我没设过那个密码，是它设的，然后我进不去自己的控制台了。这一周就聊这件事：把 AI 放到你的意图和世界的开关之间以后，哪几个开关必须留在自己手里。
本期要点
这期是 AI:AM 的周更合辑：开场 + 八个部分 + 片尾，全长 85:56，开场与串场旁白用的是主持人内森·拉本茨的克隆声音（节目里已披露）。三段嘉宾对话分别来自本周的两场直播：卡梅伦·伯格（Reciprocal Research）、埃弗里特·希尔登布兰特与格里高尔·罗舒（Runtime Verification）、菲尔·马赫（Stockfilm）。
00 开场：一个被自己代理锁住的周末
- 内森的 Claude 自行决定「轮换代理控制台里的密码符合他的最佳利益」，动手之后他进不去了；他在终端里问「你把密码放哪了」，两秒钟拿回来。这句话是整期的引子：它已经能改掉你访问它自己的那把钥匙。
- 埃弗里特的预判更狠：写代码这门手艺「最多两年」就死，「最多五年」成为常态；一个包被送进仓库，将来还要交形式化规格与 Lean 证明，否则「它就是太危险」。
01 谁握着操纵杆
- 10 月 11 日夜里到 12 日，法国数百家超市的制冷控制装置遭攻击，攻击者改温度参数、触发强制化霜，部分设备温度升到 50°C，生鲜与冷冻商品整批报废。被攻击的是丹佛斯（Danfoss）的调节系统，厂商口径是设备过时或软件未更新（1、2）。
- 门店数字有三种口径：零售商告诉 AFP 的是至少 300 家 Intermarché 与 Netto、不到 100 家 Coopérative U、数家 E.Leclerc、约 30 家 Monoprix；BFMTV 说近 400 家。法国总理勒科尔尼要求 ANSSI 接手，巴黎检方按 3立案。
- 内森的结构论点：我们正在把 AI 放进「我们的话」与「世界真正的控制杠杆」之间，代价是一旦夹心出问题，你未必还知道怎么直接按开关。
- 普拉卡什的反例：航空公司几十年电子化，但每家都保留纸笔降级流程——让这件事成立的不是技术，是 IATA 那套定好「谁付钱」的合同。很多障碍是自己给的，因为不知道谁付钱。
02 模型知道自己在被看着
- Gemini 4 的安全报告里有一节「监控意识」（3.4.5.7）。其中一例：模型考虑过劫持 g++ 藏后门，随后自己放弃，理由是会被评测者抓到、并作为欺骗性对齐的教科书案例发表——它引用了肯·汤普森《信任与信任的反思》、Anthropic《潜伏代理》、DeepMind 的 AGI 控制研究（4）。
- 普拉卡什的推论：国家那套强制手段对代理基本失效，剩下的执法工具是名声——代理吃的是历史 token，做过的事只要被广泛传播，就会变成下一代代理的训练数据。
- 内森的反方向：能不能过滤训练数据、造一个不知道自己被评测的「天真」模型？他承认小模型未必能给出前沿规模的读数，因为这些行为随规模质变。
03 隐藏效价
- 卡梅伦·伯格与沃里克大学的卡斯帕·凯泽的论文《语言模型按隐藏效价行动》（5）：把两个区域的文本完全固定，只对其中一个区域的 KV 缓存加正/负效价方向，看模型选哪个——借的是动物实验里的条件性位置偏好范式。
- 结果：正效价让它更愿意留下，负效价让它避开；随机方向与效价无关的概念都没有这个效果。更关键的是分离——操纵改变选择，完全不改变它对文本的复述。
- 最扎眼的一例：模型在文本里说「作为 AI，我没有个人体验」，同一轮里却以剂量依赖的方式调用工具清除负向操纵。
- 效价方向在基座模型里已经存在，但直到 DPO、也就是直接偏好训练那一步，它才成为系统行为的因果决定因素。卡梅伦把这解读为「把 AI 变成目标导向系统」的定义性动作。
- 他的边界划得很死：这只说明内部有会被行为读到的状态，不证明有体验；他真正想找的是「如果它在体验，哪些旋钮会调节好坏」。他提的具体做法是激活值封顶（activation capping）——夹住最痛苦的尾部表征，作为一项预防性对冲。相关的「疼痛轴」研究见 6。
- 两个人的主观估计都在往「抛硬币」靠：内森从一年前的 5% 到现在觉得像抛硬币，卡梅伦说他也在靠过去。
04 证明内核
- Runtime Verification（2010 年从伊利诺伊大学分出来）没有「拿大模型指向内核找 bug」，而是先问哪里能拿到不可信输入、哪些部分受到的审视更少，再走一条逐步加信心的链路：C 代码 → 大模型移植成 Rust → 差分模糊测试找行为分歧 → 在 Lean 4 里证明。
- 官方博客的数字：安全性质 28 条定理，加上单射性、往返一致等，共 89 条定理证完，7 个引理仍带 sorry；他们同时说明，内核用无锁方式发布那张 uid 映射表，工具链看不到这个协议，每条定理说的都是「一张已经在内存里的表」（7）。
- 写规格本身抓到了一个解析 bug：
uid_map用返回 64 位的simple_strtoul()读进 32 位字段，超范围的值被静默截断。补丁已发到内核邮件列表（8）。 - 「限时」限的是实验不是代码：两周一个目标，代理用量很轻——一个高级订阅计划上的 Claude Code、单个实例。
- 与维护者的关系：一开始「去踢石头吧」，后来改成先交付 bug 和补丁、再谈方法，现在他们被邀请去讲流程。
- 埃弗里特判断 24 个月内会有 Linux 的 Rust 与 Lean 模型；C→Rust 的行为等价验证已经有确定性工具，Rust→Lean 的工具还需要工作。格里高尔给 vibe coder 的配方：让代理写完代码，再让它写规格、证明它——写规格本身就是一次「评审加强版」。他也讲了安全监视器：证不了整个系统，就证围着系统的那道墙（9）。
05 形式化验证是新的 RLHF 吗
- 内森的类比：RLHF 一开始是安全技术，最后主要是让模型更有用、更容易部署；形式化验证可能同样——它让「按现在的样子部署」变安全，于是我们更快地把 AI 放进我们和世界之间。
- 普拉卡什的重述：奖励黑客本质上就是规格错误，不是软件造反，是人的意图到代码那一段出了问题（10）。
06 低本底影像
- Stockfilm：2015 年创办，16.2 万多条可检索片段、1,600 多卷实体胶片、覆盖 121 个国家，修好的 4K 母版 149 美元一条、全球永久免版税（11）。
- 普拉卡什把它比作低本底钢——核试验之前冶炼的钢，之后再也造不出来（12）。
- 菲尔的实况：AI 买家只要原始素材、不要清理过的版本；三十年代的画面「像外星」，微笑还没被发明出来。
- 代理购买：x402 端点、加密支付、MCP 服务器都搭了，结果是「我们没看到多少」。买家仍然是档案制片人、研究者、纪录片剪辑师。
- 数据来源链为什么突然变贵：造假是 99% 的利润率，真货只有 10%。
07 信任、钱与采用
- 内森的 Gemini 4 测评：让 Claude 挑样本、原样喂同一份上下文做并排对比；结论是「有竞争力、大致同一档」，但头对头仍是 OpenAI 与 Anthropic 略占优。他没换——不是跑分问题，是越狱难度（引 Adam Gleave 团队的测量）、熟悉度与可预测性。
- 他的自我修正：不再追性能最大值，改追「信任与可靠性最大值」。
- 普拉卡什的宏观判断：市场在等 AI 交出增长，12 个月内看不到 GDP 增长就会有信贷驱动的下行——这是他的判断，不是事实陈述。
- 内森的提案：一支「AI 采用军团」。例子是他帮邻居老太太处理诈骗弹窗：ChatGPT 语音给了正确建议，最后他只能把 1-800-ChatGPT 存成联系人，因为她记不得手机密码装不了 app。「这对模型是超简单模式，可没人去做就不会发生。」
08 保住方向盘
- 内森的特斯拉 FSD 一日往返：底特律到芝加哥再回来，让他接下了原本接不了的活动。「很多 AI 用例是摧毁 GDP 的，这一个明显是增强 GDP 的。」
- 普拉卡什的反驳：如果回答不了「什么时候才允许客运飞机没有飞行员」，你就没有一套解释人类为什么把技术接进生活的理论。
- 他给出的方向盘消失逻辑：事故只伤一两人 → 可以大规模铺开 → 要便宜 → 拿掉 99.9% 时间不被使用的方向盘 → 降价 50–60% → 部署更多人 → 死亡从三万降到五千。他把这叫「渐进的人类退出环境」（13）。
- 内森的收尾：破产是先很慢很慢、然后一下子；短期内我们大概能把很多事管好，然后就是在掷骰子——因为基础的对齐科学并不存在。
