刚刚，Anthropic研究员 Jacob Coxon 宣布离职，他没有像大多数离职员工一样简单告别，而是直接发了一篇相当激烈的公开声明。
Coxon过去三年先后在 OpenAI 和 Anthropic 工作，主要从事预训练研究。
而他这次离职的理由也很直接：他认为OpenAI和Anthropic都在朝着“自我改进超级智能”一路狂奔。
他甚至用了“拿我们的生命下注”这样的措辞。
今年早些时候，他从OpenAI加入Anthropic，其中一个重要原因就是Anthropic在AI安全方面的声誉。
在他的描述里，Anthropic并不是不重视安全，相反，公司内部其实非常清楚风险在哪里。
问题在于，知道风险和能够停下来，是两回事，Coxon在后续解释中专门比较了OpenAI和Anthropic。
他的说法是，在OpenAI，很多人并没有真正把这种风险提升到文明级别的程度；
而在Anthropic，情况恰恰相反：很多人知道事情可能有多危险，但公司已经进入了一场必须抢先到达的竞争。
因为他们担心，如果自己停下来，其他公司不会停。
于是就出现了一个很奇怪的局面：大家都知道终点可能很危险，但每家公司都认为自己必须成为第一个到达终点的人。
Coxon把这种状态称为endgame。
他说，现在AI实验室内部甚至开始用“crunchtime”和“endgame”这样的词来描述接下来的发展阶段。
在他接受《华尔街日报》采访时，他给出的判断更加激进：按照目前的发展速度，到明年年底，一些最极端的情况“可能已经失控”。
而他真正担心的，并不是普通意义上的模型变得更聪明，在另一条帖子中，Coxon进一步警告称，不要低估这项技术的力量。
他认为，很快AI系统就可能成为超越人类的系统，能够攻破任何东西、一夜之间颠覆任何领域，甚至获得真正的权力和资源。
“我们都已经见证了这些领域取得的进展，而这种进展并没有放缓。”
Coxon在X上直接向AI实验室的研究人员提问：如果有一天，你需要启动一次超级智能级别的强化学习训练，但你甚至没有真正理解这个系统的“心智”，你还会按下开始键吗？
这也是他认为现在最危险的一步。
过去的模型训练，本质上还是人类设计训练目标、准备数据、选择奖励函数，再观察模型能力变化。
但如果模型越来越强，开始参与研究、写代码、设计实验、寻找训练方法，甚至帮助训练下一代模型，那么模型能力提升和模型帮助自己提升之间的界限就会越来越模糊。
而一旦进入这个阶段，传统的安全测试可能就很难跟上。
Coxon因此用了一个非常形象的说法：“speedrun alignment”——速通对齐。
他的意思是，实验室现在似乎在尝试一边把模型能力快速推向超级智能，一边希望在这个过程中把alignment问题一起解决。
但在他看来，这本身就是一次巨大的赌博。
进入终局这样的决定，不应该只是几家私人公司的Slack频道里讨论一下就决定。
这句话其实比AI可能毁灭人类更加值得关注。
因为它指向的是另一个问题：谁有权决定人类什么时候进入超级智能时代？
如果模型真的开始具备强大的自主能力，那么这件事的影响显然已经超过一家公司的产品路线。可是目前，真正拥有决定权的，仍然主要是几家私营AI实验室。
Coxon甚至提出，如果行业无法形成协调机制，未来可能需要采取非常激进的措施，包括暂时禁止进一步提升模型能力。
他自己倒没有把希望完全放弃。
在X上，他提到最近发生的Hugging Face事件，反而可能成为美国几家AI实验室达成“pacing agreement”的一个机会：也就是大家共同约定，在某些能力上不要无限制加速。
这里还有一个非常值得注意的细节。
Coxon发完这串帖子后，Anthropic内部负责alignment研究的Evan Hubinger亲自回应了。
他说，Jacob说得没错。
Hubinger表示，Anthropic的人确实认为AI可能杀死所有人，而且他个人认为，未来十年出现这种结果的概率“超过10%”。
但与此同时，他也明确承认：Anthropic虽然在尽力做安全工作，但目前并没有解决超级智能alignment问题的方案，也不能说已经明确走在正确的路上。
这句话让整件事的分量发生了变化。
因为Coxon可以被理解为一个离职员工的个人判断，但Hubinger并不是一个普通网友，他本人就是Anthropic的alignment研究人员。
换句话说，Coxon所说的业内人士其实真的很害怕，至少得到了Anthropic内部研究人员公开程度相当高的回应。
巧的是，OpenAI CEO Sam Altman当天也公开谈到了类似的问题。
他表示，OpenAI一直在讨论控制AI发展速度以确保安全的必要性，并称这是目前为止“最有力的紧迫性证据”。
当然，Coxon并没有拿出一份内部文件证明OpenAI和Anthropic已经制造出了失控的超级智能。
他爆出的也不是某个具体项目的秘密参数，更不是所谓下一代模型已经觉醒。
他的说法更像是一名参与过训练的人，对整个行业发展方向提出警告：大家正在越来越接近一个可能无法轻易回头的阶段，而目前没有人真正知道，最后一道安全门应该在哪里。
OpenAI担心别人领先，Anthropic担心别人不负责任，其他实验室也有自己的竞争压力。
于是每个人都可能得出同一个结论：“如果别人不会停，那我为什么要停？”
而这恰恰是Coxon认为最危险的地方。
因为当所有人都认为别人不会停的时候，最后可能真的没有人愿意先停下来。
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