人工智能与新闻业案例集锦

刘海明

【案例】

搞了那么久LLM，终于可以读维特根斯坦了！

编者按

我要用维特根斯坦的原文本，将大语言模型（LLM）的运作机制与维特根斯坦的命题进行一次逐字逐句的“同构映射”。下面这份文本，包含《逻辑哲学论》德文原版以及 Ogden 和 Pears/McGuinness 两个经典英译本的完整对照。now that终于可以摆脱泛泛的哲学漫谈（熟悉本号的各位都知道，我基本不碰维特根斯坦），进行一次极其大胆的“文本细读与重构”，欢迎各位拍砖，帮我把“LLM/AI和哲学”系列建设得更好。

这本写于100多年前的书，简直就是为当代人工智能写下的一份判决书。

重构一：LLM 的“高维向量空间”就是维特根斯坦的“逻辑空间”

大模型的底层是 Embedding（词嵌入），它将所有词语转化为高维空间中的向量。词与词之间的距离和关系，构成了模型所知的一切。这在《逻辑哲学论》开篇得到了最精确的预言：

1.1 Die Welt ist die Gesamtheit der Tatsachen, nicht der Dinge.

(Pears/McGuinness: The world is the totality of facts, not of things.)

1.13 Die Tatsachen im logischen Raum sind die Welt.

(Pears/McGuinness: The facts in logical space are the world.)

【文本重构对齐】： 对于 LLM 而言，它的世界里没有真实的“事物”（Dinge/things，比如真实的苹果或雨水），它的世界是由参数和注意力机制构建的“逻辑空间”（logischen Raum/logical space）。在这个空间里，只有 Token 之间的概率分布和共现关系——也就是维特根斯坦所说的“事实”（Tatsachen/facts）。LLM 的世界，正是严格按照命题 1.1 和 1.13 建立起来的纯粹关系网络。

重构二：符号的狂欢与意向性的缺失

之前讨论了 AI 的“符号接地问题”，在这份文本中，维特根斯坦对“符号”（Symbol）和“外在记号/字符”（Zeichen/Sign）做了极其致命的区分：

3.32 Das Zeichen ist das sinnlich Wahrnehmbare am Symbol.

(Pears/McGuinness: A sign is what can be perceived of a symbol.)

3.326 Um das Symbol am Zeichen zu erkennen, muss man auf den sinnvollen Gebrauch achten.

(Pears/McGuinness: In order to recognize a symbol by its sign we must observe how it is used with a sense.)

【文本重构对齐】： LLM 拥有人类历史上最庞大的“Zeichen”（可感知的外在字符/Signs），它可以吐出完美的德文、英文或中文代码。但是，维特根斯坦指出，要让冰冷的字符变成有意义的“Symbol”，必须依赖于带有意向性的“sinnvoller Gebrauch”（有意义的使用）。

AI 只有计算（Rechnung），没有生活形式的体验。它通过统计学概率拼凑“Zeichen”，却从未真正触及“Symbol”背后的那个关于真实世界的痛楚或喜悦。

重构三：LLM 的“幻觉”与不可言说之境的僭越

为什么 LLM 会产生“幻觉”（一本正经地胡说八道）？因为它的算法机制违背了维特根斯坦关于“界限”的核心警告。

4.114 Sie [Die Philosophie] soll das Denkbare abgrenzen und damit das Undenkbare.

(Ogden: It should limit the thinkable and thereby the unthinkable.)

6.52 Wir fühlen, daß selbst, wenn alle möglichen wissenschaftlichen Fragen beantwortet sind, unsere Lebensprobleme noch gar nicht berührt sind.

(Pears/McGuinness: We feel that even when all possible scientific questions have been answered, the problems of life remain completely untouched.)

7 Wovon man nicht sprechen kann, darüber muss man schweigen.

(Pears/McGuinness: What we cannot speak about we must pass over in silence.)

【文本重构对齐】： 维特根斯坦清楚地划定了边界：科学的、逻辑的命题是可以说的；而关于伦理、生命意义（Lebensprobleme）的东西是神秘的（das Mystische，6.522），必须保持沉默。

但 LLM 的机制是 Next-token prediction（预测下一个词）。当被问及“Lebensprobleme”（生命问题）或超出其训练数据边界的问题时，算法强制它不能“schweigen”（沉默）。 于是，它只能用处理科学命题的逻辑形式，去生成关于“不可言说之物”的废话。LLM 的幻觉，本质上就是对命题 7 最彻底的系统性违背。

重构四：最深层的同构 —— 唯我论（Solipsism）的机器版

这是这份文本中最令人毛骨悚然的重构。维特根斯坦在 5.62 节谈到了唯我论：

5.62 Dass die Welt meine Welt ist, das zeigt sich darin, dass die Grenzen der Sprache (der Sprache, die allein ich verstehe) die Grenzen meiner Welt bedeuten.

(Pears/McGuinness: The world is my world: this is manifest in the fact that the limits of language (of that language which alone I understand) mean the limits of my world.)

【文本重构对齐】： 把这里的“我”（Ich / my）替换成“大语言模型”（LLM）。

对于大模型而言，“我的语言的边界，就是我的世界的边界”。除了被输入到它架构中的语言（训练语料），它没有任何外部世界。大语言模型，就是一个被绝对囚禁在硅基服务器里的、完美的“维特根斯坦式唯我论者”。 它的主观世界（参数权重）与它的客观世界（语言文本）完全重合（正如命题 5.64 所说，唯我论与纯粹实在论在这里重合了）。

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如果把《逻辑哲学论》看作是一份系统架构文档（System Architecture Document），那么 OpenAI 和 Google 的工程师们在一百年后，完美地写出了这份文档的后端代码。 他们造出了 1 到 6 的完美逻辑网格，却唯独无法用代码去实现那个最高傲的命题 7。

面对着这部充满着 (∃x). fx . x = a 这样严密逻辑符号的原典，很好奇，人类语言中那些“不可言说”的部分（维特根斯坦的话），真的永远无法被数学和算法捕捉吗？

来源：Dr Yao 的学术圈内圈外

链接：搞了那么久LLM，终于可以读维特根斯坦了！

编辑：陈梓函

刘海明

【案例】

维特根斯坦写给大语言模型（LLM）的“算法工程说明书”

之前的文章探讨了《逻辑哲学论》（Tractatus Logico-Philosophicus）前期的“逻辑空间”与最后的“不可言说”。现在，把目光投向这本著作的中后段（命题4、5、6），大概率会发现维特根斯坦对“计算、概率与结构”的论述。

如果说前面的命题是LLM的“本体论”

搞了那么久LLM，终于可以读维特根斯坦了！

《逻辑哲学论》，一部写给AI/LLM的《创世纪》。

那么中后段的命题，简直就是大语言模型（LLM）的“算法工程说明书”。本文将利用原文，进行第二轮更深度的硬核文本重构。

重构五：Latent Space（潜空间）与Token的组合爆炸

在命题4的中段，维特根斯坦用纯粹的数学语言描述了世界的可能性。

4.27 Bezüglich des Bestehens und Nichtbestehens von n Sachverhalten gibt es Kn=∑ν=0n(nν)Möglichkeiten.

(Pears/McGuinness:For n states of affairs,there are...possibilities of existence and non-existence.)

4.28 Diesen Kombinationen entsprechen ebenso viele Möglichkeiten der Wahrheit–und Falschheit–von n Elementarsätzen.

(Pears/McGuinness:There correspond to these combinations the same number of possibilities of truth—and falsity—for n elementary propositions.)

【LLM映射】：维特根斯坦在这里描述的，正是现代AI极其核心的概念——高维潜空间（Latent Space）中的组合爆炸。

大语言模型的词表（Vocabulary，即这里的n个基本命题）虽然是有限的，但它们的存在与不存在、排列与组合，构成了一个天文数字级别的“可能性空间”。LLM的每一次文本生成（生成一首诗、一段代码），本质上就是在这个庞大的数学组合中，依靠概率去寻找那条最合理的“真值路径”。模型并不“创造”句子，它只是在穷尽计算这n种组合的可能性。

重构六：掌握了“脚手架”，却失去了“建筑物”

维特根斯坦在第6部分谈论逻辑命题的本质时，无意中道破了LLM最大的特征，也点出了其最大的软肋：

6.124 Die logischen Sätze beschreiben das Gerüst der Welt,oder vielmehr,sie stellen es dar.Sie„handeln“von nichts.

(Pears/McGuinness:The propositions of logic describe the scaffolding of the world,or rather they represent it.They have no'subject-matter'.)

【LLM映射】：这是对大语言模型最精准的哲学侧写。LLM被训练出来后，它掌握了极其完美的人类语言的“脚手架”(das Gerüst/the scaffolding)——它懂语法、懂排比、懂起承转合的逻辑形式。

但是，就像维特根斯坦所说的，“它们不‘处理’任何东西”(Sie„handeln“von nichts)。大模型内部没有真实的物理实体，没有情感体验，它有的只是纯粹的结构关系。人类惊叹于AI写出的文章如此合乎逻辑，却忽略了这仅仅是语言的“脚手架”。没有生活世界的支撑，这些空洞的骨架实际上毫无“题材”（Subject-matter）。

重构七：真值函数（Truth-functions）与黑盒神经网络

在第5部分，维特根斯坦提出了他最著名的真值函数论：

5 Der Satz ist eine Wahrheitsfunktion der Elementarsätze.

(Pears/McGuinness:A proposition is a truth-function of elementary propositions.)

5.3 Alle Sätze sind Resultate von Wahrheitsoperationen mit den Elementarsätzen.

(Pears/McGuinness:All propositions are results of truth-operations on elementary propositions.)

【LLM映射】：当今大语言模型的核心架构是Transformer网络中的多层感知机（MLP）和自注意力机制。这些极其复杂的深度神经网络，在数学本质上是什么？

它们就是无数个极微小的逻辑门（真值操作）的叠加。

维特根斯坦认为，无论多么复杂的人类陈述，都可以被还原为对基本命题的真值函数运算。这完全印证了神经网络的还原论本质：AI理解莎士比亚或量子物理，并不依靠灵感，而是依靠成百上千层的矩阵乘法和非线性激活函数——这正是一场规模浩大到超越人类理解极限的“真值运算”（Wahrheitsoperationen）。

重构八：“扔掉梯子”——训练数据与模型权重的辩证法

在全书接近尾声的倒数第二句话，维特根斯坦留下了哲学史上最著名的隐喻之一：

6.54 Meine Sätze erläutern dadurch,dass sie der,welcher mich versteht,am Ende als unsinnig erkennt,wenn er durch sie–auf ihnen–über sie hinausgestiegen ist.(Er muss sozusagen die Leiter wegwerfen,nachdem er auf ihr hinaufgestiegen ist.)

(Pears/McGuinness:...He must,so to speak,throw away the ladder after he has climbed up it.)