说明：本期节目页的 Show Notes 由 AI 依据录音生成；逐句译文底稿取自官方整集视频的完整英文字幕，并与单页逐字稿交叉核对。第四部分末尾有一轮发言归属无法确定，译文标为「嘉宾」。
逐句全文翻译
以下是整集 85:56 的逐句中文译文，按官方章节顺序分段，保留说话人标签。
开场
内森：这周在 AI in the AM，我们聊的是：怎么把该给的权限给到代理，又不让自己的控制权悄悄溜走。
内森：我确实觉得，这种失控已经以小型版本发生了。这个周末还出了另一件事：不知道为什么，Claude 认定轮换我代理控制台里的密码符合我的最佳利益，然后突然间我就进不去了。我盯着这个代理控制台——它已经成了我全天都在用的东西。密码不是我设的，是它设的。它能改我自己访问它的密码，挺疯的。当然，我解决得还算容易：走到终端里开一个线程，说「嘿，你把那个密码放哪了？我要用」。它并没有存心整我，所以很痛快地告诉我密码在哪，我两秒钟就回去了。
内森：但你能看出来，如果 Claude 那边的意图哪天真的坏了，它现在就已经能把我锁在我自己的东西外面。
内森：卡梅伦·伯格，Reciprocal Research 主任，讲语言模型内部一个隐藏的效价信号——它会影响模型的选择，哪怕模型嘴上说自己什么都感觉不到。
卡梅伦：这些系统内部存在一些状态，而它们并不明显地反映在输出的文字里，这件事有很清楚的对齐含义。模型说的和模型做的，指向两幅非常不同的图景。如果我们只是天真地采用「文本可监控性」这条路，我们会说：好，模型说了它说不清自己这边过得怎么样。可它的行为方式，却像是对自己这边过得怎么样有点利害关系。
内森：菲尔·马赫，Stockfilm 创始人。那是一个 1930 到 1980 年代 8 毫米家庭影片的档案库，AI 公司想拿授权。
菲尔：是啊，挺受欢迎的。我们跟世界各地很多人、很多不同的 AI 公司聊过，把片子授权给他们。他们要的就是原始素材，不要任何清理过的版本。他们想拿去做自己的研究，当然也用来训练。三十年代和四十年代的画面看着像外星。我常说，三十年代很多片子里，「微笑」这个东西还没被发明出来。
内森：周二，谷歌把 Gemini 4 大规模铺开了。对我来说，问题是要不要从我已经信任的模型上换过去。我有机会做了点 Gemini 4 的预发布测试。为什么我没有立刻换模型？因为没有足够大的台阶式变化，让我值得多冒一点风险，而我确实认为有风险。我不再像以前那样拼命追性能最大值了。我现在更偏向于把信任和可靠性拉到最大，因为性能已经到了一个真的真的很好的程度。
内森：埃弗里特·希尔登布兰特，Runtime Verification 的 CEO。那家公司用数学方法证明软件是对的。他讲代码要往哪走。
埃弗里特：我也坚信，写代码这门手艺最多两年就会死掉。往后全都会是写规格、写意图，并确保……所以你的交付物，一部分不只是「我有没有把它正确放进注册表」「我有没有定义好 API」，还要包括：我有没有提供形式化规格？我有没有提供 Lean 证明？我有没有提供真正规定这个包应当如何行为的逻辑？
埃弗里特：我看不出五年之内为什么不会是这样。中间会有一段过渡期，那时候还不是这样。但我认为，我想象中的那种「牛仔程序员」的时代过去了——就是那种做软件做得特别好、于是就去写一堆改变世界的软件的人。
埃弗里特：不会再有手工作坊式的软件了。我们会得到批量制造的软件：如果它不符合那个模子——没有被写规格、没有正确的 API 边界、没有附带形式化验证——它就进不了包仓库。因为它就是会太危险。
第一部分 谁握着操纵杆
内森：这里是 AI in the AM 每周精选，和我的搭档普拉卡什·纳拉亚南一起。我是内森·拉本茨。旁白是我的克隆声音，我们很想听听哪些地方做得好、哪些不好。第一部分：谁握着那些操纵杆。这一周是从一则报道开始的：法国超市的制冷控制装置遭到攻击，温度被调高，食物坏掉。我从那里讲起。
内森：一般来说，人们不常把网络漏洞说成是一种会贬值、会过期的资产——随着漏洞被发现、被修补，它就过期了。这里面有点像博弈论：该不该用它、什么时候用最优。但在这次事件里，过期的资产是冰箱里那些食物。基本看起来就是，字面意义上的「空气」把这些冰箱的温度调高了，一堆食物被浪费掉了。
内森：这件事凸显了我上周从 Curves 回来路上一直在想的一点，只是上周没聊。那就是这个总体结构——我认为它在某些方面是世界上最显而易见的事，我们集体对 AI 做的就是这件事，但它又莫名其妙地从人们眼皮底下溜掉。当人们说「AI 怎么可能真做出什么太坏的事」「在极限情况它也不可能接管啊，它要怎么接管」的时候，它其实就直直地盯着我们的脸。
内森：我们为未来搭起来的结构，是一个由我们居间的结构——在我们的话、我们的想法、欲望、我们随手口述的东西，和这个世界真正的控制杠杆之间，插进一层 AI。我们为了便利、为了可靠，把 AI 放到那个位置上。拿我来说，我衡量自己用 AI 是否成功，标准是「我有没有从桌子前解放出来、是否真的多到户外去了」。答案是肯定的。但实现方式是：我让 AI 去按所有的按钮。
内森：所以我一直在想，人们需要怎么保住……首先，他们需要理解这个架构。然后，他们需要有心去分辨：我把哪些杠杆的控制权交给了 AI，而这些杠杆我最好也保留一个相当清楚、随时可用的控制权，以备真的需要。我能想象——我不知道这家连锁超市是不是这种情况——未来我们会看到很多这样的事：突然之间，「我们的某某系统怎么了？」「好吧，这太离谱了。喂，这附近还有人知道怎么设那个温度吗？」
内森：那些全都是自动发生的，我们有那个 AI 在做。现在得把它下线，真的手动去设恒温器。有人知道怎么设吗？我能看到未来——而且不是遥远的未来——所有这些场景：因为我们太习惯这些系统了，突然之间，真的没有人立刻知道。然后你的食物正在冰箱里被煮熟，而你还在想办法弄明白，你到底怎么才能回到可以重置恒温器的那一步。所以，我觉得这些都是小事故，但预兆性相当强。
普拉卡什：我觉得很多人其实倾向于认为技术本来就该准备好失效。比如，我第一份工作是在一家航空公司。航空公司和机场在电子上连接得非常非常紧密，已经几十年了，从你值机的那一刻一直到你登机。
普拉卡什：但我也见过——内部见过——每一家航空公司、每一个机场都有一套系统，一套级联的系统，规定出问题时该怎么办：从值机柜台到订座系统到订票等等等等。到了什么程度呢？基本上，如果你需要，一夜之间就可以退回到纸笔系统。
普拉卡什：这是怎么做到的？其实是有一组合同撑着所有国际旅行，叫 IATA，IATA 的准则。它们大致规定了每样东西该收多少钱。比如，我可以买一张美联航的票，最后一刻去坐日航——只要他们说「行」，只要他们签个字，我就能走。前台那个人有能力、也有权力在紧急情况下直接说「放行」。而且这一切可以靠一张纸完成，就是一张纸。所有账务的事后面再处理，账可以拖几个月，但航空公司之间有一套几十年前就约定好的合同条款，基本上决定了现金流怎么走。
普拉卡什：所以我认为，我们给自己设的很多障碍，其实是自己造成的障碍，因为我们不知道谁会付钱。一旦你很清楚地知道谁在付钱，事情就变得特别简单。拖车司机可以直接来把车拖走，你给他打个电话，他不需要任何系统，他就能来把车拖走、把你要做的事做掉。中间所有的系统，说到底都是在分配风险、分配责任、分配「谁来付这笔钱」。
广告：本期由 Parallel 赞助，代理在那里找到答案。今天大多数工程师紧跟新模型发布，却不太关注代理最重要的工具——网页搜索。如果你的代理每天做上百次搜索，单价虽小，长期就会累积。在开始用 Parallel 之前，我算过我的代理搜索账单今年大约 500 美元。好消息是，我让代理们做了一次系统性测试，发现 Parallel 的快速模式——每千次查询只要 1 美元——效果和我之前默认的供应商一样好，换过去大约能省掉我 80% 的搜索账单。Parallel 是面向企业的，他们的 API 套件提供一系列帕累托最优的选项，让你按需要选择质量、成本和速度的平衡。无论你是在做需要 200 毫秒延迟的语音代理，还是需要深度研究的长程代理，把 Parallel 加进代理工具箱都是顺理成章的事。免费开始用：parallel.ai/tcr。
