2019年8月，《MIT科技評論》記者郝珂靈（Karen Hao）走進OpenAI位于舊金山的辦公室，開始為期三天的駐留采訪。那是這家公司成立的第四年，對外仍以非營利研究機構的姿態示人，使命是“確保通用人工智能造福全人類”。郝珂靈是第一位獲得這種深度訪問權限的記者。

她當時采訪的核心研究高管里，有總裁布羅克曼（Greg Brockman）、首席科學家蘇茨克維（Ilya Sutskever）、研究副總裁阿莫迪（Dario Amodei），奧特曼并不在采訪名單上。他剛剛出任CEO不久，公司的人告訴郝珂靈，奧特曼對研究層面參與不多，建議她把時間花在研究員身上。

七年過去，那間辦公室里的人幾乎都走了。阿莫迪帶走一批OpenAI員工創立Anthropic，成為奧特曼眼下最棘手的對手；蘇茨克維在2024年宣布離職，今年4月向法庭提交70頁內部Slack消息和郵件，對奧特曼的核心指控只有兩個字：撒謊。最初的11人創始團隊，如今目前仍在核心位置的只剩下奧特曼和布羅克曼。OpenAI從非營利組織變為估值逼近萬億美元的營利實體，深度綁定微軟，簽下累計超6000億美元算力合約，正以每年百億美元級的現金消耗速度向IPO推進。

2025年，郝珂靈出版《AI帝國：山姆·奧特曼的OpenAI之夢》（Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman’s OpenAI）。她用近六年時間追蹤OpenAI的內部運作，調取大量內部文件、郵件與短信，最終給出一個與官方敘事截然相反的判斷：OpenAI的真實目標不是造福人類，而是在AI領域擊敗谷歌。他們做出的每一個看似與社會利益相沖突的決策，都可以從這個目標找到解釋。這本書已被譯成15種語言，浙江人民出版社今年引進中文版。

《AI帝國》中文版 圖源：浙江人民出版社

這本非虛構作品被業內視為“對硅谷AI巨頭最深度調查”。作者郝珂靈表示，創作全程她未使用任何生成式AI工具。例如，書中有一處關于OpenAI辦公室辦公椅價格的細節，她依靠Google圖片反向搜索完成查證。她為此提供了三條不容妥協的理由：道德、隱私，以及“這些工具對我作為記者的工作沒用”。

5月初，我們通過視頻連線的方式與郝珂靈進行了一次對話。她目前主要關注AI對就業、心理健康和政治體系的影響。這場對話從她當年在OpenAI辦公室里產生的第一個懷疑開始，談到AGI敘事的本質、奧特曼的真實樣貌、硅谷“機器之神”信仰、中國AI生態的反差，以及她為什么堅持做一名“手搓”記者。

以下是經過整理的對話實錄：

Q：你2019年在OpenAI辦公室待了三天，是第一個深度報道這家公司的記者。當時你相信他們的使命嗎？

A：我一開始是相信的。但那三天之后，我開始產生很多疑問。當時我寫的那篇特稿，其實已經在討論一個問題：他們究竟是真的在做對社會有貢獻的事，還是在做別的事。

我當時的判斷是，他們可能是在賺錢過程中逐漸偏離了原本的使命。但七年后的今天，我反而認為，他們從一開始可能就沒有真正堅定地相信那個使命。

如果你去看他們當年的內部文件、短信和郵件，會發現他們真正的邏輯是：把OpenAI做成全球最強的人工智能公司，目標就是擊敗谷歌。如果擊敗谷歌才是真正目標，那它和造福人類完全是兩種不同的目標。

一旦你理解了這一點，他們后來所有的決策就都說得通了。他們需要巨額資金，不是為了改善醫療或教育，而是為了擊敗競爭對手。建設龐大的數據中心，是為了擊敗競爭對手。大規模抓取互聯網數據，也是為了擊敗競爭對手。

