AI加速核设施审批引争议 核安全与效率如何平衡

科技行业普遍认为，扩大核能产能对发电系统未来至关重要，各大企业正探寻加快反应堆建设的方法，神经网络被纳入计划，企业宣称算法可缩短新设施启动文件准备时间，但研究中心警告此举后果严重。微软和美国能源公司西屋电气联合发起计划，想利用模型加快核设施审批流程，不过AI Now报告强调，算法无法取代旨在降低风险、防止严重事故的多阶段审批流程。

许可流程复杂，并非简单填表，需分析、讨论设计方案并论证工厂可靠性。微软提议用监管机构存档资料和未来设施选址数据训练模型，生成设计文档后由员工审核。爱达荷国家实验室、劳氏船级社已采用类似方法，西屋电气推广的“bertha”系统承诺将文档准备时间大幅缩短。但AI Now专家认为，软件版本或设备规格的微小误差，都可能导致对系统行为的错误判断，引发连锁反应，如1979年三里岛核事故，部分堆芯熔毁就是因一系列故障和对读数误读。模型易出现细微误差，部分许可流程自动化会增加类似情况再次发生的风险。

核机密性问题也备受关注，科技公司要求访问更多数据集，这些信息可能用于制造两用资产，访问受严格监管，传输到云服务会带来额外威胁。美国政府推进监管改革，缩短项目审查周期，但核管理委员会代表警告，人事变动和人员缩减可能削弱安全监管能力。核工业对此看法不一，部分分析人士认为谨慎运用算法处理文件可提高效率，但支持者也强调自动化不能取代人工监督，盲目依赖模型结论会威胁核工业。AI Now报告作者警告，将核设计纳入人工智能竞赛逻辑、降低监管水平以加快进程，可能破坏人们对核技术的信任，增加数据扩散风险。