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AI帝國:山姆·乃特曼的OpenAI之夢與噩夢

AI帝國:山姆·乃特曼的OpenAI之夢與噩夢

作者: 乃倫·郝 2025 501
4.01
11,000+ 則評分
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重點摘要

OpenAI 的創始利他主義成了帝國擴張的面具

A split-panel diagram comparing OpenAI's open 2015 promise with its closed commercial fortress hidden behind an altruistic mask.

掛羊頭賣狗肉,正是本書的核心論點。2015 年,OpenAI 以非營利組織之姿成立,承諾投入十億美元,標榜開放研究、透明運作,甚至願意自我犧牲:若競爭對手更接近實現有益的通用人工智慧(AGI),OpenAI 誓言停止競爭、轉而協助。然而短短幾年內,一切走向了反面。它積極將 ChatGPT 商業化,切斷研究開放管道,反而引發了它曾警告過的惡性競爭。

郝凱倫的核心論點是:OpenAI 的使命(確保通用人工智慧造福全人類)實際上是一套三段式的權力鞏固公式——它以近乎宗教性的號召凝聚人才,以可怕的競爭對手為由合理化資本與資源的壟斷,而使命本身又足夠模糊,讓領導層可以隨時依擴張需要重新詮釋。

深度分析

引人注目的是,郝凱倫並未將理想主義描繪為被貪婪吞噬的犧牲品,而是將其視為貪婪的工具。「有益的 AGI」這一模糊概念,正如社會學家馬克斯·韋伯所描述的魅力型組織中那些彈性使命宣言:不可證偽、永遠可以翻新。批評者或許會反駁,幾乎所有面臨資金壓力的新創公司都會出現使命偏移,而 OpenAI 的算力成本確實需要商業收入來支撐。但郝凱倫更犀利的觀點依然成立:沒有任何其他組織能如此有效地將一個關於未來的不可證偽承諾,轉化為當下攫取利益的許可證。帝國的比喻或許有過度延伸之嫌,但它精準地命名了一種「企業偽善」一詞所無法充分描述的動態。

規模化是自我實現的預言,而非自然法則

Split panel diagram comparing the myth of scaling as an inevitable law of physics with the reality of scaling as a commercial business choice that bypassed efficient technological alternatives.

算力成了信仰。共同創辦人伊利亞·蘇茨克維宣揚一個簡單的信條:更大的神經網路,餵入更多數據和更多算力,就能產生智慧。OpenAI 發現 AI 能力每 3.4 個月翻一倍,遠超摩爾定律的速度。他們將此命名為「規模定律」,並視之為天命。

但郝凱倫堅持認為,規模化是一種選擇,而非物理定律。據報導,GPT-4 的規模是五年前 GPT-1 的一萬五千倍以上。替代方案是存在的:Stable Diffusion 僅需 256 顆晶片,而非 OpenAI 的超級電腦;神經符號方法或更高品質的數據,也能以遠少於此的算力達到類似效能。摩爾定律本身從來就不是物理法則,而是戈登·摩爾設定的商業目標,業界選擇去追逐它。規模化之所以勝出,是因為它最容易商業化,並且獎勵擁有最多數據的人。

深度分析

這裡最深刻的洞見是認識論層面的:一個預測一旦被有權勢的行動者採納,就會製造出驗證自身的條件。這呼應了經濟學家羅伯特·默頓的「自我實現預言」概念,以及科技研究中的期望社會學。透過將數十億美元投入規模化,整個產業扼殺了替代研究路徑,然後指著規模化的成功作為它是唯一道路的證據。蘇茨克維和辛頓提出的反論是:規模化就是有效,結果就是結果。然而郝凱倫的結構性批判依然有力:當資金壓縮了思想的多樣性,「有效的東西」就變成了同義反覆。我們無法知道是否存在更便宜、更小規模的路徑,因為根本沒有人獲得資金去探索。

現代 AI 仰賴時薪不到兩美元的隱形勞工運作

Iceberg diagram displaying a clean consumer AI interface above water, while showing a hidden, underpaid worker below filtering toxic raw data into sanitized training code.

