AI大問題獲獎徵文

近日，Dwarkesh Patel發起了一場關於AI重大問題的徵文比賽，收到了超過600篇投稿，最終評選出三位獲獎者。他們的文章分別從生物安全、國家政策與商業模型等角度，為AI時代的挑戰提供了富有洞見的解決方案。

第一位獲獎者是約翰霍普金斯大學助理教授Jassi Pannu，她探討了OpenAI基金會應如何運用其資源。她提出了一項大膽的計劃：通過大規模部署遠紫外線燈（far-UVC）等物理基礎設施，在10年內投入400至600億美元，徹底消除空氣傳播疾病。她認為，這不僅能每年釋放超過1萬億美元的全球GDP（通過減少流感、慢性病及相關醫療成本），還能從根本上杜絕大流行風險。她強調這種干預具有“雙重收益”特性：既提升日常福祉，又降低災難性尾部風險。Pannu詳細列出了四步計劃：首先，投入50億美元推動產品研發與驗證；其次，通過150億美元的預先市場承諾（AMC）撬動私人資本；再次，在150至250億美元用於全球50大都市的醫院、學校與交通樞紐的規模部署；最後，用30至50億美元建設政治基礎，確保長期推廣。她以天花根除為例，指出技術並非障礙，而在於缺乏政治意願與協調，這正是基金會可以發揮催化劑作用的領域。

第二位獲獎者是Mechanize聯合創始人Ege Erdil，他關注的是那些不在AI供應鏈中心的國家如何避免被邊緣化。他給出了一條出人意料的簡單建議：採取促進增長的傳統政策，如強化產權保護、低資本税與開放監管。他反對極端方案，例如通過威脅核設施來勒索大國，認為這種做法不切實際。Erdil指出，在AI完全自動化勞動的未來，人力資本將不再是生產力關鍵，取而代之的是自然資源、實物資本和全要素生產率。因此，國家應專注於提升這些要素，同時避免民粹主義壓力下的非理性決策。他特別強調，即使是最具能力的政府，要抵抗反自動化的政治壓力也極為困難，因此“無為而治”可能已是上策。

第三位獲獎者是哈佛肯尼迪學院公共政策碩士候選人Michael Li。他為AI實驗室的盈利模式提供了一個新鮮的類比：香港地鐵（MTR）的商業模式。MTR雖然核心業務（地鐵運營）需要鉅額資本支出且本身難以盈利，但它通過收購沿線地產來獲取互補資產收益。Li暗示，AI實驗室或許也可以通過投資或收購與AI互補的行業來實現整體盈利。這個類比雖然抽象，卻為理解AI產業的可持續性提供了新視角。

三篇獲獎徵文展現了AI時代不同層面的思考：從宏大的公共衞生願景，到務實的國家政策建議，再到巧妙的商業模型借鑑。它們共同提示我們，應對AI的變革不僅需要技術突破，更需要跨學科的戰略與協作。