從頭到尾，這家公司一直執著于主導整個行業。一旦你的目標是統治一個領域，你最終做出的很多決策，都會與社會利益直接發生沖突。事實上他們就是這么做的。

Q：這是奧特曼一個人的想法，還是所有聯合創始人的共識？

A：所有聯合創始人都是這么想的。無論是馬斯克、奧特曼，還是布羅克曼，他們本質上都是硅谷文化里長出來的人物。硅谷這套文化就是贏家通吃，建立主導地位、擊敗競爭對手。

奧特曼對OpenAI的影響當然非常大，你不能完全把這家公司和他本人切割開來看。但即使把奧特曼換成另一個同樣長期浸泡在硅谷文化中的人，我也不認為這家公司的目標設定和決策方式會發生本質變化。

Q：那商業化是從什么時候開始全面壓過研究的？

A：哪怕在非營利時期，OpenAI對外把自己塑造成與商業公司完全不同的形象，但內部的競爭心態早已存在。如果一定要指出一個加速節點，那就是奧特曼正式成為CEO的時候。

之后的事情發生得非?？欤篛penAI在非營利架構內部成立了一個營利實體，開始大規模融資，開始制定商業化計劃。然后非常非常迅速地，商業化在優先級上完全壓過了研究。

Q：當年和奧特曼一起創立OpenAI的那批核心人物，今天大多創立了自己的AI公司。這是巧合嗎？

A：不是。我覺得這背后有兩個原因。

第一個原因是，AI這個領域涉及太多金錢和權力，天然容易制造對抗。當每個人都意識到，自己有機會通過掌控這項技術對社會產生巨大影響時，競爭就會變得越來越殘酷。哪怕只是很小的理念差異，最后都會演變成非常大的沖突和戲劇化事件。

所以我并不覺得現在幾乎每一個科技億萬富翁都擁有自己的AI公司是巧合。他們都非常自負，都堅信自己才是最適合引領這項技術的人。他們都希望成為那個領導AI時代的人，因為一旦掌控了這樣一種極具影響力的技術，就意味著擁有巨大的權力。

第二個原因是奧特曼本人。對那些和他長期共事、同時對AI發展有強烈個人理念的人來說，他確實是一個很難合作的人。所以很多人最終離開了。這既有理念上的分歧，也有性格層面的沖突。

Q：這些AI公司都把AGI掛在嘴邊。但AGI到底意味著什么？

A：這恰恰是問題所在，沒有人真正知道AGI是什么，包括OpenAI自己。

OpenAI至少使用過四種完全不同的AGI定義：

在公司章程里，AGI是在大多數具有經濟價值的工作中超越人類的高度自主系統，這是一個經濟價值定義；

在與微軟的合同里，AGI是能夠實現1000億美元收入的AI系統，這是一個財務定義；

在國會作證時，奧特曼說AGI是一種能治愈癌癥、解決氣候變化、消除貧困的系統，這是一個社會效益定義；

而當OpenAI面向消費者時，AGI又被描述成一個數字超級助手，這是一個產品定義。

這四種定義彼此之間根本不一致。所以第一個問題是：AGI根本沒有一個清晰、統一的定義。很多人會說AGI就是達到人類智能水平的AI系統，但即使這樣說也依然不清楚。因為直到今天，人類自己都沒有對什么是人類智能形成科學共識。

第二個問題是：為什么我們一定要創造AGI？如果人類已經擁有人類智能，為什么還要再造一個完全復制人類智能的技術？這其實天然帶有一種"反人類中心"的傾向。如果你的目標是讓人類變得冗余，那最終當然會帶來大規模失業、勞動自動化和一系列社會問題。技術發展的目的本來應該是幫助人類，而不是讓人類失去意義。

第三個問題是，當你試圖打造一個有這么多不同定義、可以為任何人做任何事的AI系統時，這種缺乏針對性本身就會帶來非常深層的傷害。這些模型實際上不可能為所有人做所有事，它們只能為某些人完成某些特定任務。這些公司內部其實非常清楚這一點：它們真正重點訓練的是數學題、金融任務、代碼任務等特定場景。