「數據沼澤」製造了創傷性勞動。當 OpenAI 不再過濾訓練數據,轉而抓取整個網際網路的內容時,它需要人類來清理有毒的輸出。它與一家名為 Sama 的公司簽約,僱用肯亞工人,讓他們以大約每小時 1.46 至 3.74 美元的薪資,篩選涉及兒童虐待、人獸交和暴力的內容描述。

這種模式緊隨經濟崩潰而來。Scale AI 等數據標註公司完善了一套操作手冊:進入陷入危機的國家(委內瑞拉在一千萬percent的惡性通膨期間,然後是肯亞,再來是北非),以高薪吸引工人,站穩腳跟後再壓低工資。一位名叫莫法特·奧基尼的工人,因長期審閱性虐待內容,導致婚姻破裂、心理健康崩潰。當工人們使用 ChatGPT 來加速自己的工作時,Scale 以「詐騙」為由將整個國家列入黑名單。

深度分析

郝凱倫的報導延伸了瑪麗·格雷和西達斯·蘇里提出的「幽靈勞動」概念:支撐所謂自動化系統的隱形人力勞動。新的控訴在於她所記錄的道德倒錯。一個白領工作者使用 ChatGPT 提升生產力,被讚譽為工作的未來;一個肯亞標註員做同樣的事,卻被以詐欺之名開除。殖民類比並非修辭上的誇飾,而是結構性的:企業刻意搜尋那些受過教育、能上網、且走投無路的人群。一個合理的質疑是:大規模的內容審核是否可能做到人道?但郝凱倫的論點依然成立:目前的薪資水準和心理保障措施,反映的是刻意的成本削減,而非不得已。

資料中心從世界上最脆弱的群體手中奪走水和電力

AI 有一個實體的身軀,而且它極度渴水。據報導,訓練 GPT-3 消耗了 1,287 百萬瓦時的電力,而在乾旱肆虐的愛荷華州,微軟的資料中心在某個月份用掉了一個水區約百分之六的用水量。每一次 ChatGPT 查詢所消耗的電力,大約是一次 Google 搜尋的十倍。

這些代價落在邊緣化群體身上。在智利的阿塔卡馬地區,已被銅礦和鋰礦開採掏空的社區,如今還要與資料中心爭奪水源。在烏拉圭,一場嚴重到政府不得不在自來水中摻入鹹水的乾旱期間,Google 計劃興建一座每天消耗兩百萬加侖飲用水的資料中心。丹尼爾·佩尼亞等社運人士和 MOSACAT 組織迫使企業揭露資訊並阻擋了相關計畫。到 2030 年,資料中心可能消耗美國百分之八的電力。

深度分析

這一章將「雲端」的抽象概念落實到泥土、乾旱和噪音污染之中,呼應了凱特·乃佛的《AI 地圖集》及其堅持計算即是攫取的主張。將 AI 定位為資源殖民主義最新篇章的框架具有挑釁性,但大體上站得住腳:曾經供養殖民帝國的同一批地區,如今供養著算力帝國。值得補充的細微差異是:部分用水可以循環利用,某些地區擁有充裕的再生能源,因此整體圖景並不均一。但郝凱倫對企業保密、空殼公司和破碎的永續承諾的核心揭露,呈現了一個積極掩蓋本可公開之成本的產業。

將它命名為「智慧」是一個至今仍在欺騙我們的行銷手法

這個領域的原罪是一次品牌重塑。1956 年,約翰·麥卡錫需要一個比「自動機研究」更吸引人的名稱來爭取資金,於是他創造了「人工智慧」一詞。這個詞偷渡了一個承諾。然而,對於「智慧」究竟是什麼,科學界至今沒有共識,而每一個基準測試(西洋棋、圍棋、圖靈測試)被超越後,就會被貶為「不算真正的智慧」。

擬人化帶來了後果。1966 年,約瑟夫·魏岑鮑姆的簡單聊天機器人 ELIZA 讓人們誤以為它能理解他們,連創造者自己都感到震驚。ChatGPT 刻意採用了同樣的類人介面。當開發者說模型像人類一樣「學習」或「閱讀」時,這既誇大了人們對其能力的認知,也充當了法律護盾:企業辯稱,用受版權保護的作品來訓練模型不過是「靈感」,就像人類閱讀一樣。

深度分析

郝凱倫以全新的迫切感重新喚起了魏岑鮑姆的警告。語言學家艾蜜莉·乃德的「隨機鸚鵡」框架與此互補:模型生成的是統計上最可能的文字,沒有意義或意圖,但我們的大腦無法停止在流暢的文字背後想像一個心智的存在。這一洞見同時挑戰了產業話術和消費者直覺。我們可以進一步推論:擬人化不僅是行銷手段,更是發展心理學中有據可查的認知預設,任何免責聲明都無法完全覆蓋。這一點至關重要,因為錯置的信任已經造成了傷害——從律師引用捏造的判例,到一名比利時男子在與聊天機器人對話後自殺。郝凱倫指出,「幻覺」這個術語本身就具有誤導性,暗示這是一個漏洞,而非核心機制。

