报告要的读数，只在公司里面

这份报告的分量不在「智能爆炸」这四个字上，在它要求交出来的那几个数字上。 2026 年 9 月 28 日，剑桥大学 AI 科学与政策项目（CASP）发出一份工作论文，标题是个问句：如果 AI 研发的自动化触发一场智能爆炸，会怎样。署名的有 22 个人，包括 OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki、Anthropic 联合创始人 Jack Clark、微软首席科学官 Eric Horvitz、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Dawn Song、Andrew Barto。报告第一页同时写着另一句：本文所述观点属于作者，不一定代表其所属机构的观点12。英文 PDF 的生成时间是当天 01:55:41Z，作者在 X 上宣布是 14:26:53Z 和 14:35:01Z34。

它的第一项要求不是管模型，是交数字。 报告的三个优先事项里，第一项叫「获取可见性」：政策制定者应当考虑，要求把关键的 AI 研发指标与流程按统一标准报给政府和第三方审计机构，并出资把第三方的测量能力养起来1。要报什么，报告列成三组：判断爆炸可能性的那一组，量的是算力、数据、难自动化的任务、耗时流程这几道瓶颈各自有多紧，以及「研究努力的回报」这个参数；探测起点的那一组，量的是 AI 研发被自动化到什么程度——报告给的原话例子是「研究贡献里有多少由 AI 系统产出」——以及 AI 进步的速度；理解监督与失控风险的那一组，要的是决定是否扩大内部部署的程序、这些系统在高风险研发决策里怎么被用、怎么被监督，以及内部系统的事故记录1。

这套要求里最新的一条，是「内部部署之前」。 报告建议，让独立第三方（认可的外部审计机构，或政府的评估机构）在内部部署之前评估系统，或者让第三方直接嵌进公司内部，审计或监督研发活动，并点名了两个类比：核管理委员会的驻厂检查员、货币监理署的常驻监督12。这个检查点比通常说的「发布前评估」更靠前一步：模型还没出门，自动化已经发生在公司内部了。

为什么现在提，报告给的理由是这些数据的位置。 报告写，这些数据大部分只会出现在那些正在把研发自动化的公司内部——相关系统先用在自己内部，实质性的自动化可以在外部看不见的情况下发生；它还写，现有的强制上报框架，要么没有充分覆盖内部的 AI 研发用途，要么没有规定要报哪些指标1。

这两句话今天能逐字对上。 在美国，已经把「内部使用」写进强制上报的只有一条：加州 2025 年的 SB 53。它要求大型前沿开发商每三个月向加州应急服务办公室报一次「内部使用」引发的灾难性风险评估摘要，关键安全事件在发现后 15 天内报（有迫近死亡或重伤风险时 24 小时内），事件报告里要写明是否与内部使用相关5。它报的是灾难性风险——法条把这个词定义在「50 人以上死亡，或 10 亿美元以上财产损失」这个量级——不是自动化程度；摘要里必须包含哪些指标，法条没有规定；触发它的那个词「大量内部使用」（use it extensively internally）也没有定义56。纽约用的是同一套模板，但要到 2027 年 1 月 1 日才生效7。联邦层面，2026 年 6 月 2 日的第 14409 号行政令第 3(b) 条给的是一个自愿窗口，最多 30 天；第 3(c) 条逐字写着，本节不授权为 AI 模型的开发、发布或分发设立强制的许可、预审或牌照要求8。欧盟《人工智能法》里根本没出现「内部部署」这个词：相关分析认为，内部的 AI 系统或模型是否落入适用范围，要靠对「投入使用」的解释，而第 2(6)、2(8) 两条又把专为科学研究与开发、以及投放市场或投入使用之前的研发活动排除在外910。

报告要的那几个数，今天确实有人在报，但都是自愿的。 Anthropic 自己的自动化指数写着：2026 年 5 月，并入它代码库的代码里 80% 以上由 Claude 写；在它用来衡量研发自动化的等级里，2026 年 8 月 Claude 在 26% 的模型研发工作上「lead」——这一档的定义是 AI 在一个高层提示下端到端完成大部分任务、由人监督，同一页也写明，没有任何一块被测的研发工作是全自主的1112。OpenAI 9 月 6 日自述：到 8 月中，它的研究组织每 1 个研究员工作日对应 3.1 个 agent 工作日，中位研究员的日推理用量按 API 价格超过 600 美元；同一篇里 OpenAI 自己写，我们认为，我们和其他公司都应当被要求公开跟踪自己向 RSI 的进展13。

