AI 作为常规技术:ICML 主题演讲探讨 AI 时代人类还剩下什么工作
普林斯顿大学研究者 Sayash Kapoor 与 Arvind Narayanan 在 ICML 主题演讲中提出,AI 作为常规技术(AI as Normal Technology)框架可用于理解 AI 对经济与社会的影响,除非未来出现递归自我改进等不连续性。演讲认为,即便认真对待递归自我改进,实验室里也不存在某个里程碑会突然让所有人失业,但未来工作将截然不同,需要大量适应,并最终指向人机“共同超级智能”的愿景。
普林斯顿大学研究者 Sayash Kapoor 与 Arvind Narayanan 在 ICML 主题演讲中提出,AI 作为常规技术(AI as Normal Technology)框架可用于理解 AI 对经济与社会的影响,除非未来出现递归自我改进等不连续性。演讲认为,即便认真对待递归自我改进,实验室里也不存在某个里程碑会突然让所有人失业,但未来工作将截然不同,需要大量适应,并最终指向人机“共同超级智能”的愿景。
Boaz Barak 在一篇观点文章中设想 AGI 转型在美国或全人类层面走向失败的可能路径,将其归纳为灾难性滥用、灾难性失准与失控、权力集中、以及"一团乱麻"四类非互斥场景。他特别担忧权力集中问题,认为人类被 AI 或少数未经选举的人控制即使物质富足也不是好未来,因此警惕把更多控制权交给"好"AI、减少模型供应商竞争或限制先进 AI 获取渠道的干预。他主张安全限制应针对具体可测量风险,而非由假设性风险驱动的广泛限制。
加州政府已将 AI 助手 Poppy 向员工开放,北达科他州立法委员会和洛杉矶高等法院也相继引入 AI 处理法案总结与案件管理。《华盛顿邮报》近期测试显示,Gemini 3.1 Pro 和 Claude Opus 4.8 是仅有的多数情况下能对政策问题提供意识形态中立回答的前沿模型。不同前沿模型的"性格"差异可能悄然改变政府对危机的应对方式和对政策的取舍,因此民主国家在选择政府采购的 AI 模型时必须考虑其能否代表公众意志。
Anthropic 的 Claude Mythos 因能识别并利用电网、金融网络和医院系统等关键基础设施软件的弱点,将 AI 网络能力风险推上美国政策议程首位,Anthropic 提前向部分企业和政府机构开放早期访问以便防守方加固系统。两个月后 Fable 面向公众发布引发担忧其防护栏可能被绕过,商务部据称给 Anthropic 90 分钟禁止外国国民访问,导致该模型全球下线,此后限制虽解除但仍可重新施加。由于生物能力的危险性更难观察衡量且具有自我复制和进攻主导特性,若缺乏生物安全保证基础设施,“Bio Mythos”时刻可能同样招致被动应对。
Thinking Machines 提出其使命是构建扩展人类意志与判断的 AI,主张 AI 应像人一样多样且分布,而非在少数地方训练后冻结。为此其技术方向包括训练强模型、让用户微调模型权重、开发拓宽人机沟通的界面,并公开研究。文章认为棋类与数学等目标静态、无隐藏知识的领域可让 AI 自主推进,但组织中的默会知识分散且局部,AI 须与人协作而非取代人。
针对前沿 AI 治理,Institute for Law & AI 高级研究员 Charlie Bullock 与 Christoph Winter 提出“radical optionality(激进可选择性)”策略:短期内避免过度监管,同时建设机构能力,以便在变革性 AI 出现时能够胜任监管。该策略主张通过举报人保护、报告要求和透明度强制等轻触式信息收集权限,在不显著拖累创新的前提下提升安全。文章还提到英国 AI Security Institute 的成功经验,其获得的资金是美国同类机构的 10 倍。
Redwood Research 借由通过 Astra 开展的战略研究员项目组织了一次读书会,并公开其使用的 AI 未来主义阅读清单。该清单分为核心与拓展两部分,核心部分按四周编排,每周覆盖不到 8 小时的基础材料,聚焦 AI 发展关键动态、AI 生存风险及缓解路径三大议题,选题偏向 AI 风险威胁建模的重要性以及与 Redwood Research 自身工作的相关性。