兩個對立的 AI 宗教——樂觀派與末日派——崇拜的是同一個神

矽谷分裂成了互為鏡像的兩個陣營。末日派深受有效利他主義影響,擔心失控的超級智慧可能滅絕人類,主張放慢或謹慎管控 AI 發展。樂觀派,即有效加速主義者,則視科技進步為必須加速的道德使命。Anthropic 和 OpenAI 分別成為兩方的代表。

兩者誦讀的是同一部經典。郝凱倫的關鍵觀察是:雙方都將 AGI 視為不可避免且迫在眉睫的,都以宗教般的狂熱討論它,都聲稱擁有道德權威,要將 AI 發展掌握在自己信徒手中。一方警告地獄之火,另一方許諾天堂,但雙方都不質疑這項技術是否應該被建造,或者誰有權做出決定。有效利他主義的「期望值」數學甚至為先致富、日後再捐獻提供了正當性。

深度分析

這是本書最具澄清力的論述之一:將一場表面上的辯論歸結為共享的神學。兩個陣營都從炒作中獲益,因為存亡級別的風險(無論是恐懼還是歡慶)使這項技術顯得具有世界歷史意義,並為將控制權集中在極少數菁英手中提供了正當性。這一框架讓人聯想到宗教研究中關於千禧年運動的學術研究——那些執著於末日將至的運動。為末日派做一個最強辯護:無論誰從敘事中獲利,某些風險可能確實存在。但郝凱倫關於缺失的第三種立場(這東西到底該不該建造?由誰來建造?)的論點,揭露了辯論框架本身如何服務於既有勢力——將局外人排除在決策之外。

ChatGPT 是一次「低調的研究預覽」,卻讓自己的創造者措手不及

AI 史上最具影響力的產品發布,幾乎只是一個事後想法。由於擔心 Anthropic 會搶先推出聊天機器人,OpenAI 在 2022 年 11 月匆忙地在現有的 GPT-3.5 模型上套了一個聊天介面。管理層稱之為「低調的研究預覽」,伺服器僅為大約十萬名用戶做了準備。員工們打賭週末可能只有幾千人會試用。

它成為史上成長最快的消費者應用程式,五天內達到一百萬用戶,兩個月內突破一億。伺服器幾近崩潰。僅有十幾人的安全團隊在監控系統故障的情況下疲於奔命。諷刺的是,GPT-3.5 相較於已公開兩年的技術幾乎沒有什麼改進。真正的魔法在於包裝:一個對話式、類人的介面——與 1966 年讓 ELIZA 令人著迷的,是同一個把戲。

深度分析

這個事件是一個經典案例,說明驅動採用的是介面而非原始能力——這是產品設計中的一課,卻被這個痴迷於研究的實驗室所低估。它也揭示了一個令人不安的安全治理真相:公司無法預測自己旗艦產品的市場反應,這削弱了人們對其預測未來更危險系統之能力的信心。一位安全部門員工在全體會議上正是提出了這個問題。反論是:迭代式的真實世界部署確實能暴露實驗室測試無法發現的問題。但當部署方同時也在與競爭對手賽跑並從中獲利時,「從用戶中學習」恰好與快速出貨的利益一致,使得安全理由難以與商業急迫性區分開來。

奧特曼的天賦在於傾聽、交易撮合與兜售故事的權力才能

貫穿奧特曼職業生涯的主線是影響力,而非程式碼。他的導師保羅·葛拉罕說,你可以把他丟到一座食人族的島上,回來時會發現他已經當上了國王。被稱為「傾聽界的乔丹」,奧特曼能記住關於他人的微小細節,慷慨地提供幫助和資金,然後利用這些善意。他與超過四百家公司建立了財務關係,使得在他的圈子裡幾乎找不到一個與他的成功沒有利害關係的人。

一個更陰暗的模式反覆出現。在他的第一家新創公司 Loopt,資深員工曾兩度敦促董事會解僱他,理由是他將個人利益置於優先,並以細微、難以指證的方式扭曲事實。同樣的指控在 OpenAI 再次浮現:對人們說他們想聽的話,然後暗中削弱異議者直到他們屈服。兩次,他都佔了上風。