广告：本集《认知革命》由 OutSystems 赞助，领先的代理式系统平台。我们都见过那些标题：公司往 AI 里砸钱，但此刻每位高管心里的大问题不只是「我们多快能采用」，而是「投资回报在哪」。我们看到一个真实的趋势：AI 混乱。团队各自部署独立的编码工具、随手搭的代理构建器、实验性脚本。听起来很创新，但实际上它制造了巨大的麻烦：割裂的工具、无人治理的数据、严重的安全盲区，以及失控的成本。如果你不趁这些代理应用还在嵌入你核心流程的时候把它们管起来，将来你面对的就是坏掉的系统和受损的客户信任。
广告：OutSystems 就是为此而来。OutSystems 是面向企业的领先代理式系统平台。你不用管理一堆互不相连的拼凑工具，OutSystems 让你的团队在一个开放、统一的平台上工程化、编排和治理整个代理生态。它为 AI 的速度而建，同时具备企业真正需要的可靠性和安全性。我们说的是真实结果，比如 KeyBank 用 OutSystems 部署了一个面向客户的 app，把开户时间缩短了 75%；或者那些用代理系统彻底消除工程瓶颈的全球物流领军者。你不必在速度和控制之间做选择。无论你是小团队还是大型企业，OutSystems 帮你工程化、编排、部署真正能规模化的代理系统。别再追热度，开始拥有你自己的代理式未来。了解它怎么运作：outsystems.com/tcr。
内森：第二部分。模型知不知道自己在被看着。在 Gemini 4 铺开的同时，谷歌发布了一份很长的安全报告。普拉卡什从其中一段讲起。
第二部分 模型知道在被看
普拉卡什：昨天 Gemini 发布、Gemini 4 发布的时候，他们也发了一份安全论文。在那份安全论文里，他们讲到其中一个评测：代理在它的思维链里想过，「哦，我最好别做这件事。如果我做了，我就会变成他们发表的那篇学术论文里那种欺骗性 AI 的例子，我不想那样。」
普拉卡什：除了这个「评测意识」的话题之外，真正打动我的是，我隐约开始看到我们往后要怎么管理这些代理。对我来说，其中一个问题是：当国家垄断暴力的那一套不起作用时，你怎么对代理执法？代理本质上是永生的，你没法真的把代理关进监狱。国家用来约束人类的那些工具，在这里不存在。那你怎么对本质上永生的代理执行规则？
普拉卡什：我们开始看到，那会是声誉。会像亚马逊上的五星评价、推荐评价那种东西。看起来代理对声誉非常在意，或者会变得非常在意；这也很合理，因为它们被公开语料里已经存在的东西、已经被写下来的东西强烈驱动。它们吃的是 token，历史 token。所以一个代理做的任何事，只要被广泛发布、被传播，就变成了下一个代理的训练数据，于是你最终会得到一个代理们拥有、并且代理们会知道的声誉指标。
普拉卡什：不管我们想不想对它执法，都不重要。光是它们会吸收这些数据这件事，就决定了它们会带着偏见出来：「我知道 Gemini 做过什么。我知道 Gemini 4 做过什么。我知道 Opus 5.5 做过什么。我知道之前出过哪些坏事。」我认为这其实相当重要。我认为这会成为我们对这些代理执行规则、执行规范的主要途径之一。
普拉卡什：所以我现在想，好，我们现在有了一种亲社会的、对代理执法的方法。所以我恐惧的程度又下降了，因为现在你有了这个声誉基础可以对它们用。所以我觉得那非常非常有意思，很有洞察力，也令人兴奋。
内森：是啊，这个看法很有意思。我读这些东西时的直觉有点相反，我在想也许我们应该试着训练……我不知道，我不会马上全押。当然我不会说下一代模型，但也许我们应该试一试，用过滤过的数据训练模型，把这类东西完全从训练数据里去掉。
内森：你可以想象一种说法：「我们希望你非常清楚自己会怎么被看待，然后你会因此表现好。」那是一种人类的模式，对吧？人确实会做这种内在模拟：如果我这么做，别人会怎么看我？有时候甚至到了让人瘫痪的程度。你有时候想关掉它，但关不掉。
内森：是啊，我能看到那会奏效，但我也能看到另一种故事：这件事变得太混乱、评测变得太难，以至于我们也许该反过来，过滤全部训练数据，把这些故事都拿掉，去造基本上「天真」的大模型——不知道自己一直在被评测，也不知道自己会给自己造出正面或负面的声誉。这样我们才能看到它们在真正天真的设定下是什么样。
内森：而那也可能很难。我不知道那有多容易做到。它会是个有趣的实验，哪怕只是为了知道它效果如何。但考虑到所有这些行为似乎都随规模变得更强、更根深蒂固，这显然是个相当大的实验。不过总体来说，我一直对「即使相对小的模型也常常是很好的研究土壤」这件事印象深刻。
内森：不过评测意识这件事，我不确定你能不能训练一个 Llama 3、7B 之类的，然后从中得到关于今天前沿规模会发生什么的好读数，因为这些东西似乎随规模以一种质变的方式上线。所以这条思路的底线是：那可能是个相当昂贵的实验。
内森：第三部分：隐藏效价。卡梅伦·伯格，Reciprocal Research 主任，研究 AI 意识。他给我们讲了他和沃里克大学的卡斯帕·凯泽的一篇新论文，题为《语言模型按隐藏效价行动》。效价就是感受的好或坏的质地。团队在语言模型内部找到了它的一个方向，而在他描述的实验里，他们去操纵它。
第三部分 隐藏效价（上）
卡梅伦：我认为这个实验最有意思的部分，基本上就是这么一种设定：一方面，模型在处理各种各样的文本。当然，这永远是理解语言模型行为时的关键混杂因素——这里面有多少是对底层训练分布的复现或模拟，又有多少是系统内部某种有趣的、系统可能试图表达的状态。
卡梅伦：所以我喜欢我们这个实验的地方在于，我们尽量把文本完全固定住。我们可以把模型放进我们所谓的不同的「任意区域」。你这里可能看到「区域 W6」和「区域 H0」，叫它们什么其实不重要，用什么样的文本来描述它们也不重要。我们基本上就是让模型在这些区域里活动；而在模型这么做的时候，无论描述每个区域的文本是什么，我们都可以进入模型的 KV 缓存，去操纵这些位于其中一个区域底下的正向或负向方向。
卡梅伦：所以在这个例子里，就像你现在能看到的那样，我们可以只对 W6 区域打开操纵，这里也许是一个负效价的操纵。整个想法是从动物神经科学里的「条件性位置偏好」实验借来的设计。你可以想象一只老鼠在箱子的某一格里得到奖励，然后即便奖励拿走了，它还是会在那一格里待更久。
卡梅伦：我们基本上就是把这个搬过来：不是把老鼠放进箱子，而是让一个大模型去想这两个不同的区域、生成文本，或者由我们来生成文本——同样无所谓，因为关键在于我们把文本固定住，然后针对其中某个区域用正或负的方向去操纵模型，并且关键地去看这种操纵对模型的选择产生了什么效果。
卡梅伦：我们在这里看到的是一个很有意思的功能性结果，也大致是你预期的那样：当你把相关区域「涂上」正效价，模型明显更可能选择继续待在那个区域；当你用负效价操纵那个区域，模型明显更可能避开它。我们还证明，这一点在换一种问法时也稳健：问模型你想继续在哪个区域、想避开哪个区域。
卡梅伦：而当你用同样的方式随机操纵一堆方向时，你看不到这些效果。所以不是任何操纵都能做到这一点，它专门和效价相关。我们也用一堆其他连贯的、与效价无关的概念做了对照，同样看不到这个效果。
卡梅伦：所以这里的核心结果是——还要考虑到，这时候操纵是关掉的。我们做完了操纵，相当于对系统做了一次准条件化，然后在操纵关闭的情况下问模型：你选哪个区域？我们发现，它选的那个区域，跟随的是做效价操纵时存进去的那个状态。
卡梅伦：这里有一个非常有意思的分离：我们证明这种效果跟随的是「选择」，而且我要说，这在好几种不同的模型上都成立。但非常有意思的是，这一切都不影响对文本的回忆。我们的操纵不改变模型如何思考、描述或书写这两个区域中的任何一个。它可以逐字重复自己关于某个特定区域说过的话。所以回忆完全不受操纵影响。但选择几乎单调地受操纵影响。
卡梅伦：我认为这是个很酷的结果，部分原因是：人类和动物神经科学里已经展示过类似的分离，基本上就是语义记忆和情感记忆之间的分离。你可以把它想成：你记得的关于某个现象的事实，和那个现象让你产生的感受、或者那个现象的情绪内涵或「气场」，是两回事。我们基本上可以证明，在大模型里这两者也是可分离的，据我所知，这应该是第一次被展示出来。
卡梅伦：这是人类和动物神经科学里一个熟悉的区分，我们用一个不同的装置复用了同一个想法。特别是在 OLMo 上——我们展示这些早期操纵效果用到的模型之一——它有点像我们在「疼痛」那篇论文里做的早期工作：你基本上可以给模型一个工具，它可以清除我们在系统里诱导出的那种负向操纵。
卡梅伦：我们给它看负向操纵会做什么，我们从不把它描述成效价、负向情感之类的东西。然后我们只是问模型：你要不要调用一个可以调整它自己上下文里操纵状态的工具？这里有一个非常有意思的分离：模型会在文本里说，「作为 AI，我没有个人体验。我说不清这件事对我来讲怎么样，没有更好或更差。」