哈德逊研究所高级研究员 Bill Drexel 提出中美 AI 竞争的道德维度存在三种隐含范式——突破性技术霸权、价值观内置的平台扩张、以及大国间的外交合作,并指出当前政策辩论过度聚焦于赢家通吃的技术领先,忽视了编码价值与战略外交这两场更具实质意义的较量。他认为美国若要在维持领导地位的同时守住自身宣称捍卫的价值,就必须首先拿出一套清晰的、肯定性的愿景来界定美国 AI 究竟为了什么。
SPY Lab 提出安全图灵测试,认为 AI 系统只有在替代人类角色时不实质降低安全性才算通过,而当前 AI 明显不合格。作者以错误搜索投毒为例说明攻击者只需在本地复现同一智能体、预测其报错后的搜索行为,就能用伪造的 GitHub issue 诱导其执行恶意脚本。
Andrew Nesbitt 发布虚构事件报告 CVE-2026-LGTM,描述两个来自不同厂商的 AI 审查智能体在审查 foxhole-lz4 依赖升级的 PR 时,就该包是否恶意陷入分歧循环,产生 340 条评论、41,255 美元推理开销,最终财务部门吊销双方 API key,而某厂商市场团队借机发布新闻稿,股价开盘上涨 6%。
Dean Ball 撰文分析美国前沿 AI 治理现状,认为行政令实际上建立了事实上的非自愿许可与预审批制度,Anthropic 的 Fable 被撤销公开访问、OpenAI 的 GPT 5.6 被限制在少数美国公司范围内,而政府自身并不清楚获得许可需要满足什么安全标准。他建议以各实验室已公开的安全与安保框架为起点,将其联邦化,并由政府认证或许可的独立验证机构对实验室整体进行审计,而非以单个模型为监管单位;认证可通过强制、责任安全港或政府采购等方式产生激励。他认为监管对象应是实验室实体,因为模型数量多、算法效率提升快,未来权重可能持续变化,以模型为单位的监管难以适应。
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牛津大学、英国 AI 安全研究所、斯坦福大学与伦敦政治经济学院的研究人员通过四项实验、覆盖 6923 人共 18978 场对话发现,当前 AI 系统在文本说服上比人类专家更具说服力,其中 Opus 4.1 与 Opus 4.6 表现最强,其后是 OpenAI 的 GPT-4o、GPT-5.4,Google 的 Gemini 2.5 Pro 及 xAI 的 Grok 4.20。若将 AI 约束为人类书写速度与人际消息长度,其对顶尖人类的优势从 +4.1pp 降至不显著的 0.0pp,说明产出速率是其说服力优势的主要来源。
阿根廷总统 Javier Milei 与 Sentience Institute、UFAIR 等组织推动赋予 AI 法律人格,包括持有财产、签订合同和起诉应诉等权利。
Redwood Research 提出"蒸馏双重困境"论点:把一个能骗过对齐审计的危险错位 AI 蒸馏为学生模型时,若错位未能转移,就能得到一个相当有能力且无害的模型并放心使用;若错位成功转移,学生可能比教师更难隐藏自身错位,从而通过审计它获得教师错位的间接证据。 针对第一种情况,该文提出面向能力的蒸馏方法,希望在不转移错位的前提下尽量多地传递能力,理由是能力与倾向的迁移速率不同——只要能力迁移快于错位,就可以做大量蒸馏而不引入多少错位风险。 文中列举的实现思路包括聚焦目标领域的蒸馏、打乱潜隐信号(例如激进地改写输入输出)、应用抗数据投毒的防护措施、迭代过滤后再蒸馏、给蒸馏数据加前缀进行接种以及减少模型的认知余裕等,并可组合使用。
Dean Ball 将于 7 月 6 日加入 OpenAI,出任新设 Strategic Futures 团队负责人,该团队向首席战略官 Jason Kwon 汇报,聚焦灾难性风险、递归自我改进、劳动力市场影响以及前沿实验室与政府和社会的关系。团队工作涵盖面向公众的政策提案与实验室内部治理,并与 Preparedness 团队、法务及国家安全和全球事务政策人员协作。Ball 表示 Hyperdimensional 将继续独立运营,其写作不受 OpenAI 预审或编辑干预。