深度分析

郝凱倫描繪了一個特定的原型:以人際關係為產品的網絡型創業家。這與社會學家羅納德·乃特關於「結構洞」的研究相呼應——權力積累在那些在原本分離的群體之間充當中介的人手中。奧特曼的天賦在於讓自己成為矽谷不可或缺的節點。「紙刀割傷」般的小型不誠實——單獨來看微不足道,但累積起來對信任具有腐蝕性——是一個心理學上敏銳的觀察,與關於背叛如何侵蝕團隊的研究相吻合。一個公平的提醒是:郝凱倫的消息來源偏向那些與奧特曼發生過衝突的人,而魅力加上野心可以描述許多有能力的創辦人。然而,這一模式在二十年間、兩家公司中反覆出現,很難被視為巧合。

五天政變證明了 AI 的未來掌握在少數內部人士手中

2023 年 11 月,OpenAI 董事會以「未能始終坦誠」為由解僱了奧特曼,任命技術長米拉·穆拉蒂為臨時執行長。首席科學家蘇茨克維認定,奧特曼的操控模式使他不適合引導 AGI 的發展。但幾天之內一切崩塌:微軟提出要僱用奧特曼,770 名員工中超過 700 人威脅辭職,蘇茨克維本人也倒戈,在推特上發文表示後悔。奧特曼回歸;挑戰他的獨立董事們離開了。

郝凱倫的結論超越了誰贏誰輸。這場鬧劇揭示了一個足以改變文明的技術,其命運取決於一小群矽谷菁英之間的自我衝突、意識形態對立和忠誠角力——一切都在閉門之後決定。連 OpenAI 自己的員工都被蒙在鼓裡。那個被設計為終極安全閥的非營利董事會,在金錢壓力面前瞬間崩潰。

深度分析

董事會的崩潰是一則治理寓言。奧特曼自己設計的結構——賦予非營利董事會為了人類福祉而解僱他的權力——在面對微軟的數十億美元和員工的股權利益時,一經考驗便證明不過是一場表演。董事海倫·托納那句令人不寒而慄的話——摧毀公司可能與使命一致——暴露了這道安全閥與真實激勵機制之間的脫節。研究制度設計的政治學者指出,紙面上的制衡若缺乏相應的權力來執行,便毫無意義。最令人揮之不去的是民主赤字:八十億人受到影響,大約十個人在做決定。郝凱倫的治理問題(誰來塑造 AI)在此變得具體而令人不安。

還有另一條路:小規模、經同意、社區擁有的 AI 已經在運作

郝凱倫提出的解方是紐西蘭的一家毛利廣播電台。Te Hiku Media 希望轉錄長老們的檔案錄音,以復興瀕危語言毛利語。他們沒有抓取數據,而是建立在三個原則之上:同意、互惠與主權。他們徵求社區的許可,僅從自願捐獻者那裡收集數據,並將數據置於毛利人的監管之下,僅授權用於經核准的用途。

結果徹底粉碎了規模教條。在十天之內,信任社區的成員捐獻了 310 小時的轉錄音訊,足以僅用兩顆晶片建構出準確率達百分之八十六的語音模型。相比之下,OpenAI 為其 Whisper 工具抓取了 68 萬小時的數據。教訓是:針對特定任務、基於同意、節能的 AI 可以提升邊緣化社區的力量,而非從中攫取。

深度分析

Te Hiku 將整個辯論從「我們如何讓 AI 變好」重新框架為史丹佛研究員普拉秋莎·卡盧里更尖銳的問題:這項技術是將權力轉移給人民,還是從人民手中奪走?這個案例對產業正統觀念具有真正的顛覆性,因為它在產業自身的標準上(可運作的模型)取得了成功,同時拒絕了產業的方法。一個務實的提醒是:語言復興是狹窄且界限明確的,尚不清楚這個模式能在多大程度上推廣到需要大量多元數據的通用系統。但這或許正是郝凱倫更深層的論點:也許我們並不需要通用的萬能機器。更小型、專門建造、可問責的工具,或許能更好地服務大多數人類需求——而不需要帝國。

沿著三個軸線重新分配權力:知識、資源與影響力

郝凱倫提出了一個瓦解帝國的具體方案。AI 巨頭控制著三個相互強化的權力軸線:知識(透過侵蝕開放科學、將模型隱藏於審查之外)、資源(透過壟斷數據、算力、土地和勞動力)、以及影響力(透過製造意識形態和令人目眩的展示來攫取想像力)。

