根据兰德公司最新报告，全球每年在AI领域的私人投资预计高达2000亿美元，而AGI（通用人工智能）带来的全球经济影响可能高达17.1万亿至25.6万亿美元。然而，在这场技术竞赛背后，潜藏着失控风险、武器化威胁与大国外交困境。
全球顶尖智库兰德公司近期发布的研究报告《通用人工智能（AGI）竞赛中的囚徒困境》（原版英文标题为《A Prisoner’s Dilemma in the Race to Artificial General Intelligence》），首次将AGI全球竞赛建模为一场“囚徒困境”，揭示各国在“加速研发”与“安全优先”之间的战略抉择困境，并指出若无有效协调机制，世界可能陷入“竞相加速”的危险循环。
本文将从AGI竞赛的战略动力、博弈模型构建、中美竞合情景分析、政策启示与风险展望四个方面，深入解读这份报告，探讨人类如何在追求技术突破的同时，避免走向集体失控。
AGI竞赛：
一场无法回避的“技术军备竞赛”
1. 什么是AGI？为什么它如此重要？
AGI（Artificial General Intelligence）指的是一种能在大多数甚至所有经济与军事相关任务中替代人类认知的人工智能。它不仅是技术的跃进，更是国家竞争力、经济结构与全球安全格局的重塑力量。
2. 第一推动者的诱惑与风险
诱惑：先发国家可能掌握技术标准、市场准入、地缘战略杠杆与军事优势。
风险：AGI可能被武器化、破坏基础设施、催生新型大规模杀伤性武器，甚至因系统失控导致人类生存危机。
3. 当前竞赛态势：政府与企业双重加速
从美国白宫2025年AI行动计划，到Google创始人谢尔盖·布林推动团队“每周工作60小时以赢得AGI竞赛”，加速已成为默认选项。中美欧等国纷纷通过出口管制、投资限制等产业政策干预技术发展路径。
建模：
当AGI竞赛被简化为一场“囚徒困境”
1. 模型核心假设
两个对称国家（可理解为中美）
两种策略：基线策略（安全优先） vs 加速策略（速度优先）
一次开发成功：AGI最终由一国率先实现
风险共担：只要有一方选择加速，双方都将承担系统性风险成本。
2. 支付结构与关键参数
A：第一推动者收益
B：第二推动者收益
x：基线国家成为第一推动者的概率（通常 x < 0.5）
c：加速开发带来的共同风险成本。
3. 两种世界：囚徒困境 vs 协调博弈
囚徒困境世界：当 (0.5 - x)(A - B) > c，即“先发优势收益”大于“风险成本”，双方均倾向于加速，即便合作对双方更有利。
协调博弈世界：当风险成本大于先发优势收益，双方可能稳定在“基线合作”状态，但仍需协调机制防止背叛。
动态博弈：
时间如何改变游戏规则？
1. 从“一次性博弈”到“重复博弈”
现实中AGI研发是长期过程，国家可不断调整策略。在重复博弈中，“未来惩罚威胁”可能促使合作。
2. 中期回报的重要性
如果AGI尚未实现，国家仍能从渐进进步中获得中期回报（ROI）。若基线策略的中期回报 C 显著高于加速策略的 F，合作更易维持。
图8：报告中的“中期回报（ROI）支付矩阵”
3. 历史与声誉的作用
国家可通过建立“声誉机制”传递合作信号，增强互信，降低误判导致的竞赛升级。
中美AGI竞赛：
走向困境还是合作？
1. 当前情境：囚徒困境主导
若中美均认为“先发优势 > 风险成本”，则陷入经典困境：谁慢谁输，双方被迫加速。
2. 转向合作的可能性
若共同认识到“风险 > 收益”，则可能转向协调博弈。历史类比：核军控、生物武器公约等，证明在生存威胁前对手可达成合作。
3. 关键障碍：信息不对称与验证机制缺失
合作需建立“共同知识”与可验证的承诺机制。目前缺乏全球AGI治理框架与透明化验证协议，互信不足。
政策启示：如何走出困境？
1. 调整参数：降低“先发优势”预期，提高“风险成本”共识
通过政策引导、公众讨论、专家共识构建，重塑国家对AGI收益与风险的评估框架。
2. 建立中期回报机制
鼓励安全优先、可解释、可控制的AI渐进发展，为其提供市场激励与政策支持。
3. 推动国际协调机制
成立全球AGI治理联盟
建立模型透明度与访问协议
设计背叛行为的可验证惩罚机制（报告p16建议类似思路）。
4. 扩展模型：应对现实复杂性
未来需纳入更多行为体（企业、非国家组织）、非对称信息、动态概率与多阶段博弈。
结语：
AGI不仅是技术竞赛，更是人类智慧的试炼
兰德报告以简洁的博弈模型，揭示了一个深刻现实：
AGI竞赛的本质不是单纯的技术追赶，而是人类在巨大利益与生存风险之间的集体决策困境。
无论是陷入囚徒困境的“竞相加速”，还是走向协调博弈的“安全共治”，最终取决于各国能否超越短期利益，构建基于共同生存理性的全球治理框架。
AGI或许仍远，但博弈已经开始。我们选择的不是速度，而是未来的形状。
报告节选
三个皮匠报告AI译版