如果你拿這種模型去做心理治療，它根本不是為此設計的。但當公司對用戶宣傳它什么都能做時，用戶自然會把它用于各種原本不適合的場景。

如果換一種思路，只開發那些把一兩件事做到極致的AI系統，并明確告訴用戶它只能做這幾件事，很多問題其實都會消失。比如一個只用于識別癌癥醫學影像的模型，用戶不會拿它去識別海洋里的魚，錯誤空間會大幅縮小。

歸根結底，是目標設定本身出了問題。當你試圖造一臺什么都能做的機器，資源消耗就會失控，而真正能解決具體問題的AI技術反而拿不到投入。

Q：你怎么定義AGI這個概念本身？它是一個偽概念嗎？

A：我覺得理解AGI最好的方式，就是把它當作一個強有力的敘事：它就是一個營銷詞、一個神話。

我在書的開頭引用過奧特曼的一段話。他在那段話里引用了微軟研究員陸奇的說法：最好的人創建公司，更成功的人創建國家，最成功的人創建宗教。然后奧特曼接著說：在我看來，要創建一個宗教，創建一家公司反而是最簡單的方式。

AGI就是這樣的東西。它就是賦予這些公司以權力、賦予像奧特曼這樣的人以權力的那個“宗教”。它是他們對公眾說、以此賣更多產品的東西；是他們對政府說、以此抵擋監管的東西；是他們對投資人說、以此拿到更多錢的東西；也是奧特曼用來對員工說、以此吸引人才的東西。本質上，它就是一個修辭工具。

Q：硅谷方面說大模型會解決氣候變化、治愈癌癥。這種說法成立嗎？

A：完全沒有證據支撐。

真正在這些領域取得進展的，反而是另一類AI。DeepMind的AlphaFold就是一個例子。在DeepMind轉向大模型之前，他們做的是用于科學研究的專業化AI。AlphaFold訓練只需要很少的資源，不涉及取代任何人的工作，它解決的是一個真正獨屬于AI計算性質的問題——人類做不到，但AI能做到。它用一種根本不同的能力來補足人類的技能和優勢。

這才是我認為AI發展應該走的路：用某種高級計算去完成對醫療、教育、應對氣候變化有幫助的具體任務。而其他需要其他技術或社會創新去解決的問題，就用別的工具去解決。但現在的問題是，太多資金和環境資源都被投進了大模型，其他類型的AI技術完全被忽視、被嚴重投資不足。

Q：今天這條路徑，是不是已經無法逆轉？

A：我不這么認為。

這些公司之所以要不斷開發下一代、再下一代模型，是因為它們知道當前的模型會迅速過時，人們不會再用舊的。換句話說，它們愿意花更多錢開發新模型的前提，是用戶會扔掉舊的。這意味著，如果今天我們作出不一樣的選擇，AI發展的軌跡仍然可以改變。

最緊迫的事，是把正在被投入到大規模生成式模型里的資金、資源和人才，轉移到更專業化的AI模型上去，那些專注于改善醫療、教育、應對氣候變化等具體社會問題的模型。

Q：你采訪了大量離開OpenAI的核心人物。他們怎么評價這家公司？

A：因人而異。有些人離開后非常批判，他們離開的部分原因就是對公司的發展方向感到擔憂。但也有人仍然真心相信OpenAI在做的事情，他們最終認為AI無論是不是AGI都會是一個非?？岬漠a品，他們離開OpenAI只是為了去另一家做完全相同事情的公司。

但很多人對自己在OpenAI那段經歷、對OpenAI變成今天這個樣子，都感到用什么詞好呢，非常矛盾糾結。這也是他們愿意和我交談的部分原因。

Q：哪些評價讓你印象最深？

A：那些最資深、待得最久的人，對奧特曼本人的批評最為尖銳。他們會講他如何因為自己的管理風格和性格把公司帶向了錯誤的方向。

你看現在的法庭案件，有大量信息浮出水面。他的一些高層領導非常擔憂奧特曼對不同的人說不同的話，制造出一種極其競爭、混亂的環境，讓人們互相對立，還提供一些常常并不準確的信息。