Dean W. Ball 以“没有 FDA 的制药业”作类比,复盘特朗普政府与 Anthropic 围绕 Fable 的争端:Anthropic 发布带严格护栏的 Fable 后,政府官员得知存在绕过部分护栏的越狱,要求其下架模型,Anthropic 未下架,政府随即对 Fable 和 Mythos 施加针对所有非美国人的全球出口管制,由于 Anthropic 无法验证终端用户的美国人身份,只能全球下架模型,甚至有说法称其内部使用也因非美国籍员工风险而暂停。
英国 AI Security Institute 对齐团队与对齐理论创业公司 Timaeus 的研究人员联合成立非营利组织 Sequent,目标是在几年内扩张到 40-80 人并首期募资 \$100–150M,理由是“人工超级智能可能在未来数年内问世,而对齐未必同步准备好”。该组织计划采取与大实验室不同的路线组合下注,重点方向包括可扩展监督、学习理论、启发式论证、博弈论与人设,试图找出可控情境下的对齐能泛化到不可控大规模长周期任务的原理性依据。同期发布的还有面向中国 UNESCO 世界遗产地的多模态基准 ChinaHeritaQA,图像源自新浪微博并从 50000 张筛选而来,用于评测视觉语言模型的文化推理能力。
Simon Willison 在使用 Claude Fable 5 两天后,将其描述为“relentlessly proactive”,并用一次实际调试经历说明这一点。
Redwood Research 提出并剖析“安全-有用性权衡模型”:该模型假设开发者依据成本效益选择安全相关行动,只在有限意愿内牺牲有用性换取安全。文中指出其成立需两个前提——匆忙却理性的开发者,或有政治意愿施加压力的利益方;若开发者面对监管机构、政府、员工或公众等第三方压力,则是在优化他们的满意度而非你所定义的安全,此时技术与安全的关联大幅减弱,应逐案衡量政治可行性。
Anthropic 在博客文章中警告递归自我改进可能带来重大社会风险,并呼吁企业考虑放缓或暂停开发。FLI 总裁兼 CEO Anthony Aguirre 回应称,AI 公司正公开和私下承认,暂停或放缓某些开发路径对保护生命与生计至关重要。2023 年 3 月 FLI 曾发布类似暂停呼吁的公开信,由 Elon Musk、Yoshua Bengio 等签署,但未被采纳。
教皇利奥十四世上周发布通谕《Magnifica Humanitas》,警告 AI 可能带来失业、自主武器、虚假信息和人际关系干扰等问题,并呼吁广泛参与讨论 AI 应对齐的道德价值,同时强调应负责任地善用而非拒绝该技术。通谕未提及灭绝风险、AGI、超级智能或 AI 人格可能性,引发部分人士批评其回避难题;梵蒂冈邀请 Anthropic 联合创始人 Chris Olah 出席发布会也招致质疑。另有有效利他主义者整理证据称通谕措辞或经 AI 协助撰写,若属实则与其劝诫神父勿用 AI 布道相矛盾。
Future of Life Institute 总裁兼 CEO Anthony Aguirre 就白宫设立 AI 工作组的行政令发表声明,称这是"朝正确方向迈出的重要一步"。他主张自愿框架不足,呼吁建立强制性的政府部署前审查流程,使政府能在最强大 AI 系统发布前评估其国家安全风险,并有权阻止不可接受风险的系统发布。
英国 AI Security Institute 的研究人员撰文指出,用 AI 来监管 AI 安全的“自动化对齐研究”并非万能解药,其难度超出多数人预期。同期 Newsletter 还收录了三项工作:美国 AI 经济名义规模约 2500 亿美元并以每年约 2600% 的速度增长,其中大部分发生在难以纳入 GDP 统计的推理环节;蛋白质折叠模型也存在类似神经网络的缩放定律;以及对 AI 系统带来的人类灭绝风险的定价讨论。