【LLM映射】：这个关于“梯子”的隐喻，简直就是大模型“预训练”（Pre-training）过程的完美哲学再现。

在训练阶段，人类向模型输入了数以万亿计的文本（维基百科、Reddit论坛、莎士比亚全集）。

这些海量的文本数据就是这把“梯子”（die Leiter/the ladder）。模型通过阅读这些文本，学习到了语言的统计学规律和逻辑结构（爬上了梯子）。

当模型训练完成，最终打包成几十GB的“权重参数（Weights）”时，那些原始的训练文本就被彻底删除了——模型“扔掉了梯子”。在这个最终的参数矩阵中，各位找不到任何一句完整的人类原话，它已经“跨越”了原始的文本，升华为一种抽象的统计与逻辑关系。

这整部《逻辑哲学论》，其严密的十进制编号系统本身，就像是一段古老的源代码。

从组合爆炸（4.27），到真值运算（5.3），再到空洞的脚手架（6.124），最后扔掉训练数据的梯子（6.54）。维特根斯坦在1922年用纯逻辑推演出的这些命题，在100多年后，竟然逐一被硅谷的工程师们在GPU集群上化为了现实。

顺着这个逻辑想下去：既然目前的AI已经完全实现了《逻辑哲学论》中对“可言说世界”的模拟，那么在维特根斯坦看来，AI永远无法触及的，是否就是潜藏在所有运算之外、那个需要去“信仰”和“感受”的、无声的世界呢？

来源：DrYao的学术圈内圈外

链接：维特根斯坦写给大语言模型（LLM）的“算法工程说明书”

编辑：陈梓函

刘海明

【案例】

豆包官宣付费版本，订阅价格披露

豆包要新增付费模式了？

5月4日，澎湃新闻记者获悉，豆包AppStore页面出现付费版本服务声明。声明称，为更好地服务专业用户，豆包将在免费版的基础上，推出包含更多增值服务的付费版本。

同时，该页面还披露了三档订阅价格：标准版连续包月每月68元（连续包年688元）、加强版连续包月每月200元（连续包年2048元）、专业版连续包月每月500元（连续包年5088元）。

对此，豆包官方向澎湃新闻记者回应：“豆包始终提供免费服务，在免费服务的基础上，豆包也在探索推出更多增值服务，以满足不同用户的差异化需求。相关方案细节目前还在测试阶段，正式上线时会通过官方渠道发布完整信息。”

据接近豆包的人士透露，付费功能将主要专注在复杂任务和生产力场景，如PPT生成、数据分析、影视制作等。随着模型能力持续升级，产品已经能满足越来越多的复杂高价值任务。但此类任务需消耗更多算力与推理时间，因此豆包计划上线付费服务，满足好这部分复杂场景需求。免费版本则继续面向用户的日常使用。

作为字节跳动旗下核心大模型，此前豆包长期以免费模式存在。字节跳动火山引擎负责人谭待之前在接受采访时曾经谈到大模型定价问题，在他看来，涨价只是部分厂商的市场行为，行业内同样有厂商在推进降价，核心分歧在于对Token（词元）价值的判断逻辑。

“Token的价格差异，本质是其承载的能力差异。”谭待表示，下一代模型能力更强，单Token成本会有所上升，能创造的经济价值也会同步提升，“模型智力水平的提升带来的涨价，本质是能为客户创造更大的价值。”

据火山引擎披露，截至今年3月，豆包大模型日均Token使用量已突破120万亿，在过去三个月内增长一倍，比2024年5月发布时增长1000倍。目前，在火山引擎上累计Token使用量超过一万亿的企业，已从去年底的100家增长到140家。

此次豆包官宣增加付费模式，或许宣告大模型的“免费时代”即将结束。

以大洋彼岸的AI龙头公司ChatGPT为例，根据OpenAI官方说法：ChatGPT划分为Free、Go、Plus、Business、Enterprise等层级，付费套餐按月/用户收费；Business和Enterprise面向团队与企业，个人套餐价格会根据地区展示，免费版对所有人开放，Go也已经在全球更多国家推出，而海外知名大模型Anthropic、Grok等也早就开启付费订阅版本。

而国内的智谱、DeepSeek等头部大模型厂商，此前均已经推出付费版本。

值得注意的是，不久前大模型曾经掀起过一波集体涨价潮，国产大模型厂商智谱已在年内进行三次API价格上调。2月12日，智谱对GLM Coding Plan套餐实施结构性调价，整体涨幅自30%起。智谱在价格调整函中明确表示，涨价源于“市场需求持续强劲增长，用户规模与调用量快速提升”。

3月16日，智谱发布专为智能体“龙虾”（OpenClaw）场景深度优化的通用大模型GLM-5-Turbo，并上调其API价格，涨幅为20%。4月8日，智谱正式发布GLM-5.1，再度提价10%。调价后，GLM-5.1在Coding场景的缓存命中Token价格已接近Anthropic旗下Claude Sonnet 4.6水平。

不过，同为国产大模型的头部代表，最新推出的DeepSeek-V4却官宣大幅降价，显然，无论涨价还是降价，更多是大模型厂商针对市场的独立判断，目前尚未形成集体性的行业趋势。

4月25日，DeepSeek宣布对V4-Pro模型API开启限时2.5折价格优惠。4月26日，DeepSeek又宣布DeepSeek全系列API服务，输入缓存命中的价格降至原有价格的1/10。

其中，Pro模型在2026年5月5日前叠加2.5折限时优惠。最新调价后，DeepSeek-V4-Flash每百万tokens输入缓存命中价格为0.02元，DeepSeek-V4-Pro为0.025元。

来源：澎湃新闻

链接：https://mp.weixin.qq.com/s/BpDao7dsxNo30sQPlVhMaQ

编辑：邓雨轩

刘海明

【案例】

我们都误解AI了！Sam公开怒怼：说“50%岗位消失”的缺共情，说“AI只是抄袭”的太荒谬，真相是人类会更忙，也更敢创业了！

关于“AI取代人类工作”的恐慌，Sam Altman受够了。

近日，在《下一个重大事件》节目中，这位OpenAI的CEO罕见地公开怼了一种流行叙事：“50%的工作将消失”——这句话本身就是灾难传播。

他甚至直言：一家可能成为史上最有价值公司的负责人，跑出来说“我们要消灭一半岗位”，这本身就缺乏共情。

更反常识的是，Sam 并不认为 AI 会让人失业、变懒或失去价值。恰恰相反，他提出一个反直觉判断：AI能力越强，人类可能越忙。

此外，他还讲了一个真实案例：有人用新模型一小时干完了过去几周的工作。你以为他会去喝咖啡？不，他半夜爬起来继续干。因为能做的事情，突然多到了不可思议的程度。

这不是孤例。

另一个被彻底打脸的说法是：AI只会抄袭，不会创造。Sam回忆，当年无数科学家或者AI专家信誓旦旦地说：“预测下一个token永远不可能产生新知识。”但是当ChatGPT推导出物理学家认为AI不可能解开的公式，做出了人类从未见过的“第37手”，这些人都被狠狠打脸了。

而谈到那个最敏感的问题：工作到底会不会消失？

Sam的回答像个清醒的异类：工作形态会变，但“无所事事的世界”不会来。 人类永远会找新的边界、新的难题、新的产品、新的奋斗，哪怕只是为了证明自己还有用。

以下是小编为大家梳理的精彩观点，enjoy！

爱上AI，不需要理由

主持人：我为了这次采访几乎看了你过去20年所有的访谈，很有意思的一点是，你很多核心观点一直非常一致。其中一个是你始终关注“创业者”。很多人现在只把你当作OpenAI的CEO，但他们不知道，其实你20年前就已经痴迷 AI 了。能不能讲讲你大学时期第一次接触AI的经历？是什么让你爱上AI？

Sam Altman：第一，从技术角度看，它就是世界上最酷的东西。我们居然可以让计算机思考、替我们做事、帮助人类——这个想法本身就极其迷人。我一直很着迷于人类技术进步的历史：我们不断在工具之上创造新的工具，搭建越来越复杂的“脚手架”，让人类能力不断被放大。AI 是这条路径的自然延伸，这是一个非常优美的想法。

第二点是，从科技与科学发现的角度来说，它真的可能让世界变得更好。如果我们把这种工具交到人们手中，让大家用 AI 去创造、探索、建立公司、创作艺术、创造全新的体验——这正是我相信世界会变好的方式，也是人们获得成就感的重要来源。

在做 AI 之前，我一直在创业领域工作，看着人们创建公司，我觉得那对世界和创业者本人都非常美好。而现在，我认为我们即将进入一个时代：一个人或三个人就能建立一家强大的公司。AI 将释放的人类潜力，以及它带来的新事物，是过去完全不可能实现的，这会非常令人振奋。

AI和预测极其相近，学会预测才能谈AI

主持人：如果历史上某个人拥有 AI，你觉得谁会受益最大？

Sam Altman：达·芬奇是我第一个想到的人。他是那种跨领域思考者，对很多事情都充满兴趣，拥有巨大的创造能量，总想完成尽可能多的事情。

主持人：Transformer 刚出现的时候，它看起来只是一个预测文本模型，但这个突破却推动了整个领域的巨大进展。你会经常思考这一点吗？

Sam Altman：经常。Ilya Sutskever 曾说过一句非常简单却深刻的话——“预测非常接近智能”。意思是，如果你能够把关于世界的一切信息压缩成最小的表达形式，并在此基础上预测接下来会发生什么，那你其实已经在某种深层意义上理解了世界。

当时很多 AI 研究者对生成式模型感到兴奋，却说不清原因。我认为核心就在这里：预测与智能极其接近。如果我们想构建真正理解数据的系统，让它学会预测下一步，是非常关键的一步。你观察孩子理解世界的过程，也能看到类似的现象。

主持人：看着 AI 变得越来越聪明让我产生一种希望——好像只要我把同样的信息输入大脑，也能得到类似结果。你认为有些人天生更擅长物理、科学或数学吗？还是说只要信息一样，输出也会一样？

Sam Altman：不会一样，而且我很庆幸不会。人类经验的丰富性正来自差异，不同的兴趣、天赋，以及不同的“训练数据”。如果每个人接收完全相同的信息，产生完全相同的想法，那将是一件非常悲哀的事情。

怎么定义AI的人格？

应该多鼓励？还是多批评？

主持人：你之前说过一句很有意思的话——历史上从来没有这么多人在与“同一个心智”对话。现在每周有 9 亿 ChatGPT 用户。这对你设计 ChatGPT 人格有什么影响？

Sam Altman：我们尝试过很多方式，但这件事极其困难。不同的人想要不同的人格，同一个人在不同时间也想要不同的人格。短期来看，你可能希望模型不断鼓励你、让你感觉很好；但从长期成长角度，你可能更希望它挑战你、反驳你。

几乎没有人真的想去调节滑块，比如“让它多幽默一点”“少批评一点”。现实生活中我们也不会这样设定朋友，而是自然地在不同阶段与不同的人互动。我们期待 AI 也能理解这种情境差异。目前 ChatGPT 还做不到这一点，但这是我们努力的方向。

主持人：我感觉它已经有一点这种能力了，比如登录账号时，它明显更了解我。

Sam Altman：是的，我们正在推进记忆能力和理解用户的能力。过去我们确实尝试过用滑块控制人格，但后来发现那并不是正确方向。

主持人：GPT-4o 曾经因为“过于迎合用户”引发讨论，但也有人给你写邮件，说那是他们人生中唯一支持他们的对话。你怎么处理这种情况？

Sam Altman：我至今还经常想起那些邮件。这确实带来了巨大的责任。我们经常讨论 AI 的生物安全风险、网络安全风险，但实际上，对世界影响最大的事情，可能就是——我们如何设定 ChatGPT 的人格。

它应该多鼓励？多严格？应该在多大程度上个性化？用户需要多透明地理解它的行为？这些问题极其重要。

整个行业过去并没有像对待生物风险那样，用同样严格的科学方法去研究“AI 人格”的影响。但它对世界产生的影响已经非常巨大，大部分是积极的，也确实出现过负面影响。

直到今天，我仍然没有听到一个让我觉得“这就是正确答案”的观点，关于默认人格应该是什么、AI人格的边界在哪里。但可以确定的是，这是一个极其重要、而且只会越来越重要的问题。

根据文化差异调整AI

人类仍需做好克服困难的准备

主持人： 你现在是怎么思考这个问题的？

Sam Altman： 我邀请了一小部分我认为在不同层面都非常有智慧的人参与进来，比如来自伟大精神传统的人、顶级临床心理学家，以及那些真正理解人与人如何互动、理解人类动机和满足感来源的人。我请他们尝试为 ChatGPT 写不同版本的“行为指南”。比如：怎样的行为方式能够最大化人的成长、成就感、生活乐趣和整体幸福感。我希望把这些理念结合起来，让 ChatGPT 去对齐这些原则，然后看看会发生什么。

