迄今为止，大多数AI监管尝试的问题在于：立法者聚焦于虚幻的未来体验，而非真正理解AI引入的实际风险。
a16z合伙人观点：AI监管应基于实际风险
在TechCrunch Disrupt 2024活动上，Andreessen Horowitz（a16z）普通合伙人马丁·卡萨多（Martin Casado）向座无虚席的观众阐述了这一观点。作为领导a16z 12.5亿美元基础设施业务的风投人，他曾投资World Labs、Cursor等AI初创公司。
“变革性技术与监管的讨论已持续数十年，但关于AI的讨论似乎突然涌现，”他表示，“人们试图凭空创造新规，却未借鉴过往经验。”他举例称，许多政策甚至无法准确定义AI。
加州SB 1047法案否决背后的担忧
当加州州长纽森否决AI治理法案SB 1047时，卡萨多是硅谷众多支持者之一。该法案旨在为超大型AI模型植入“终止开关”，但因措辞不当，反对者认为其不仅无法防范未来风险，反而会阻碍加州AI发展。
卡萨多此前曾在社交平台发文指出，许多创始人因加州基于科幻担忧而非切实风险的立法倾向，而犹豫是否迁入。“如果政客迎合公众恐惧而非基于技术实际进行治理，更多类似法案或将出现。”
监管需理解边际风险，避免重蹈覆辙
拥有深厚技术背景的卡萨多强调，许多AI监管提议并未获得学术界及产业界支持。他提出应建立“边际风险”概念：“今天的AI与使用Google或互联网有何不同？只有明确差异，才能制定针对性政策。”他认为，在套用大量监管规定前，必须先厘清监管对象。
针对“应在危害出现前提前监管”的反方观点，卡萨多回应称，现有历经30年发展的监管体系完全有能力应对AI新挑战。但他同时警告，不应将其他技术领域的问题转嫁至AI。“如果在社交媒体上犯了错，不能通过套用到AI上来纠正。让我们先在社交媒体领域把问题解决好。”