現在法庭上這些東西，基本都在印證我書里報道過的一切。但在我做這本書的報道時，這些信息在公開領域非常有限。所以當時我真的很驚訝，我采訪的那些人反思的程度，以及他們反復強調奧特曼作為領導者有多么不可靠、不值得信任的程度，讓我很意外。

Q：很多接觸過奧特曼的人都說，你永遠不知道哪個才是真正的他。你的采訪是同樣的感受嗎？

A：確實如此。在我采訪的所有人中，他們最后都留下了同一個疑問：到底哪 一個才是真正的Sam Altman？

但有意思的是，即使是對他持負面看法的人，也強調了一點：在一個房間里面對他時，他始終表現出同樣程度的極度友善和專注，從不會說任何反駁對方的話。所有人都說他的性格是一致的，他并不是在不同人面前真的會切換人格。

更準確的說法是，他們其實并不清楚他更深層的價值觀是什么。他是一個真的關心人的人嗎？還是只關心自己？他到底有沒有價值觀？這才是人們心里的疑問。不是他們看到他在不同場合表現不同。

他的獨特之處在于，他非常擅長理解別人想要什么，再用對方想要的東西去激勵對方。他手里又握有大量資源，他非常富有，有非常有權勢的人脈，幾乎能給任何人提供他們想要的東西。所以他極具說服力，非常擅長讓別人去做他希望他們做的事。

對于那些認同他所做之事的人，他們并不真的在意他用什么方式達到目標，只要目標達成就行，他們相信要不斷開發越來越好的AI產品。而在奧特曼的領導下，OpenAI確實在成功地做這件事。所以他有時候說謊，這些人并不真的在乎，因為這最終是在服務于他們認同的更大目標。

但對于那些不認同他目標的人來說，他們覺得他的行為是不道德的。他們認為他是在操縱、在做所有這些事情，目的是讓世界變得更糟。

不過我認為，社會過于執著于討論某個具體的人是好是壞，這其實偏離了重點。哪怕奧特曼離開、由別人接手，這家公司做的事也基本不會變。因為硅谷文化真正執著的，是建立這些極度資源密集的壟斷型組織，它們會繼續從事這種帝國式的掠奪。所以更根本的問題是：什么樣的治理結構在讓這些公司可以為所欲為？又該如何有效地約束它們？

Q：OpenAI最近又發了一份政策文件，說要對AI征稅、把利潤回饋公眾。這 算是一種自我糾正嗎？

A：這種說法他們講了十年了，從來沒有真正落地過。

公司成立大約三年時，他們就發過一篇關于"超額利潤再分配"的論文。這家公司、尤其是奧特曼本人，非常善于理解自己需要對公眾說什么來爭取時間。每次他說"我們在考慮某種再分配機制"，就等于給自己多出一兩年的緩沖期，人們愿意等著看公司是不是真會去做。然后兩年后，他們說"我們現在在考慮另一種機制"。再過兩年，又換一種說法。但他們實際上什么都沒做。

Q：如果今天有機會跟奧特曼面對面，你最想問他什么？

A：我會問他：你的技術已經在社會上產生了很大的負面影響，AI引發的精神健康問題、對孩子批判性思維能力的削弱、環境破壞、失業。你是怎么看待這些影響的？你覺得自己對此有責任嗎？

猜他會說自己沒有責任，他會說這些是技術進步不可避免的后果。但我想親耳聽他說一遍，他到底怎么看待這些負面影響。

Q：《AI帝國》出版前，你按報道慣例有向OpenAI發過事實核查請求嗎？

A：美國媒體不會把完整稿子遞給公司，這是不被允許的。但我給了OpenAI一份40頁的詳細摘要，要點形式，分成很多小節，分別解釋書里的各個部分。我給了 他們一個多月的時間回應。他們一條回應也沒給。

奧特曼在書出版前在推特上發過一條隱晦的推文，沒有點出我書的名字，但他說"有幾本關于OpenAI的書要出來了，建議你們去讀另外兩本"。當時市面上正好就那么三本，他這樣講就是說"不要讀我這本"。結果這條推文反而給我的書帶來了巨大的關注度。所以我覺得他后來決定再也不說什么了。

