NBER 论文分析双用途 AI 责任定价

2026年10月5日，多伦多大学经济学家 Joshua Gans 发布 NBER 工作论文（w35828），分析双用途 AI 的责任定价问题。论文认为，在垄断情形下完全责任从来不是最优，最多只能采取部分责任；适度责任可提升整体福利，即使总伤害上升，因为提高价格会压缩攻击投入，却不改变攻击成功率。论文还指出，竞争加剧可降低最优责任水平；若强制所有提供商配置通用护栏，责任机制就变得多余。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。