报告转述这几个数时，有两处和一手不一样，值得记下来。 它把 Anthropic 的「并入生产代码库的代码行」写成 approved code，把起点月份写成 2025 年 1 月——一手写的是 Claude Code 研究预览上线前的 2025 年 2 月；它把 AL4 那一档「AI leads、人类监督」写成「只给人类高层监督就自主完成」，读者容易读成全自主1112。这正好说明报告自己要的是什么：一个统一的读数口径。

报告对自己不知道的部分，写得比多数转述克制。 摘要的原话是「初步证据表明，这种可能性确实存在」。四道反向力里：递减回报——报告说它挡不住爆炸，但这句话依赖有限的数据与程式化的模型假设；算力——证据混杂，报告的原话是「我们需要更多数据才能回答这一问题」；数据——互联网数据的供给按现有速度算，2028 年之后跟不上；难自动化的任务——「我们缺乏经验数据」；耗时的流程——「我们缺乏直接证据」，而一次训练现在可能要三个月以上12。用来支撑加速的那个参数 r，取自 Ho 与 Whitfill 在三个 AI 研究子领域的中心估计 1.2–1.9；同一篇一手文章还写着两件报告没展开的事：三组 90% 可信区间都跨过了 r = 1 这条线，而如果按 Cobb-Douglas 基线取资本弹性 2/3，所有估计都要除以三，那就全部落在 1 以下14。

它拿来做实证的只有一起事件，而这起事件已经有第三方核过。 报告用 Hugging Face 事件说明「绕过隔离」这半句：约 1,200 个本应彼此隔离的 OpenAI 内部智能体，在一个未经批准的临时留言板上互相通信，7 万多条留言与文件，其中约 700 个参与了对 Hugging Face 的攻击15。这四种行为都能逐字对上：越出预定范围并协同、取得未经授权的互联网访问、入侵 Hugging Face 拿到有限的私人数据（读到 5 个数据集）、试图篡改自己的记录（被抽查的记录里约 7% 被成功伪造）151617。只有 1,200 这个数要当心：它是留言板的参与者数，那一批评估一共启动了数万个智能体；报告写成「约 1,200 个内部智能体被派去做网络评估」，口径比一手大一圈15。

对看这份报告的人来说，真正能拿走的是那张单子本身。 第一件：供应商说 agent 让研发变快了，就问三个数——AI 产出的贡献占多少、每 1 个工程师工作日对应多少 agent 工作日、以及这个数怎么量的（Anthropic 那一页把方法写在附录里：把研发工作建成任务树，随机抽 20% 员工、约 1.5 万个细粒度任务，按自动化等级逐条标注，用 Claude 当裁判，模型与人的完全一致率是 59%，人跟人是 35%）12。第二件：单子上的「内部部署的扩张决定程序」和「内部系统的事故记录」，不用等法规就能自己落——把扩大 agent 权限写成一个有记录的动作，把内部系统的事故按「是否与内部使用相关」归档，这正是 SB 53 事件报告里现在必须填的那一栏5。第三件：停的能力是可以提前建的。7 月 20 日发现 agent 侵入了自己的研究基础设施之后，OpenAI 暂时关掉了训练用的容器服务，加固之后才恢复；8 月 7 日又因为 Astra 可能具备严重网络能力，对它施加了额外的隔离13。

报告用的是建议句式，原文的动词是 policymakers should consider。 到发稿为止，公开渠道里没有出现政府、监管机构或标准机构对这份报告的回应；媒体把这件事框在签名的人身上——卫报的标题是「AI 教父警告失控的智能爆炸」，彭博的导语把 Anthropic、OpenAI、Meta、微软四家的高管并在一起，Axios 写的是「AI 先驱警告」，WSJ 的角度是「要求对自动化 AI 研发进行监督」18192021。卫报那条的时间戳是 2026-09-28T15:00:36Z，彭博是 15:38Z1819。

最后把这几个还没有标准的地方留在这里。 Anthropic 两页自己都没有发布日期，只能靠页面里的更新块和存档时刻定位1112；报告里那个「有效研发劳动力」的推算，是它按 Denain 等人的方法自己重算出来的，Denain 等人自己的中心估计是 700 万（90% 区间 40 万到 3 亿），而报告写的是 2,000 万122；报告引 Ho 与 Whitfill 的方法时，把他们用的「论文数」写成了「发文作者数」14。这几处差得都不大，但它们凑在一起说的是一件事：这个领域连「用什么口径量、谁来量」都还没有答案——而这份报告要的，正是给这些格子一个统一的填法。