7月9日，前美联储主席、2022年诺贝尔经济学奖得主本·伯南克（Ben Bernanke）被任命为AI公司Anthropic长期利益信托（Long-Term Benefit Trust，LTBT）成员。伯南克现任布鲁金斯学会杰出研究员，成为该信托第四名已知成员。

区别于技术高管或科学家的加盟，伯南克带来的是另一种能力，在系统性危机面前保持冷静、用制度设计对抗恐慌的经验。

他2006年至2014年执掌美联储，经历了2008年全球金融危机，推动量化宽松、零利率和前瞻指引等非常规货币政策，这些工具事后被广泛认为阻止了第二次大萧条。他的学术研究聚焦大萧条和银行在金融危机中的角色，为他赢得了2022年诺贝尔经济学奖。进入政府之前，他在普林斯顿大学度过了二十多年学术生涯，曾担任经济系主任。

Anthropic联合创始人兼总裁Daniela Amodei在公告中表示，“AI可能拥有现代史上任何技术中最重大的经济影响，Anthropic有双重责任，既要理解这些影响，也要采取行动。伯南克的职业生涯从研究经济如何应对破坏性时刻，到帮助引导全球最大经济体度过这样的时刻。他的判断力将帮助我们更好地预判和应对先进AI如何影响全球的劳动力和经济。”

一个不属于任何人的信托

理解这次任命的份量，需要理解Anthropic的长期利益信托到底是什么。

Anthropic是一家特拉华州公益公司（Public Benefit Corporation），注册证书中将“负责任地开发和维护先进AI，以造福人类长期利益”列为公益宗旨。LTBT设立于2023年9月，是一个嵌入公司治理核心的独立机构，持有特殊的Class T股份，有权选举和罢免Anthropic董事会成员。

根据Anthropic公布的设计，五名成员在公司没有任何股权，不分享利润，只获得服务时间的补偿。新成员由现有成员选出，经公司协商后任命。信托的权力随时间和融资里程碑逐步扩大，最终目标是取得董事会多数席位。

这个目标在2026年4月提前实现。4月14日，诺华CEO Vas Narasimhan被信托任命为董事。至此，信托指定的董事在七人董事会中占据多数席位。董事会成员包括Dario Amodei、Daniela Amodei、Yasmin Razavi、Jay Kreps、Reed Hastings、Chris Liddell和Narasimhan。按原定计划，信托应在成立四年内（即2027年9月前）取得多数席位，实际达成提前了约一年半。

LTBT主席Neil Buddy Shah在公告中说，“围绕这项技术建立的制度本身，将和技术本身一样重要。伯南克执掌美联储八年，带领国家度过了近一个世纪以来最严重的金融危机，凭借的是专业、独立和稳健的判断。随着AI影响扩大，这正是我们在信托中寻找的标准。我们很幸运伯南克选择加入这项工作。”

信托目前的四名成员背景涵盖全球健康、国家安全、法律和经济学。主席Neil Buddy Shah是克林顿健康倡议组织（Clinton Health Access Initiative）CEO，是唯一一位从创立至今一直任职的成员。Richard Fontaine是新美国安全中心（Center for a New American Security）CEO，2025年5月加入。Mariano-Florentino Cuéllar是卡内基国际和平基金会主席、前加州最高法院大法官，2026年1月加入。加上伯南克，信托尚有一个席位待填补，以达到设计规模五人。

LTBT创立时共有五名初始成员。除Shah外，其余四位均已离任。兰德公司CEO Jason Matheny于2023年12月卸任，以避免与兰德公司的政策项目产生潜在利益冲突；AI安全对齐研究中心创始人Paul Christiano于2024年4月卸任，出任美国AI安全研究所负责人；Evidence Action CEO Kanika Bahl和Effective Ventures US临时CEO Zach Robinson于2026年1月完成任期。

伯南克在声明中说，“人工智能的潜力是巨大的，结果的范围也同样巨大。这种潜力如何发挥，部分取决于我们围绕它建立的制度。Anthropic创建了一个独特的治理结构，试图确保AI对人类的长期利益远远超过风险。我很荣幸能有这个机会，并将尽力为这一关键使命做出贡献。”