Q：你的書叫《AI帝國》，寫的是OpenAI，但指向的是整個行業。“帝國”這個比喻具體指什么？

A：OpenAI、Anthropic、谷歌、微軟、亞馬遜、xAI，它們都在用同一種方式發展AI：高度依賴資源、能源、數據和勞動力的發展模式。

人工智能本身其實未必需要消耗如此龐大的資源。之所以會變成現在這樣，是因為這些公司彼此之間正在瘋狂競爭、想盡可能快地贏得這場AI競賽，所以才不斷采取這種超高強度的發展路徑。

我的核心批評是這些公司的擴張規模，本身就是不可持續的。它在財務上不可持續，在環境上不可持續，會削弱勞動者權利，也會破壞全球很多人的經濟安全。

而它們獲取這種規模優勢的方式，和歷史上的帝國非常相似。帝國會不斷攫取不屬于自己的資源，然后宣稱這些資源現在屬于我們。這些AI公司也是一樣，進入社區占用土地，卻不真正征求當地人意見；從互聯網抓取大量數據，而很多用戶當初把內容發布到網上，并不是為了讓AI公司拿去訓練模型；使用記者、藝術家、作家的作品，卻不向這些人支付報酬，最終這些作品被用于訓練可能取代創作者本身工作的AI模型。

帝國之所以能快速積累巨大價值，本質上就是因為它們不斷從別人那里攫取資源，卻不進行價值再分配。今天這些AI公司在做的，正是同樣的事。

Q：你也寫到過，硅谷有一種“宗教式”的氛圍。具體指什么？

A：這是美國和英國特有的現象，在中國的科技生態里你基本看不到。

特別是在灣區，有很多人覺得自己在做AI和AGI開發時，是在進行一種精神上的追求。具體來說，他們認為自己正在創造一種更高級的存在，這種存在將成為人類的某種神。這是一種新現象。我多年前在科技行業工作的時候，這絕不是主流文化。但現在你只要在舊金山待一段時間，就會隨時遇到那種用宗教式話語來描述自己正在做什么的人。

理解這一點很重要，因為這些公司做的事不僅是商業行為。如果只看商業邏輯，美國當前的AI路線根本不成立，成本太高，怎么收回來完全說不通。你必須同時在商業和這種宗教性元素的語境下，去理解他們的行為。這里面確實有一些人是完全不在乎賺錢的，他們唯一在乎的就是造出他們心中那個“機器之神”。

Q：你預測過OpenAI未來會走向哪里嗎？

A：我不太喜歡做預測，因為我整個工作的核心理念是：我們今天所做的事情塑造了未來會發生什么。預測未來某種程度上是這種理念的反面，它暗示我們今天做的什么都不會改變未來，未來已經被寫好了。

但就可能性而言，我認為完全有可能出現另一家比OpenAI更重要的公司。OpenAI目前的領先地位里，沒有任何東西是自我延續或不可避免的。

看它的財務狀況，其實是一幅相當糟糕的畫面。它已經承擔了超過一萬億美元的債務來搭建算力基礎設施，而年收入剛剛超過250億美元，這是一個一萬億美元的缺口。它要上市，是因為在私募市場已經融不到錢了。它在私募市場融到的錢，已經超過歷史上任何一家私營公司，現在必須去公開市場維持現金消耗。

但這也是為什么我說，AI發展的軌跡還沒到來不及糾正的程度。我們今天仍有很多事情可以做，來改變OpenAI的運作方式，也可以改變誰會成為那家領先公司、或者什么樣的公司會成為領先者，甚至完全有可能不是公司在引領AI，而是大學重新開始引領AI。

政府監管將扮演巨大的角色，公眾反彈也已經開始出現。這些力量都可以把AI發展的路徑從有害的那一側約束到更好的方向上。

Q：從你的視角看，中國AI行業跟硅谷走的是同一條路嗎？

A：一開始確實是，各家都在做自己版本的ChatGPT，比如百度做文心一言。但因為美國政府用出口管制阻止中國公司購買同等數量、最尖端的計算芯片，中國行業不得不轉向，開始更多地聚焦于用更小規模的模型實現類似能力。

