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新智元报道

编辑：KingHZ

【新智元导读】在光鲜外表下，OpenAI暗藏着令人震惊的黑暗一面！华人女记者郝珂灵深挖了奥特曼背后的秘密。这个曾宣称“造福人类”的非营利组织，被还原了沦为硅谷最贪婪的资本机器的黑历史。

《纽约时报》畅销书榜上，有本书引起了巨大反响。

据说，奥特曼曾想方设法阻止这本书的出版。

正如副标题所言，这本书不是说OpenAI的“噩梦”，就是说AI竞赛“不顾后果”——刺到了奥特曼的命门！

新书副标题：英国版是“Inside the reckless race for total domination”（逐鹿天下，无法无天），美国版为“Dreams and nightmares in Sam Altman’s OpenAI”（奥特曼之OpenAI中的美梦与梦魇）

这次报道工作量难以置信——高达300次访谈，包括90位OpenAI内部人士的采访。

这本书描绘了OpenAI的崛起，以及，还敏锐地分析了人类正在搞什么样的AI，以及谁掌握着主导权。

在“MIT Technology Review”组织的圆桌谈话中，作家、AI记者、MIT校友Karen Hao（郝珂灵）介绍了新书《Empire of AI》“AI帝国”。

她还与主编Niall Firth深入交流，讲述了她2020年首次报道OpenAI的经历。

Karen Hao郝珂灵屡获殊荣，长期聚焦AI对社会的影响。她为《大西洋月刊》等知名媒体撰稿。她曾任职《华尔街日报》、《麻省理工科技评论》人工智能高级编辑。其作品常被全球高校选为教学案例，并获多国政府机构引用。她30岁前便斩获美国人文主义媒体奖、美国国家杂志奖（30岁以下记者类别）等重要奖项，本科毕业于麻省理工学院机械工程系

OpenAI不“Open”

这本畅销书，起源于她当年在“MIT Technology Review”的首个重磅专题。

那是篇精彩绝伦的报道：首次揭开了OpenAI的内幕。OpenAI对此相当不满。

OpenAI力图拯救世界的背后：混乱与秘密

这个“AI登月项目”的初心是透明开放。这篇文章揭示了竞争压力如何逐渐侵蚀这一理想。

至今，Karen Hao仍把“MIT Technology Review”看作她新闻事业的起点。

之所以会写那篇文章，完全是因为受Niall委托。当时，她只是随口说了一句：“嘿，OpenAI看起来挺有意思的。”他就说：“你应该给他们写一篇深度报道。”

之前，她从来没写过企业特写。但她带着开放的心态开始写作——试着去真正了解OpenAI是什么样的组织。

最初，OpenAI自称是非营利机构，宣称自己的使命是“让通用人工智能造福全人类”。

她很好奇，想弄清楚，这到底意味着什么？他们具体是怎么努力实现这个目标的？他们又是如何在坚持使命的同时筹集资金、吸引资本？

在OpenAI内部，她实地采访了三天，又访问了数十位公司外部或相关人士……

逐渐发现，他们公开宣称的愿景与他们实际的运作方式之间，存在着根本性的矛盾。

OpenAI利用美化过的愿景，赢得了外界大量的信任与支持。

于是，她最后将报道聚焦在了这个矛盾上。

“虚伪的面具被扒光”，这就是OpenAI不满的主因。奥特曼曾直白地告诉Karen Hao：OpenAI不喜欢那篇报道。

自那篇报道以来，OpenAI那种“言行不一”的情况，这几年变得更加复杂、更令人困惑了。

不得不说，现在的OpenAI堪称硅谷最具资本主义传奇色彩的企业之一——

他们刚刚完成了科技史上规模最大的私募融资，募集400亿美元，估值达到3000亿美元。

但吊诡的是，他们依然坚称自己“首先且最重要的身份是非营利组织”。

这恰恰揭示了OpenAI这十年来的核心策略：不断调整和重塑自身定位，精心打造最符合公众和政策制定者期待的叙事框架——

尽管在技术开发和商业化方面的实际行动，他们可能完全是另一回事。

OpenAI的赌局：Scaling Law

奥特曼将实现AGI比作“AI界的曼哈顿计划”，还援引奥本海默的名言：“技术诞生，只因它可能诞生。”

