摘要
持续学习将颠覆现有 AI 监管与对齐范式：模型不再“训练后部署”，而是每日基于数百万次工作会话更新权重，因此监管应转向月度或季度风险检查，而非部署前一次性评估。技术对齐需解决权重持续更新下的越狱与恶意注入问题。个性化权重服务的算力经济将偏向大型组织，个人以 batch size 1 服务自身可能面临 100 倍以上的算力效率惩罚。
持续学习将颠覆现有 AI 监管与对齐范式：模型不再“训练后部署”，而是每日基于数百万次工作会话更新权重，因此监管应转向月度或季度风险检查，而非部署前一次性评估。技术对齐需解决权重持续更新下的越狱与恶意注入问题。个性化权重服务的算力经济将偏向大型组织，个人以 batch size 1 服务自身可能面临 100 倍以上的算力效率惩罚。