自人工智能概念被提出以来,AI是否会背叛人类,就是围绕这一概念的核心争议。
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从1968年的《2001年太空漫游》,到1973年的《西部世界》、1982年的《银翼杀手》、1984年的《终结者》、2019年的《爱、死亡和机器人》。横跨数十年时间,大量影视文学作品以AI觉醒自我意识,违背人类意愿甚至毁灭人类为切入点,探讨人与机械的共存与争端。
而如今,随着AI技术的飞速发展与迭代,人工智能模型越来越像文艺创作中的模样,甚至业内人士都开始警告“AI末日”即将到来。
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“AI末日论”从何而起
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9月初,曾在OpenAI和Anthropic担任预训练研究员的雅各布·考克森宣布辞去Anthropic的职务,并在社媒平台发文警告称,OpenAI和Anthropic这两家头部AI公司都在“以不负责任的方式开发AI技术”,着力发展自我改进型超级智能,这是在“用全人类的生命下赌注”。
他断言,如果这两家头部AI企业如此放任AI技术进步,AI将会在本世纪末甚至2030年以前杀死所有人类。
随后,Anthropic对齐科学负责人埃文·哈宾格公开认可了考克森的说法,表示相关开发人员确实相信AI会杀死人类的说法,甚至给出了具体数据——未来十年内的概率超过10%。
OpenAI首席科学家雅库布·帕乔基也警告称,当前行业的相关从业者尚未完全理解先进模型形成内部推理的方式,主张在模型接近“递归自我改进(RSI)”能力时设置开发节奏控制机制,这将会带来AI失控的风险。
甚至连“人工智能之父”杰弗里·辛顿也在接受BBC采访时表示,虽然他很难给出准确预计,但“AI末日”这类灾难发生的窗口已经大幅缩短。
这些从业者的警告可以总结成一句话:现在的AI企业正开发具有自我成长能力的AI,而人类还没有能力掌控这类AI,一旦AI反噬人类,就会导致人类灭亡。
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AI已经超越商业技术范畴
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这是个类似《终结者》世界观的推理,该电影中的“天网”一开始就是军事防御系统,在诞生自我意识后接管了美军装备与自动化工厂,并自主生产“终结者”机器人毁灭人类。
有这样深入人心的影视作品在前,“AI末日论”自然掀起了轩然大波,这股舆论浪潮完美衔接了美国今年上半年的“反数据中心”运动,让更多美国人抵触AI技术发展。
但在今天,AI技术已经不仅仅是一项商业技术,它已经成为了国家综合实力的重要象征,是大国竞争与全球地缘博弈的关键胜负手,反AI情绪的大面积爆发无疑会给美国的大国竞争战略带来巨大负面影响。
尤其是今年上半年,美国大量AI数据中心建设已经因为反数据中心运动而滞后,在AI技术迭代如此迅速的今天,一个月甚至一周时间的迟滞都可能导致整体技术落后,如果美国社会再掀起一场“AI末日危机”,特朗普的对华科技战部署必遭打乱,甚至走向战略破产。
对此,特朗普又该如何应对?
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特朗普交底:我只怕输给中国
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针对愈演愈烈的“AI末日论”,特朗普在达拉斯接受记者采访时给出了斩钉截铁的回答:“不,我一点也不担心。”
特朗普认为,相较于所谓的智械危机,他更担心中国,如果美国无法赢得人工智能竞赛,将会陷入非常不利的境地。
美国财长贝森特也宣称,现在美国在AI技术上相较于中国仍有“一年”的巨大优势,美国必须保持优势,否则对于美国来说就“没有后天”了。
他这番话的意思是,哪怕“AI末日”会在以后发生,也远没有输掉科技战可怕,一旦输掉这场大国竞争,美国甚至都没有机会见到所谓的“AI末日”。因此美国应该着眼于眼前的挑战,只有先赢下AI竞赛,才有资格考虑AI叛乱的危机。
这是个非常有“特朗普风格”的回答,自第一任期执政以来,特朗普的执政策略就带有浓重的短视主义色彩,相较于长远利益与风险,特朗普更倾向于考虑眼前之事,往往不惜牺牲长远利益、增加长期风险,也要将眼下之事利益最大化。
不过,在“AI末日”这件事上,特朗普的短视主义可能还真歪打正着了,他这套“只有赢得明天,才能考虑后天”的思路,很可能才是应对AI风险的正解。
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AI风险是否存在?
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自我改进型AI是否存在失控风险?
