摘要
本文探讨了在强大AI系统融入组织工作流程后，最终权威应当归属何处。比较了两种治理模型：
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前沿提供者主权：这一模型将特权权威赋予最强大的模型提供者，反映在当今对前沿模型测试、发布控制、透明度义务和计算相关控制的辩论中。
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以行动为中心的部署者主权：该模型将对高影响行动的最终权威赋予授权行动的组织，嵌入商业流程，并承担后续的法律、运营和商业后果。
本文结合了公共治理框架的比较阅读与运行时异质性和企业控制要求的实施分析，比较了欧盟AI法案指导、NIST AI风险管理框架、新加坡的代理AI模型治理框架、近期日本的AI政策工具以及加拿大的自愿性代码和管理指导。通过这些材料，本文发现对分布式操作责任的支持比单方面的前沿提供者控制更为强烈。
此外，本文认为快速的企业采纳、提供者透明度的下降以及控制差距的扩大，增加了一个以被治理行动为中心的可移植治理层的价值，而不是基于提供者本地会话对象的治理。结论是分层的而非绝对的：强大的上游权威在前沿能力控制中仍然合理，但对具体企业行动的最终权威更适合由部署者和后果承担者掌握。
博主点评： 本文深入探讨了AI治理中的权威问题，强调了在快速发展的技术环境中，分散的责任对组织的重要性。这一研究为未来的AI治理提供了宝贵的视角，值得关注。