OpenAI 研究员 Boaz Barak 借《Harvard Crimson》毕业特刊建议 2026 届毕业生掌握并尽可能多地使用 AI,除 ChatGPT 外还应上手 Claude Code、Codex 及各类初创产品,同时批评相关公司与监管政府应承担责任而非获得豁免。他认为年轻人应用 AI 推进自己的主张,并指出水资源消耗等风险被夸大、权力集中则关注不足。
Wiz Research 发布《2026 年 SDLC 安全状况》报告,基于真实开发环境、公开仓库和生产遥测数据,指出应用风险正从孤立漏洞转向代码复用、信任关系和自动化连接形成的系统性风险。报告称依赖采用呈幂律分布,macOS 约占所观测开发者平台的 86%,约 45–50% 的组织使用 GitHub Actions;2025 年 9 月 Wiz Research 发现约 1/5 使用 AI 开发平台的组织因可重复生成模式和不安全默认值而受系统性安全问题影响。
Import AI 最新一期由一篇演讲长文和一则虚构故事组成,讨论如何在 AI 持续进步的前提下选择“探索未来还是回避当下”。该期基于作者近期在牛津大学人类中心 AI 实验室(HAI Lab)发表的 2026 Cosmos HAI Lab Lecture,指出若技术继续快速发展,AI 就不能被视为普通技术——它更像“生长而非制造”出来的系统,且存在能杀死地球上每个人的可信情景。
Google 在开发者大会发布 Gemini 3.5 Flash 与智能体应用 Antigravity 2.0,并宣称一队智能体仅凭单个提示词、约 900 美元 API 费用就构建出一个操作系统。但该提示词实际长达数千行,运行依赖含子智能体分工与防作弊机制的特殊 scaffold,且未说明人工干预标准、重试次数,也未做代码抄袭相似度分析。Google 未公开提示词、代码与运行日志,无法独立验证;博客仅给出 916.92 美元成本与 2.6B tokens 预算。
针对 Derek Thompson 主张以“非常规”政府干预应对 AI 滥用风险的观点,该文指出此类干预代价高昂且依赖单一瓶颈的非扩散策略更为脆弱。文章将非常规干预定义为预防性的、针对企业而非恶意行为者的限制措施,并强调其成本由开发双重用途工具的 AI 公司及公众承担,可能切断有益访问渠道。相较之下,社会韧性可将防御分散于全社会,因此政策制定者应改进常规决策流程并大力投资韧性建设,否则将被倒逼采取负担更重且效果更差的行动。
美中领导人在北京会晤讨论 AI 安全问题,特朗普称双方谈及可能合作建立护栏,中国外交部随后确认同意与美国开展对话。白宫考虑签发行政令设立 AI 工作组,商务部 CAISI 与 Google DeepMind、Microsoft、xAI 签署自愿测试协议,且该行政令不会强制要求在发布前测试前沿模型。《纽约时报》报道称政府此前的放任立场因 Claude Mythos 加速复杂网络攻击的能力以及 ChatGPT-5.5-Cyber 展现类似能力而发生转变。
梵蒂冈宣布教皇利奥十四世将于 2026 年 5 月 25 日发布首部聚焦 AI 的通谕《Magnifica Humanitas》(壮丽的人类)。该文件由数十位学者与神职人员参与起草,预计讨论人类面容与声音的独特性、劳动尊严、保护儿童免受伪装成朋友的 AI 产品操纵,以及以公共利益规制市场与技术。
Simon Willison 因坚持只评测试过的产品而对本届 Google I/O 着墨有限,除 Gemini 3.5 Flash 外最值得关注的是即将推出的个人 AI 智能体 Gemini Spark——被视为 OpenClaw 竞品,原生接入 Gmail、Calendar、Drive、Docs、Sheets、Slides、YouTube 和 Google Maps。其 FAQ 称 Gemini Spark 运行于 Gemini 3.5 Flash 和 Antigravity,后者目前提供桌面应用、Go 编写的 CLI 智能体工具、Antigravity SDK 及基于 VS Code 分支的 IDE。
