伊朗衝突(戰爭)對世局的影響(44)

（巫本添 9/19/2026 星期六寫於紐約市）

​伊朗衝突（戰爭）對世局的影響（44）

​美國財政部長 Bessent 和中國代表談判
川普總統提早一天在星期六回白宮

​美國財政部長 Scott Bessent 在 9 月 21 日（星期一）的會談對象，是中國國務院副總理何立峰（按：不是國家安全部部長陳一新）。

​事實：
9/19 星期六以及 9/20 星期日，Bessent 與中國負責經貿的國務院副總理何立峰，已經於紐約展開雙邊會談。由於議題廣泛，技術與工作層面的會議預計將延長至 9 月 21 日（星期一）繼續進行。

​會談主題：
雙方確實會重點討論 AI（人工智慧）的安全風險與護欄設置，同時也涵蓋貿易、關稅延展、稀土及關鍵礦物供應等核心經濟議題。

​AI 是主要議題

​貝森特已發聲明表示，美方抱持開放態度，將在 AI 討論中觸及「開放權重（開源）open-weight (open-source) 與封閉權重（閉源）closed-weight (proprietary) 模型」的共同風險（按：就是避免 AI 失控的風險，包括現在鬧得沸沸揚揚的「人類生存的終結日 Doomsday」）。
公開聲明中也指出：避免兩國系統徹底分裂。

​陳一新扮演的角色

​中共國家安全部部長陳一新日前確實罕見地公開發表文章，警告 AI 生成內容（如 Deepfake）與網路輿論操作對中共統治構成的政治穩定威脅。
雖然陳一新不是這次來紐約市和 Bessent 進行經貿與 AI 對話的代表，但是陳一新最主要的聲明是：任何有關 AI 的決定權，只能由黨中央來決定。也就是說，中國共產黨領導一切，包括 AI 的所謂「末日開關」。

​這已經架空中國國務院副總理何立峰的談判內容決定權。

完全表明：黨中央領導一切，只能服從黨主席 Xi 的決定。

​結論：

​這場美中高層會晤，Bessent 和何立峰兩人，主要是為即將於 9 月 24 日（按：另外有報導說是 9/26）在華盛頓白宮登場的「川習會」鋪路。

​美國川普總統和中國習近平主席峰會，將進行所謂「前瞻性鋪路與兩國關係管理」（按：主要是避免直接衝突的風險管理機制）。

​中國利用美國的 AI 使用開放政策（付費），利用在美國的傾中國公司，偷取美國的 AI 科技。

​這就是中國所說的「開源突圍」：
面對美國的技術封鎖，中國的領頭企業與新創（按：例如 DeepSeek、月之暗面 Kimi、智譜 AI），在戰略上選擇發布所謂「開放權重（Open-weight）模型」（按：中國共產黨的領導指示）。

​因為這種模型任何人都可免費下載，而且可在中國境內部署。由於價格比美國閉源模型便宜 60% 至 90%，中國的開源模型在南方世界國家（按：所謂 Global South）以及美國境內的 AI 開發者生態圈中迅速擴張。

​9/19 星期六晚上，美國川普總統突然提早一天，從大衛營（Camp David）總統度假地回到白宮。
​美國主流媒體認為川普總統是因為伊朗提出新的和談條件，而且可行性頗高，所以才提早回白宮。本文作者認為美國主流媒體是胡說八道。

​本文作者則持不同見解，認為是 Bessent 和何立峰的談判也許破裂，也有可能有進展，因而回到白宮指揮紐約市的談判。

​另外 9/22 星期二，川普總統也將在紐約市和波斯灣的六個國家，進行有關伊朗戰爭的會談。

​尤其在南面的另一個海峽，已經被胡塞組織（Houthis）控制。Houthis 已經佔據了葉門三分之一的土地，因為沙烏地阿拉伯（Saudi Arabia）支持葉門（Yemen）對付 Houthis 的侵略擴張，Houthis 就直接攻擊沙烏地阿拉伯。
​但是川普總統認為沙烏地阿拉伯有能力對付 Houthis，美國到現在並未直接介入。
​伊朗戰爭、Houthis 戰爭、真主黨（Hezbollah）戰爭、哈瑪斯（Hamas）戰爭，真正的根源在中國北京的中南海。

​川普總統知道財政部長仍有兩天的談判，星期一是否有進展協議？Yes or No，將會直接影響星期二川普總統和波斯灣六國的會談。

​附

​Google AI 對 AI 兩種模型（Models）的分析：
​Here is a structured overview of the shared risks between open-weight (open-source) and closed-weight (proprietary) AI models, tailored for an AI discussion:
​In the ongoing debate between open-weight and closed-weight AI architectures, discussions often focus on their differences. However, both paradigms share critical vulnerabilities.

​🚨 Shared Risks of Open-Weight and Closed-Weight AI Models
​Misinformation and Disinformation: Both model types can generate highly convincing fake news, deepfakes, and automated propaganda at scale, threatening public trust and democratic processes.

​Malicious Misuse: Bad actors can exploit either architecture to assist in cyberattacks, write malware, or gather actionable instructions for biological, chemical, or radiological weapons.
​Hallucination and Unreliability: Neither approach has solved the fundamental issue of “hallucination.” Both open and closed models can confidently state false facts as truth, posing severe risks in high-stakes fields like medicine and law.

​Data Privacy and Intellectual Property Violations: Both types of models are often trained on copyrighted materials or sensitive personal data harvested from the internet without explicit user consent.

​Bias and Discrimination: Both systems inherit and amplify human biases present in their training data, leading to discriminatory outputs regarding race, gender, and socio-economic status.

​Economic and Workplace Disruption: Regardless of whether they are open or closed, the rapid deployment of advanced automation threatens to disrupt job markets, displace workers, and widen economic inequality.

​📊 Comparative Risk Nuance
While the risks are shared, their execution and mitigation strategies differ significantly:

Risk Dimension Open-Weight Models Closed-Weight Models
Mitigation & Guardrails Can be easily bypassed or removed entirely via local fine-tuning. Controlled centrally by the provider, but vulnerable to prompt injection “jailbreaks.”
Monopoly & Control Democratizes access but concentrates raw computing power among tech giants who train them. Creates a centralized point of failure and vendor lock-in for businesses.
Transparency & Audit Code and weights are fully auditable, but identifying hidden biases remains technically difficult. Completely opaque “black boxes” where users must blindly trust the provider’s safety claims.

（ 本文結束）