有一点想跟楼主商榷:把造车的“生产一致性”直接平移到模型上,比喻很漂亮,但底层的机制其实对不上。
车的一致性是物理概念——同一条产线的零件有公差、装配有波动,所以第99999台和第1台真的可能差那么一点,得靠QC去兜。可模型上线推的是同一份权重,bit-for-bit identical,不存在“这台焊歪了”的问题。模型的漂移不来自“生产”,而来自两个别处:一是推理本身的非确定性,sampling加GPU浮点累加顺序,同一句输入跑两遍结果都可能不同;二是上线后被喂的数据分布悄悄挪位,行为跟着飘。前者靠工程规范能压住,后者才是监管真正难啃的骨头。
所以“护城河从谁更聪明挪到谁更能证明可控”,方向我完全同意,但“可解释、可复现”这张门票可能比字面意思轻一些。从某种角度看,监管要的未必是白盒可解释——给一个千亿参数模型做完整归因,当下基本不现实——而是行为可规格化(behavioral specification):先把“该做什么、不该做什么”写成可测的契约,再用红队和回归测试证明你守住了。这反而更接近EU AI Act对高风险系统的要求——技术文档、可追溯、人工监督——是governance基建,不是拆开看神经元。
楼主引的内部人士说“或是全行业督查”,若真成常态,最稀缺的恐怕不是调参的人,而是能把“可控”翻译成可审计证据的那套质量体系。话说回来,现在这些车企的合规团队大概是什么量级,有谁了解么。