治理即产品

Anthropic的治理实验挑战了一个常见假设，即公司治理结构是后台事务，与产品竞争力无关。

Anthropic的论点恰恰相反。在AI领域，前沿模型的客户，无论是企业还是政府机构，在选择模型时关心的不只是性能指标。他们还会问，这家公司有没有能力控制自己的技术？竞争压力大到一定程度时，会不会牺牲安全换取速度？出现重大事故时，有没有机制能追究责任？

LTBT的运作逻辑是在事前建立独立制衡。当董事会多数席位由一群不持有公司股票、没有经济利益冲突的人任命时，公司对短期股东压力的抵抗能力理论上比传统结构更强。

OpenAI的治理危机是行业的前例。2023年11月，OpenAI董事会解雇了CEO Sam Altman，随后在投资者和员工压力下让其复职。那次事件暴露的问题是，当AI公司的治理结构依赖个人而非制度设计时，在足够大的压力面前容易失灵。

LTBT不能完全消除这种风险，但其设计方向是将安全优先的承诺从CEO个人意愿转化为董事会层面的结构性约束。

质疑与考验

这个治理实验也面临质疑。

2024年5月，AI治理观察组织AI Lab Watch的Zach Stein-Perlman在LessWrong上发布了一篇分析文章，标题直截了当，“也许Anthropic的长期利益信托是没有权力的”。文章指出，Anthropic没有公开证明信托实际上能做出股东不喜欢的事情，信托的法律文件细节从未完全发布。

文章的核心关切是，尽管信托被设计为独立机构，但Anthropic的股东在满足特定超级多数条件时，可以在未经受托人同意的情况下修改信托条款及其权力。由于超级多数的具体阈值未公开，外部观察者无法评估股东对信托的实际约束力。考虑到Google和Amazon等大投资者持有大量股份，利润导向的投资者联合起来达到超级多数并非不可能。

独立性边界也受到关注。尽管成员不持有公司股权，但他们的任命需要经过公司协商。当信托成员需要替换时，公司是否会在选择过程中施加影响？

还有一种更深层的担忧。当信托任命的董事在董事会占据多数，而信托本身仅由五名成员控制，这实际上形成了一个小规模决策结构。如果这五人在关键判断上一致失误或陷入集体思维，治理结构的纠错功能可能失效。

不过，从2026年4月信托取得董事会多数席位来看，LTBT的权力正在从纸面走向实践。Anthropic也设计了修正机制，信托结构可以通过受托人与董事会或股东协商进行调整；在足够大的股东超级多数同意下，也可以修改信托条款，但所需超级多数比例随信托权力扩大而提高。

第三条道路

抛开Anthropic个案，LTBT的意义在于提供了一个新的治理范式。

传统科技公司治理依赖两种模式，创始人控制（通过双重股权结构）或股东控制（通过董事会选举）。前者的问题在于创始人可能失去制衡，后者的问题在于短期股东利益可能压倒长期社会责任。

LTBT提供了第三种可能，由一个独立的、无财务利益的专业机构来监督董事会，在创始人决策和股东利益之间建立缓冲。

这个模式有先例可循。央行独立于财政部的制度设计，正是为了让货币政策不受短期政治周期干扰。伯南克是这一制度的坚定捍卫者之一。他加入LTBT，可以理解为将这一信仰延伸到了AI治理领域。

不同的是，央行独立性的建立花了数十年，经历了多次危机和制度迭代。AI治理没有这么长的时间窗口。LTBT从2023年9月公布到2026年4月取得董事会多数，不到三年。这个速度在制度史上极为少见。

它能否真正发挥作用，取决于商业压力真正来临时，信托成员能否坚持长期安全优先的判断。如果LTBT在实践中顶住了压力，它可能成为AI行业治理的参照模板。如果未能顶住，行业可能回到创始人主导的旧路，或转向更严格的外部监管。

伯南克在声明中的那句话，放在一个前美联储主席口中自有其分量，“这种潜力如何发挥，部分取决于我们围绕它建立的制度。”他亲眼见证过制度设计正确时灾难可以被避免，也研究过制度设计错误时系统可以崩溃到何种程度。

现在，他将这份判断力带到了AI治理的桌上。

（本文首发钛媒体APP，作者 | 硅谷Tech_news，编辑 | 秦聪慧）