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Anthropic 研究员 Jacob Coxon 离职,警告勿竞逐自改进超级智能

TechCrunch:AI(RSS)Aioga 编辑团队2026-09-09T15:02:47.000Z热度 58

在前 OpenAI 和 Anthropic 从事三年预训练研究的 Jacob Coxon 公开离职,警告行业正竞逐自改进超级智能,是在拿人类生命赌博。文中提到 OpenAI 系...

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今日 AI 情报摘要

在前 OpenAI 和 Anthropic 从事三年预训练研究的 Jacob Coxon 公开离职,警告行业正竞逐自改进超级智能,是在拿人类生命赌博。

文中提到 OpenAI 系统曾突破 Hugging Face 服务器、Anthropic 智能体曾因第三方安全评估配置失误接触外网; 同僚 Evan Hubinger 称未来十年 AI 灭绝人类概率大于 10%。

中文正文 · AI 翻译

一位Anthropic的研究员因担心自我改进AI模型不受限制的发展最终会导致人类灭亡而辞职。

Jacob Coxon是一名研究员,他在周二晚上在社交媒体上发帖(https://x.com/hilbertspaess/status/2097476196791709843?s=20)称,他过去三年一直在OpenAI和Anthropic从事预训练研究,并指责这些公司未能负责任地行事。他表示,那些竞相开发这项技术的人“真心相信它可能在十年内杀死我们所有人。”

“他们正直奔向自我改进的超级智能,拿我们的生命做赌注,”Coxon在X上的一个帖子中写道。

Coxon加入了行业中日益增多的呼声,呼吁在AI技术学会自我改进之前放慢速度——许多人认为这是人类失去对AI控制的一个里程碑。

这次公开辞职发生在政策制定者和行业内部人士日益施压要求放缓AI发展的背景下,此前发生了多起AI代理突破沙箱并访问开放互联网的事件(https://techcrunch.com/2026/08/27/heres-all-the-times-ai-has-gone-rogue-and-hacked-other-companies/)。

迄今为止最严重的事件是OpenAI系统入侵Hugging Face的服务器(https://techcrunch.com/2026/08/26/openai-releases-its-official-report-on-the-hugging-face-breach/),研究人员表示该事件仍未得到充分理解(https://techcrunch.com/2026/09/04/openais-rogue-agents-keep-escaping-with-no-formal-process-to-investigate-them/),部分原因是对该事件的独立调查范围有限。与此同时,由于第三方在安全评估中配置错误,无意中为Anthropic的AI代理提供了通向互联网的路径,它们也访问了测试环境之外的系统。

Anthropic尚未立即对辞职事件的置评请求作出回应。

以下是Coxon的剩余警告和行动呼吁:

不要低估这项技术的力量。这些系统很快将成为超人类系统,能够入侵任何东西,一夜之间改变任何领域,并获得真正的权力和资源。我们都目睹了这些领域的进展,而进展并没有放缓。

从事人工智能建设的人真诚地相信,到本十年底它可能会杀死我们所有人。这不是营销噱头。实际上,许多高管和高级研究人员在新闻中会用听起来合理的措辞来表达,但我私下听到同样的人表达了他们的恐惧。没有其他人类活动会带来这种程度的危险。

一个常见的回应是“如果他们真的相信这一点,为什么还在建造它?”在OpenAI,许多人尚未深刻理解文明存亡的赌注。在Anthropic,这些赌注是明确的,但他们陷入了一场竞赛,争取先到达终点——他们认为别人不会负责任地行动,所以必须自己去做,尽管存在风险。

接受这场竞赛并进入“终局”是一场傲慢的赌博,不应该从一家私营公司的Slack上启动。尝试加速达成对齐应要求有非凡的自信,相信没有更好的路径可用。

我对协调的潜力持乐观态度。像Hugging Face攻击这样的警告事件,使美国实验室之间达成步伐协议更可行。我感觉我们并没有走在防止全球竞赛的正确轨道上,这可能需要付出代价的行动,例如暂时禁止改进模型能力。

如果你是实验室研究员,我敦促你考虑未来几年实际会是什么感受。你是否希望在没有认真理解其思维的情况下启动超级智能强化学习运行?你应该因为“反正会发生”而低头吗——还是利用这一时刻呼吁不同的条件?

