北京时间5月23日，美国众议院外交事务委员会（House Foreign Affairs）以43 比3的两党多数投票通过了此前提交的一项法案，该法案旨在使拜登政府更容易对AI模型实施出口管制。
这一法案的全称是《加强海外关键出口国家框架法案》（Enhancing National Frameworks for Overseas Restriction of Critical Exports Act ，以下简称ENFORCE法案）。此前5月9日，众议院跨党派议员联合推出了上述法案，称目的是保护美国人工智能及其他支持技术免受外国对手的利用。
对于ENFORCE法案，5月10日，中国外交部发言人林剑也曾发表回应称，将经贸科技问题政治化、工具化、意识形态化，强推脱钩断链，冲击的是两国及全球的正常贸易投资往来和产供链稳定，不符合包括美国在内的任何一方的利益。
而对于美国众议院的做法，有海外分析人士在X平台发文表示，这一法案将对现有的模型影响不大，但可能会限制 OpenAI、微软、Anthropic、谷歌向国外某些国家出售模型权重、参数，并可能影响 Meta的开源发布。
针对ENFORCE法案，上海人工智能实验室领军科学家林达华5月24日在朋友圈发文，称“此法案即使最终落实，其对于国内大模型产业的影响也没有那么大”。
“开源模型如何禁止出口，在技术上是非常困难的，一些表面手段包括限制特定 IP 域的访问或者要求用户实名注册与提交信息才能下载等，但是这些并不能实质性阻止中国公司获取模型文件。”
林达华举例表示，OpenAI的GPT-4的访问是持续在线服务，可以通过封账号限制，但开源模型只需下载一次就行，这是几乎无法禁止的。
限制出口更有效的手段是法律手段，如通过一些政令明确不允许中国用户使用这个模型，或在其基础上进行二次开发。林达华提到，这会约束一些企业的行为，如有海外业务的企业从合规性考虑，就得放弃使用美国开源的模型。
北京邮电大学人机交互与认知工程实验室主任刘伟有类似看法，他认为，表面上看，所谓禁止AI大模型出口看似能管制技术流向特定国家，实质上也难以有效约束开源技术的全球传播。因此，这种管制更多地体现了政治姿态，表面上看似在营造一种抑制对手发展的态势，实际旨在自我安慰和安抚盟友，而非真正达到技术封锁目的。
大模型生态社区OpenCSG创始人陈冉对第一财经表示，这次美国是在中美间设了“一堵墙”，还找了“门卫”，加了“通行证”，还有“监控”，对应着扩大范围的法案、单独设立部门BIS、限制人才和企业的流动等。
陈冉认为，短期影响有限，中长期是学术、开源、社区等“脱钩”，影响会更大。
值得注意的是，在拜登签署成为法律之前，ENFORCE法案法案除了众议院上下议院的批准外，还需要获得参议院的批准，这个法案尚未走到最后。
如果此次法案最终落地实施，刘伟认为，其负面影响会是双向的。在数据端，如果美国限制对华出口数据集，中国开发者可能会面临数据供给出现短缺，从而限制中国AI模型的训练与性能。其次，在算法技术方面，中国的AI大模型开发过程中与美国企业或研究机构展开技术合作并不罕见。如果美国对华技术出口或技术合作加以限制，中美顶尖开发人才的技术交流将受较大影响，阻碍新技术与新模型的开发。
另一方面，美方也会“自损八百”。刘伟举例认为，在数据收集问题上，禁止对华AI模型出口同样可能让美国公司错失借助中国数据进行AI迭代的机会。许多AI初创公司主动开源的目的之一，便是让尽可能多的用户参与，帮助其AI模型加速演进。而中国市场庞大、信息化程度高，巨大的用户基数与多样化的需求，堪称AI迭代的“富矿”。
不过，国内的开源模型也正在进步并且追赶海外。林达华认为，OpenAI等头部闭源模型相比国内模型有一定领先优势，但国内优秀的开源模型，经过一年多的发展，比起美国的开源模型并不逊色。
“当下这类禁令可能会抑制美国开源模型的生态发展，反而可能给国内优秀的开源模型让出一定的生态空间，使得他们有可能发挥更大的影响力。”林达华认为，现在更大的挑战是在需求端，如何做出好的产品满足真正的用户需求，或者实现生产力的提升。只有这样才能使得大模型实现真正的商业闭环，这个产业才能真正起来，模型的迭代才能有长期可持续的支持。
复旦大学计算机科学技术学院教授、上海市数据科学重点实验室主任肖仰华则认为，国内的开源大模型可以借助此次机会迭代优化，如若法案落地，势必有大量国内的解决方案要做底座模型的迁移，从海外大模型迁移到国产大模型，越来越多地使用会带来更多的反馈，是国产开源大模型加大研发力度、升级的宝贵机会。
“通用人工智能可以说是当前科技竞争的一个焦点，是未来国家之间竞争的关键词。”肖仰华对第一财经表示，大模型是大国竞争的重要赛道，自力更生是唯一路径。
(本文来自第一财经)