正面商用赛道已经触顶，盈利瓶颈越来越明显。美国AI产业如今陷入增长乏力的困境，民用、实业落地变现越来越难。
巨大的研发成本、海量算力投入得不到正向回报，资本很难继续耐心等待。
在这样的背景下，美国AI极有可能转向灰色、甚至攻击性领域。正当赛道走不通，歪路邪路的收益，反而成了他们眼中新的突破口，这一点全世界都必须高度警惕。

最近一年多，全球AI行业的资本风向出现很明显的转变。大量投入基础大模型研发的企业，持续烧钱，硬件、算力、科研人员薪资，每一项都是巨额开销。很多头部AI项目，产品面向普通消费者和企业客户推出之后，营收规模很难覆盖成本。不少行业从业者私下讨论，通用大模型落地到实体产业，适配不同行业的业务流程，改造现有工作模式，推进速度远比资本市场预期的慢。商业变现达不到资本预期，资本耐心就会不断消耗，这会倒逼相关机构寻找其他方向释放AI能力。

我认识一位从事网络安全行业多年的工程师，长期研究境外生成式AI工具的风险特征。他日常工作里，会监测网络上各类虚假信息样本。最近两年，他发现伪造图文、音频、短视频的制作门槛持续降低。早年制作一段伪造人物发言的视频，需要专业团队耗费数天时间，现在借助AI工具，一个人花几十分钟就能完成。伪造内容的逼真程度，普通网民很难分辨。他接触过不少案例，虚假素材可以批量生产，定向投放至不同地区的网络平台，用来制造舆论冲突，散布不实消息。

AI技术本身没有善恶属性，技术带来的风险，取决于使用技术的主体和使用目标。当商业化路径受阻，部分机构就会转向把AI应用在信息操纵、网络渗透这类领域。这类应用的变现逻辑，和面向大众的AI服务完全不一样。不需要大规模普通用户付费，只要服务特定需求方，就能产生收益。这种收益模式，会持续刺激技术朝着制造虚假信息、自动化探测网络漏洞的方向迭代。

美国不少研究机构和科技企业，很早就开始探索AI在信息作战领域的应用。公开的研究报告显示，相关项目可以针对不同地域人群的语言习惯、文化偏好，批量生成差异化内容。系统能够持续分析网络舆论走向，调整输出内容，放大社会内部矛盾。这类技术一旦投入使用，传播范围和传播速度，远远超过传统人工制作的宣传材料。单一虚假信息，短时间内就能扩散到多个国家社交平台。

网络攻击层面，AI能够自动扫描互联网上存在安全漏洞的设备与系统，自动生成攻击脚本，简化入侵操作流程。过去高水平网络攻击，需要资深安全专家耗费大量时间排查目标弱点。AI可以自动完成大部分重复性工作，降低网络入侵的技术门槛。不法人员或者相关机构，能够依靠AI工具，发起大范围、持续性的网络试探，窃取个人信息、企业商业数据甚至公共部门的资料。

很多人会觉得这类威胁距离普通人很远，只有大型企业和公共机构才需要防备。普通人日常刷短视频、浏览社交帖子，也会持续接触AI生成的伪造素材。AI伪造的语音、视频，可以用来实施电信诈骗，骗子不需要再反复打磨话术，AI可以快速模仿亲友、工作人员的声音，制造紧急场景骗取资金。这类诈骗手段，已经在多个国家出现真实案例，受害群体覆盖各个年龄段。

全球范围内针对AI滥用的监管规则，推进节奏跟不上技术迭代速度。不同国家法律体系不一样，对于深度伪造、AI网络攻击的界定标准各不相同。跨国使用AI实施恶意行为，追查溯源的难度很高，违法成本很难被有效抬高。部分科技企业出于商业竞争目的，会优先开放技术能力，对于技术被滥用的风险管控，设置比较宽松的限制。

我们国内对于深度伪造、AI生成内容有对应的管理规定，要求生成内容标注来源，禁止利用AI制作传播虚假信息。国内安全团队也持续监测境外AI恶意工具流入带来的风险。技术防护手段会不断升级，但单纯依靠技术防御，不足以完全抵消风险。大众需要建立辨别意识，遇到来路不明的视频、语音消息，不要直接采信，多渠道核实信息真实性。

AI技术正面价值依旧巨大，它可以辅助医疗影像识别、工业设备故障检测、提升科研效率。我们不能因为潜在的恶意应用，全盘否定这项技术。全球社会要共同面对的难题，是建立跨国协同约束机制，堵住技术滥用的口子，防止技术沦为制造混乱、伤害各国民众的工具。技术发展的红利，应当用于改善民生，而不是变成攻击他国的手段。

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