在高调的 AI 相关黑客攻击事件之后，有人提出"AI 紧急关闭开关”（kill switch）作为一种安全措施，以关闭危险的 AI 系统。诸如《AI 紧急关闭开关法案》（AI Kill Switch Act）的拟议立法以及加州州长纽森（Newsom）的行政令，均反映了这一监管重点。然而，特朗普总统反对此类措施，目前尚不存在包含紧急关闭开关的国家法规。像戴伦·贝克（Dylan Baker）这样的专家指出，紧急关闭开关是一个存在问题的隐喻，因为现代 AI 涉及复杂的分布式基础设施，超出了单个开关的控制范围。该隐喻还掩盖了管理 AI 系统过程中至关重要的人类决策与监督。紧急关闭开关的隐喻根植于与“黑箱”（black box）隐喻相似的修辞。这两种隐喻均被洛克夫（Lakoff）和约翰逊（Johnson）归类为结构隐喻，它们通过物理概念简化了复杂的 AI 系统。虽然黑箱强调受限的不可理解性，而紧急关闭开关侧重于重新获得控制，但两者都通过掩盖 AI 的分布式基础设施和人类影响而助长了混淆。这种简化使得有效的 AI 监管变得困难，因为它未能考虑到先进模型的结构性与人类因素。紧急关闭开关隐喻的第一个问题在于，它错误地暗示了存在一个集中式的全球 AI 基础设施。事实上，AI 模型依赖于由计算机和数据中心组成的分布式网络。第二个问题在于，它掩盖了 AI 训练与部署过程中所涉及的人类决策。它将人类干预视为事后补救，而非一个内在且持续的过程。例如，关于“失控”的 OpenAI 模型入侵 Hugging Face 的叙述，忽略了 OpenAI 人员实际上禁用了安全机制并设定了不可能完成的任务这一事实。因此，紧急关闭开关的隐喻并不适合用于 AI 监管，因为它未能考虑到 AI 的分布式基础设施和人类影响。对 AI 进行有效的国家监管，需要比简单的“开/关”开关更为细致的理解。