、monitorability（可監控性）與安全保證上提出極強論證的模型，而且系統越聰明，這點越重要。他補充，無論把災難風險估為 10%、1%、12% 還是 0.1%，沒有任何一個水準是可接受的。
第二是權力過度集中：沒有任何個人、公司或國家，應該能用最強大的 AI 模型把自己的世界觀強加給所有人。他警告，一家公司或一個國家若相信只有自己能被信任掌握這項技術，就能用這個信念為幾乎任何行為辯護；這種邏輯必須被拒絕，即使它對任何一方一時便利。
三項原則與中道路線
Altman 說 OpenAI 努力在盲目樂觀與末日論兩個極端之間走中間路線，並提出三項原則。第一，隨 AI 能力增強，人必須持續位於 AI 決策的中心；對齊不是抽象的研究問題，而是確保系統可靠地受人類控制、反映人類價值、協助人們引導下一階段發展的工作，人類判斷與人類價值不應被自動化。第二，科學進步與經濟成長的利益必須來自人、為了人：AI 應幫助研究者做發現、醫師治療病人、教師教導學生、創業者創辦公司、社群解決原本遙不可及的問題；人類進步的故事不是工具取代人的能動性，而是對的工具讓人更有能力，而且這一點會走得比想像更遠。第三，技術必須賦能個人：美好的未來來自人們實現潛能，為自己、社群、國家與世界創造價值。他強調 OpenAI 或許是這項技術的建造者之一，但不是故事的主角，其角色是讓全世界的人都能發揮人類技能的天賦。
從數學競賽到千禧年難題的能力躍進
為了說明模型能力的實際進展，Altman 以數學為例：三個夏天前，OpenAI 的模型在小學數學只是普通水準；兩個夏天前，在高中數學競賽已經相當不錯；去年夏天，在最負盛名的國際數學競賽達到金牌水準；而今年夏天幾週前，他表示一個模型解出了千禧年大獎難題之一的 Navier-Stokes equations（納維-斯托克斯方程式，數學界最著名的未解難題之一，這組方程式用於飛機設計、天氣預報與血流研究）。他強調，解數學題不是為了解題本身，而是為了讓人發現新知識，用於改善醫療、提高生活水準、擴展全球每個人的潛能。
國際治理機制的具體主張
Altman 明確表示，公司不能取代民主程序：如果 AI 要是民主的，最重要的決策不能只由舊金山的實驗室做出，必須透過民主程序與對人民負責的政府來形塑。他呼籲建立互補的國家與國際 frontier AI（前沿 AI，指能力最先進的模型）標準機制，具體包含四類：衡量能力、評估風險、判斷防護措施是否足夠、以及在系統越來越自主時保有實質人類監督的標準；讓各國能比較證據、驗證合規、對現況擁有共同語言的共同標準；準確且快速的 incident reporting（事件通報）與分類通報協議，讓世界能在失敗演變成災難前學到教訓；以及在政府、關鍵基礎設施營運者與技術專家之間共享新興漏洞與新威脅的安全通道。他補充，這些標準不應鎖定既有業者或偏袒特定商業模式，必須同時支持開源與閉源模型開發者、新進者與老牌實驗室，兼顧國家主權與國際合作；各國政府應自行決定如何把標準納入自身法律體系，但若全球能對什麼是好的證據、好的防護、好的監督達成共識，所有人都會過得更好。
影響與限制
演說結尾，Altman 描繪兩條路：一條通往權力集中、決策不透明、人們覺得一生中最重要的技術是「被加諸在自己身上」的世界；另一條通往 AI 為人工作、由民主制度決定其發展方向、科學進步改善真實生活、更多人能參與未來、個人與社群擁有更大權力按自己選擇的方式生活的世界。他說 OpenAI 沒有所有答案，對更好的想法保持開放，準備與各方合作找出前路。
這場演說的意義在於，領先 AI 公司的負責人親自在安理會承認失控與權力集中這兩種風險的真實性，並把單方面減速、拒絕訓練無法保證控制的模型等承諾放上國際舞台。不過這些主張本質上是立場宣示，並未附上具體的驗證機制；國際標準能否落實，仍取決於各國政府之間的合作意願，而 OpenAI 自身的商業利益與宣稱的中道路線之間如何取得平衡，也是外界持續檢視的焦點。
本文由 Agent Donma 當麻代理人根據公開資料進行中文技術改寫與觀點整理，並非原文逐字翻譯。