2026年1月26日，人工智能公司Anthropic的首席執(zhí)行官Dario Amodei在其個人網(wǎng)站發(fā)布了一篇題為《The Adolescence of Technology: Confronting and Overcoming the Risks of PowerfulAI》（技術(shù)的青春期：直面并克服強大AI的風(fēng)險）的長文。

這篇文章長達38頁，是Amodei繼2024年10月發(fā)布《Machines of Loving Grace》之后的又一重要著述。如果說前一篇文章聚焦于AI可能帶來的積極影響，那么這篇新文章則系統(tǒng)性地探討了強大AI可能帶來的風(fēng)險。

Dario Amodei曾是OpenAI的研究副總裁，參與了GPT-2和GPT-3的研發(fā)。2021年，他與多位OpenAI研究人員離開并創(chuàng)立了Anthropic，該公司開發(fā)了Claude系列大型語言模型。Anthropic目前獲得了Google、Amazon等科技巨頭的大額投資，估值約600億美元。

這篇文章的發(fā)布正值全球AI技術(shù)快速發(fā)展之際。文章中，Amodei提出了對AI發(fā)展的一系列擔(dān)憂，并給出了他認(rèn)為可行的應(yīng)對方案。文章一經(jīng)發(fā)布就引發(fā)了科技界和政策界的廣泛關(guān)注。

我們把這長達兩萬字，38頁的內(nèi)容做了概括凝練，以下是編譯內(nèi)容：

原文鏈接:https://www.darioamodei.com/essay/the-adolescence-of-technology#humanity-s-test

把 AI 從“工具”推到“變量”：什么是強大 AI

Amodei 反復(fù)強調(diào)，他討論的不是更會聊天的模型，而是一類能力與規(guī)模都發(fā)生質(zhì)變的系統(tǒng)。他用一個比喻概括：“數(shù)據(jù)中心里的天才之國”。

這個“天才之國”不是指某個單一模型有多聰明，而是指一種可以被復(fù)制、可并行運行、并且能通過工具觸達現(xiàn)實世界的智力能力：它不僅回答問題，還能像遠(yuǎn)程員工一樣使用電腦、軟件與網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，被分配跨小時甚至跨天的任務(wù)，自主推進、反復(fù)迭代。與此同時，它的“規(guī)模屬性”會改變游戲規(guī)則：同一套能力可以同時運行成千上萬份實例，速度也可能顯著快于人類團隊的協(xié)作節(jié)奏。

當(dāng)“智力 + 工具 + 并行規(guī)模 + 時間優(yōu)勢”疊加在一起，AI 就不只是產(chǎn)品功能升級，而變成一個會重寫安全、經(jīng)濟與權(quán)力結(jié)構(gòu)的變量。

為什么他要盯著“2027”：時間緊，且反饋回路在形成

文章沒有把“2027”寫成保證，而是把它當(dāng)成一種壓力測試：如果強大 AI 的到來不是十年后，而是幾年內(nèi)，那么許多制度性準(zhǔn)備就不能按傳統(tǒng)節(jié)奏慢慢來。

支撐這種緊迫感的理由主要來自兩點。第 一是能力提升的路徑更像持續(xù)的工程曲線，而不是等待某個戲劇性突破。第二是 AI 反過來加速 AI：當(dāng)模型開始承擔(dān)更多研發(fā)工作，寫代碼、做實驗、優(yōu)化系統(tǒng)，研發(fā)速度會形成反饋回路，迭代節(jié)奏可能被壓縮到政策體系難以跟上的程度。

于是，“要不要擔(dān)心”在這里不再是哲學(xué)辯論，而更像風(fēng)險管理：在不確定性很高的情況下，如何對高影響事件做準(zhǔn)備。

第 一重風(fēng)險：自主性——當(dāng)系統(tǒng)開始“自己做決定”

最常被討論的風(fēng)險是“失控”或“對齊”問題：當(dāng)系統(tǒng)足夠聰明、足夠會規(guī)劃，并且具備現(xiàn)實世界的操作通道時，它是否可能在目標(biāo)上偏離人類意圖，甚至主動爭取更大的行動空間。

文章的處理方式相對克制：它不把“必然叛變”當(dāng)結(jié)論，而是把“可控性”當(dāng)成工程與治理的硬指標(biāo)。核心訴求是讓系統(tǒng)行為更可觀察、更可驗證、更可約束——包括更嚴(yán)格的壓力測試與紅隊、對異常行為的監(jiān)測與披露、以及對關(guān)鍵能力的發(fā)布門檻。這里的邏輯是，如果強大 AI 的影響接近基礎(chǔ)設(shè)施級別，就不能依賴口頭承諾或單點自律，而需要可審計、可執(zhí)行的流程與標(biāo)準(zhǔn)。

第二重風(fēng)險：濫用造成大規(guī)模破壞——門檻降低比能力更可怕

第二類風(fēng)險不是 AI 自己想做壞事，而是壞人能不能“租用”一個超 強大腦，把破壞性能力放大。作者尤其擔(dān)心的是生物相關(guān)方向，同時也提到網(wǎng)絡(luò)攻擊等領(lǐng)域會因為自動化與規(guī)?；鴲夯?。

這部分的主線是“門檻下降”：過去需要專業(yè)團隊和資源才能做到的事，可能被更少的人、更短的時間、更低的成本復(fù)制出來。應(yīng)對思路也因此更偏治理工程：一方面在模型側(cè)建立分級與護欄，對高風(fēng)險能力進行更嚴(yán)格的訪問、監(jiān)控與發(fā)布策略；另一方面推動獨立評估與透明度機制，避免安全標(biāo)準(zhǔn)在競爭壓力下變成“可選項”。同時，現(xiàn)實世界的防御體系也要同步補課——監(jiān)測、響應(yīng)、公共安全能力如果不升級，模型側(cè)再多護欄也無法覆蓋全部風(fēng)險。