但Karen Hao的书中贯穿的主题恰恰相反：事情并非注定如此，人也并非生来如此。人之所重，道之所及。

如果真是如此，那在实践中又意味着什么呢？

以OpenAI为例，在早期他们做了个关键抉择：Scaling既有技术，推动AI进步。

2015年底创立时，OpenAI就是全AI领域的奇葩；2017年做此决策之际，更是如此。正是这个选择，造就了如今主宰市场和头条的AI技术。

关于如何推动AI进步，存在两种主要的观点，或者说，是一系列观点，分布在两个极端之间：

一种极端认为，我们已经拥有了所有必要的技术，只需积极扩展规模即可；

另一种则认为，实际上，我们还缺乏足够的技术，需要持续创新并进行基础研究，才能获得更多突破。

大多数人认为，聚焦基础研究的这条路径更可能带来进展，但OpenAI不同，他们选择了另一种极端——

他们坚信只需利用现有神经网络架构，不断注入更多数据，在史无前例的超级计算机上进行训练就能取得突破。

他们之所以做出这一决策，是因为在AI竞争中，谷歌几乎垄断了AI人才。

OpenAI知道，单纯依靠研究突破，他们不太可能打败谷歌。基础研究的道路非常艰难，因为你永远无法预测突破何时会出现，它不是一条线性的发展路线；

而Scaling则不同，它可以线性推进：只要不断增加数据量和计算能力，就能取得进展。

因此，他们认为，要最快地实现这一点，非他们莫属，只要这样做就能超越谷歌。

而且，这也非常符合奥特曼的优势，因为他是个极为出色的筹资天才。而当AI模型的推进依赖于规模化时，最大的瓶颈就是资本。

因此，这个决策非常契合他的特长，因为他擅长积累资本，他知道如何快速积累资本。

这生动诠释了技术发展是人类选择与价值观的产物：正是当时OpenAI所具备的特殊技能与优势，决定了他们选择的前进方向。

从GPT-2 到GPT-3的突破，完全依赖于数据和算力Scaling。

从现在回头看，这一切令人惊叹。不过，这种路径背后需要付出极其高昂的成本。

这是Karen Hao对OpenAI最大的批评之一：

我们本可以通过其他方式取得这些成果，并且在未来继续从AI中获益，而不必采用高度消耗资源、极其昂贵的开发方式。

AI只是让少数人受益

在ChatGPT尚未出现之前，“殖民主义”已开始复辟。

AI的商业化与全球部署，让过去的殖民结构和历史性不平等死灰复燃。

在为MIT Tech Review 撰写“AI殖民主义”（AI Colonialism）系列报道时，Karen Hao逐渐关注到这一视角。

在此系列报道的导语中，他们认为人工智能正在创造新的世界秩序：

如今，AI行业正通过更加隐蔽的方式，极大地牺牲贫穷群体，帮助富有和有权势的人获取更多财富。

在这个系列的报道过程中，Karen Hao不断遇到各种案例。她越来越相信：AI行业正在复制并强化全球范围内的结构性不平等。它似乎正在演变成一种“新殖民主义”的力量。

而当ChatGPT推出之后，这一趋势进一步加速了：

一旦开始以整个互联网为训练数据，依靠占地广阔的超级计算中心运行AI系统时，这背后所依赖的资源提取与劳动力剥削规模也上升到了全球层面。

所以在书中，她将“人工智能帝国”（empires of AI）与传统帝国之间，归纳出了四大相似点。

第一是，帝国会攫取本属于其他人的资源。AI公司正在互联网上，大规模采集并不属于它们的数据，并获取他人的知识产权，这种做法本质上是资源掠夺。

第二是，帝国剥削大量劳动力。许多公司将AI开发中最艰苦、最低薪的工作外包到“南方世界”（Global South）国家或其他经济弱势地区。同时，它们所开发的许多技术，本身就是用来替代人工劳动的，也在进一步强化劳动力剥削。

第三是，帝国垄断知识的生产。在过去十年中，AI行业不断吸纳世界范围内的研究人员，导致他们越来越少地参与开放科学，不再在高校或独立研究机构工作。其结果就是：我们将无法获得客观、全面的研究视角。

第四，也是最后一点，帝国往往伴随着激烈的“对抗性叙事”：“正义帝国”必须变得足够强大，才能击败“邪恶帝国”。因此，他们就宣称自己有正当性可以无限制地消耗资源、剥削劳动力。如果“坏人”先掌握了AGI，人类就会陷入灾难；但如果“好人”抢先拥有这些技术，他们就能拯救世界，人类也将因此获得福祉。

所以，从多个维度来看，“帝国”这个概念，是Karen Hao认为最能全面刻画AI公司运作方式、以及它们如何深刻影响这个世界的最佳框架。

AGI几乎是这本书里贯穿始终的“隐形主角”。它像一道无形的阴影，始终笼罩在 OpenAI 的一切之上，仿佛在说：“这就是我们必须抢先实现的目标。”

AGI：虚无的幻象？

至今为止，连“AGI到底是什么”都没有共识，更不要提如何实现AGI。

多年来，OpenAI给AGI下过各种不同的定义，甚至内部还有个玩笑：“问13个OpenAI研究员什么是 AGI，你会得到 15个答案。”

他们自己也知道AGI并没有明确定义。

但AGI却有非常强的象征意义，OpenAI营造出一种近乎信仰式的追求氛围——

大家觉得必须不断向着“终极目标”前进，一旦实现，整个人类文明都会因此而改变。

于是问题变成：你的人生中还有什么比这更值得投入的？又还有谁比你更有资格去完成它？ 在这样的逻辑下，只要最终实现 AGI，这一切代价都是值得的。 因此，这也就成了他们一切行动的正当性来源。

这种信念也支撑着他们推行一种高度排他、精英导向的技术开发模式——他们声称，只有自己拥有足够的专业能力与道德权威，才有资格控制AGI的发展与部署；而其他人则不应介入，因为这项技术“过于强大”，不容开放参与。

对此，Karen Hao最想问奥特曼：“你到底要看到多少实际的伤害，才会意识到，是时候换一条路走了？”

参考资料：

https://www.technologyreview.com/2025/07/09/1119784/inside-openais-empire-a-conversation-with-karen-hao/

（转自：网易科技）

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