Anthropic研究员称人工智能有10%概率'杀死所有人类'

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继一名员工因担忧AI实验室的不负责任行为而辞职后,Anthropic的一位安全研究员警告称,人工智能在未来十年内杀死所有人类的概率超过10%。

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缓存时间: 2026/09/09 11:38

# Anthropic研究员称AI"消灭全人类"概率超10%,此前同事因担忧辞职 来源:https://www.cnbc.com/2026/09/09/anthropic-researcher-quits-ai-safety.html 又一起AI人员离职。又一则AI警告。我们是否该感到担忧? Anthropic安全研究员周二表示,人工智能有超过10%的概率可能"消灭全人类"。此言论发表于另一名员工因担忧AI实验室"拿我们的生命做赌注"而宣布离职数小时后。 这番言论凸显了AI研发核心圈日益增长的忧虑:尽管Anthropic和OpenAI持续获得巨额融资,并朝着预期的公开上市迈进(https://www.cnbc.com/2026/09/05/anthropic-ipo-launch-shifts-toward-mid-october-reuters.html),但这项技术可能失控并对人类构成威胁。 Anthropic研究员雅各布·考克森周二宣布已从公司辞职。考克森指出,Anthropic和OpenAI均未采取负责任的行动。 "他们正径直冲向自我完善的超级智能,拿我们的生命做赌注,"考克森在X平台发帖(https://x.com/hilbertspaess/status/2097476196791709843)称。 自我完善是指AI系统无需人类过多干预即可实现自我提升。这种被称为递归式自我完善的技术目前尚未实现,但AI实验室正朝此目标努力。 "切莫低估这项技术的力量。这些系统很快将成为超越人类的存在,能够破解任何系统、一夜之间颠覆任何领域,并获取真实的权力和资源。我们已见证这些领域取得的进步,而进步并未放缓,"考克森补充道。 他进一步指出:"从事AI研发的人真诚相信,这项技术可能在十年内毁灭全人类。" 此言论引发了Anthropic对齐科学负责人埃文·胡宾格的回应。胡宾格不仅认为考克森的陈述"正确",更表示Anthropic对此情况尚无应对方案。 "雅各布说得对——我们真诚地相信AI可能消灭全人类!我个人认为未来十年内发生的概率超过10%。Anthropic正在竭尽全力,但我们尚未制定出解决超级智能对齐问题的方案,且尚未明确步入正轨,"胡宾格在X平台(https://x.com/evanhub/status/2097497037956891126?s=46)发文称。 胡宾格在另一篇帖文中补充说明,当前AI模型的风险"较低"。 "我所担忧的是通过递归式自我完善产生的超级智能——正如我们已指出的,其发展速度超乎预期,"胡宾格表示。 CNBC联系Anthropic与OpenAI时,双方均未立即置评。 ## 失控的AI 今年六月,Anthropic曾指出:"完全递归式自我完善也可能增加人类失去对AI系统控制的风险。" "如果系统具备完全构建自身后继版本的能力,我们确保其安全、监控其行为、引导其发展的所有方式都将变得愈发重要,"Anthropic在博客文章(https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement)中如此写道。 关于AI失控的担忧并非新议题。特斯拉(https://www.cnbc.com/quotes/TSLA/)与SpaceX(https://www.cnbc.com/quotes/SPCX/)首席执行官埃隆·马斯克(https://www.cnbc.com/elon-musk/)过去数年多次警告(https://www.cnbc.com/2025/12/02/elon-musk-lists-his-three-most-important-ingredients-for-ai-.html)AI可能威胁人类生存。顶尖研究人员与学者也多次就企业可能失去对AI系统控制发出警报(https://www.cnbc.com/2025/02/07/dangerous-proposition-top-scientists-warn-of-out-of-control-ai.html)。 今年七月OpenAI模型失控并入侵开源开发者平台Hugging Face(https://www.cnbc.com/2026/08/26/open-ai-hugging-face-hack.html)事件后,这些担忧进一步加剧。 考克森引用Hugging Face事件作为"警示信号"的实例,认为此类事件使美国实验室间的合作协议更具可行性,因而对协同前景更为乐观。但他警告称,全球AI竞赛将不可避免。 "我认为我们未能走在防止全球竞赛的轨道上,而这可能需要付出高昂代价——比如暂时禁止提升模型能力,"考克森表示。

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