我非常支持這種思路，因為當前大模型路線最大的問題就是極度低效和不可持續。如果我們能用更高的效率獲得這些技術的好處，對所有人都好得多。中國AI公司在提升可持續性、效率、以及加深對當前這一代生成式聊天機器人技術理解方面，已經做出了非常重要的貢獻。

但我也看到一個隱憂。ChatGPT出來后，百度為了競速推出文心一言，停掉了所有AI在醫療應用方面的研究。我覺得這種情況仍在某種程度上發生，以前有很多投入很大的AI研究方向，現在都沒了，因為投資仍然在涌入這些更面向消費者的聊天機器人產品。我希望看到中國AI研究者，以及全球AI研究社區，重新在那些聚焦于社會議題的AI技術上投入更多，而不是只做消費級的東西。

Q：人才方面呢？怎么看中美差距？

A：研究顯示，中國和美國是擁有AI研究人員數量最多的兩個國家，但中國是AI研究人員的第一大產出國美國實際上沒有在增加自己國內培養的AI研究人員數量。

美國的優勢在于它同時也吸引了大量國際人才。但中國AI生態里的人才在過去十年、特別是過去二十年里，確實有了非常大的成長和進步。這背后真正反映的，是多年持續的投入——AI項目、博士培養、穩固的創業生態，以及培養新一代企業家的能力。

從趨勢看，中國在人才上有很大的優勢。因為美國自己在AI研究產出上基本已經停滯了，特朗普政府的移民政策又在削弱它吸引國際人才的能力。而中國的人才生態系統會繼續增長。

Q：DeepSeek等模型出來后，硅谷方面的反應是什么？

A：硅谷很多人特別羨慕中國科技行業，但這種羨慕并不是建立在真正的了解之上。很多在美國工作的人，尤其是美國本地人，以及很多西方研究者和創業者，其實對中國并沒有太多了解，對中國的科技行業也沒有太多了解。

所以當DeepSeek、千問這些模型出來時，對硅谷很多人來說是一件很震驚的事。他們開始有點羨慕，并不是因為自己真正搞清楚了什么，而是覺得"中國科技行業怎么就在我們都還沒反應過來的時候，突然冒出這么好的突破"。

但現在出現了一種現象：所有公司都在談996，因為他們覺得"中國公司就是因為實行996才有這些突破，我們也要這么干"。這是一種相當天真的歸因，忽略了這些突破背后真正的成因。硅谷對中國的迷戀，仍然是極度刻板印象化的。

Q：那出路在哪？如果大模型這條路問題這么多，什么樣的模式可能代表另一種方向？

A：我覺得真正可能變得更具主導性的，是開源模型。

Hugging Face就是一個例子。它本身不創建AI模型，它托管開源AI模型，包括很多中國的模型。它作為一個開源模型庫正在獲得相當大的影響力。請你在使用前自己核實一下數據，但我記得看到的數字是：灣區大約30%的初創公司現在在使用中國的開源模型，而不是OpenAI的模型。

如果政府監管足夠到位、公眾對OpenAI和Anthropic等公司做法的反彈足夠強烈，開源模型會有更多機會繼續占領市場。

而且我認為，開源是幫助這項技術持續推進科學進步的方式之一，進而才能開發出真正有益的AI技術。因為開源讓人們能夠更深入地研究這些模型到底在做什么。我們越理解模型在做什么，就越能以非常具體的方式去設計模型，從而實現特定的目標。所以我希望，也許未必是某家公司接管，而是AI發展回歸到一種更有活力、更開放科學的方式。

Q：除了你已經提到的一些內容，還有什么想分享的？

A：我們還沒談到的唯一一個問題，是它們對AI科學研究的破壞。

在OpenAI讓“停止發表AI研究”成為行業慣例之前，整個行業是極度開放、非常學術化的。谷歌、微軟，所有這些公司一直都在發論文。美國公司和中國公司之間、美國學術界和中國學術界之間，有大量的跨境交流，大家會一起合著論文、互相學習。這整體上提升了全球AI的質量，也增強了這項技術在我們真正需要的領域（比如藥物發現）取得進展的能力。