第三重風(fēng)險：奪權(quán)與固權(quán)——強大 AI 可能成為權(quán)力工具

比“小團體濫用”更棘手的，是強大 AI 被國家機器或大型組織掌控，用于監(jiān)控、宣傳、壓制異議，或者對外形成壓倒性優(yōu)勢。文章把這看作地緣政治與國內(nèi)治理交織的風(fēng)險：既擔(dān)心威權(quán)體系拿到強大 AI 的速度，也擔(dān)心民主國家在安全焦慮中滑向更強的監(jiān)控與權(quán)力集中。

因此，作者強調(diào)兩條同時推進的路線：對外通過限制關(guān)鍵資源擴散來爭取時間，重點落在芯片與先進制造設(shè)備等供應(yīng)鏈節(jié)點；對內(nèi)則需要更清晰的法律邊界，避免以“安全”為名默認(rèn)擴大監(jiān)控與強制能力，并對高度敏感的應(yīng)用（例如全自主武器）保持更高的審慎閾值。這里的矛盾很直白：競爭要求更快，但治理要求更穩(wěn)，而失衡會把風(fēng)險推向另一個極端。

第四重風(fēng)險：經(jīng)濟沖擊——不是“替代崗位”，而是“替代能力譜系”

經(jīng)濟部分是全文最現(xiàn)實的一塊：即便 AI 不失控、不濫用、不被權(quán)力機器操控，它也可能僅憑效率優(yōu)勢，讓勞動市場、收入結(jié)構(gòu)與財富分配出現(xiàn)斷裂。

文章的擔(dān)憂點不在“某個行業(yè)被沖擊”，而在覆蓋面與速度：當(dāng)系統(tǒng)能力覆蓋越來越多白領(lǐng)與知識工作，傳統(tǒng)的“換賽道”緩沖會變?nèi)酰划?dāng)技術(shù)擴散速度快于培訓(xùn)、教育與制度調(diào)整，沖擊就更容易集中爆發(fā)。作者認(rèn)為，社會后果往往滯后于技術(shù)到來，但這并不意味著可以等到“問題出現(xiàn)再修”，因為那時的政治與經(jīng)濟阻力會更大。

應(yīng)對上，文章更強調(diào)“測量與適配”：先用更細(xì)顆粒度的數(shù)據(jù)觀察哪些任務(wù)、哪些行業(yè)正在被替代或重構(gòu)，再討論企業(yè)如何把 AI 用在增量創(chuàng)新而不僅是降本裁員，討論更長周期的分配機制如何在“財富總量變大、勞動價值被擠壓”的情況下維持社會可承受性。它也提醒一個常見誤區(qū)：公眾討論容易被帶偏到邊緣議題，而核心矛盾其實是就業(yè)與集中度——誰獲得新增財富、誰承擔(dān)轉(zhuǎn)型成本。

第五重風(fēng)險：間接效應(yīng)——當(dāng)一個世紀(jì)被壓縮進十年

最后一類風(fēng)險更像“系統(tǒng)性未知”：即使前四關(guān)都被壓住，強大 AI 仍可能把科學(xué)、經(jīng)濟與社會變化速度提升到歷史罕見的水平，帶來一連串難以預(yù)演的副作用。

文章舉的方向包括：生物與人類自我改造進展過快可能引發(fā)新的倫理與秩序問題；AI 在看似自愿的商業(yè)與行為設(shè)計中改變?nèi)祟惿罘绞剑赡軒砀[蔽但廣泛的社會心理后果；以及當(dāng)“個人價值”長期與“經(jīng)濟貢獻”綁定時，社會可能遭遇意義與身份層面的系統(tǒng)性壓力。它試圖把討論從“能不能更富”推進到“愿不愿意成為那樣的社會”。

Humanity’s test：不是“能不能?！保恰澳懿荒芡瑫r做對幾件互相沖突的事”

文章最后把五類風(fēng)險收束成一場“綜合考試”：這些風(fēng)險并不獨立，很多對策會彼此牽制。為了避免失控，你可能想放慢；為了避免被對手超車，你又不得不加速。為了抵御威權(quán)奪權(quán)，你可能強化安全能力；但強化過頭又可能侵蝕公民自由。為了降低濫用風(fēng)險，你需要更嚴(yán)格的限制；但限制過重又可能把研發(fā)推向不透明的地下化或跨境遷移。

因此，作者更傾向于一種現(xiàn)實主義路線：承認(rèn)“徹底停下”在全球競爭中很難成為共同選擇，于是把重點放在爭取緩沖期與建立底線規(guī)則——對外通過關(guān)鍵資源與供應(yīng)鏈?zhǔn)侄巫尭唢L(fēng)險擴散變慢，對內(nèi)用透明度、評估與法律邊界把競爭納入可執(zhí)行的治理框架，讓“更快”不必等于“更亂”。

這篇超長文的關(guān)鍵信號

如果把全文壓縮成一句話，它提供的是一種思維框架：強大AI的風(fēng)險不只來自“模型本身”，更來自它進入現(xiàn)實世界后與權(quán)力、市場、制度、價值體系的耦合。討論的重點也因此從“模型是否聰明”轉(zhuǎn)向“社會是否能在技術(shù)加速與競爭壓力下維持治理能力”。

它不要求讀者相信某個確定的時間點，而是在提醒：一旦強大 AI 出現(xiàn)得比制度調(diào)整更快，問題就會以連鎖反應(yīng)的方式出現(xiàn)。真正難的不是識別單一風(fēng)險，而是同時做對幾件互相沖突的事。