卡普称前沿AI实验室或以国有化规避诉讼

Palantir 首席执行官亚历克斯·卡普近日接受 CNBC 采访时，对前沿 AI 实验室的监管诉求给出了一个颇为尖锐的解读。他认为，Anthropic 等企业呼吁政府加强 AI 监管，背后并不只是出于安全考量。

在卡普看来，这些实验室真正谋求的可能是国有化，从而获得政府层面的保护，以应对未来因涉嫌窃取知识产权而可能面临的大量诉讼。他直言，如果不这样做，公司的每一个客户都会提起诉讼，而在他看来显而易见的出路，就是由美国政府来承接这一角色。

卡普还透露，一些客户曾向他反映，企业内部的专有商业构想最终进入了聊天机器人的训练数据，并随之暴露给外界。用他的话说，客户发现隔壁的竞争对手已经掌握了自己的所有成果。这一现象指向的正是大模型训练数据来源与使用边界的灰色地带。

卡普认为，一旦类似诉讼大规模出现，AI 企业很可能会转而寻求政府庇护以规避法律责任。他强调，这种模式需要非常强的责任保护，而有能力提供这种保护的机构只有一个。

值得注意的是，围绕数据保护问题，卡普此前就曾公开抨击前沿 AI 实验室。今年 6 月，Palantir 发布了一份包含九项主张的宣言，呼吁企业把数据留在内部，不要交给被自身视为不可信的外部机构。宣言中写道，转移这些数据等于把现有制胜策略的访问权交出去，也把创造新策略所需要的生产资料一并交了出去。

谈及 AI 安全问题时，卡普认为外界从一开始就把这场争论放进了错误的框架。他表示，媒体把这轮动向报道成监管与反监管之争，但实际上并非如此，应对这种法律责任的唯一办法，是去找政府提出国有化的诉求。

从行业视角看，这场争论的焦点并非抽象的价值观，而是训练数据的来源合规性与责任归属。随着模型规模持续扩大，公开语料与商业机密之间的边界日益模糊，谁该为数据流入模型负责，正在成为前沿实验室无法回避的现实问题。卡普的表态也折射出企业客户对数据外流的普遍焦虑：当专有知识可能通过模型输出间接流向竞争对手时，把数据留在内部、以合同与技术手段约束数据流向，正成为不少企业的默认选择。这也意味着，未来围绕训练数据授权、模型输出溯源与责任划分的技术方案，可能会和数据治理制度一起，成为 AI 产业竞争的关键变量。