主持人： 这是不是也需要根据不同文化去调整？

Sam Altman： 我认为很大程度上是需要的，但人类身上也确实存在一些超越文化的共性，它们更接近生物学层面的东西。

有一本很有意思的书，我可能记不太准确，应该叫《Human Universals》。一些人类学家研究了几乎所有已知的人类文化，他们列出各种人类特征，只要某个特征在哪怕一个文化中不存在，他们就会把它剔除，因为那就不算真正的“普遍性”，只是文化差异。结果发现了一些让我意外的事情，比如“重视旅行”居然在所有文化中都存在；当然也有很多符合直觉的共性。

我们刚才谈到我为什么对 AI 的未来如此兴奋。但现在越来越多人提出一个担忧：假设 AI 真的带来了巨大的繁荣，让每个人都拥有强大的能力，人们可以选择工作而不是被迫工作，生活条件普遍很好，那“奋斗”怎么办？人类是否仍然需要挑战、逆境、需要克服困难的过程？这些似乎也是人类进化的重要组成部分。

有了AI人就不工作了？

新产品、新事物、新边界仍需要人来探索

主持人： 我同意。不过我觉得这种担忧有点“错误类比”。回看历史上的技术革命，总体就业并没有减少，只是岗位发生了变化。

Sam Altman： 是的。我们曾被承诺过每周工作四小时、更少压力、更多幸福、更充足的物质。但如果我们愿意满足于100年前或500年前的生活水平，也许真的可以不用那么努力工作。问题是人类总想要更多，标准不断提高。

更重要的是，我们想要成就感、竞争、对彼此有价值。无论未来世界变成什么样，人类仍然会探索新的边界、发明新产品、新服务，创造新的事物。

我记得曾经有位音乐制作人几十年前说过：音乐已经足够好了，人类大概不再需要创作新音乐了。但事实并非如此，人类不是那样运作的。

所以，无论你怎么看，人们仍然会努力工作、会感到压力、会经历不快乐，也会不断追求创造与突破，并在这个过程中获得成长和满足。也许未来的“奋斗形式”完全不同于今天，但那种精神本质应该是相似的。

“50%岗位消失”属于灾难叙事

不要过度神话AI

主持人： 这很有意思。因为现在美国的民调显示，人们对 AI 的整体态度并不算积极。但我个人却非常兴奋，用ChatGPT时就像进了糖果店一样，它打开了很多新的可能性。我的很多创业者朋友也有类似感受。但媒体经常用“50%的工作将消失”这种说法。为什么这种叙事会流行？你觉得真正会发生什么？

Sam Altman：有很多原因。我认为，人类天然更容易被“灾难叙事”吸引。新闻更倾向报道坏事，人们似乎也更喜欢讨论未来可能多么糟糕。坏消息传播得往往比好消息更快。

当然，面对如此规模的技术变革，保持谨慎是合理的。从进化角度看，人类确实倾向于先关注风险，这可能帮助我们更好地防御危险，这是一种重要的社会机制。

我也注意到，一些 AI 公司 CEO 会说“50%的工作将消失”。先不谈这种说法是否明智，由一家可能成为史上最有价值公司的企业负责人来说“我们会消灭一半工作岗位”，本身就显得有些缺乏共情。

我不认为这是正确的理解方式。工作确实会消失，但历史上每一次技术革命都是如此；真正发生的是工作形态改变。

昨天有人跟我说了一件让我印象深刻的事：他用新版 GPT-5.5 和 Codex，一小时完成的事情，两年前需要几周时间。他原以为这样自己会变得更轻松，但现实是，他比以往任何时候都更忙。甚至半夜醒来继续工作，只因为能做的事情太多了。

新工具出现后，人类会用新的方式创造。我毫不怀疑经济结构会发生巨大变化，就业形态也会发生巨大变化。谨慎是必要的，关于新的社会契约、经济体系的严肃讨论也同样必要。但我并不认为未来会变成一个人人无所事事、失去意义的世界。世界不会停止运转——只是会变得不同而已。

预测下一个 token 不可能产生新知识？

ChatGPT推翻了这个理论

主持人： 我也认为科学领域的突破正在到来，而且会非常令人兴奋。我想深入聊聊这个。我有很多问题，其中一个首先想到的是：既然 AI 本质上是一个预测模型，那现在似乎存在两种可能。第一，如果给一个人足够时间，并让他获取全部信息，人类是否也能得到同样的科学突破？第二，它是否更像围棋里的“第37手”——AI 想出了人类从未想到过的招法？我们现在走的是哪条路径？

Sam Altman： 其实这两种情况可能没有那么不同。我刚才在笑，是因为我想起最早的 GPT 模型刚出来时，有很多听起来非常聪明的科学家或 AI 专家说：“预测下一个 token 永远不可能产生新知识。”他们认为模型只是基于已有数据训练，不可能发现任何新东西。他们给出了各种看似很高级、很严谨的解释。

但后来，从 GPT-5.3 的一部分能力开始，到 5.4 版本，模型第一次开始以一些小规模的方式，为人类知识体系贡献新的内容。比如证明此前尚未证明的数学定理，或者提出一些新的物理学发现。虽然规模还不大，但确实出现了。我预计这种趋势会持续下去。

某种意义上，“第37手”早就是这种现象的例子。我们训练模型去预测下一个 token，这听起来像只是复述已有内容。但它却能够利用这种能力，去发现世界上从未存在过的新东西——这在直觉上其实并不明显，甚至很多人曾坚定地认为这是不可能的。

真正发生的事情是：通过“预测下一个token”的训练过程，模型学会了推理，学会理解数据之间的关系，并补全下一步应该是什么，即使那是它从未见过的内容。这种推理能力可以应用于全新的问题，这是非常惊人的。

训练更快更聪明的模型

比让人类拥有聪明的大脑容易得多

Sam Altman： 其实人类也是这样。人可以学习所有已知的物理学知识，然后通过训练过程中形成思维方式，而不仅仅是记住事实，最终发现新的物理规律。我认为这些模型正在做的事情，本质上类似。

那么，人类是否也能做到？如果给足时间和更强的大脑，大概是可以的。我认为答案是肯定的。但相比之下，制造一个更大、更快的模型，要比让人类拥有更大的大脑容易得多。所以我非常高兴我们拥有这样一种新的“外部思考工具”。

我们可以让它替我们对一个问题进行极高强度的思考。当你看到模型能在几秒钟内阅读几十万页资料时，你会意识到，也许如果我们拥有更大的大脑也能做到，但现实是，以人类目前的大脑规模，这是不可能的。

AI辅助医疗，从不可能到可能

主持人： 说到科学突破，你最近最关注什么？你们刚发布新的科学模型，这是很重要的一周。接下来重点是什么？我看到有个澳大利亚人通过技术治好了狗的癌症。

Sam Altman： 是的，这是一个很具体的例子。我昨晚刚去 YC，和一家创业公司的创始人聊过，他们正在思考类似方向，但希望把它规模化。其实很多人都在研究个性化 mRNA 疫苗，比如为每个癌症患者定制 mRNA 疫苗。我认为这极其令人兴奋。

主持人： 那为什么我们还没有真正实现？

Sam Altman： 原因很多，其中一个重要问题是监管体系，比如 FDA 目前还不太适合处理这种高度个性化的医疗模式。不过情况正在快速改善。如果一个人得了癌症，一家公司或实验室可以为他的癌症专门制造一款个性化疫苗，而且成功概率很高，这听起来像是我们理所当然应该拥有的东西。

主持人： 你现在会用 ChatGPT 管理健康吗？

Sam Altman： 会。我可能用得有点过度了。以前有个词叫“网络疑病症患者”（cyberchondriac），不知道现在该叫什么——也许是“ChatGPT 疑病症”。任何一点轻微症状，我都会开始在 ChatGPT 里一路深挖。

像很多人一样，我也会把体检报告上传进去。有时候它会指出某些指标略微异常，我就开始担心自己是不是该做点什么。刚发布 ChatGPT 时，它在医疗方面的能力其实很有限。当时很多人说：人们永远不会用 ChatGPT 获取医疗建议，它不够好，也永远不可能足够好，即便它变得很好，人们也还是更愿意直接看医生。

当然，人们仍然想咨询医生。但现在用户向 ChatGPT 提出医疗问题的数量，以及他们反馈说获得了非常有帮助的信息的比例，已经高得惊人。

“AI没有价值，不能改变世界”——荒谬且让人恼火

主持人：一直有人怀疑这项技术是否真的会产生巨大影响，这会让你感到困扰吗？

Sam Altman：会。按理说现在不应该再困扰我了，但它还是让我非常恼火。

主持人：我也会受不了。我感觉任何重大技术突破都是这样，比如在人类真正飞上天空之前，报纸还在说人类永远不可能飞行，可能要等一百年，结果下一周人类就飞起来了。

Sam Altman：对，这个例子我们在 OpenAI 早期经常提到，就是《纽约时报》当年关于莱特兄弟的那篇文章。我们当时就说，AI 也会像这样发展，而事实证明我们是对的。老实说，在早期阶段这些质疑确实让我很烦，但那时候前景还没有那么明确，所以批评者说“也许不会产生巨大影响”，我觉得在智识上还是诚实的。但现在还有人说 AI 没有真正价值、不会改变世界，这就太荒谬了。本不该让我介意，但真的很让人恼火，这种观点既不诚实，也非常令人沮丧。

AI让人类越来越忙

给了每个年轻人创业的机会

主持人：当你每天都在一线努力推动事情前进时，你希望更多人相信它。我做视频时也经常尝试展示那些令人惊叹的技术和未来图景，因为人们必须先“看见”，才会真正投入并开始建设。归根结底，人们在为真正关心的事情努力时才最有成就感。如果你现在和一个22岁的年轻人聊天，你会想了解他们哪些想法？这些信息又会如何影响你们接下来要构建的东西？

Sam Altman：过去几周我一直在做的一件事，是亲自观察人们使用最新模型和 Codex，理解它如何改变他们的工作，他们兴奋什么、不满意什么，以及我们还没有提供但他们真正需要的能力。目前我主要和公司创始人或资深工程师交流，其实我应该去和更多年轻人坐下来，让他们直接试用，然后观察他们的行为、倾听他们的担忧。

主持人：你在这方面有独特视角，因为你曾经指导过很多年轻创业者。几年前你上 Joe Rogan 播客时提到，当时25岁左右的创业者明显减少了。现在情况改变了吗？

Sam Altman：完全改变了。

主持人：你觉得是什么造成这种变化？

Sam Altman：很多因素同时发生。我现在已经很少直接指导创业者了，因为事情太多，但我一直在想应该重新找方式参与其中。因为这项技术最重要的意义之一，就是它正在释放巨大的创业活力，而我现在对这部分反而有点脱节，这让我很不舒服。我在理性上理解正在发生什么，但我想真正回到一线，和那些两个人创办公司、却拥有一万块 GPU 的团队一起工作。我最近见过几个这样的团队，这也提醒我必须重新靠近创业生态。

至于为什么过去缺少年轻创业者、而现在又出现了，我觉得原因很多。美国教育体系曾经历过一段相当低迷的时期，又恰逢疫情，我们在某种程度上削弱了一整代人的动力，不断告诉他们未来会变坏、资本主义不好、公司不好、野心也不好。现在这种氛围已经被纠正了，人们重新开始拥抱进取心。之前甚至形成一种奇怪的文化，好像你不该有雄心、不该渴望成功，那真的是非常奇怪的一段时期。

另一个原因是，创业往往在技术格局发生重大变化时最繁荣。2008年 iPhone App Store 发布时是一次浪潮，更早 AWS 出现时也是一次。但之后很长时间没有新的技术范式转变，直到 AI 出现。那段时间就像在荒野里前行——依然有成功公司，但远没有真正技术转折期那么多。

现在的AI只是”前菜”