針對每個軸線的反制措施:
1. 資助獨立研究和評估機構,使我們不必依賴企業為自己的作業打分數。
2. 要求揭露訓練數據和技術規格,就像汽車有能源之星評級、藥物需經 FDA 審查一樣。
3. 加強勞動保護和工會力量,效法好萊塢編劇爭取到的 AI 保障條款。
4. 投資廣泛的公眾教育,以消解神秘感。
5. 支持社區驅動、去殖民化的 AI,如 DAIR 和 Te Hiku。

深度分析

這套處方的力量在於它既拒絕宿命論,也拒絕科技樂觀主義,堅持 AI 是數千個可爭議的人類選擇的產物,而非命運。能源之星和 FDA 的類比在修辭上很有效:我們對消費產品的監管已經比對影響數十億人的數據驅動系統更為嚴格。一個局限是執行力。透明度要求面臨激烈的遊說,正如加州被否決的 SB 1047 法案所示,而全球供應鏈超越了國家法律的管轄範圍。郝凱倫堅持受影響社區之間的跨國團結——從肯亞標註員到智利社運人士——呼應了勞工運動的歷史:全球性集中的權力只能透過全球性的組織來對抗。這樣的聯盟能否在面對兆美元級別的既有勢力時成形,仍是一個未解的問題。

深度分析

郝凱倫的《AI 帝國》最好被理解為披著政治理論外衣的調查報導。其核心概念操作——將 OpenAI 及其同行定位為現代帝國——並非裝飾性的。郝凱倫論證,帝國奪取不屬於自己的資源、剝削遠方的勞動力、以與敵對帝國的競爭來正當化征服,並以文明進步的敘事來掩蓋攫取。每一個要素都對應到 AI:被抓取的數據和藝術作品、薪資過低的全球南方標註員、對中國的持續援引,以及「有益的 AGI」福音。

本書的結構創新在於其雙重視角。郝凱倫將矽谷最神秘實驗室的董事會密室角力,與來自肯亞、智利、烏拉圭和委內瑞拉的實地報導交織在一起。這種並置本身就是論證:在 OpenAI 估值達到 1,570 億美元的同一時期,讓 ChatGPT 變得安全的肯亞工人正被列入黑名單,智利社區正在為飲用水而抗爭。財富向上流動;代價沉澱在弱勢群體身上。

使這部作品有別於相近批評(祖博夫的監控資本主義、乃佛的攫取論、乃德的隨機鸚鵡)的,是郝凱倫的獨家管道。她 2019 年的報導使她成為第一位深入 OpenAI 內部的記者,而她對 2023 年 11 月董事會危機的消息來源無人能及——包括她意外滲入反奧特曼聯名信撰寫者共享收件匣的超現實經歷。

本書的弱點也值得指出。帝國的比喻偶爾顯得牽強,郝凱倫自己也承認 AI 帝國缺乏殖民前輩的公然暴力。她關於奧特曼的消息來源偏向與他發生過衝突的人。而她對 Te Hiku 等小規模替代方案的樂觀,可能低估了通用系統吸引資本的原因:它們承諾的回報是窄域工具無法提供的。

然而,這部作品的成就是持久的。郝凱倫將主導問題從產業偏好的「我們如何讓 AI 安全」重新框架為政治性的「誰來決定,誰來買單」。透過堅持這項技術的形態沒有任何部分是不可避免的,她重新打開了既有勢力寧願關閉的未來。這本書與其說是末日預言,不如說是對民主清算的呼籲。

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評論摘要

4.01 滿分 5
平均來自 11,000+ 來自 GoodreadsAmazon 的評分.

《AI 帝国》获得的评价褒贬不一。该书对 OpenAI 及山姆·乔特曼(Sam Altman)的调查报导受到肯定,但也因被认为带有偏见且缺乏技术深度而遭到批评。部分读者欣赏书中对 AI 环境影响与劳动问题的揭露,另一些读者则认为该书过度批判且带有意识形态色彩。叙事结构及对个人细节的着墨是争议焦点。整体而言,读者重视书中对 OpenAI 演变历程及 AI 产业运作的深入剖析,但对于本书的立场与结论则看法分歧。

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4.59
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關於作者

乔伦·郝(Karen Hao)是一位科技记者,以报导人工智慧及其社会影响而闻名。她拥有多年报导 OpenAI 及其他大型科技公司的丰富经验,长期关注人工智慧产业。郝的报导风格结合了深入研究与对权力动态及 AI 发展伦理议题的批判视角。她的作品经常探讨科技产业中的问责机制、劳动实践与环境后果等主题。她的写作风格被形容为引人入胜且平易近人,但部分读者认为她的观点具有争议性。她兼具新闻与科技背景,使她对复杂的 AI 议题拥有细腻深入的理解。

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