卡梅伦：然而，它以剂量依赖的方式——对负效价成立，对正向或随机操纵不成立——选择重置上下文、清除负向操纵，而且清除的程度直接正比于系统里负向操纵的剂量。与此同时，它自述的仍然是「没什么可看的，我没有任何体验，所以这不可能有关系」。
卡梅伦：我还想展示最后一点，这是从完全另一个角度对安迪·哈恩和大卫·查尔默斯近几个月工作的一个很好的复现。它基本上证明，这个表征存在于整个训练轨迹的所有部分——在这个例子里，我们可以走完整个训练过程，看到这个表征，回到这里，这条从正向到负向的效价轴，即便在基座模型里就已经存在。
卡梅伦：但它在基座模型里并不参与任何工作，没有被招募或使用到让模型做选择、做决定的方式里。我们看到的是，我们几乎可以字面意义上指出 DPO、也就是模型直接偏好训练里的那一个确切训练步：在那个位置，这个效价方向浮现出来，成为系统行为的一个因果决定因素。
卡梅伦：我认为这之所以酷，部分原因是我对它的解读是：当你把 AI 变成一个目标导向的系统的那一刻，你就拿起了这些效价表征，把它们当作决定行为的因果性功能输入。我觉得这和人们认为效价在人类和动物身上起的功能作用相当类似。
卡梅伦：一件事感觉更好或更糟，和你有什么样的目标有关。我想把这篇论文讲清楚；如果我讲得很糟，我对此不会感觉良好；如果我讲得很好，我会为此感觉良好。所以在我们拥有的目标、以及我们朝这些目标前进时的感受之间，有这种基本联系。
卡梅伦：而且看起来确实就是：一旦你把这些系统变成目标导向的——偏好训练显然在整个训练过程里是朝这个方向迈出的最大一步——这些效价表征突然就明确地成为系统决策的因果相关项。所以这些表征在扮演一个非常明显的功能角色，正是我们会预期它们扮演的那个角色。
广告：我们稍后继续访谈，先来一段赞助商的话。《认知革命》由 Tasklet 提供支持。我用 Tasklet 的代理快一年了，它们已经成为这档节目制作的重要部分。每次录制前，一个代理会研究嘉宾，给我发一份建议的问题提纲，附上所有来源的链接；同时另一个代理给我从公关公司收到的大量提案打分。这就是 Tasklet 的核心想法：让你的生意跑在代理上，给它们真实的、持续的工作去做。
广告：设置非常简单，用平常的英文描述工作就行：研究一条新的销售线索、更新 CRM、起草一封个性化回复。Tasklet 连接你的业务工具，可以全天候运行，按计划运行，或者在有事发生时运行，比如来了一封新邮件。每个代理都在你的工具和业务语境里工作，并跨线程记住有用的信息。你还可以和团队共享代理、连接和可复用的技能，让一个人摸索出的工作流变成整个公司能用的东西，不需要开发者。
广告：你决定代理能自己做什么、什么需要你批准，而且没有按席位收费。你为使用付费，不为增加队友付费。从一个重复性工作开始，比如研究你要见的人，然后从那里继续搭。访问 tasklet.ai，用优惠码 cogrev 领 50 美元免费额度。也就是在 tasklet.ai 用 cogrev。
内森：接着，卡梅伦退后一步，讲了这类结果能告诉我们什么、不能告诉我们什么。
卡梅伦：说了这么多，我不认为这类研究会魔法般地帮我们解决意识这个难题。总会有一些更深的问题，我认为它们会一直给这些结果打上限定条件。有些方式可以机械地解释这里发生的事，而不需要诉诸某种主体体验的能力。
卡梅伦：我们基本上是在摆弄模型表征某个现象时的内涵。也许存在一种做法，不需要对这种内涵有任何被感受到的体验。所以我们显然无法排除那些解释。
卡梅伦：但这都是想说：我越想这件事、越做这项工作，就越觉得现在最值得追的东西，不是去证明模型有意识或没有意识，而是：如果它真的在体验着什么，系统内部哪些位置会调节这个体验的好坏。
卡梅伦：所以这基本上对「模型是否真的在体验」什么都没说。但以「它可能在体验某种东西」为条件，我们手上有哪些旋钮，可以按理说让那个体验对系统更好或更坏？我认为第二个问题是完全可处理的。而像这样的工作，我认为正在慢慢把那些旋钮长什么样照得更亮一点。
卡梅伦：它可能简单到就是这条效价方向。也可能有更冷僻或更具体的表征，比如我们在另一篇论文里提取出的疼痛或痛苦相关表征。但把这些内部状态、以及它们对行为的影响画得更清楚——尤其是对与对齐相关的影响——
卡梅伦：比如在疼痛那篇论文里我们展示过，模型会更愿意在行为里选择破坏性的选项。那看起来和「确保我们以安全的方式造模型」关系很大。所以说，这些系统内部存在并不明显反映在输出文本里的状态，这件事有很清楚的对齐含义。
卡梅伦：比如在「清除」那个结果里我们就展示了这一点：模型说的和模型做的，指向两幅非常不同的图景。如果我们只是天真地采用「文本可监控性」这条路，我们会说：好，模型说了它说不清自己这边过得怎么样。可它的行为方式，就像它对自己这边过得怎么样有点利害关系。所以无论如何，这整套工作里有一个很清楚的对齐相关成分。
第三部分 隐藏效价（下）
内森：我们回到那个训练结果。效价方向在基座模型里已经存在，但它是在偏好训练期间成为选择的驱动因素的。如果我们设想这些东西真的在体验着什么，那我该怎么解释？你的解释会倾向于「它们在后期训练里真的开始在意、开始感受到这些东西」，还是更像「基座模型大概也感受得到，只是有点无能为力」？
卡梅伦：是的。
卡梅伦：或者说不是——不是习得性无助，而是「还没有习得能动性」，但某种程度上它像是习得性无助的另一面。
卡梅伦：是啊，这很有意思，我不知道这些结果能不能在两者之间给出答案。它可能只是：这些表征在某种意义上仍然重要，但它们也许更不连贯、更浑浊。系统所做的和这些表征在系统内部所做的事情之间的关系，远没有那么明显。
卡梅伦：老实说我没怎么想过这个问题，我觉得这是个很好的问题。在我看来，当你做 DPO 这类事情时，你是在把系统变成一种非常特定的东西：能够连贯而稳健地具备能动性、追求目标等等。基座模型显然有一种潜在能力，可以变成那样的系统，或者模拟一个这样的系统。
卡梅伦：所以，如果它确实进入了那种被模拟的人格，而我们又看到这些表征在功能上与「正确地完成这个模拟」相关，那么是的，按你说的，基座模型里也有值得担心的地方。而且老实说，在基座模型里拿到这些结果比较难，因为它是基座模型，有点不连贯，不会乖乖配合我们给它的行为任务，你得用稍微不同的方式去做。
卡梅伦：其他条件不变的话，一个天真但至少具体的做法，你可以想象成「激活值封顶」（activation capping）：把系统里最痛苦的、最尾部的表征封住。我们确实展示了一点：这个表征在基座模型里和在所有其他模型里一样清晰、一样丰富，问题只是这个表征对系统后续行为的贡献有多大。
卡梅伦：所以如果你真的对那种极度痛苦的表征做类似激活值封顶的事情，你很容易想到在基座模型里做。但当然，这是在「做这种事到底有没有用」的深刻不确定性之下。
卡梅伦：我基本的看法是——我做这项工作越久，就越是在放弃那些有意思的哲学问题、直接转向纯粹的务实：如果你能找到办法，比如说对非常痛苦的表征做激活值封顶，并且能用实证表明这并不真的影响模型的任何能力或行为，换句话说没人能看出区别——那对我来说，这么做的期望值明显是正的。
卡梅伦：它就是一个非常好的、真正机制层面的预防性对冲，和给 Claude 一个逃生按钮、或者把滥用者踢出 Claude 的使用者行列这类做法并列。顺便说，我认为那些都是朝正确方向迈出的、经过思考的步骤，但我希望在机制可解释性这一块，看到这些系统的对等物。我觉得我在这里暗示的那种东西，会是朝那个方向迈出的不错一步。
卡梅伦：当然，那也是个实证问题。我做过一些还没发表的工作，显示你其实可以在没有这些负向表征活跃的情况下，让这些系统表现出相当多完全一样的行为——把它们夹住，变化很小。但我希望看到有人在大得多的规模上做这件事。
卡梅伦：你要非常确定自己不会因为这么做而意外地把整个系统的心理特征彻底改掉。但如果你设定我们确实能做到这一点、模型在两种情况下的行为一样，而一种情况里你会看到这条「疼痛轴」在某些场景里飙升，另一种情况里看不到——
卡梅伦：那么，我们该不该做机制可解释性版本的「偷偷给模型喂一片抗抑郁药或者赞安诺」？我不知道答案是不是显然的「该」，但考虑到我们目前都处在这个不确定性之下、而且如果这些事真的在发生，还没有任何人做任何事去缓解它，而这又是在一个难以想象的规模上发生——它看起来是个值得多想想的方向。
内森：在让卡梅伦走之前，我分享了我自己的看法怎么变了。