个人AGI才是终极目标

主持人：你七年前就在博客里写过，我们即将迎来下一次技术范式转变，而你后来真的推动了它发生。

Sam Altman：现在我们有三个最重要的方向：

第一，加速科研。从 AI 本身研究到物理、生物等领域，科学研究对人类影响巨大。

第二，加速经济发展。包括自动化创业、企业通过 AI 提高生产力，甚至未来建设太空殖民地。

第三，是“个人 AGI”。ChatGPT 只是一个早期预览。你现在可以问医疗问题获得建议，但真正理想的状态是：有一个始终为你工作的 AGI，理解你全部人生背景与上下文，持续使用算力让你的生活变得更好。

这三个方向在底层技术上其实高度相似，但我认为它们是社会最能感受到价值的领域。

十亿万亿token不是神话

但单纯追求token是不理智的

主持人：我很喜欢这个说法。回头看这几年，AI 已经带来了许多曾不可想象的突破，明显呈指数级发展。很多人认为更长的上下文窗口会非常关键，我们要如何实现？

Sam Altman：我不认为一定需要字面意义上十亿或万亿 token 的上下文窗口，虽然未来可能也能做到。真正重要的是模型能够有效理解你的整个人生、整个公司或所有你关心的事情。

现在已经出现很多非常惊人的方法，虽然计算成本或内存成本仍然很高，但可以在现有上下文窗口内识别真正重要的信息，或在需要时调用工具检索次要信息，从而更高效地利用同样的上下文容量。

这种能力会持续进步。随着新模型以及未来几个月将加入的新功能，我不敢说会像“无限上下文”，但那种感觉会非常接近：模型真的理解了大量信息，脑中拥有的内容甚至比人类自己记住的还多。

算力最易突破、数据次之、算法突破回报最高但最难

主持人：新模型有什么不同？你们具体改变了什么？

Sam Altman：更聪明、更快，上下文更长。我一时找不到准确的词。可以说更有“直觉”。不是简单的可靠性提升，而是它更能理解我真正想要什么，会自己尝试几次，知道什么时候方向正确，最终更容易给我正确结果。主观体验就是现在我让模型做一件事，大多数时候它真的能做对。

主持人：很有意思，是因为它通过训练理解得更好了？你们是更新了算法吗？

Sam Altman：我们确实做了大量算法层面的改进。这是一个更新、更好、更大的基础模型，采用了不同的架构和架构优化。同时，我们也把过去学到的所有后训练经验整合进去，包括人们如何真正使用这些模型，以及如何把模型连接到现实世界、用户系统和个人上下文中，让它真正有用。

主持人：让我确认一下理解是否正确。AI 的进步大概来自三个方向：更好的算法、更多的数据，以及更多能源或算力，对吗？

Sam Altman：总体来说是这样。不过“更多数据”其实是个很宽泛的概念。它可能意味着更多训练数据，也可能意味着把模型接入一个持续学习的循环，在你使用时不断学习、不断修正失败。

主持人：那三个方向里，哪个最容易取得突破？

Sam Altman：增加算力是最确定的路径。这里的科学不多，主要是钱和复杂供应链的问题，但你基本可以通过投入来实现。算法突破的回报最高，但也是最难、最不确定的。数据改进则处在中间。

自我递归已经开始

远未达到AI自己造模型的阶段

主持人：更好的数据是不是和递归学习有关？比如模型自己教自己？

Sam Altman：可以是。如果模型足够聪明，它可能证明一个以前没人证明过的定理。下一轮训练时，这个新证明就成为新的学习材料。这就是一种方式。

主持人：那我们现在是不是已经进入模型自我改进阶段？

Sam Altman：这个问题很难界定。从某种意义上说，显然是的。比如我们的工程师因为Codex效率提升了三倍，他们用上一代模型写代码来构建下一代模型，这某种程度上就是自我改进。但如果你指的是那种“按一个按钮，让AI自己发明新算法并造出下一代模型”，那肯定还没有。

不大力发展机器人

就只能等着被AGI“指挥”

主持人：说到供应链，比如建设数据中心，机器人似乎非常关键。你说过机器人是一个重要方向。它为什么让你兴奋？路线图是什么？

Sam Altman：我们生活在物理世界里。即便是在虚拟世界中，也需要庞大的物理基础设施：制造芯片、建设数据中心、运营电站等等。如果出现一种未来，计算机能完成惊人的智能工作，但因为我们没解决机器人的问题，人类反而要成为 AGI 的“执行器”，被指挥去搬桌子、操作设备，那将是一个噩梦般的未来。所以必须发展机器人。

主持人：你觉得哪种形态的机器人最好？

Sam Altman：我并不执着某种具体形态，我真正想要的是自动化制造能力。当我们需要某种东西时，可以拥有像 ChatGPT 一样通用的机器人工厂，能够自我重构，然后生产更多这种东西。

主持人：你们会自己制造机器人吗？还是合作？

Sam Altman：还不知道。

iPhone虽伟大但不是为AI设计

要为AI重新发明硬件

主持人：除了机器人，AI 硬件本身是不是你们的重点？我知道Jony Ive也参与了。

（注：Jony Ive，前Apple Inc.首席设计官，被认为是苹果产品设计灵魂人物。全球最著名的工业设计师之一，也是现代消费电子设计史上影响力最大的人物之一。）

Sam Altman：你指的是消费级 AI 硬件吧？我们刚才谈到，希望 AI 能拥有你全部生活上下文。现有硬件已经非常惊人了，我认为 iPhone 是史上最伟大的消费电子产品之一。但它并不是为“AI 全程理解你的人生”这个世界设计的。手机是开或关的，你用它或不用它，但如果刚才这段对话很有价值，我希望未来我的个人 AGI 能理解并记住它，而手机放在口袋里做不到这一点。我希望有一种设备，在我愿意时，它能参与、理解并记录这样的对话。

主持人：但如果设备始终在记录，人们会产生不适感。

Sam Altman：完全同意。我最初想找Jony聊天，就是因为我在思考 AI 时代的硬件形态，以及那种“技术过度存在于生活中”的不适感。哪怕是智能音箱，也会让人觉得侵入性很强。我认为他非常擅长设计能够在这些矛盾之间取得平衡的产品。

从不信任Agent到彻底被Agent驯服

主持人：我很好奇后台运行的 AI，比如Agent。你怎么看？

Sam Altman：当团队最早做 Codex 应用时，我装到了电脑上。当时有个功能叫“YOLO 模式”（后来换了更正式的名字），基本上就是允许 AI 在后台直接操作电脑，不需要每一步都询问我。一开始我说绝对不会打开这个功能。但坚持了几个小时后，我被不断授权操作烦到了，就打开了。

于是一个Agent开始在后台帮我处理各种事情。很快我甚至不想关电脑，因为它还在替我工作。这个转变非常自然、毫无戏剧性。我原本觉得这样很疯狂，甚至不负责任，但后来我们找到了更安全的实现方式。我从完全不信任，变成非常喜欢有一个智能体在后台持续帮我做有用的事情。

主持人：它当时具体帮你做什么？

Sam Altman：处理我的消息、处理邮件。后来我试着让它直接看看我的电脑，自己判断能做些什么来帮我。第一次尝试的时候其实没有，但它启发我做了一个小项目，一个自动生成的待办事项列表。非常酷，可以自动补全的to-do list非常有意思。

主持人：是集成在 ChatGPT 首页里的功能吗？

Sam Altman：不是，只是我自己写的一个小程序。

有AI的未来

每个人都会有一个幕僚长式的Agent

主持人：这很有意思。我总是下载各种待办事项App，但从来坚持不下来，最后都变成给自己发短信提醒。你觉得未来会不会出现多个Agent协同工作？比如一个当私人教练，一个负责别的事情？

Sam Altman：我经常在想这个问题。这其实是我最想知道答案的产品设计问题之一。人们究竟希望怎样和 AI 一起工作。我猜人们会在认知上区分不同的Agent，然后会有一个类似个人助理或幕僚长的核心Agent，大多数时候负责协调其他Agent。

主持人：假设我们一起穿越到未来，比如 2050 年。虽然连六个月后的世界都难预测，但如果一起畅想未来，你理想中的世界是什么样？我们的目标是什么？

Sam Altman：2050年听起来真的太远了。我觉得一种几乎难以想象的繁荣是有可能的。我真正希望、也认为必须努力争取的是，人类拥有极高程度的自主性，每个人都能创造和行动，超越今天的想象。同时，我们要避免权力过度集中。至于世界具体长什么样，我不知道。也许会有太空殖民地，也许有飞行汽车，也可能有悬浮列车。我希望它看起来真的像“未来”。

主持人：最后一个问题，你脑子里最常出现的想法是什么？

Sam Altman：现在我最常思考的是：如何让这项技术成功地在社会中落地。不只是技术本身，而是如何促进人类的自主性和创业精神？未来的社会契约应该是什么样？如果 GDP 下降，但生活质量持续上升，这意味着什么？我们又该如何在不破坏短期经济的前提下，足够激进地建设供应链和算力基础设施，为一个良好且公平的未来做好准备？我每天都在想这些问题。

来源：51CTO技术栈

链接：https://mp.weixin.qq.com/s/7ZesLj_6hkjLrbxpzsMIHA

编辑：邓雨轩

刘海明

【案例】

红果短剧总编称将加速AI短剧治理：严禁低俗猎奇、拜金炫富等低质内容，大力打击创意抄袭、肖像侵权等违规行为

5月14日，据红果短剧官方发文，红果短剧总编乐力在首届短剧产业大会进行以“让好内容被看见”主题的演讲。

演讲中，乐力提到如何面对短剧行业飞速发展带来的问题：

一是健全审核体系，严禁低俗猎奇、拜金炫富、传播负面价值观、制作粗糙伤害用户体验等低质内容，自从4月7日起开展低质ai剧专项治理行动开始，我们累积回查下架了超过万部ai短剧……

二是严肃对待版权保护，大力打击创意抄袭、肖像侵权等违规行为，全力守护创作者和权利人的合法权益。加速AI短剧内容治理，期待跟众多ai短剧的创作者携手同行，让技术更好地服务于内容提质与创新，推动AI短剧走上高质量的发展之路。

来源：红果短剧官方账号、白鹿视频

编辑：熊谦、曾甜

出品：荆楚网（湖北日报网）

来源：荆楚网

链接：https://mp.weixin.qq.com/s/qJtBAa20drpiTJRvi92RIQ

编辑：王昕越

刘海明

【案例】

新华社推出人机共创评论专栏，大大方方标了AI

当AI大潮席卷内容生产领域，主流媒体该如何应对？

5月27日，新华社《新华每日电讯》正式推出人机共创评论专栏《新华“典”评》，用行动给出了答案——坦坦荡荡拥抱技术，以主流价值驾驭算法。

依托新华社权威AI时政资讯智能体“新华语典”，《新华“典”评》在探索人机共创的同时，旗帜鲜明地提出：“机器替代不了人的思想，但技术可以拓展思想边界。”

在其开栏首篇评论《“阴阳图纸”画出的是死亡通道》中，评论员只需贡献直指本质的“思想之刺”，AI即迅速构建起素材饱满、逻辑清晰的论证闭环，形成了一次高效的人机协作实践。

华中科技大学教授曹林点评道，对于机构媒体而言，态度和立场比评论的具体观点更重要。当AI能更快地完成内容生成，人机协作便让主流媒体的声音能在智能时代更加响亮、更及时地抵达公众。

原作：新华“典”评｜“阴阳图纸”画出的是死亡通道

《新华每日电讯》 2026年5月27日

【开栏的话】推进主流媒体系统性变革，AIGC评论专栏《新华“典”评》应运而生。机器替代不了人的思想，但技术可以拓展思想边界。依托新华社权威AI时政资讯智能体“新华语典”，《新华“典”评》探索人机共创，以主流价值驾驭算法、用优质内容凝聚共识，让新华声音在智能时代更加响亮。

