当地时间9月15日，Meta公司掌门人马克·扎克伯格在一次公开场合发表观点，他指出每一个人工智能实验室都肩负着重大责任，那就是要依据模型安全训练的实际需求，灵活且合理地调整开发进度。不仅如此，各实验室还应积极借助独立评估机构以及专业顾问的力量，全方位提升模型的安全性。扎克伯格强调，在当下的人工智能发展格局中，信任和对齐能力已然成为区分不同AI智能体和模型的关键要素。倘若一家公司缺乏这种对齐能力，那么在激烈的市场竞争中很可能会逐渐掉队，被其他具备优势的企业甩在身后。

扎克伯格进一步透露，Meta公司在过往的发展历程中，就曾有过为了保障安全而调整开发节奏的举措。例如，此前Meta将AI工具Muse的发布时间推迟了数月之久，目的就是能够集中精力专注于安全和安保方面的工作。但他同时明确表示，Meta并没有要求其他人工智能公司也同步放缓开发步伐。扎克伯格还提到，AI实验室其实面临着模型可能造成损害的潜在法律责任风险，所以从自身利益和长远发展考虑，各实验室本身就有足够的动力去提高模型的安全性。

除此之外，扎克伯格还提出了一个重要观点。他认为，AI公司不应该将大量的算力都投入到竞相推动递归式自我改进上，而应该把大部分算力聚焦于服务用户这一核心目标。在他看来，扩大独立AI评估机构和顾问的生态规模，能够形成一个更加完善和严格的监督与指导体系，这对于提升整个AI行业的安全性有着不可忽视的积极作用。