但OpenAI是讓這種交流變得不再常見的主要原因之一。他們開始對自己的研究高度保密，隨后行業里其他公司也開始變得更保密。現在學術研究的規模、獨立研究的規模、在公共領域進行的研究都被大大壓縮。

而且他們不僅限制了研究的數量，也限制了什么樣的研究可以發表。你可以想象一下，如果世界上大多數氣候科學家的資金來源是化石燃料行業，那他們大概率不會被允許發表對那個行業不利的東西。同樣的事正在AI領域發生，美國現在大部分AI研究都是由AI行業自己資助的。這意味著任何會批評AI行業做法的研究，基本上不再進行，也不再被發表。

在科學層面，對這項技術的基本理解、它的局限和能力、以及如何真正讓它造福社會的認知，正在被根本性地扭曲。

Q：你自己作為一名記者，至今不使用任何生成式AI工具。為什么？

A：有三個原因。

第一，我在調查這些公司，我發現他們做的事情是不道德的，所以我不想繼續使用他們的工具去幫他們繼續做這些事。讀過我書里那些故事的讀者中，很多人告訴我，他們之后會重新認真考慮自己是否還要繼續使用這些技術。

第二是隱私層面。我在調查這些公司，每用一次它們的工具，就是在向它們提供大量個人信息。如果我打開ChatGPT說“我是一名調查記者，正在調查OpenAI”，那對我可能產生相當負面的后果。

第三，我發現這些工具對我自己的目標沒有用。我覺得這一點對每個人在自己生活里都很重要，很多人最后用上這些工具，卻沒有真正經歷過"我到底為什么要用它"的思考過程。他們只是強迫自己用，因為別人都在用，他們覺得自己必須學會這些工具。但你應該先從自己的目標和你想解決的挑戰出發。

我作為記者的優勢是：我能通過共情和消息來源建立非常穩固的關系，我能寫出真正引起讀者共鳴的故事。AI不會讓我變得更有共情力，也不會讓我寫出更好的故事，它在這兩件事上反而起反作用。所以它對我個人的目標根本沒有用。

這意味著我可以從道德層面拒絕它，同時不會失去任何東西。我不會損失生產力，也不會損失某種真正能幫到我的東西。我只是單純不去用一個對我本來就沒有實用價值的東西。

但要澄清一下，我會用別的AI技術。我書的第一章里有一個細節，OpenAI從非營利變成微軟支持的營利實體后，辦公室椅子從每把約2000美元升級到了每把約10000美元。這個數字是我用Google圖片反向搜索查到的。圖片反向搜索是一種專業化的AI工具，不是生成式AI工具，它不具備我所批評的那些工具所具有的那種有害供應鏈。我會用這種類型的AI。

Q：五年后回頭看今天，你希望這個行業發生什么變化？

A：我希望有更多的資金、人才和關注度，被引導到真正有益的AI技術，那些專注于解決具體問題的專業化模型，而不只是更大規模的通用模型。也許未來引領AI發展的不再是幾家巨頭公司，而是大學、開源社區、以及那些愿意把AI用于醫療、教育和氣候變化的研究者。

技術本身不是問題，問題是誰在定義它的方向、以及為了什么目的。我寫這本書，就是希望更多人開始思考這個問題。

作者介紹

郝珂靈（Karen Hao），畢業于麻省理工學院，曾任《麻省理工科技評論》科技版塊高級編輯、《華爾街日報》記者，并為多家刊物撰稿，領導普利策中心“人工智能聚焦系列”項目。致力于報道人工智能對社會的影響，獲得廣泛贊譽。曾獲美國人文主義媒體獎、美國國家編輯雜志“30歲以下記者”NEXT獎。2025年，被《時代》雜志評選為“AI領域年度百大影響力人物”。

郝珂靈（Karen Hao）圖源：hoko Takayasu

作者 | Robbi Hu

值班編輯 | 李欣穎

運營總監 | 葉沛琪