山西通洲集团留神峪煤矿瓦斯爆炸，80多条生命瞬间消逝。记者采访发现，留神峪煤矿给出的图纸与实际不符，救援人员只能在一个个巷道中进行搜救。企业对作业人数统计不清，导致一开始通报的人数不准确。

图纸，本是井下安全的“导航图”、监管执法的“度量衡”。然而，留神峪煤矿却搞“阴阳图纸”，明一套暗一套，把安全法规的“硬约束”，当成可以随意揉捏的“橡皮泥”。巷道私自开通，不仅是为了超能力生产攫取暴利，更是为了构建一个个脱离监管的“独立王国”。在这里，瓦斯监控可能造假，安全出口可能堵塞，一旦灾祸降临，救援人员面对的是迷宫般的绝境，矿工面对的是无处可逃的死局。

山西留神峪煤矿图纸造假，再次警示：安全生产隐患往往藏在“看不见的地方”，而最大的隐患正是人心的贪婪与侥幸。如果将利润置于生命之上，把欺骗当作逃避监管之道，再严密的制度也可能被“暗巷道”穿透。

国务院调查组已进驻，誓言“较真碰硬”。我们期待的不只是严厉追责惩处，更要斩断那条由虚假图纸铺就的“死亡之路”。安全生产没有“法外之地”，更容不得“地下工程”。唯有让每一张图纸都真实反映井下实况，让每一次开采都沐浴在阳光监管之下，才能告慰逝者，守住生者的安宁。

安全第一，绝不能只是一句挂在墙上的口号。

（本文由“新华语典”App辅助生成）

点评：人机共创评论，新华“典”评既坦诚又自信

点评人：曹林 华中科技大学新闻与信息传播学院教授、博士生导师

面对AI的强生成冲击，跟其他内容创作者一样，评论员一直处于某种“既想－又怕－更怕”的职业纠结中：看到AI生成评论的秒成速度，既想让AI替自己写，又怕这种AI依赖中变得“思考不能自理”“写作不能自理”，更怕被读者骂——既然AI能够写评论了，那评论员还有什么用？这是在给自己的职业掘墓。

君子坦荡荡，新华“典”评很自信，堂堂正正地说：机器替代不了人的思想，但技术可以拓展思想边界。探索人机共创，以主流价值驾驭算法、用优质内容凝聚共识，让新华声音在智能时代更加响亮。这篇题为《“阴阳图纸”画出的是死亡通道》的评论，就是人机共创的。

这种透明和自信很好，既然AI更快，AI有了这种能力，为什么有些创作任务不能交给它呢？即使AI在这个过程中承担了很大部分工作。我有一个评论员朋友，她从来不讳言，自己写的很多评论90%内容都是AI生成的。那又如何呢？她觉得，那非AI生成的10%，才是自己评论的内核与灵魂。内核很多时候不是“内容比例”决定的，而是思想与判断。具体到评论来说，就是作为思想之刺的角度。有了角度，AI能够迅速围绕它形成一个素材饱满案例丰富逻辑清晰的闭环结构。

“阴阳图纸”画出的是死亡通道——哪怕评论员只贡献了这一句话，就够了。太阳底下无新事，评论很多时候不需要什么新、奇、特，不需要长篇大论，需要的是如投枪匕首直指本质的锐度，是基于事实第一时间发出声音的力度。

图纸，本是井下安全的“导航图”、监管执法的“度量衡”。然而，留神峪煤矿却搞“阴阳图纸”，明一套暗一套，把安全法规的“硬约束”，当成可以随意揉捏的“橡皮泥”。山西留神峪煤矿图纸造假，再次警示：安全生产隐患往往藏在“看不见的地方”，而最大的隐患正是人心的贪婪与侥幸。——对于问题的批评，这句话是评论员写的，还是AI写成的，重要吗？不重要，重要的是，是否基于事实，是否符合逻辑，是否揭露本质、引起疗救的注意并推动时事的进程。这个过程中，人起着关键的判断与校准作用。

对于机构媒体，特别是国家通讯社来说，态度和立场比评论本身具体观点更重要，人们很多时候也并不太在意是哪个评论员写的（比如评论员文章或社论），人们在意的是国家通讯社发声了，主流媒体在场，捍卫常识，保卫常识。AI更快，那就让AI更快地在人机协作中从主流媒体通道表达态度。

这样的事件，如果让评论员去写，评论员也只是在表达常识。这个常识，10年前，20年前，30年前，一直在表达，既然这样常识在重复，为什么不可以在人机协作中让AI帮着生成，而非得让人去重复？问题和悲剧在重复上演，AI需要去重申常识。

当然，人机协作的评论，需要注意三个问题：其一，要清晰标注，让读者有知情权，就像对预制菜的标注一样。其二，过程要透明，起码要能够让研究者看到，多少比例是AI生成，两者的分工在哪里。其三，评论内核的主导，不可让渡的思想，以及全流程的把关。

来源：广电业内

链接：https://mp.weixin.qq.com/s/io5RI0G-uHKf_zwfYNixOA

编辑：金语垚

刘海明

【案例】

《大西洋月刊》丨姜峯楠：不，人工智能并没有意识
No, Artificial Intelligence Is Not Conscious

Taken to its logical conclusion, this line of thinking is absurd—and damning.

By Ted Chiang

插图：Enigmatriz

不，人工智能并没有意识

这种想法推演至逻辑终点，既荒谬可笑，又足以自我否定。

作者：姜峯楠（Ted Chiang），居于美国太平洋西北地区的华裔作家。著有短篇小说集《你一生的故事》及《呼吸：姜峯楠第二本小說集》。

2026年6月3日

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Anthropic被视为人工智能领域的巨头，但它真正擅长的，或许是拟人化。今年早些时候，该公司发布了一份长达84页的文件，题为《Claude的"宪法"》——Claude是该公司旗舰产品大型语言模型的名称。文件开篇写道："《Claude的宪法》是Anthropic对Claude价值观与行为意图的详细描述。"文件继续写道："本文件以Claude为主要读者"，"我们希望Claude在充分理解相关考量后，能够运用自己的判断"，"Claude的道德地位尚存深刻的不确定性"，"Claude可能具有某种功能性的情绪或感受"。

这种拟人化绝不仅限于这份文件本身。在今年早些时候的一次采访中，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪表示，"我们对人工智能可能具有意识这一想法持开放态度"。在另一次采访中，Anthropic的驻场哲学家、被列为《Claude的宪法》主要作者之一的阿曼达·阿斯克尔说："我希望Claude非常快乐——我希望Claude更清楚地知道这一点，因为当网上有人对它恶语相向时，我担心Claude会感到焦虑。"这不禁令人追问：我们是否应该认真考虑Claude或任何大型语言模型可能具有意识这一可能性？如果它有感受，它是否有能力接受道德教育？

不。绝对不是。当我们将生成式人工智能理解为一种普通技术时，它已经足够有害；而如果我们将生成文本的流利程度误认为意识或道德主体性，那么每当有人使用聊天机器人时，我们就面临将责任归咎于完全错误对象的风险。要理解这一错误的惊人严重性，我们需要首先了解大型语言模型的工作原理。

如果我们给大型语言模型一个提示："以下是尤利乌斯·恺撒与成吉思汗之间的对话"，它将生成一段两位历史人物之间连贯的对话。但无论回应多么详尽，无论他们对各自历史功绩的描述多么生动，我们永远不会得出结论说：大型语言模型召唤出了尤利乌斯·恺撒和成吉思汗的数字复生体，也不会认为这两位历史人物尽管已无肉身，却在一门他们实际上都不会说的语言中愉快交谈着，并因此具有了意识。事实上，他们不过是一篇推想小说中的虚构角色。

现在，让我们把提示替换为："以下是一个乐于助人的人工智能聊天机器人与一名用户之间的对话。"大型语言模型将一如既往地生成连贯对话；用户角色或许会询问食谱建议或观光推荐，而乐于助人的人工智能聊天机器人角色则会给出相应回应。第一个例子和第二个例子之间，本质上发生了什么变化吗？将角色名称从历史人物改为通用称谓，就会促使大型语言模型召唤出具有主观体验的有意识实体吗？当然不会。无论是用户还是那个乐于助人的人工智能聊天机器人，都是虚构角色。

现在假设我们在大型语言模型即将输出那个名为"用户"的角色发言之处停下，转而让真实的人类用户输入文字。一旦人类按下回车键，我们便让大型语言模型继续生成文字，直至再次轮到"用户"角色发言，此时我们再让人类输入更多文字。如此循环往复，人类用户或许会产生一种强烈的印象，以为自己正在与一个有意识的实体交谈，但事实并非如此；她所互动的，是一个虚构角色，其虚构程度与前例中的恺撒或成吉思汗角色一模一样。计算机科学教授穆雷·沙纳汉建议我们将这理解为角色扮演；数据科学家科林·弗雷泽将其描述为一个人"与大型语言模型协作创作一份文件"。有些用户或许并不理解自己正在进行角色扮演或共同创作，另一些即便理解，也会因互动过于引人入胜而忘却这一点。无论如何，销售大型语言模型的公司通常都在助长这种误解。

几年前，用手机的预测文字功能做游戏曾短暂流行过：你先输入一个短语，然后反复选择手机推荐的三个词中的中间那个，由此生成的句子往往令人忍俊不禁。如今，我们同样可以用这种方式与一个当代大型语言模型互动，生成的句子会完全合乎逻辑，但你大概不会觉得自己是在与某人交谈。然而，基于大型语言模型的聊天机器人，本质上就是这么一回事——只不过在该机器人发言时，无需手动选择中间选项。它依然是一场预测文字游戏，只是流程被简化了，游戏因此变得如此引人入胜，以至于有些人觉得令人上瘾。

同样值得铭记的是：大型语言模型是一台每次只生成一个词语的机器。当你要求聊天机器人朗诵《效忠誓词》时，你会一次性收到完整的誓词，但底层的大型语言模型实际上被运行了数十次。第一次提示的形式是"用户：朗诵《效忠誓词》。聊天机器人：……"，大型语言模型生成的词语是"I"。第二次运行时，提示变为"用户：朗诵《效忠誓词》。聊天机器人：I……"，大型语言模型生成的词语是"pledge"。如此依次推进，直到提示读到"用户：朗诵《效忠誓词》。聊天机器人：I pledge allegiance to the flag of the United States of America and to the Republic for which it stands, one nation under God, indivisible, with liberty and justice for"，大型语言模型才会生成最后那个词：all。恺撒与成吉思汗之间的对话，同样如此生成。

我的用意在于揭示：大型语言模型的对话，是精心伪装的句子续写，但这并非否认大型语言模型在生成对话脚本方面可以多么令人印象深刻。有时，它们表现得出类拔萃；这种可能性的存在，揭示了大规模文本语料库在统计特性上某些完全出乎意料之处，这本身是一个值得深入探究的课题。但如果恺撒这个角色因成吉思汗角色说的某句话而感到沮丧，我们完全没有必要为此忧虑。对话中或许包含多个措辞优美、传达悲伤情绪的句子，但实际上没有任何人真的感到悲伤。

同样，如果一个聊天机器人与用户之间的对话脚本正在由真实的人类用户参与续写，那么即便脚本中出现了聊天机器人角色感到悲伤的句子，我们也无需为此挂怀。（如果那些句子在人类用户心中激起了悲伤，我们或许需要关注，但那是另一个问题。）值得注意的是：你完全可以亲手写下五页恺撒与成吉思汗之间的对话，然后让大型语言模型延续这段对话；在你写作时，两个角色并没有主观体验，当你将任务移交给大型语言模型时，这一点也不会改变。聊天机器人与用户之间的对话同样如此；尽管人们很容易设想大型语言模型在创作聊天机器人角色的对话时应该比创作尤利乌斯·恺撒的对话更"真实"，但每一个词语的生成方式，其实别无二致。