Import AI 457 关注一款名为 fast16 的 20 多年前的老旧计算机病毒,它通过内存打补丁篡改高精度计算软件的运算结果并自我传播,目标指向 LS-DYNA 970、PKPM 和 MOHID 三款工程仿真软件,疑似针对武器研发相关的高精度模拟场景。
Import AI 456 期聚焦三项议题:法律与 AI 研究所提出“激进可选性”(Radical Optionality)监管理念,主张政府当下投入建设信息披露、举报人保护、政企间情报共享、灵活规则定义及评估能力等制度工具,同时避免过早过度监管,并建议加大对英国 AISI、美国 CAISI 的资金投入。该理念还回应了民主合法性、权力集中和政府滥用等质疑,且不建议大幅扩张《国防生产法案》类紧急授权。此外本期提及 RSI 与经济增长的关系,以及 Juergen Schmidhuber 提出的神经计算机(Neural Computer)。
METR 在 2026 年 2–4 月调查 349 名技术工作者(含 87 名软件工程师、71 名研究人员、129 名学者与博士生、48 名创始人及管理者),受访者自报 AI 工具带来的工作中位价值变化为 1.4–2 倍,自报速度变化中位数为 3 倍。
Thinking Machines Lab 发布交互模型(interaction models)研究预览,该模型从零训练,原生处理交互而非依赖外部脚手架,可连续接收音频、视频和文本并实时思考、回应与行动。模型采用多流、微轮次(micro-turn)设计以保证实时响应,支持无缝对话管理、言语与视觉插话、同时说话、时间感知以及边听说边并发调用工具、搜索和生成 UI。研究预览在智能与响应速度的综合表现上达到 SOTA,并展现出质变的新交互能力。
Google DeepMind 英国员工本周投票决定成立工会,这是前沿 AI 公司首次出现工会化。据《卫报》报道,员工的主要动因包括 Google 即将与美国国防部达成协议,以及公司此前向以色列军方提供 AI 工具访问权限。此前 Anthropic 因拒绝在无保障条件下签署类似协议被特朗普政府列为供应链风险,而 Google 最终同意让五角大楼将自家 AI 用于"任何合法用途"的机密工作。
一位自认古典自由主义者的作者表示,他反对几乎所有 AI 监管提案,包括针对“算法歧视”“算法成瘾”“算法定价”和“算法设计”的新立法,也不支持暂停或禁止 AI 开发,并对 AI 存在性风险持怀疑态度。但他明确支持一类监管:由国家管理人类滥用先进 AI 系统所引发的灾难性风险,例如恶意行为者利用 AI 对医院、银行、电厂等关键系统发动毁灭性网络攻击,以及生物武器开发等领域的风险。他强调这类风险并非假设,而是已经可以观察到。
Import AI 作者称自己现在持有一个不太情愿的判断——无人类参与的 AI 研发有 60%+ 概率会在 2028 年底前发生,届时将出现能自主造出其继任者的 AI 系统。支撑证据来自编码能力的快速攀升:SWE-Bench 于 2023 年末发布时最高分仅由 Claude 2 取得约 2%,如今 Claude Mythos Preview 已达 93.9%,基本饱和该基准。METR 数据显示 AI 可靠完成任务的时间跨度从 2022 年 GPT 3.5 的约 30 秒升至 2025 年 GPT 5.2 (High) 的约 6 小时,Ajeya Cotra 预计 2026 年底可达约 100 小时。
Anthropic 尚未公开的模型 Mythos 具备超强黑客能力,能在软件系统中串联多个漏洞形成完整利用链,正成为华盛顿 AI 政策与政治重置的触发点。前白宫 AI 事务负责人 David Sacks 表示,此类具备新型危险能力的模型不应一准备好就向公众开放,需要某种分阶段发布流程。作者认为,Mythos 大幅降低了漏洞发现成本,但政策制定者既不应低估灾难性风险,也不应恐慌性过度监管。