2026年10月12日至18日，在泰国曼谷举行的国际货币基金组织—世界银行年会上，数字信任专家、《信任密码：如何在保留人性的情况下释放AI的承诺》作者王馨雨表示，关于人工智能最重要的问题不再是它能否被信任，而是如何明智地信任它。王馨雨在会议首日参加题为“小AI，创造更多更好就业”的小组讨论，并发表主旨演讲。 王馨雨是数字信任与AI安全技术专家。她表示，信任已经成为技术讨论中最被滥用、定义最不清楚的概念，它可能指模型对齐、安全、信息安全或隐私，但如果把含义一一列举，人们可能已经迷失。在比较科技界对规模的迷恋与普通用户关切时，王馨雨指出，硅谷谈论的是大数字：单个公司数万亿美元投入、单个模型数十亿参数，以及支撑两者所需的吉瓦级电力。她警告，AI系统可能看似自信却出错，看似亲密却不负责任，看似权威却缺乏问责。她说，在每一句答案背后，可能都存在用户无法看到的目标，包括参与度指标和AI实验室的收入目标。她还指出，有关机器表现出求生意愿的证据正在增多。她表示，有能力并不等于有益。 王馨雨称，基于自己十年建设AI和数字信任系统的经验，以及为写作进行两年研究，她希望听众记住两点。第一，可信任性是机器属性，信任则是人类行为；如今所有前沿模型都未能通过安全测试，因此追究AI实验室潜在责任、搭建更安全部署脚手架，是各方责任。第二，最大危险不是AI取代人，而是说服人类在毫无察觉的情况下放弃判断。 王馨雨将与会财政部长、央行行长、投资者和发展官员称为AI承诺的守护者，并提出三项判断，希望他们在本周关于在最需要的地方投资、建设和部署小AI的讨论中记住。第一，模型多元化。无论模型来自东方还是西方、闭源还是开源，对于小AI设计承担的具体工作而言，性能差异几乎不重要。政府和企业应避免依赖单一供应商；投资者补贴可能减少，实验室激励也可能不再与客户需求一致。她说，能够脱身离开，就是通向主权的道路。 第二，掌握语境。王馨雨指出，仍有约22亿人尚未接入互联网，这意味着最大模型是在没有这部分世界参与的情况下学习世界。这些系统几乎不理解当地语言、法律、作物或病人，但这种盲点可能成为拥有相关知识者的优势。她建议租用智能、但拥有语境，不在本地数据上训练，并且非必要不长期留存数据。她说，技术可以复制，语境不能复制。 第三，建设人的基础设施。王馨雨说，AI可以触达专家无法触达的人群，例如没有专科医生的病人和没有农艺师的农民，但这取决于劳动力是否理解如何信任AI、如何核验AI，以及何时拒绝AI。她警告，如果十年后劳动力的工作只是点击按钮调用AI，人们就完全错过了重点。 她的发言直接呼应该小组讨论主题：更小、更负担得起的AI工具如何创造更好工作，而不是单纯取代劳动者，尤其在低收入和服务不足地区。王馨雨最后说，信任通过一次次判断建立：选择哪些模型、使用谁的资料、培养哪些技能，这些判断属于政策制定者，也是他们的守护责任。她还说，现在要把AI带到最需要的地方，这就是信任竞赛，你们可以赢。国际货币基金组织—世界银行年会继续在曼谷举行，至10月18日结束。