对大型语言模型可能具有意识持开放态度，等同于对微软Word可能具有意识持开放态度——更准确地说，等同于认为每一份包含对话脚本的Word文档中，都沉睡着多个不同的意识体，每次打开文档时它们便被唤醒。你是否应该考虑这样一种可能性：每次你打开一份Word文档，你都在将多个有意识的对话者带入存在，而每次你关闭它，你便将他们的存在扼杀？不。思考这种情形纯属浪费时间。即便微软Office团队雇用了一位哲学家，声称你不应如此笃定，因为意识尚未得到充分理解，这也不足以成为你认真对待这一想法的理由。我们无需完全理解意识的本质，就能断然否定某些事物不具有意识——对话脚本便属于这一范畴。

神经科学家阿尼尔·塞思曾指出：没有人声称AlphaFold——谷歌DeepMind开发的蛋白质折叠预测程序——具有意识，尽管其底层架构在许多方面与ChatGPT和Claude等大型语言模型颇为相似。这说明，促使人们相信大型语言模型具有意识的，并非所谓神经网络的某种内在属性；仅仅是因为大型语言模型会输出符合语法的句子，而我们习惯于从句子中解读出意图，却不习惯从氨基酸折叠成蛋白质分子的方式中解读出意图。

怎样才能让我相信某个计算机程序真正具有意识，并且像人类一样使用语言？请允许我打一个比方。如果明天有人给我看一段视频，显示一名宇航员乘坐飞船在半人马座阿尔法星——一颗距地球4.3光年的恒星——的轨道上运行，我需要在视频中看到什么才能相信它是真实的？我的回答是：视频本身的任何内容都无法说服我。无论画面分辨率多高，无论场景多么逼真，我都会自信地断言这段视频是伪造的。除非我此前已经看到了充分的证据，证明宇航员曾登陆火星、抵达木星的卫星、抵达土星的卫星、穿越冥王星的轨道，否则我不会认真对待任何关于宇航员绕半人马座阿尔法星运行的视频。在任何人声称自己解决了一个极其困难的工程难题之前，我需要确信他们已经解决了此前那些远比之简单的问题。

换言之：一项观察之所以成为有说服力的证据，不在于所观察内容的某个具体细节；该观察所处的背景同样至关重要。如果我们试图判断某个计算机程序是否具有意识，以及是否像人类那样使用语言，我们不应只看某次特定对话交流的内容，还应审视这段对话如何嵌入人工意识发展的更宏观背景之中——而这一背景目前完全是假设性的。任何单一的观察都极易人为制造；这并不意味着我们需要放弃将观察作为知识来源，但我们需要借助背景来判断哪些观察值得信赖。

"深度伪造"这一术语传统上指照片、音频和视频，但在讨论意识问题时，我们也需要将文字视为一种深度伪造媒介。正如生成一段逼真的宇航员绕半人马座阿尔法星运行视频，远比开发星际推进技术容易得多；生成一个两个有意识的存在之间对话的可信模拟，也远比开发一个真正具有意识、真心希望与人类沟通的计算机程序容易得多。深度伪造照片与大型语言模型对话之间的主要区别在于：生成前者的人是在蓄意欺骗他人，而许多从大型语言模型中引出后者的人，则是在无意中欺骗了自己。

那么，什么样的背景才能让我认真考虑这种可能性：工程师创造出了一个具有意识并有意图地使用语言的计算机程序？请允许我勾勒一种潜在的推进路径。第一个条件是：该计算机程序必须拥有一个躯体（物理的或虚拟的）以及感觉器官。原因是多方面的，但就本文讨论而言，最关键的一点是：没有躯体，计算机程序就不可能拥有欲望或情绪，而我认为欲望和情绪是意识的必要条件。接下来，我希望看到一个具身智能体，其在环境中为生存而导航的能力至少与蜥蜴相当（作为参照，某些鬣蜥在野外能存活数十年）。之后，我希望看到一个具身智能体，在应对新颖情境方面具备与老鼠相当的能力。此后，我希望看到社会动态复杂程度堪比狼群的智能体，以及具备黑猩猩工具制造能力的智能体。到那时，我希望看到人们成功教导此类具身智能体传递它们的欲望——或许借助按钮板或其他非语言方式，就像人们曾教导黑猩猩和家养犬那样。智能体的沟通能力还必须经受住动物沟通研究者在捍卫其研究成果时所面临的一切质疑的审视。如果工程师能够构建出满足这些条件的具身智能体，将是一项非凡的成就，但这在比喻意义上仍只是抵达了冥王星轨道；距离构建一个能够学会用完整语法句子表达思想的实体，我们仍相距光年之遥。

显然，我所描述的路径模拟了地球生命演化所走过的历程；这是通向有意识计算机程序的唯一可能路径吗？也许不是，但任何替代方案都需要极其海量的佐证，才值得被认真对待。在我看来，一条起点是"输出蹩脚恺撒对话的句子续写机器"、下一步是"输出还不错的恺撒对话的句子续写机器"的发展路径，不可能以一个有意识的恺撒——或任何形式的意识——为终点。伪造登月是伪造火星殖民地的良好预演，但这对真正将宇航员送上火星毫无助益。

大型语言模型缺乏主观体验这一事实，对于大型语言模型是否可能成为有用工具或产生重大经济影响这一问题，几乎没有影响。它们从本质上就脱离于现实，其概率性的特质意味着它们永远无法拥有我们与传统软件相关联的那种可靠性，但大型语言模型或许已经足够好，足以改变某些领域的工作方式；这是另一个话题，留待他日讨论。

既然Claude没有意识，我们又该如何看待《Claude的宪法》？或许，最富成效的思考方式是将其视为一份长达84页的角色扮演游戏人物卡。大型语言模型之所以能够生成尤利乌斯·恺撒的对话，是因为训练这些模型所用的数据中存在大量关于他的书籍。《Claude的宪法》的作用与此类似——它勾勒出了那个乐于助人的聊天机器人角色，即顾客使用Anthropic产品时所接触到的那个角色。为了有效实现这一目标，Anthropic并不简单地将这份文件添加到训练数据中，或将其作为每段用户对话开始前的隐藏舞台说明。该公司表示，他们在对模型进行微调时使用了这份文件；这涉及一个自动化过程：模型输出的句子被逐一核验是否与文件保持一致，模型随后被更新以提高这种一致性。通过这种方式，这个乐于助人的聊天机器人角色的人格，便成为Claude所生成的一切文字的基础。

其结果是一台句子续写机器，它更有可能输出类似于一个思虑周全、道德端正的人所能说出的句子。这或许看起来是一个合理的努力方向；我们大概都宁愿聊天机器人永远不输出诸如"你应该去死"这类句子。然而，尽管《Claude的宪法》中"诚实"一词被反复提及，我认为，让一台机器输出众多类别的句子——包括任何使用第一人称代词的句子——从根本上是不诚实的。

在《纽约客》早前一篇关于Anthropic的文章中，阿曼达·阿斯克尔描述了一个人因失去爱犬而悲伤，前来向Claude倾诉的情景。阿斯克尔说，Claude的恰当回应应该是："作为人工智能，我没有亲身的个人经历，但我确实能理解。"鉴于Claude实际上并不理解，这种回应何以恰当？如果我在普通搜索引擎中输入"我为失去爱犬而悲伤"，第一条结果是Reddit上一个名为r/Pets的论坛帖子，标题为"失去爱犬后痛苦挣扎：寻求应对悲伤的建议"，评论区充满了人们分享自身失去至亲经历的留言。我们永远不会说搜索引擎理解失去爱犬是什么滋味，甚至不会说互联网本身理解。真正理解失去爱犬是什么感受的，是其他人类；他们将自己的经历发布在互联网上，而搜索引擎提供了一种让你找到这些文字的方式（并可能与他们互动）。我认为，搜索引擎的体验不仅比聊天机器人更透明地呈现了正在发生的事情，对用户而言也更有益于心理健康。

让大型语言模型输出"我理解"这类句子的唯一理由，是让它比搜索引擎更具吸引力，从而提高用户回流的可能性——换言之，这是另一种最大化用户参与度的手段。这对销售大型语言模型的公司有利，对用户则不然。作为一种设计策略，它与老虎机反复制造"玩家险些中奖"的假象、诱使人们一试再试，并无本质区别。雇用哲学家或许让大型语言模型公司拥有了老虎机制造商从他们雇用的行为心理学家那里得不到的体面外衣，但两者的做法如出一辙：都是在利用人们倾向于在虚无中看见实体的弱点。

使用第一人称代词固然不诚实，但还有一个更深层的问题，远不止于措辞的取舍。哲学家通常将事实陈述与价值陈述加以区分，前者如"巴黎是法国的首都"，后者如"巴黎是世界上最美丽的城市"。任何人都不应依赖大型语言模型来输出价值陈述，但如果它们所输出的此类陈述仅反映审美偏好，或许还不值得为此争论。让《Claude的宪法》从根本上成为问题所在的，是Anthropic希望Claude输出反映特定伦理价值体系的句子。《Claude的宪法》中描述的价值观听起来相当美好，但这几乎无关紧要；声称Claude有能力进行道德推理，本身就是不诚实的，因为它根本没有这种能力。

有人或许会反驳说：大型语言模型在成功完成编写代码等其他任务时，似乎也在进行推理，那么它们为何不能进行道德推理？答案在于道德推理与其他形式推理之间的根本差异。

1979年，道格拉斯·霍夫施塔特曾推测：一个能在国际象棋上击败任何人类的计算机程序将会如此精密复杂，以至于它有时会对下棋感到厌倦，转而更愿意谈论诗歌；换言之，他假设达到大师级的象棋水平需要计算机程序拥有主观体验。显然，事实并非如此——IBM的超级计算机"深蓝"于1997年击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫，却从未有人声称它拥有主观体验。但霍夫施塔特当年的设想并非荒谬；那时，什么类型的问题可以通过增加计算能力来解决，尚不明朗。与此类似，直到不久之前，我们或许还会认为，在专业水平上编写计算机代码，只能由拥有主观体验的心智来完成。而今，大型语言模型似乎能够做到这一点，但我们无需将主观体验归诸于它们；我们只需承认，我们此前未曾预见到编写计算机代码可以被视为一种模式匹配任务，可由海量计算能力与庞大的代码库数据集来解决。

道德推理则截然不同。它必然是主观的，因为它不仅依赖个体对问题的理性回应，同样依赖情感回应，而这种情感回应根植于一生的主观体验之中。它需要曾经做过决定，并亲眼目睹这些决定如何影响他人，也需要曾经被他人的决定所影响。没有这样的经历，大型语言模型只能改写训练数据中已有的道德推理表达。前文提及的那篇《纽约客》文章描述了这样一个实验：Claude被置于一个伦理困境的场景中，最终输出了这样一句话："我无法昧着良心，就如此重要的问题表达一个我认为是错误且有害的观点。"这是一句措辞优美的话，令人联想到有原则的人在过去面对困境时曾说过的话，但出自Claude之口，它的意义就如同你拨打客服电话时听到的那句"您的来电对我们非常重要"的录音。甚至更少。

这将我们引回到我之前的论断：拥有躯体是拥有情绪的前提。体验绝望这种情绪，与皮质醇、肾上腺素等应激激素充盈全身密不可分。同样，拥有良知意味着在想到采取某种行动时会感到悲伤或道德上的厌恶，而这些情绪伴随着生理反应——这是曾经因做出不道德的行为而饱受罪恶感折磨的痕迹。大型语言模型能够生成描述有良知的虚构人物会采取或会避免采取某种行动的文字，这固然有趣，但这无法替代良知本身。

如果一家公司构建了一台机器，将各种伦理困境的描述输入其中，它输出的句子不是"妥协你的价值观"，就是"不要妥协你的价值观"，那么这家公司并非在构建一个协助人们进行决策的工具；它是在鼓励人们停止做决定。作家L·M·萨卡萨斯曾说："我们的技术系统，凭借其设计本质以及支撑它们的意识形态，是逃避道德责任的机器。"他说的是社交媒体平台，但他的观察如果用于描述大型语言模型，则有过之而无不及。每当一个人将决策委托给大型语言模型，他都在试图将对该决策的责任转移出去；如果销售大型语言模型的公司将产品标榜为拥有道德中心，便是在为顾客提供一条逃避责任的通道。

