吴恩达质疑“AI灭绝论”：AI风险，谁说了算？

吴恩达是AI领域少有的横跨研究、产业和教育的人物：他曾任谷歌大脑创始负责人、百度首席科学家，联合创办Coursera，并创立DeepLearning.AI。【1】

熟悉我的读者应该记得，我此前不止一次介绍过他的DeepLearning.AI网站、AI提示词课程，也谈过“三明治”思路。他的影响力，既来自技术经历，也来自让普通人学会使用AI的长期实践。

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近日，他在《经济学人》“Inside Tech”访谈中，再次质疑AI灭绝论。他认为AI不存在“有意义的人类生存风险”，并指责少数企业利用编造的安全论据推动限制竞争的监管。这与达里奥·阿莫代伊、山姆·奥特曼、埃隆·马斯克等人对AI风险的警告形成对照。【2】【3】这场争论值得关注，但对普通人更有价值的问题是：如果AI不会毁灭人类，它究竟会怎样改变我们的工作和生活？

谁在定义危险，谁就可能影响规则

吴恩达批评的重点，是极端风险叙事可能产生的商业效果：当AI被描绘成只有少数机构才能驾驭的危险技术，高门槛监管便容易获得支持，开放模型和小团队可能受到挤压。【3】沿着这个逻辑推演，同样一套评估、审计和申报要求，大公司可以交给专门团队，小企业却可能承担不起。如果要求与实际风险不匹配，保护公众的规则就可能同时保护既有市场地位，普通用户也可能因此失去更便宜、更多样的选择。

不过，商业利益只能提示我们审视动机，不能替代技术证据。一项监管有利于大公司，不代表它必然没有必要；一位企业家从安全叙事中获益，也不代表他的担忧一定虚假。吴恩达自己同样经营AI教育、投资和应用业务，技术加快普及也符合其事业方向。【1】我的判断是，双方都可以提出有价值的问题，但谁的判断更可靠，要看可检验的证据，不能靠判断谁更“无私”。

AI不必无所不能，也能改变你的收入

把目光转回现实，会发现AI的经济影响根本不需要等到“超级智能”。一项针对5172名客服人员的研究发现，使用生成式AI辅助后，员工每小时解决问题的数量平均提高15%，经验较少、技能较弱的员工受益尤其明显。【4】这项结果不能推广到所有职业，却说明了一条具体路径：AI可以把部分成熟经验转化为随时可调用的建议，让新人更快完成原本需要积累才能做好的工作。

由此产生的问题，比“AI会不会拥有意识”更接近我们的工资单。假如一类工作变得更容易完成，企业可以扩大服务，也可能减少新增招聘；员工可以减轻负担，也可能面对更高的产出要求。这些是不同的经营选择，不能从效率提升直接推导出必然裁员或必然加薪。技术创造的收益，最终由员工、消费者还是平台获得，还取决于竞争程度、劳动者议价能力和企业如何分配成果。

以一个设想的采购场景为例，一个团队用AI整理报价、提取合同条款、归纳供应商资料，准备工作的时间可能缩短；但供应商是否可靠、低价背后有没有交付隐患、异常条款能否接受，仍然需要业务判断。这提示我们：当资料整理越来越方便，人的价值可能更集中于定义问题、处理例外、谈判和承担决策责任。

岗位转变也有代价。国际劳工组织与NASK在2025年的研究估计，全球约四分之一就业处于不同程度的生成式AI潜在影响范围，但强调这是技术暴露程度，并非实际失业数量，岗位转型比整体替代更可能发生。【5】我的担忧是，如果企业只压缩初级任务，却不重建培养机制，新人将更难获得练习机会。今天可以调用经验，不等于明天能够独立判断；一个组织节省了培训时间，也可能透支未来的人才来源。

现实风险，需要具体的责任来解决

吴恩达并没有否认AI可能造成伤害。他此前明确讨论过未经同意制作的色情深度伪造、虚假信息、不安全的医疗建议和令人沉迷的应用，并主张把重点放在负责任的使用上。【6】这些风险无需等待AI产生自主意图：一个编错事实的系统、一个泄露隐私的流程，或一个被恶意利用的工具，就可能伤害真实的人。美国国家标准与技术研究院也将虚假生成、隐私、信息安全和过度依赖列为生成式AI的重要风险。【7】

风险还会随使用方式改变。让AI草拟采购建议，与授权它直接下单、修改供应商收款信息，后果显然不同。我的建议是，企业应根据行为的后果设置权限：什么资料可以读取，什么操作需要复核，异常如何停止，出错后怎样追溯。这里既有使用者的责任，也有开发者改善系统可靠性的责任。不能把所有问题归给“用户没用好”，更不能用一句“模型还在进步”免除问责。

因此，我赞同吴恩达把讨论拉回实际问题，但不会把他对灭绝风险的判断当作已经得到证明的科学结论。模型更聪明，不等于它自动获得伤害意图和无限行动能力；今天无法证实某条灾难路径，也不等于未来绝无风险。尚无定论的长期风险需要持续研究，已经能够识别的伤害需要立即治理。

对我们而言，值得持续追问的是：AI改善了什么，代价由谁承担，出了问题谁负责？即使它永远不会毁灭人类，也足以改变一个人的职业机会、一家企业的竞争力，以及技术收益最终流向谁。

图片来源：AI生成

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