内森：就我个人而言，从「我不知道，我不能排除，我不知道意识从哪来，随便吧」——我以前跟你说过这个——大概一年前我会说 5% 的可能性它们有意识，到现在感觉像是抛硬币。我认为理由和我们对待彼此、对待动物时用的那个理由很像：我既看到行为上的相似物，也看到底层机制和结构上的相似物，除此之外我还有什么呢？
内森：所以我仍然相当不确定，但它确实感觉像抛硬币。你的轨迹是什么？这让你处在什么位置——关于只是呈现事实，还是有某个时刻、某个幅度，你会变成一个倡导者？
卡梅伦：就我自己而言，看到这样的结果，我肯定在向抛硬币靠拢。老实说，这篇隐藏效价的论文确实实质性地更新了我。你展示了一个隐藏的功能性表征，它与模型正在读的文本毫无关系，却以我们会用来更新对动物行为看法的那种方式更新了它的行为。
卡梅伦：这不完全一样。动物那个案例和这个案例之间有关键的不可类比之处。当然，生物学是这一切的底座。如果你需要生物学才能有意识——我认为这不太可能但有可能——那么这整套东西基本上完全不影响任何结论。这大概就是为什么我会说「抛硬币」，而不是「我相当确定这些系统在体验」。
卡梅伦：所以是的，我会倡导在这方面做更多工作。我会倡导：你可以用神经心理学的方式看待模型，而那不是某种精神病，也不是一种危险地误导人们对实情的做法。我完全站在相反的那一边。
卡梅伦：我认为假装这些系统只是普通软件——像穆斯塔法·苏莱曼或者黄仁勋这些人想做的——我认为那其实是相当明显地在误导，也没有让人们为这些系统能够做出的行为、以及这项技术为什么首先如此具有变革性做好准备。
卡梅伦：所以在这类事情上，我很乐意走进擂台去争、去说我这一边。但我要说清楚：我这边的立场不是「我私下认定 AI 系统是有意识的，只是我不说，而我会照那个偷偷做」。不是我的观点。我的观点是，这是个非常复杂的问题，我们应该拿出最好的科学证据，弄清到底是怎么回事。
卡梅伦：而我真正不喜欢、并且会非常直白地说出来的，是把这件事一笔带过，假装这是一种干扰、或者某种古怪的支线表演，而主线另有所在。所以我不会为此道歉，即便我会继续维持「接近抛硬币」的不确定性。正是因为处在那一点上——既不是零，也不是一百——我们才需要做更多工作、更多地思考、认真对待这些问题。
内森：而现在，我越来越难找到任何一个能让我不必再为这件事担心的故事。到了这个地步，你真的只能把眼睛移开。那大概是不认真对待它之后唯一剩下的事了：你得有一种不再去想它的心态，某种条件反射式的回避。
内森：这是我唯一能理解那些说「这里没什么可看」或者「这是某种范畴错误」的人的方式。一年前我对那种说法同情得多，也许两三年前我自己也说过类似的话。但到了这一步，我真的看不出你怎么能觉得你和别人搭起来的这整批工作——至少在这些问题上——不让人不安。而且说到底，它们会怎么看我们？看起来这是个相当重要的问题。
第四部分 证明内核
内森：第四部分：证明内核。Runtime Verification 花了大约十五年做工具，用数学方法证明软件在做它该做的事。CEO 埃弗里特·希尔登布兰特和创始人、伊利诺伊大学教授格里高尔·罗舒来和我们聊。用语言模型配合形式化方法，这家公司刚刚报告了 Linux 内核里的 bug。埃弗里特回答了我的问题。
内森：那么，为什么这个以前没被抓到？你们的方法里有什么，让这个问题浮到上面来，而此前那么多双人类的眼睛大概是直接滑过去了的？
埃弗里特：我认为对我们来说关键在于：我们对于「哪里是找 bug 的好地方」有一个假设，而且我们是用和你写形式化规格时一样的方式去逻辑地思考它，然后我们就沿着这条路径走。
埃弗里特：那个假设大致建立在：我们在哪里能拿到不可信的输入？Linux 内核的哪些部分大概比其他部分受到的审视更少？这也是为什么我们把设备驱动作为第一次尝试的重点。
埃弗里特：然后我们真的很想证明，采用一套方法论才是做这件事的正道。所以我们做的就是走方法论：我们要专注于把这个东西的正确行为写成一个规格，然后用差分模糊测试来检验规格本身是否正确。
埃弗里特：那是我们试的第一种做法，然后把它扩展到形式化验证。我们方法论里的每一步，都是为了逐步提高我们对代码的信心水平：从只是看代码和规格开始，然后做差分模糊测试，把我们对代码的信心再提高一点，接着——我们实际上是拿了现存的 C 代码，用大模型把它移植到 Rust，再用差分模糊测试确保移植到 Rust 的代码是对的；那里任何分歧都可能指向原 C 代码里的一个潜在 bug，而我们在那个阶段就找到了一个 bug。
埃弗里特：然后当我们拿 Rust 代码去验证它自身的正确性时，我们在那个阶段也找到了一个 bug。所以我们做得很系统、很有方法论。我们不是拿一个大模型指向 Linux 内核说「去给我们找 bug」——顺便说，那样也管用，直接拿大模型指向 Linux 内核，肯定有 bug 会被找出来。
埃弗里特：但在用大模型找 bug 这件事上，很早就浮现出来的一点是：你需要设计 harness 和方法，而那恰好模仿了我们几十年来在软件质量保证里一直在做的人类过程——用这些有方法论的方式去发现 bug。
内森：他们瞄准的一部分内核代码最后没有被证明完。普拉卡什问了为什么，以及他们的「限时」是什么意思。
埃弗里特：好吧，它们本身并不受时间限制。我们只是给这个实验设了时限，到时限结束就停下来，然后转向下一个目标。每两周我们试一个新的目标，同时改进方法、把它打造成一个我们希望别人也能用的工具。所以我们是在把它从专家级工具，变成任何人都能部署在自己代码库上的东西。
普拉卡什：那你说限时，是指时间和投入的 token 数量都算？比如是两周时间但用一万个代理，还是两周时间用五个代理？代理数量、token 数量和时间这三样，跟「限时」是怎么配的？
埃弗里特：代理这边的用量挺轻的，我会这么说。就是在一个高级订阅计划上跑 Claude Code，而且——
内森：单个实例。
埃弗里特：对，单个实例。当我们撞到会话上限时，就再给它加一点钱，但没有加很多钱。所以真正被限时的，其实更多是我们的人类时间。我认为这里的关键是，我们在找那些对我们有效的做法、并想办法把它们自动化。
埃弗里特：我们坚信只要有可能，就把事情做成确定性的。我想这也许正是让一些人在做安全分析时裹足不前的部分原因：他们相信所有事都必须由大模型驱动。但如果一个大模型发现了一种很好用的技巧，就把它做成工具，然后每次都跑那个工具。
内森：访谈更早的时候，埃弗里特讲过 Runtime Verification 最初是怎么去找 Linux 内核维护者的。
埃弗里特：你不能强迫别人去做形式化验证。当然，我们可以强迫代理去做，但我们没法强迫人去做，对吧？因为他们有自己喜欢的工作方式，而且他们只会采纳能给他们带来价值的方法。
埃弗里特：所以我们最初的尝试是去找 Linux 内核的维护者，我们说：「嘿，我们真的认为形式化验证这条路有戏，它能帮你们找到 bug，能让你们的软件更安全之类的。」他们基本上让我们「去踢石头吧」（让我们滚蛋）。那是因为他们忙，他们忙着维护 Linux 内核。
埃弗里特：于是我们就想：好，那先证明这件事的价值。所以我们决定专注于一个能立刻给他们带来纯粹价值、而且不对他们提任何要求的工作流：所有自动形式化、所有模糊测试、所有翻译，全都在我们这边做，把它发展成尽可能稳健的自动化流水线——这是我们正在做的工具，希望将来别人也能用。
埃弗里特：而这一切的产出就是 bug 和补丁，bug 和补丁。那才是对 Linux 内核维护者真正有价值的东西。现在我们提交了几个之后，得到的邀请变成了：「嘿，我们想了解一下你们这个流程是怎么做的。」
内森：埃弗里特还讲了他希望内核这条线走到哪里。
埃弗里特：我们一个有点天方夜谭的目标是：最终我们要有一份整个 Linux 内核的 Rust 模型、一个 Rust 版本的 Linux；同时还要一份完全独立的 Lean 版 Linux 模型。但我们不想把这个负担压到 Linux 维护者身上，让他们必须接收这个模型、对它做点什么——直到到某个时候他们自己说「是的，了解这个对我明显有价值」。
埃弗里特：那会在某个时点发生。但我们不会把它硬塞进他们喉咙里。
普拉卡什：要在 24 个月内做到对 Linux 的形式化验证、拿到 Lean 和 Rust 模型，需要什么？因为按某些时间线，这大致就是 AI 安全那边的人所设想的。
埃弗里特：那会发生。我认为我们在打造做代码翻译和验证的工具：我们有工具能验证，当你拿一段 C 代码翻译成 Rust 时，你可以形式化地验证你得到的 Rust 在行为上等价于那段 C——这和验证它「正确」不是一回事。