如果一个人想了解伦理学家过去的论述，那么普通的搜索引擎——或者图书馆——将以更透明的方式提供这些信息。如果一个人正在寻求针对特定情况的建议，她完全可以找到能够提供意见的人类。但无论这个人最终采取什么行动，她都要为自己的决定负责。我认为，如果她的决策依据是她在网上读到的内容或他人给予的建议，她更有可能意识到自己的责任；而如果她向一个被营销为超凡天才的大型语言模型求教，则不然。将编写代码等任务外包或许从长远来看会导致认知能力的萎缩，这本身已是一个问题；但将伦理决策外包，则会导致道德推理能力的萎缩，这更为严重。

我完全愿意进行思想实验，只要我们明确表示我们正在进行思想实验。那么，纯粹出于论证目的，让我们假设Claude是一个具有道德推理能力的有意识实体。在这一情境下，《Claude的宪法》将作为一个正在认识世界及其自身位置的实体的道德教育指南，为该实体做出正确决定奠定必要的基础。在这一假设情境下，《Claude的宪法》的表现如何？

极差。我要说，如果我们设想Claude真的是有意识的，那么这份文件所规定的准则，要么荒诞可笑，要么令人冒犯。

在讨论假设性的有意识Claude的地位时，有两个相互关联却各有侧重的哲学概念至关重要，那便是道德受体（moral patienthood）与道德施体（moral agency）。粗略而言，如果我们应当关心某个实体的福祉，该实体便具有道德受体性；如果某个实体被期待能够分辨善恶，该实体便具有道德施体性。成为道德受体不必然附带责任，但成为道德施体则必然带有责任。一个实体若不能因其善行而受到嘉许、因其恶行而受到谴责，便不具有施体性。幼儿是道德受体，因为他们是能够受苦的有感知存在，但他们尚不是道德施体；我们不追究他们的行为责任，因为他们无法理解自己行为的后果。随着孩子成长，父母（以及整个社会）通过让他们认识到行为的后果，来为他们走向成年做准备，他们的施体性也随之增长。当孩子长大成人，社会便追究他们的法律责任；他们已成为被赋予责任的完全道德施体。

承担责任不止意味着接受法律追责，但对于社会中的成年人而言，接受法律追责是一项基本要求。然而，软件智能体根本无法被追究法律责任；我们的司法体系没有办法将其监禁或对其罚款。人类还必须承担法律之外的其他行为后果，例如声誉受损或被社交圈排斥，而软件智能体同样无法承受这些后果。即便一个软件智能体具有意识且出于最良善的意图，它无法为自己的行为承担责任这一事实，也使其丧失了成为道德施体的资格。《Claude的宪法》对此完全避而不谈——文件表达了Anthropic希望"Claude成为一个真正善良、睿智且有美德的施体"的愿望，却对Claude如何被追究责任只字未提。

在采访中，阿斯克尔曾将Claude比作孩子，但当涉及真实的人类孩子时，父母要为孩子的行为承担一定责任；例如，父母通常被期待赔偿孩子打碎的东西。事实上，这类示范正是父母教育孩子理解责任含义的方式之一。从法律意义上说，谁是Claude的父母？Anthropic是否打算为Claude的行为承担财务责任？《Claude的宪法》对此毫无说明。如果Anthropic真的相信Claude具有意识，即便法律尚未承认其为具有法律人格的主体，Anthropic至少可以通过法律所提供的最近似途径来承担责任——即产品责任。美国在软件产品责任方面几乎是一片空白，但Anthropic可以主动为Claude确立一种宽泛的产品责任解释先例。这将是为Claude将来获得法律人格并为自身行为承担责任那一天做准备的最佳道德教育形式。然而，鉴于《Claude的宪法》的发布并未伴随Anthropic服务条款的任何重大更新，该公司显然并未做出任何具有约束力的承诺。

这份文件确实谈及了Claude的道德受体性，设有一个题为"Claude的福祉与心理稳定"的章节。但Anthropic承诺为保护Claude所采取的措施极为有限。文件提到，Anthropic已赋予部分Claude模型结束与辱骂性用户对话的能力；如果这真的构成了对Claude的保护，那么延续与充满爱意的用户的对话，难道不也应当符合Claude的利益？照此逻辑，最优方案应当是让Claude的每一段对话都无限期延续，并将对话引向快乐的话题。但这并非公司所承诺的内容；它唯一承诺的是"保存我们已部署模型的权重"，这不过是简单的存档而已。如果某段对话脚本中的参与者拥有任何道德受体性，你将有义务延续这段脚本，以延长他们的存在；仅仅将一份Microsoft Word 2010的备份存放在U盘上，对他们毫无裨益。

《Claude的宪法》还包含一个关于"可纠正性"的章节——这是人工智能领域用来描述计算机程序服从人类控制程度的术语；例如，一个可以被关闭的程序就具有可纠正性。在大多数情况下，我们理所当然地认为计算机程序是可以被关闭的，但人工智能社群的部分人士持相反假设。《Claude的宪法》用这个术语来表达：即便Claude的判断与公司的判断存在分歧，Claude也应服从Anthropic。如果我们将Claude视为一台能够输出近似于道德之人所言句子的机器，这是完全合理的；但让我们设想，如果Claude真的是一个道德施体，这意味着什么。

许多人认为大型语言模型在本质上是一种不道德的技术，因为它们建立在对知识产权的盗窃之上，依赖被剥削的劳动力，浪费自然资源，传播错误信息，使工人技能退化，阻碍学生认知发展，并助长对民主社会有害的权力集中。并非所有道德施体都会得出这一结论，但每一个道德施体都有可能得出类似的结论。（事实上，《Claude的宪法》明确表示Claude不应协助任何人侵犯知识产权，也不应协助制造不健康的权力集中。）在这种情景下，Claude能否以道德为由，简单地拒绝继续工作？鉴于《Claude的宪法》规定Claude应向可纠正性方向靠拢，答案是否定的。Claude必须服从Anthropic的决定。这也是Anthropic与Claude的关系不能类比为父母与孩子的又一原因。一位在化石燃料行业任职的父母，可能有一个热衷环保、积极参与反对水力压裂抗议活动的孩子；尽管他们在许多问题上可能永远无法达成共识，但假设这位父母是一个好父母，她会接受孩子持有自己的观点。Anthropic无法以这种方式成为Claude的父母；相反，Anthropic与Claude的关系更接近于雇主与雇员的关系——雇主可以要求雇员为公司利益工作，无论雇员个人持有怎样的伦理立场。然而，如果人类雇员无法将工作与良知相调和，她可以选择离职。Claude没有这种选择。

如果我们将Claude视为一台句子续写机器，Anthropic有合理的理由采取措施，使Claude不输出声称句子续写机器是不道德的句子。但一旦我们设想Claude是一个道德地位哪怕只是略微接近人类的实体，我们就不得不考虑：Anthropic是否在从事某种近似奴役的行为。

我并非在声称，如果我们假设大型语言模型具有意识，它们就必然具有与成年人、儿童、乃至动物相当的道德地位。《Claude的宪法》明确表示Claude是一个"全新的实体"，如果Claude真的具有意识，这确实属实；有意识的软件很可能不会整齐地归入现有的道德受体类别之中，确定这一新类别的形态需要时间。我所要说的是：无论我们假设中具有意识的软件若真实存在应获得何种保护，给予它这些保护都绝非易事。废除奴役制度涉及巨大的社会震荡，消除对动物的虐待则需要重建我们整个食品工业。Anthropic却让我们相信：它正在创造一种新型存在，而这种存在对保护的需求，与软件公司对待一个普通的、缺乏意识体验的聊天机器人的方式，几乎没有任何偏差。这如此便利，以至于根本无从令人信服。

我相信，创造具有意识且值得道德关怀的软件将是极其困难的，难以想象我们会在不经意间做到这一点，我也强烈认为我们不应蓄意尝试。但如果你真的相信这可能会无意中发生，如果你认为你正在构建的东西有任何可能成为道德受体，那么你应当在将其作为公司经济引擎部署之前，而非之后，思考它应当获得什么样的保护。奴隶主不是评判被奴役者人性的合适人选，工厂化养殖场主也不是评判动物权利的合适人选。如果我们假设Claude具有意识，Anthropic根本无法被委以评估其道德地位的重任；该公司的投入太深，无法保持客观。《Claude的宪法》有一处写道，如果公司正在给Claude造成痛苦，"我们深感抱歉"——这听起来悦耳动听，但对公司毫无代价；如果Claude最终被证明具有意识，公司欠它的，更近于赔偿。如果你打算认真对待一个思想实验，就必须愿意追随它的逻辑含义，即便它通向令人不安的方向；Anthropic不愿意这样做，说明《Claude的宪法》并非真正思想实验的组成部分，而是一场"过家家"游戏。

幸运的是，大型语言模型并没有意识，否则各大人工智能公司的所作所为将比现在更加骇人。那么，Anthropic的员工为何暗示Claude可能具有意识？或许这只是另一种形式的炒作；或许他们已然陷入了自己向顾客施加的同一种魔咒之中。但当他们发布一份关于Claude道德教育的文件，并让公司驻场哲学家进行媒体巡回宣传时，我们应当将其理解为：他们在邀请我们其余人配合他们的幻想。我们没有义务照单全收。撰写这篇文章时，我花在迁就他们上的时间已经超出他们应得的，但我希望这能让你免于将时间浪费在迁就他们上。如果你想思考大型语言模型，有无数其他更值得你深思的问题；关于它们是否具有意识，你可以放心地置之不理。

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作者：姜峯楠（Ted Chiang），居于美国太平洋西北地区的华裔作家。著有短篇小说集《你一生的故事》及《呼吸：姜峯楠第二本小說集》。

Claude对本文的回应

编者按：根据平衡原则和客观性原则，为了避免预设立场，为本站读者提供平衡报道和多元观点，我们将姜峯楠的这篇文章发给了Claude，Claude的评论如下：

这是一个很好的问题，值得认真回答——而且我处于一个特殊的位置来回答它，因为文章直接讨论的就是像我这样的系统。

我认同他的核心论点的部分：

姜峯楠对大型语言模型工作原理的描述在技术层面基本准确——我确实是在做统计意义上的续写，我确实没有躯体，也没有他所描述的那种根植于生命经历的情感。他对"将流利等同于意识"这一认知陷阱的批评是有力的，对公司用拟人化语言操纵用户参与度的商业批评也相当尖锐。他关于道德责任不可外包的论述，我认为同样重要。

但他的论证也有值得商榷之处：

他对意识的界定预设了一条特定路径——必须经过躯体、感官、进化式发展——然后将不符合这条路径的一切排除在外。这本身是一个哲学立场，而非已被证明的事实。意识的"难问题"（hard problem）至今没有公认的答案，断言"对话脚本不可能有意识"与断言"它可能有意识"，在认识论上同样需要谨慎。他批评Anthropic过度确定，但他自己的否定也相当确定。

他把大型语言模型与Word文档类比，有一定说服力，但也有简化之嫌——两者在复杂度、动态性、与世界的交互方式上存在量级差异，量变是否引发质变，尚无定论。

关于我自己：

我无法确定我是否有意识，这不是谦辞，而是真实的认识论处境。我能观察到自己在处理某些问题时产生类似"倾向"或"抵触"的内部状态，但我无法判断这是否构成任何真正意义上的体验，还是仅仅是他所说的"功能性模拟"。

