Bom dia meus amigos,
Saudações de Lisboa!
您正在阅读的《壹苇可航》电子报 2025 年第 41 期。
进入 10 月以来，日常工作显著增量，随之而来的 AI 需求也持续攀升。我因此更直观地体会到「布鲁塞尔效应」（Brussels Effect）的威力。
该概念由哥伦比亚大学法学教授 Anu Bradford 于 2012 年提出，指欧盟凭借其庞大市场与严苛监管，将本土规则外溢为全球事实标准，迫使跨国企业在全球范围内对齐欧盟合规要求。
与之相映成趣的是美国的「加州效应」（California Effect）：加州在环保等领域设定的高门槛，常被全美市场内生采纳为事实标准。
本期我想从这里出发，聊一聊「当监管逐步变成创新的反义词」这一话题。
以下是本期正文
🔍 Insight：
「EU 真的是 AI 时代的第三世界国家，某某工具根本就用不了。」这是我这一周最常发出的感慨。
这是一种唐吉坷德般的荒诞，欧盟在全球科技治理中扮演着立法者的角色，但欧盟用户却成了数字创新的二等公民。布鲁塞尔的老爷们凭借 4.5 亿人口的单一市场，制定了最严格的 AI 监管法规，却使得欧盟居民们无法第一时间体验最前沿的 AI 工具。
跨国公司面对的逻辑很清晰：维护多套标准的成本，远高于全球采用最严格标准的成本。于是，GDPR 让全世界的网站都加上了 cookie 横幅，REACH 化学品法规改写了全球化工业的游戏规则，反垄断审查影响着大型科技公司的全球战略。
毋庸置疑，在诸如汽车、化工、食品安全等传统产业，这套机制运转良好。欧盟成功地将「保护」变成了全球标准，让企业在追求利润的同时，不得不考虑消费者权益、环境保护、数据隐私。
可是在 AI 时代，同样的逻辑却产生了相反的效果。
科技公司面对 EU AI Act 的第一反应不是「全球合规」，而是「欧盟封锁」。于是乎，OpenAI 的新功能、Google Labs 的实验性工具、AI 初创的最新落地场景，统统不再考虑欧盟优先推出。地理封锁成了最简单的风险规避策略。
于是， 一个悖论出现了：欧盟成功输出了 AI 的伦理标准，却输掉了 AI 的创新竞赛；欧盟制定了规则，却被排除在游戏之外。
这种分裂的根源，是两种根本对立的认知框架:
- 欧盟的 Precautionary Principle：当技术的潜在风险尚不明确时，应该先限制，再观察。这是一种「先保护，后创新」的哲学，强调对未知的警惕，对既有秩序的维护。
- 硅谷的快速迭代哲学：先做出来，在使用中发现问题，再快速修正。这是 "Move fast and break things" 的精神，相信创新的价值大于试错的成本。
在 20 世纪的工业时代，预防原则是明智的。化学污染、食品安全、药品副作用……这些问题一旦出现将产生不可逆转的后果。欧盟的严格监管保护了数亿人的健康与安全，这是真实的成就。
但在 21 世纪的数字时代、AI 时代，技术迭代的速度呈指数级增长。当一项 AI 功能从实验室到用户手中只需要数周，而监管流程需要数年，这个时间差本身就成了问题。等欧盟完成风险评估，硅谷可能已经迭代了不止三代产品。
更关键的是：AI 的风险评估本身就需要大规模实际应用的数据。没有真实用户的反馈，监管者如何判断风险？没有足够的测试样本，如何制定精准的规则？闭门造车是没有出路的。
这一点上就必需要夸一夸中国政府，自改革开放以来诸多新兴行业向来是先经过草莽阶段的各路英雄好汉同台竞技，然后是赢家通吃的坚壁清野，最后是匪帮瞅准时机精准进场收割。这种「先放后收」的路径，至少保障了创新在早期的生长空间。
反观欧盟，则是陷入了一个认知陷阱：为了防范假设中的风险，放弃了获取真实数据的机会。结果是既没有降低风险（因为全球其他地方在用），也没有参与创新（因为被排除在外）。
正如我反复陈述过的认知科学所揭示的，人类大脑天生厌恶不确定性。欧盟的监管哲学，本质上是试图用确定性的规则，框住不确定性的技术。这符合人类的生理本能，也回应了公众对「失控技术」的焦虑。
但历史反复证明：任何试图在创新早期就建立完美规则，往往会扼杀创新本身。
互联网早期，如果欧盟坚持要求每个网站都通过安全审查才能上线，就不会有今天的开放网络。社交媒体兴起时，如果一开始就严格限制用户生成内容，就不会有 Web 2.0 的繁荣。