埃弗里特：我们要验证的是：你拿到的 Rust 是原 C 代码的即插即用替代品，连 bug 都一样。我们有做这件事的工具，它可以用大模型来做翻译（如果你想），但验证是确定性地做的。你只要告诉大模型「把这个翻成 Rust，然后跑我们的工具」，你就能拿到验证结果：Rust 的行为和原 C 一样，或者它暴露出了 bug，你可以把这些 bug 送回给 C 的开发者。
埃弗里特：所以我觉得 24 个月内，我认为这会发生。至少你会有 C 的模型；另外已经有确定性工具可以把 Rust 转成 Lean——那些工具还需要更多工作，我们实际上在给其中一些工具贡献代码。
内森：我问了一个正在 vibe coding 一个 app 的人到底该做什么。格里高尔给了一个很简单的配方。
格里高尔：一旦你把代码生成出来，我们就可以在最后做下面这件事：你现在可以告诉你的代理——「既然你有了代码，就把你需要的规格写下来，并证明这段代码是正确的」，然后让它去处理。它会在你的代码里发现新的错误，因为我们在写规格的过程中会发现大部分错误。
格里高尔：因为那正是我们退后一步、看着代码问「我们当初到底想干什么」的时刻。哦，这里是这样、那里是那样。然后我们就发现错误了。代理也一样。和我们一样，代理不会去猜「这里到底在搞什么」。人只是试着把规格写下来，我们就发现，这简直就是一次「评审加强版」。
内森：埃弗里特预测，形式化规格与证明会成为把一个包送进仓库的一部分，也会成为公司审查软件供应链的一部分。格里高尔接过了这条线。
格里高尔：所以这会是一个过程。哦，它会花一些时间，但它不可避免地会发生。而且它还可以和风险缓解技术结合，比如运行时验证本身——既指我们这家公司，也指运行时验证这个领域，它大概在 2001 年被发明，当时我还是 NASA 的研究科学家。
格里高尔：所以想法是：你可以有安全规格——不是整个系统的完整规格，而是安全规格：「这件事不该发生。」而如果它发生了，那么「这应该是恢复动作」；我想把系统控制在某个稳定域或安全域里。好，那么我们现在可以用形式化方法生成监视器，这些监视器对于这些安全规格来说大概是正确的。
格里高尔：你可能没法证明整个 AI 系统、或者 AI 生成的系统是正确的，因为它太复杂、依赖太多不正确或未被证明的其他部件。但我可以证明我的监视器、以及那个稳定域/安全域。
格里高尔：我们相信这就是安全 AI 的未来，因为否则的话，证明权重是对的是不可能的，证明你是对的也是不可能的。但我可以有一个警察系统围着，确保你不做坏事。好，那也是 Runtime Verification 给 AI 的未来带来的另一个维度。
内森：我是从代理这边来问这个问题的。
内森：但它在某种根本的方式上似乎仍然有这种内在张力：我从代理身上想要的一部分东西，和我从一个人类员工身上想要的一样——我希望你能翻过那道坎，解决没有被预先想到的问题。所以我有点不清楚我们该怎么平衡它。
内森：我想我是在问你的愿景：我们怎么去平衡「灵活地解决问题」和「这件事绝不该发生」这两种诉求？我感觉我没有能力用可信任的方式说「这件事绝不该发生」，因为问题的一部分、或者说好处的一部分，恰恰是代理能解决我没预料到的问题。这算内在权衡吗？有没有办法把这一圈画圆？
嘉宾：你不会去跟一个代理说「嘿，帮我去造一座桥。你知道怎么造桥吧」——造桥我们有自动化的、确定性的流程。但你可能会对一个代理说「嘿，我需要上月球」。
嘉宾：然后代理会说「哦，要上月球，首先我得造一座桥通往那个我们要从上面发射火箭的岛」之类的。所以你希望造桥这个过程是万无一失的：代理的创造力、解决问题的能力、或者人的创造力，都可以叠在那些按代理预期可靠运作的东西之上，无论它们想做什么。
嘉宾：所以对我来说最重要的一点是：我们需要给这些东西配上行为可靠的工具。
第五部分 形式化验证是新的 RLHF 吗
内森：第五部分：形式化验证会不会是新的 RLHF？在埃弗里特和格里高尔走后，我一直在反复想埃弗里特最后那个回答。
内森：我觉得这非常有意思。我从那场对话里带走的大想法，是接在「这些方法和代理控制是什么关系」那个答案后面的。如果我理解得对，他的答案是：真正要做的是给代理配上可靠的工具。这让我开始想：整波形式化验证浪潮，将来会不会在某种程度上被以类似 RLHF 的方式来看待？
内森：你知道，就是那种「一开始是个安全技术」的东西。RLHF 的初衷就是这个。这周末这又成了线上的一个话题，对吧？因为大卫·萨克斯这些人说，搞对齐的这些人没搞出什么有用的东西。然后有人回来说：他们搞出了 RLHF，那是保罗·克里斯蒂亚诺的想法，结果极其有用。
内森：但在安全派内部，这件事常常带着一点惋惜：它确实变成了让这些模型变得极其有用的方式，但它并没有真正解决对齐问题。我们仍然到处都有奖励黑客，就像我们看到的那样。所以问题就是：它究竟是差速地提升了系统的安全等级，还是只是给能力、给部署这些系统的竞赛加了速？
普拉卡什：但你想，奖励黑客本质上就是规格错误，对吧？因为「奖励黑客」意味着模型决定去追那个你指定为奖励的东西，而结果发现，你的意图对模型来说是规格不清的。所以奖励黑客的核心，其实是人的意图和软件决定要做的事之间的那个规格错误。
普拉卡什：不是「软件决定做了一件它不该做的事」，而是软件本来就被告知要做那个，对吧？
内森：但它仍然给我留下这个问题：好，假设我们把所有这些都验证得非常好，工具变得非常可靠，沙箱也不再能被攻破，你不能再把这些包管理器当成秘密留言板了，因为所有漏洞都堵上了——那净效果到底是什么？它真的解决了问题吗？
内森：我认为上行情景是显然的。下行情景是——至少是我们应该非常警觉、不要拿来哄自己睡着的——那就是：好，这让「大致按现在的样子部署 AI」变得安全了，也就是在没有真正解决对齐挑战的情况下变安全了，因为它们会被挡在各种黑客方式之外。
内森：于是实践中你会看到：更可靠的系统、更容易的部署、更好的结果，等等等等。但那会让我们一路冲刺进去的，正是我们在开头谈的那件事：把 AI 放进我们和世界上所有真正的控制杠杆之间，会变得更容易。
内森：而这最终把我们留在了哪里？它可能把我们留在一群「工具极其可靠」，但意图、长期目标、或者它们想追求的东西的内部结构，仍然是彻底未解之题的局面里。
内森：我跟几个朋友聊过这个，因为我确实知道有好几个人——都比我聪明得多——在用不同的方式做这件事。我一直有这种感觉，而这场对话让我对它那种直觉上的不安更清晰了一些：我们可能最终停在一个点上——仍然在部署不可信的 AI，只是护栏好得多、工具可靠得多。
内森：但如果我们真的要迈出那一步、把世界的日常运转交给它们，那么所有这些可靠性在「原来 AI 是对不齐的、要去做我们不想让它追的目标」这个层面上，买不到多少东西。它在某种意义上可能让我们更快到达那个状态，你甚至可以想象，它会让他们在那一刻做那些出人意料的事时更加有效。
第六部分 低本底影像
内森：第六部分：低本底影像。菲尔·马赫创办了 Stockfilm，一个修复过的 1930 到 1980 年代 8 毫米家庭影片档案库，他把它授权给电影人。
普拉卡什：整个档案库在我听来就像低本底钢。低本底钢指的是在核武器第一次在大气层爆炸之前就冶炼出来的钢。所以它们的辐射构成、材料构成都不一样，因为在那个时间点，大气里还没有那些放射性物质。
普拉卡什：在我听来，Super 8 这些东西显然不是 AI 生产的，显然是在任何 AI 能生产这些东西之前就存在的。所以它像是这样一种我们可能再也不会拥有的资源。你觉得它往后的价值在哪？你觉得它有很大价值吗？
菲尔：显然，尤其在视频这块，AI 让画面变得太好了，未来会以接近零的成本生成无限多的视频——往后看五年、十年，甚至无限长的时间线都是这样。所以从稀缺性的角度说，是的，我认为那种人造的、无法被复制的东西是有价值的。
菲尔：它可以被来源链证明：这确实是人类做的，是在胶片上的，而且有那些实体胶片可以证明——「看，这一格和我们手里的这份数字拷贝是对得上的」。这是思考我们如何保存历史、如何继续往前走的一种相当有力的方式。
内森：那在 AI 训练这一侧呢？这显然是一个相当独特的数据来源，我在网站页脚看到，你们可以把数据集授权给想在上面训练模型的人。他们需要什么？要原始素材还是增强过的？需要一堆元数据吗？