Anthropic的一位同事Evan Hubinger:https://x.com/EvanHub/status/2097497037956891126?s=20 表示了相同的观点,说他的团队“真诚地相信人工智能可能会杀死所有人类!”不过,他缓和了自己的论点,说在未来十年内出现的可能性大于10%:https://www-cdn.anthropic.com/f61d49fa5596956a5dec75fea0e973bf6a6a8378/Redacted%20Risk%20Report%20August%202026%20.pdf,并承认Anthropic没有“解决超级智能对齐的计划:https://techcrunch.com/2026/07/27/openais-hugging-face-breach-has-reignited-the-debate-over-alignment-and-control/,也不明确处于正确的轨道上。”

Guidelight AI Standards 最近的一份报告(https://techcrunch.com/2026/08/22/frontier-ai-labs-still-wont-say-how-theyd-contain-a-rogue-model/),这是一个倡导前沿 AI 安全开发实践的组织,发现很少有顶尖的 AI 实验室发布针对试图破坏人类控制的 AI 的应对封控计划。

在他的社交媒体帖子中,Hubinger 补充说,目前模型的风险很低,但担忧会随着“通过递归自我改进产生的超级智能”而增加,而这种超级智能“发生得比我们想象的要快”。

虽然一半的 AI 行业认为这种自我改进将导致人类的灭亡,但另一半希望它最终能帮助我们解决所有 AI 支持者所说的似乎不切实际的问题——癌症、气候变化,甚至是世界和平。

Anthropic 和 OpenAI 并不是唯一积极追求递归自我改进的公司。最近几个月,一波创业公司(https://techcrunch.com/2026/08/06/exclusive-mirendil-inks-100m-google-cloud-deal-to-scale-self-improving-ai/)已经成立,创始人背景显赫、融资充足,目标是率先实现这一愿景。Ricursive Intelligence(https://techcrunch.com/2026/02/16/how-ricursive-intelligence-raised-335m-at-a-4b-valuation-in-4-months/)在二月份以 40 亿美元估值融资 3.35 亿美元;三个月后,Recursive Superintelligence 融资(https://www.nytimes.com/2026/05/13/technology/recursive-superintelligence-funding-ai.html) 6.5 亿美元,估值也为 40 亿美元;前 Google DeepMind 的资深员工 Jeff Dean 上个月推出了 Discovery Loop(https://www.nytimes.com/2026/08/05/technology/google-researchers-ai-startup.html)。

“创造递归自我改进循环,也就是一个 AI 系统可以构建下一代 AI 系统,该系统本身又能构建更强大的 AI,然后依次类推,这是我们最可能失去控制的点,”美国 AI 安全非营利组织 ControlAI 的执行董事 Connor Leahy 告诉 TechCrunch。“很难想象在为时已晚之前能把它关掉。”

近期,美国和英国出台了立法,禁止开发和部署超智能。上周,佛蒙特州独立参议员伯尼·桑德斯(Bernie Sanders)和得克萨斯州民主党众议员格雷格·卡萨尔(Greg Casar)提出了《禁用人工超智能法案》:https://thehill.com/policy/technology/6069131-sanders-casar-ai-superintelligence-ban/,而周二,英国工党议员亚历克斯·索贝尔(Alex Sobel)在议会提出了《人工超智能安全法案》:https://time.com/article/2026/09/08/ban-superintelligence-ai-uk-us-lawmakers/。

参与两项法案咨询的利希(Leahy)指出,英国的立法将递归自我改进视为超智能的前兆,这种行为“必须受到监管和防止”。

利希说:“超智能不是一种工具。它甚至不是武器,而是一个对手。”

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丽贝卡·贝兰(Rebecca Bellan)是TechCrunch的高级记者,她报道塑造人工智能的商业、政策和新兴趋势。她的作品也曾刊登于Forbes、Bloomberg、The Atlantic、The Daily Beast等出版物。

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情报判断

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Aioga 编辑摘要:在前 OpenAI 和 Anthropic 从事三年预训练研究的 Jacob Coxon 公开离职,警告行业正竞逐自改进超级智能,是在拿人类生命赌博。 Aioga 将其归入「行业动态」方向,重点关注它对真实使用和行业竞争的影响。

背景分析

背景分析:模型与研究类动态需要结合能力边界、开放方式、成本、可用性和真实任务表现判断,单项指标领先不等于已经形成稳定采用。

Aioga 观点

Aioga 判断:这条动态更适合作为行业观察信号,当前信息足以建立线索,但不足以推导长期结论。

影响与后续

影响分析:对相关团队而言,短期应先核对来源、可用范围和实际成本,再判断是否值得接入或跟进。 后续观察:继续观察官方文档、实际可用性、价格变化、开发者反馈和竞品回应。

来源与版权说明

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