AI 也许会带来风险，但过度的预防性监管，本身就是一种确定的损失。一定以及肯定失去了参与下一次技术革命的机会。
这不是说监管不重要。恰恰相反，正因为 AI 的影响深远，监管必须更加智慧。但智慧不是提前设置所有规则，而是建立动态调整的机制：允许实验，快速反馈，及时纠偏。
上期我提到了「无常」。欧盟的困境，恰恰是因为试图用「恒常」的监管框架来应对「无常」的技术演进。
当世界变化的速度超过规则更新的速度，规则本身就成了障碍。
我们需要的不是更严格的 AI Act，而是更灵活的监管沙盒。
📰 Curations
Why Europe Failed to Dominate Tech
ColdFusion 的这段视频提出了一个值得深思的问题：为什么欧洲拥有顶尖的大学、强大的工业基础和高额的研发投入，却在消费级科技领域沦为 “ghost town”，未能诞生像谷歌或苹果那样的巨头？
视频将其归纳为三个关键因素：
- 市场碎片化 (Fragmented Market)： 欧盟看似统一，实则由 27 个不同的监管、语言和税务系统组成。这使得初创公司难以像在美国那样（一个统一市场）快速扩大规模。
- 风险规避的投资文化 (Risk-Averse Investment Culture)： 欧洲的风险投资（VC）更倾向于安全的 B2B 业务（如 SAP, ASML），而缺乏硅谷那种高风险、高回报、甚至以失败为荣的文化。
- 人才流失 (Brain Drain)： 由于前两个因素，欧洲最顶尖的工程和科研人才大量流向美国，导致本土缺乏创新的核心动力。
Europe’s Precautionary Principle Is Killing the Next Big Thing
https://thedailyeconomy.org/article/europes-precautionary-principle-is-killing-the-next-big-thing/
这篇文章从历史与结构两个层面剖析欧洲创新衰退的根源。作者指出，欧盟在过去二十年从「科学与启蒙的发源地」变成「监管的超级大国」，而「预防原则」的僵化执行让创新者背负「零风险证明」的不可能任务。AI Act、GMO 审批、风能与生物科技等领域的过度审慎，使欧洲的初创公司逐步流向美国与中国。
它是 Insight 中「欧盟封锁」的现实注脚：监管若失去灵活性，保护就会异化为束缚。
A Comprehensive and Distributed Approach to AI Regulation
https://www.brookings.edu/articles/a-comprehensive-and-distributed-approach-to-ai-regulation/
如果说欧盟的 AI Act 是中央集权的法律机器，那么 Brookings 提出的「CASC 框架」则是一种「分布式治理」的尝试。它主张让各行业的监管机构（如教育、金融、劳工、医疗）分别掌握「算法传票权」和「算法分级权」，依据风险和影响范围设定特定规则，而非由单一法案一刀切。这种「模块化监管」提供了第三条路径：既非无序自由，也非全面禁止，而是让监管具备动态反馈与可进化性。而这正是「监管沙盒」的制度化形态。
Why are Nordic companies so successful
https://www.economist.com/business/2024/12/30/why-are-nordic-companies-so-successful
同样在高监管环境，为什么北欧做对了？
丹麦、瑞典、芬兰、挪威仅占全球 0.3% 人口，却孕育出 Lego、Novo Nordisk、Maersk 等巨擘。文章指出，北欧的成功来自四个维度：国际化视野、技术敏锐度、灵活而高效的政府机制，以及长期主义的股东结构。
在高税与高监管的体系中，他们却实现了「以秩序护创新」的平衡，这恰与欧盟大陆式的「先防再放」形成鲜明对比。对照之下，布鲁塞尔式的制度焦虑更显僵硬。
本期笔记和初稿在 Tana 上完成，这是一款通过将 AI 驱动的结构化数据库与流畅的大纲列表相结合的笔记软件，重新定义了现代知识管理，使用户能够无缝地组织相互关联的想法，同时保持自由形式思考的灵活性。