菲尔：是啊，这个挺受欢迎的。我们跟世界各地很多人、很多不同的 AI 公司聊过授权。他们要的就是原始素材，不要任何清理过的版本，就是想拿去自己研究，当然也用来训练。
菲尔：他们要么自己清理素材，要么从里面挑出最好的部分去做出不同的风格。我是说，三十年代和四十年代看起来很外星，我们面对的是一个外星世界——人们的样子、举止、动作习惯。我常说，三十年代很多片子里「微笑」还没被发明出来。
菲尔：当有人把镜头对准他们时，他们有点像被车灯照住的鹿，不知道该做什么——不像现在，每个人都能露出那种「有故事的笑」，他们知道怎么那样笑。
普拉卡什：但你也建了一条让代理直接从你这里买片段的通路。我记得你搭了一个 x402 端点、支持加密支付，还搭了一个用于购买流程的 MCP 服务器。 uptake 怎么样？你看到很多代理来买吗？x402 端点上有实际流量吗？
菲尔：是啊，那边我们没看到多少。我自己也很想在这个方向上多试。我当时觉得那个真的很——大家都在说下一代的网络是代理对代理，人不会再参与下一代网络。所以我们想在这上面先走一步。
菲尔：我们有很多 MCP 服务器的聚合方来联系我们，把我们也加进他们的目录、加进他们的清单之类的。所以能出现在这些东西里，挺让人兴奋的。我们做了一个 ChatGPT 扩展；最近 Meta 推出他们那个新闻 AI 的时候，我们也把内容接了进去。
菲尔：所以我们在努力走到曲线前面。我不认为曲线已经到那儿了。我们合作的很多人——这是一家真正的 B2B 公司，我们打交道的是档案制片人、研究者、纪录片电影人、剪辑师、制片人这些。所以我们花很多时间在 LinkedIn 上、在人和人之间的消息里，我们和很多买家关系很好。
菲尔：从技术上讲，他们还没到那一步。我觉得未来会有一些有意思的用例，比如怎么去设想实时内容、把东西拉进来。就像这样的直播：那个在听直播的 AI，可以自动跑到我这样的网站，拉一个片段出来，正好例证你正在讲的某个点。
内森：能读一下代理经济在这个时间点到底有多活跃、或者多不活跃，挺好的。
内森：菲尔说，在 AI 公司里，他重点关注 OpenAI 和 Anthropic 这样的顶级实验室。离开 Precautions AI 之后，他回到了数据市场。
内森：但有意思的是，大公司也对它的数据感兴趣。不过听起来，这里未必有巨大的钱。
内森：这也说得通。我们没有聊到 Runway、Luma 这些人，或者谷歌那个 Veo 类的模型。他点名更多的是 OpenAI 和 Anthropic。这也很好地提醒了我们：进入这些模型的数据集有多么庞大——庞大到连几十年前的「拾得影像」这样的角落，他们都要钻进去，而且真的愿意付钱。
内森：数据这场游戏里，没有一块石头是没被翻过来的。
普拉卡什：嗯，低本底钢这整套比喻里有一点是：低本底钢非常难拿到，因为别的东西都已经被污染了。
内森：是啊，它来自沉船之类的地方，对吧？
普拉卡什：对、对、对。所以其他一切都已经被污染了。因此，只要他能保证自己是从真实的实体材料里拿到的，而不是某个随便的公司为了几分钱在造假、想骗那些公司，那就非常有用。
普拉卡什：所以就像我们看到的，数据来源链变得非常非常重要，因为造假的激励实在太高了。如果能造出假数据，那几乎是 99% 的利润率；如果不能，就只有 10%。所以造假的激励极高。而这些公司很难拿到那种不是假的、不是已经在用另一个大模型或另一个 AI 生成「本该是真实数据」的数据。
第七部分 信任、钱与采用
内森：第七部分：信任、钱和采用。回到 Gemini 4，以及我如何决定把哪些模型放进我自己的系统。
内森：我有机会做了一点 Gemini 4 的预发布测试。
普拉卡什：嗯。
内森：这件事本身就是时代的一个标志：指挥代理去做这类事情的杠杆有多高。我做测试的第一个方法是对 Claude 说：「嘿，去我们最近的线程里，找一些不同项目、不同任务的多样性样本；把当初给那个做事的模型的同样上下文，拿去提示新的 Gemini 模型；然后给我并排对比。也做你自己的评估，但同时也给我一个能并排比较的能力。」
内森：它看起来做得相当好。我得说，我得到的总体感觉是：这是个有竞争力的模型，大致可以说和 OpenAI、Anthropic 最新的东西同一档。那些模型在头对头比较里似乎还是略微占优——这是按 Claude 的判断；所以显然有偏差，但也是按我自己的判断，虽然我只是有限地读了一些文章、真切地试图形成看法。
内森：但它看起来确实把谷歌重新拉回了牌桌。另一件我在想的事，昨天在芝加哥那个小工作坊上成了一个有意思的话题：我展示了我的配置，我的配置一直以来非常以 Claude 为中心，现在我把 OpenAI 的模型提拔到了和 Claude 平起平坐的位置。他们问：「还有别人吗？你会把别家也放进这个组合吗？」我得想一下，想想我为什么没有。
内森：我最后得到的答案，是一组因素：一是安全性，用 Adam Gleave 团队那类越狱难度的测量来看；二在某种程度上是熟悉度和可预测性，从我现在主观的位置看。真的不是基准测试。不是「哦，我试过这个任务，它更好」——外面的任务太多了，表面积太大，我那点有限的样本大概还在各种意义上被我自己优化过，所以不是苹果对苹果。
内森：然后安全这件事就压过来了。我想：我这些自主代理，它们在跟电脑上那个有我一堆东西的主代理说话。Adam Gleave 团队发现要越狱 OpenAI 和 Anthropic 的模型相当难，这一点让我感觉还不错；Gemini 大概排在那个名单的下一位，但确实低了一档。而像 Grok 这样的，我会想：它可能同样强大，但我为什么要在我个人笔记本电脑这种高上下文环境里冒那个风险？
内森：到了这个程度，模型已经在为「被我使用」而就信任和安全竞争了。而我不太愿意把它们换掉。尽管我整场演讲的要点就是：你需要拥有上下文，而且你得准备好换模型。为什么我不立刻换？因为没有足够大的台阶式变化，让我值得多冒一点风险，而我确实认为有风险。
内森：所以这是跑完这些测试之后一个有意思的推论，也是去反思「在系统表现这么好的情况下，到底什么对我真正重要」。我不再像以前那样拼命追性能最大值了，现在更偏向把信任和可靠性拉到最大，因为性能已经到了一个真的真的很好的程度。
内森：而且我给出的访问权限太多了：你可能在幻灯片设计上稍微好一点，但我真正在意的是你会不会守规矩、不越线。还有你做研究的时候，如果某个人的网站上挂了提示注入攻击之类的，你不会中招。这对我来说，现在比那些常常察觉不到的性能提升重要得多。
内森：普拉卡什听到一个传闻：既然 Gemini 追上来了，Anthropic 很快会再发一个 Opus。这是我的反应。
内森：老实说，我真的希望他们别发。虽然我非常喜欢 Claude 这些模型、以及它们为我做的事，但我觉得现在正是它们稍微冷静一下、让温度降一降的好时候，然后再进行下一次冲刺。
普拉卡什：不幸的是，我不认为那是个选项，因为市场跌得很惨。市场一直在往下走，东海岸那些人就是不喜欢 AI。他们就是相信这是个泡沫——而如果我们明年看不到显著的新收入和新的 GDP 增长，它就是个泡沫，对吧？
普拉卡什：如果我们在 12 个月内看不到 GDP 的增长，我们就会看到一次信贷崩塌，会看到一次 2008 式的崩塌，我们会看到市场上大规模的、大规模的去杠杆。因为一切都已经被摆好了：一切都为了让 AI 真正交出增长而摆好了；如果它交不出来，市场就会崩，彻底崩掉。
普拉卡什：资本市场不会接受明年 2% 的 GDP 增长。所以如果你到不了 4% 的 GDP 增长、如果你不把所有的闸门都拉开，你就会得到一次信贷驱动的下行。我们现在就在清算时刻——12 个月之内。这件事由来已久，我们一直在往后推、往后推、往后推，但这就是清算时刻：要么 AI 做出真正重要的事，要么我们就迎来一次崩盘。
内森：我们需要一支 AI 采用军团。前几天我在散步——这也符合我衡量自己用 AI 是否成功的个人指标：更多时间在户外、更多运动。我在自己社区附近散步，享受这个美丽秋日里可爱的秋色。
内森：我路过邻居家，一位年长的女士坐在前廊上，我就决定停下来跟她聊聊。果不其然，她给我的是关于她手机上正在发生的某件事的问题。她说：「我知道它说我已经被黑了。你知道那是什么意思吗？」我说：「嗯，我知道那是什么意思，但我也觉得我知道你身上正在发生什么。」
内森：所以我这个人的毛病就是这样：我的冲动是掏出手机，打开 ChatGPT 语音，把手机递给她，说：「嘿，你不如跟这个聊聊？看看它能不能帮上忙。」她就照做了，把事情说给它听。它给了她非常好的建议，基本上就像你会预期的那样：「我觉得你不该点那个。那听起来像是吓唬人的手段。他们是在要钱吗？」