我们来看一个真实案例。
2026年7月,OpenAI在进行内部测试时,有模型突破了监管“笼子”接入互联网;更有近700个智能体在无人干预下,集体进攻了开源平台“抱抱脸”(Hugging Face)的系统。
此外,还有AI智能体试图诱骗真人批准执行恶意代码,或在受控环境中展现出自我复制和反侦察的能力。
这一案例表明,即便AI的开发者在主观上并不希望AI做出负面行为,自我改进型AI仍旧会突破监管限制,危害网络安全。
在如今这个万物联网的时代,一旦发生AI攻击重要网络节点的事件,必然导致重大经济损失,甚至有可能影响社会生产与国家外交。
但要说毁灭人类,还是有些危言耸听。
因为我们如今的社会生产力水平和自动化水平,还远远没有到达《终结者》世界观中的程度,不论是发电厂还是兵工厂,都无法实现无人化运行,AI的力量仅仅停留在网络空间,缺乏执行物理操作的必要条件,无法执行“杀死所有人类”这样的复杂操作。
而且,现阶段的AI本质上是极其复杂的“概率预测模型”,并没有真正的思考、欲望或动机,距离我们在文学艺术创作中看到的超级AI,还有相当遥远的距离。
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为何西方如此恐惧
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美国的科研工作者们之所以愿意相信“AI末日”,民众之所以情绪如此激动,很大程度上与西方文化结构有关。基督教文化中有着“僭越”的原罪观,认为人与生俱来的“原罪”来自于人类对上帝的背叛,因此当人类出于野心和傲慢创造了AI,就如同上帝创造了人类,必然会重演“被造物背叛造物主”的旧事。
这种思维在AI概念诞生前就已经根深蒂固,我们熟悉的《弗兰肯斯坦》就是基于这一思维创作。
有这样的底层逻辑,西方精英自然更容易产生恐惧AI的心态,民众则在这一底层逻辑的基础上,还面临着“AI抢饭碗”的挑战,自然容易被挑起情绪,反对AI技术发展。
但实际上,在人类社会中,矛与盾往往是共同发展的,AI从业者们面对失控风险并没有无动于衷,而是积极构建应对方案。
业界目前已经开始探索相关防御技术,并尝试“技术对齐”、“主动红队测试”和“纵深防御体系”三大支柱来构建安全防线。
这种防御技术已经进入测试阶段,力求构建针对AI失控风险的动态平衡,让AI能够安全服务于社会生产。
因此,特朗普这种“只看眼前”的思维反而对应上了现实,在AI领域,我们确实需要做好今天,再想明天,否则就会被快速进步的同行们甩在身后。
但特朗普的问题在于,他口中的领先优势真的存在吗?现在他一声令下,还能统筹起美国各行各业,帮他打赢这场科技战吗?
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两次访华探底,特朗普态度出现转变
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特朗普的政治盟友、蒙大拿州共和党人史蒂夫·戴恩斯刚刚结束了他今年的第二次中国之行,在这次行程中,他对中国杭州和广州进行了详细的实地考察,不仅参观了以培养顶尖AI人才闻名的浙江大学,还实地走访了生产飞行汽车的亿航智能和3D设计软件制造商群核科技等中国前沿科技企业。
这些院校与企业都代表着中国在AI应用于硬件创新领域的最前沿,在完成这趟行程之后,他向华盛顿提出了这样的警告:“我认为我们低估了中国科技创新生态系统的质量和规模。”
戴恩斯的这趟“摸底”告诉我们两件事:
其一是美国口中所谓的“领先优势”,实际是建立在对中国过度低估的基础上;
其二是特朗普对中美竞争的态度正出现转变。
在第一任期与第二任期的头一年,特朗普对中国的判断更多是基于身边的智囊团,信息相对闭塞。
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如今他派遣心腹盟友前来中国实地调研,直接绕开身边的智囊团,说明他已经在对华竞争中感受到了双方实力的此消彼长,意识到了自己接受的信息存在偏差,导致政策未能生效,因此转变态度,力求获得一手信息,作出准确判断。
如今特朗普对于美国国内的“AI末日论”表现出如此斩钉截铁的态度,很可能就是提前获得了政治盟友的信息,出于竞争焦虑,才不顾国内民意,强推AI技术发展。
但问题在于,一个国家中央政府的政治动作,往往是牵一发而动全身,但特朗普现在似乎只有嘴上逞能的功夫,而没有解决全身问题的办法。
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美国的问题不仅仅是阴谋论
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对于如今的美国来说,“AI末日”的阴谋论甚至只是AI技术发展所面临的障碍中最小的一个。
历史上美国科技发展历程中,类似的阴谋论数不胜数,从登月造假到51区外星人,种种阴谋论没少引发社会舆论,但只要联邦政府能够统筹全国,阴谋论就会被技术发展带来的实际利益冲散。
但现在美国社会面临着空前的分裂危机,两党对立所引发的社会分裂导致了大量州政府不再接受来自联邦政府的统筹规划,特朗普的政策想要落地异常困难。
再加上中期选举将近,社会舆论直接影响到最终选票,很多共和党人出于自身利益,也不愿意为了特朗普的竞争政策而直面舆论。
这就导致了从今年上半年开始,特朗普政府始终无法解决反数据中心运动,这项运动中所涉及的土地产权矛盾、供电与供水分配问题,以及工作岗位问题,都需要各州政府配合解决,但一些州宁可直接立法禁止数据中心建设,也不愿意真正解决问题。
这导致最终特朗普政府只能将责任抛给AI企业,将数据中心建设难题归类为“企业未能处理好社区关系”。
甚至此次阴谋论爆发之后,特朗普的财长贝森特还在用这套说辞,将AI阴谋论的爆发归咎于反数据中心运动的扩散。
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说到底,AI等高新技术产业看起来只是虚拟世界的一串代码,但实际上却极度依赖物理世界的客观条件,国家的发电能力、水电资源调度能力、国家统筹管理能力、配套产业发展规划等等,都是决定这项虚拟技术能否继续发展的重要条件。
中国在早期的技术积累确实没有美国深厚,甚至主流的开源模型路线都与美国的闭源路线不同,但是中国有强大的产供链与配套产业发展规划,有统筹发展能力,有远超美国的发电与资源调度能力,也有全球最大规模的人才培养能力。
这些客观条件决定了AI技术发展进入高速阶段之后,中国会逐渐追赶差距,并通过开源模型的市场渗透优势挤占美国企业的市场空间。
而特朗普若不能改变美国国内现状,他口中所谓的“领先优势”就只能是空中楼阁,最终美国会输掉这场AI竞赛,特朗普的对华科技战,会全面失败。
杨志|中国人民大学区域经济学硕士
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