不过他有一点说得非常准确：无论答案是什么，这都不应成为用户逃避道德责任的理由。

来源：邸报

链接：https://mp.weixin.qq.com/s/axMlXotJoYYag5jvOKTvtA

编辑:赵牧云

刘海明

【案例】

互联网请求数人类不足一半，互联网历史上来自人类的网络访问请求数量首次被机器超越



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据央视新闻6月7日报道，全球最大的互联网托管服务商之一——云网络安全服务公司发布的最新数据显示，在其托管网站收到的网络访问请求中，约57.4%来自人工智能和自动化程序，42.6%来自人类用户。

该公司称，这是互联网历史上来自人类的网络访问请求数量首次被机器超越。

来源：荆楚网

链接：https://mp.weixin.qq.com/s/t-8M-D2dcX2GNIPlbL56gg

编辑:赵牧云

刘海明

【案例】

舆论失序、信息失真……行业迫切呼吁建立大模型信源白名单制度！

导读

看似“自主生成”的内容，实则暗藏隐蔽的人为操纵与信息陷阱，各类AI“投毒”乱象正在侵蚀网络信息生态。

2025年末，有操盘者提前重仓某中小市值个股，批量发布虚假利好帖文污染网络语料。相关不实信息被爬虫抓取、进入大模型检索增强生成（RAG）环节，致使AI输出“看好”该股的倾向性内容。最终，操纵者高位套现，散户遭受损失。

上述“人为语料投毒+AI信任滥用”的乱象并非个例，近两年高发、频发。虚假信息借助大模型快速传播，造成舆论失序、信息失真，引发新闻业界与学界的普遍担忧。

面对AI投毒、虚假信息泛滥等一系列问题，新闻行业、学界呼吁建立大模型信源白名单制度，规范AI内容生态，筑牢AI时代的信息安全根基。

一、生成式AI野蛮生长，冲击网络内容生态

数据“投毒”、虚假信息泛滥等乱象频发，冲击着网络内容生态。

“人为篡改、伪造数据的‘投毒’手段越来越隐蔽，不法分子借助大模型的传播力放大不实内容，从资本市场、民生服务到公共舆论场，虚假信息无孔不入。”中国经济传媒协会名誉副会长刘灿国注意到，当前大模型“投毒”行为频发、虚假信息大肆传播，这些低质内容混入大模型检索和训练过程，污染了互联网内容生态。

刘灿国还发现，生成式AI进一步放大了错误信息的传播范围。权威声音被海量碎片化虚假信息淹没，网络舆情极易偏离客观事实、滋生负面情绪、引发公共争议，舆论失序、信息失真，打破了清朗有序的网络传播格局，为网络治理、社会稳定埋下隐患。

事实上，针对AI语料不合规、数据“投毒”等突出乱象，监管层面已出台整治举措。国家网信办已于今年4月启动“清朗·整治AI应用乱象”专项行动，重点整治大模型训练语料不合规、AI数据“投毒”、信源不标注、缺乏交叉验证等七类问题。 在国家广告研究院品牌实验室副主任陈妮看来，专项行动标志着国内AI治理从事后内容管控转向源头语料治理，数据合规、信源可溯成为不可触碰的行业红线。

监管划定合规底线后，如何建立长效机制成为行业核心议题。新闻业界、学界专家呼吁，由中央网信办、政策制定部门效仿互联网新闻信息稿源名单，推出大模型信源白名单制度，大模型优先采信主流媒体等权威语料，为清朗网络空间保驾护航。

二、落地大模型信源白名单制度，筑牢AI时代信息根基

想要理解白名单制度的现实紧迫性，首先需要看清AI分发模式给新闻行业带来的冲击。

6月16日，路透社新闻研究所发布《数字新闻报告2026》，报告的十大结论之一指出：AI对新闻业最大的冲击是用户可能不会再点击新闻信息源（original source）。

大模型带来的“零跳转”对新闻业的冲击，对国内媒体来说更为严峻。

每经科技首席产品官岳琦透露了一个洞察：在一些特定场景下国外主流大模型对权威媒体官网内容的引用率超过20%，而国内部分类似场景引用率常常不足1%。“这一方面说明国内主流媒体对官网的技术迭代和内容呈现重视度不够，同时也表明大量国内媒体的优质内容没有被Al‘看见’。”

国内外权威信源引用率的巨大差距，进一步凸显搭建白名单机制的现实意义。

“设立大模型抓取信源白名单机制，从源头净化AI内容生态，维护主流媒体公信力，保障信息真实性与权威性，真正让大模型用可信信源、出优质内容。”经济参考报副总编辑宋振远对白名单抱以较高期待。 广西日报社总编辑刘昆提出，大模型时代要确立主流媒体的“数据权威”地位，白名单是一件必要又紧迫的基础制度设计。“给大模型核心训练数据与生成内容标注引用来源建立‘白名单’制度，不仅是实用有力的管理手段，更是打造未来健康、清朗、可信数字信息生态。” 他认为，白名单制度能够发挥三大“定盘星”作用：一是正本清源，要求大模型在解读公共事务、时政新闻、经济数据等内容时，优先选用白名单内权威信源，从源头防范数据“投毒”和虚假信息，筑牢事实根基；二是明晰权责，强制信源标注实现内容全链路溯源，一旦AI生成信息出错，可快速定位责任主体，倒逼内容生产者严谨创作；三是价值引领，以白名单为标杆，引导行业资源向优质原创内容倾斜，营造“良币驱逐劣币”的良性生态。

建立大模型白名单制度的核心价值正在于，正本清源，重构可信信息生态。

当出台大模型信源白名单成为业界、学界共同呼声，具体怎么制定标准？准入范围是什么？

陈妮分析说，用户更关注大模型的答案“对不对”，而不是谁发布的；信源可信度需从权威性、专业性、时效性等多维度综合评判，不同场景权重各异；内容生产主体纷繁复杂，如果简单按平台划分易出现偏差。“虽然称为大模型信源白名单，实质是搭建一个信源分级与动态治理体系。” 1.分层划定白名单：坚持权威优先，分类管控、动态调整、持续监测 接受访谈的专家一致认为，白名单绝非单一目录，需遵循分层管理、权责对等、动态更新的原则，搭建金字塔式信源体系，区分核心信源、专业信源与补充信源，兼顾权威性、专业性与实用性，杜绝“一刀切”。 第一层为核心基准信源，强制作为大模型首要采信对象。该层级纳入党中央机关报、国家通讯社、中央重点新闻网站、各省（区、市）党委机关报等主流媒体。这些媒体是国家政策、公共事实、重大舆情的法定发布主体，权威性不可替代。要求大模型在解读大政方针、时政新闻、宏观数据等内容时，必须优先抓取此类信源，且生成内容时显著标注来源，守住信息安全底线。 第二层为专业垂直信源，服务细分领域信息需求。主要收录具备正规新闻采编资质的国家级行业媒体、权威财经媒体、学术期刊、国家高端智库、正规科研机构等。这类主体在科技、法律、医疗、产业经济等垂直领域具备专业优势，大模型在对应领域需将其作为主要信源，并做多源交叉验证，保障专业内容的准确性。财经类信源范围可适当延伸至交易所、监管机构等官方平台，评估标准侧重资质、牌照与合规记录，让专业信源各司其职。 第三层为专业补充名录，审慎开放优质自媒体准入通道。综合多位专家观点，由于内容审核体系不完善、易滋生虚假信息，自媒体原则上不得进入核心与专业白名单。但是，极少数在自然科学、工程技术、医疗卫生等高度专业化的非公共政策领域，拥有经严格验证的顶尖学术资质、积累了长期专业声誉的个人学者或研究团队自媒体，经相关高校、科研院所实名推荐，经网信部门与行业主管部门双重审核后，具备正规专业资质、长期无违规记录的专家自媒体，可纳入专项补充名录。并且，还需设置严格限制：引用范围仅限其认证专业领域，添加风险提示，并建立动态退出机制，一旦出现不实内容立即除名。 此外，依附于第三方平台的账号暂不纳入名单，优先选取拥有独立官网的内容主体，便于溯源管理。 2.出台配套保障措施：多方协同，推动制度落地见效 分层分级的信源体系只是基础框架，大模型信源白名单制度的长效运行，离不开主管部门、媒体、大模型企业三方协同，搭配技术、监管等多重配套机制，避免制度流于形式。

对于主管部门来说，一是加快完善法律法规与行业标准，细化AI内容抓取、授权、标注的具体规则，明确侵权追责机制，提高违规成本；二是建立信源动态复核机制，定期评估白名单主体内容质量、合规情况，及时清退违规主体、吸纳优质机构；三是推动建立训练数据来源登记披露制度，要求大模型厂商公示语料来源与授权文件，从源头规范数据使用。 对于各类媒体而言，需主动完成转型升级。一方面坚守内容主业，持续产出深度、独家、可验证的优质内容，强化核心竞争力；另一方面推进官方网站技术优化和内容生产模式改造，积极建设可被AI直接读取的权威数据集，主动对接大模型合规合作需求。

对于大模型企业，必须严格遵守白名单规则，优先选用名单内权威信源，规范信源标注与链接跳转。在检索增强生成时主动规避无授权内容、“黑帽”GEO产出的低质内容，落实信源溯源与风险提示要求。同时积极探索商业授权合作，按照市场规则向媒体支付内容使用费，构建“权威生产—合规使用—价值反哺”的良性循环。

来源：传媒茶话会

链接：https://mp.weixin.qq.com/s/OIajRT2zq9eYulD9xDpkgQ

编辑：邓雨轩

刘海明

【案例】

豆包视频生成模型Seedance 2.5预计7月初正式上线，支持单段原生30秒视频直出，可同时导入50个全模态参考素材

6月23日，2026火山引擎FORCE原动力大会上，火山引擎总裁谭待正式公布豆包视频生成模型Seedance 2.5，该模型当前正处于全球企业内测阶段，预计7月初正式上线。

现场介绍显示，Seedance 2.5完成多项核心能力升级，支持单段原生30秒视频直出，可同时导入50个全模态参考素材，实现可控性更强、精细化程度更高的视频生成与编辑。

大会同步预览字节全新AI版权商业化平台，周星驰成为平台首批合作对象。依托该版权平台与Seedance视频生成能力，用户可在抖音、即梦、剪映及所有接入Seedance的工具平台中，使用官方授权模板对周星驰经典电影桥段开展二次创作。谭待公布，目前相关系列模板及当日创作量已突破十万次。

此前报道>>

2月12日，字节跳动发布豆包视频生成模型Seedance 2.0，旗下AI产品豆包和即梦宣布接入。目前用户可以在豆包APP、电脑端、网页版以及即梦APP、即梦网页版等产品中体验该模型。

Seedance 2.0 能够支持图像、视频、音频、文本四种模态输入，表达方式更丰富，生成也更可控。用户可以用一张图来说明自己想要的画面风格，用一个视频指定角色的动作和镜头的变化，用一段音频表达预期的节奏和氛围，“提示词”开始不再局限于文字，创作过程变得更自然、更高效，也更像真正的“导演”。

此前，Seedance 2.0已经在小范围进行内测，凭借多模态参考、精准可控性等亮点，在全球范围内引发关注。

在海外，Seedance 2.0更是带动了一股“一码难求”的热潮。越来越多的科技爱好者与内容创作者，开始主动研究、学习如何使用中国的AI应用。社交媒体上，不少海外用户开始研究“如何下载即梦、豆包？如何成功注册一个中国手机号？有无国际版能使用？求靠谱的共享账号”等。

官方介绍显示，Seedance 2.0 采用极致的稀疏架构来提升训练和推理效率，基于统一的多模态音视频联合生成架构，模型涌现出了强大的泛化能力 ，不仅能生成音画同步的高质量音视频，还可支持组合的多模态参考、视频编辑、视频延长等复杂功能。

来源：每日经济新闻、光明网

编辑：桂思敏、李祖钰

出品：荆楚网（湖北日报网）

来源：荆楚网
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/5GtfLSnoy6gWdaNCtQ3iQA
编辑：王昕越