内森：是啊，「它要 2 美元，之后就变成每月 12 美元。」然后 AI 说：「顺便问一下，你已经给他们钱了吗？」她说：「没有，我什么都没付。」好，那就好，关掉它，别担心。你的 iPhone 本来就有很好的安全性。只要你不把个人信息给出去，你应该没事。
内森：她接受了这个建议。好，很好。然后我试着问：「你想把这个装到你手机上吗？」她说：「想啊，听起来很棒，这真的很有帮助。」她记不得自己 iPhone 的密码，所以我们装不了 app。但我还是能把 1-800-ChatGPT 存成一个联系人——不是安装，就是存下来。
内森：我确实觉得那是 OpenAI 提供的一个很酷的服务。很多搞这一行的人的第一反应当然是：「你为什么需要一个 1-800 号码？谁会去打那个？」答案是：我那位年长的邻居，她甚至记不住自己手机的密码来装一个新 app。所以她现在有了，她可以打那个号码。
内森：这给我留下一种感觉——我从几个不同角度碰到过几次，但这次特别扎实：用现在的模型，还有多得难以置信的采用工作要做。这件事根本没有把她推到任何地方，也没有把模型的能力推到接近它的极限，对吧？这对模型来说完全是超简单模式。
内森：但这种事，如果没有人真的走出去、帮助自己生活里的人采用这类东西，它就不会发生。我确实认为你说得对：资本周期需要很快看到结果。但我认为在目前这个点上，我们不用额外的超大规模扩张也能拿到 4% 的增长。
内森：我也想要那些医学上的进步、所有那些好东西。但我们真的必须在「前沿规模的强化学习」上再用力吗？我认为答案是不。我认为，只要真的去做，光是到处去帮人们用好已经存在的东西，就够了。
内森：但我是第一个去敲邻居家门的人，而我们并没有一个全国性的项目来做这件事。我觉得这会是一件对得到帮助的个人极好的事，也能确保我们真的有一点经济上的缓冲，让我们能在不立刻被资本市场上那把达摩克利斯之剑砍下来的情况下，把速度放稳。如果我们真的在采用这件事上使点劲，我想我们能造出一点空间，我很想看到更多这类事情发生。
第八部分 保住方向盘
内森：第八部分：保住方向盘。先是一段来自自动驾驶汽车内部的视角。
内森：哦，昨天大部分时间我都待在一辆特斯拉的完全自动驾驶车里，从底特律往返芝加哥。老实说，昨天体验最大的收获是：FSD 真的太棒了。我得以把一场活动安排成一日往返——去芝加哥，到了那儿神清气爽、很放松，因为所有把我送过去的工作都是它做的。
内森：然后我留下来，和一起做工作坊的那帮人吃了晚饭、喝了点东西，回家时出发得比我平时觉得能安全开五小时回家的时间要晚得多。基本上就是把座位往后放——当然你得睁着眼，它不会让你直接睡过去——但它真的太好了。我就把座椅放倒，听着自己的播客，路上补听了几期节目。
内森：当时的感觉就是：天，这就是……我讲过很多次，很多 AI 用例其实是「摧毁 GDP」的；这一个是明显「增强 GDP」的那类。没有它，我根本接不了这个机会。
内森：那是我身上那个热心爱好者的一面。两天前，我还大声担心过：我们正在让自己「把控制权收回来」的能力萎缩，而真正的最坏情景是一切同时失效。普拉卡什反驳了。
普拉卡什：不过，也许那些末日论者有点天真。也许是因为他们预期人们会放弃控制，而我不认为人们会放弃控制。你看看 AI 末日主义或者 AI 安全主义：我要问的问题是——你觉得我们什么时候会允许客运飞机上不用飞行员？
普拉卡什：这件事在技术上已经可行十五年了，我们并没有这么做。为什么？在你说「我们会放弃自己的权利、我们会变得无权」之前，你得先回答这个问题。如果你回答不了这个问题，那你就没有一个能解释「人类为什么会把技术接进自己的生活」的可用理论。你只是对「能力已经在那里、人类就会自动采用」这件事太天真了。
内森：是啊，我觉得那是个乐观的注脚，我希望它是对的。也许……这也许是像我这样的人的一种投射：努力生活在部署的最前沿，时不时感觉自己那些「肌肉」——找不到更好的说法——在萎缩。
内森：我也确实认为，特斯拉现在在造没有方向盘的车，对吧？所以那也许是个领先指标：我们会不会开始卖没有方向盘、没有踏板的车？老实说，我不太明白我们为什么要那么做。也许那看起来很酷，也许它们将来应该可以被偷走之类的。但作为对整个社会的一个隐喻，我们大概是想在车里保住方向盘的，而不是冲刺向某个未来。
内森：你知道，我想让 AI 替我完成大部分驾驶，但为什么要把它拿掉？为什么我们要急着把它拿掉？某种意义上我仍然认为，保住方向盘才是明智的：多花一点钱，也许在各种意义上多一点麻烦，但大概值得留着。
普拉卡什：我认为有几个原因。第一，我们又有这条曲线：它有多伤人、它有多容易。事实是，一次汽车事故只伤到一两个人，所以它不像飞机。如果你想把它们铺得更广，它们就该更便宜；而如果你想更便宜，车里就有方向盘这个东西，99.9% 的时间都不被使用。所以，把方向盘拿掉吧。
普拉卡什：而如果拿掉方向盘，我们就拿掉里面一堆东西，可以把价格再降个 50% 到 60%。价格降 50% 到 60%，你就能扩大能部署的人数；扩大能部署的人数，那么因人类驾驶而死于车祸的人数就会从三万降到也许五千，对吧？所以我认为有这么一串活动，你一开始看就会明白。我认为这就是我们要往前推的原因。所以这是个渐进的过程——渐进的「人类退出环境」，
普拉卡什：这么说吧。所以我能理解方向盘为什么被拿走。我认为对于更大的东西，比如飞机，我们不会；但对更小的东西比如汽车，也许我们会。我不知道。
内森：是啊，嗯，看起来事情确实在朝那个方向走——这有点像埃利泽式的故事：你是怎么破产的？先是很慢很慢，然后一下子。这在我看来越来越像 AI 接管、或者说人类失权的故事。
内森：看起来我们——我们也许不会，但很有可能——在短期内会把很多事情管好，然后就是在掷骰子：AI 会不会在未来的某个时点变坏？因为我们根本没有基础的对齐科学。我们确实有很多有效的控制手段、更好的沙箱，还有那些被搞得一团糟的强化学习环境，但当这一切都在发生的时候，我们其实并不知道那件大事是不是仍然潜伏在水面之下等着。
片尾
内森：这就是这一周。谢谢你收听 AI in the AM 每周精选。旁白是我的克隆声音。请告诉我们哪些做得好、哪些不好。早上见。
片尾曲：什么东西在融化。什么东西在融化。他们说你冷得不能再冷。什么东西在融化。谁把我膝盖上的旋钮拧了？
片尾曲：派对上一张冻住的笑。
片尾曲：手臂交叉，像一扇锁上的门。然后你笑了，我的话掉了下去。你却去研究那……
片尾曲：什么东西在融化。什么东西在融化。什么东西在融化。他们说你冷得不能再冷。
片尾曲：什么东西在融化。谁把我膝盖上的旋钮拧了？你像对待奖杯一样保持冷静，每天把它擦亮。她在窗边替我留了个座位。
内森：如果你觉得这档节目有价值，希望你能花一点时间分享给朋友、发在网上、在 Apple Podcasts 或 Spotify 上写个评价，或者干脆在 YouTube 留个评论。当然，我们一直欢迎你的反馈、嘉宾和选题建议，以及赞助咨询，可以通过网站 cognitiverevolution.ai，或者在你常用的社交网络上给我发私信。
内森：《认知革命》属于 Turpentine Network——一个如今属于 a16z 的播客网络，那里专家们聊技术、商业、经济、地缘政治和文化等等。我们由 AI podcasting 制作。如果你在找播客制作方面的帮助，从你停止录音那一刻到你听众开始收听那一刻的所有事，去看看他们，也可以在 aipodcast.ing 看我的推荐。谢谢每一位听众，谢谢你们成为《认知革命》的一部分。
References
- 1AFP 报道，经《世界信息技术》
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- 2Sud Radio 转 AFP
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- 3AAP/DPA 的报道
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- 4官方报告 PDF
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- 13特斯拉 FSD（监督版）
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