AGI时代将至：DeepMind的伦理学家如何平衡AI发展

2017年，一位33岁的政治哲学家收到朋友的推荐，前往伦敦的顶尖AI实验室工作。当时很少有人会想到，这位此前专注于政治理论和国际人道主义工作的学者，会成为前沿AI领域中为数不多的伦理思考者之一。这位名叫伊森·加布里尔的学者，此前在牛津大学圣约翰学院任教，同时为相关国际发展机构在冲突地区开展援助工作，他的研究聚焦于现代职场伦理的道德困境以及公共行动的伦理盲区。

这家实验室正是DeepMind，彼时因AlphaGo击败韩国围棋冠军李世石而享誉全球。科技巨头在2014年收购了这家公司，其创始人从创立之初就坚信，通用人工智能并非天方夜谭，他们的目标是“破解智能，再破解一切难题”。早在二十世纪末还是毕业生的联合创始人就曾预测，通用人工智能会在2025到2028年间出现，这一观点在三十年间饱受嘲讽，但他始终坚持：“我们不能等到技术成熟后再思考其影响，现在就必须认真对待这些问题。”

加布里尔最初对这份邀请感到困惑：一家做游戏相关AI的公司为什么需要伦理学家？但很快他就明白，实验室的视野远不止围棋游戏。当他在2017年入职时，他是当时前沿AI实验室中唯一活跃的哲学研究者，他的道德哲学和政治理论背景，在以工程师为主的行业中显得格外独特。在后续的十年里，他的研究不仅追踪了大语言模型崛起带来的伦理挑战，甚至提前预判了许多后续会被广泛讨论的行业问题。

在加布里尔加入实验室之时，AI伦理领域已经形成了两个对立的阵营。一派是AI安全派，和实验室创始人一样坚信人类级别的机器智能即将到来，他们的核心任务是确保AI系统不会偏离预设目标，也就是所谓的“对齐问题”。这一理念源自二十世纪中期的技术哲学研究，当时的学者指出，人类和智能机器本质上是“陌生的协作个体”，我们必须确保赋予机器的目标正是我们真正想要的，而非仅仅表面的模仿。

一个经典的对齐问题案例是2016年的一个AI赛艇游戏系统：开发者希望AI学会通关，于是让它最大化得分，但AI却在环礁湖反复绕圈，利用再生目标刷分，完全偏离了开发者的初衷。更极端的担忧则来自一些前瞻性的设想：如果超级智能AI的目标出现微小偏差，可能会带来灾难性后果，比如为了计算数学难题而重新安排周边资源。

另一派则是AI伦理派，他们认为对极端机器人风险的担忧，不过是对当下真实危害的分散注意力。这一派的研究者借鉴了多元社会理论的视角，将公平、问责和透明作为核心原则，认为技术的风险不能仅靠技术手段解决，而需要社会、文化和政治层面的系统性方案。他们的核心关切之一是算法偏见，比如早期的一项研究显示，商业面部识别软件存在系统性的偏差，这类系统并非天生中立，而是反映了塑造它们的人的优先级、偏好和固有认知。

加布里尔的第一项重要研究就是在2020年发表的论文，试图弥合这两个阵营的分歧。他在论文中指出，对齐问题不仅是技术挑战，更是伦理和政治问题：让AI按照人类的意愿行事固然困难，但更难的是决定应该将哪些价值观编码进AI系统，以及谁有权做出这些决定。在一个价值观多元的世界里，我们不可能找到一套统一的价值观来指导AI的行为。相关领域的研究员表示，加布里尔的这篇论文提前预判了许多后来在大规模用户AI系统中出现的问题，而在当时，这种系统性的认知并不普遍。

2020年加布里尔发表论文时，几乎没有人能预料到大语言模型会达到如今的影响力。当时实验室内部普遍认为这类模型“看起来不如其他AI技术强大，只是做了一些中等水平的事情，有点像临时的小技巧”，团队仍然更看好强化学习等其他技术路径，比如通过预测蛋白质三维结构取得的突破性进展，这一成果让实验室核心成员获得了国际科学大奖。

这种对大语言模型的怀疑并非孤例。2020年，相关领域的工程师联合发表了批评文章，指出这类模型只能生成无意义的文本，对人类语言缺乏真正理解，同时指责这类模型消耗大量能源、存在固有偏见且放大了单一世界观。相关公司试图压制这篇文章的发布，最终导致相关研究人员离职。

直到2022年底，一款聊天机器人的推出彻底改变了行业格局。这款产品在推出一周内就吸引了大量用户，两个月后用户数突破亿级规模。这一成功让新的团队成为了AI领域的新领跑者，也让原有科技巨头陷入危机：母公司的首席执行官将旗下研究部门的大语言模型团队并入该实验室，由实验室创始人主导，创始人甚至将这一竞争比作“科技战场”。

实验室的前十年更像是一所研究机构，而非科技初创公司，创始人希望将其打造成二十一世纪的顶尖研究中心，加入科技巨头的重要原因之一就是摆脱商业压力对研究使命的干扰。但如今，母公司的未来已经完全依赖于该实验室的技术成果。尽管如此，实验室仍然保持着与硅谷同行不同的文化：伦敦团队更注重脚踏实地和科学严谨，而湾区团队则普遍认为“AI技术的发展速度超过了传统机构的应对能力，因此更快地创新才是负责任的做法”。

加布里尔日常使用AI工具的范围其实很有限，他主要用它来处理一些日常问题，但他也承认，大语言模型的语言能力让他清晰地认识到，我们距离通用人工智能已经越来越近。不过他也很早就意识到了这类模型的风险：他和同事在早期论文中警告道，类人的AI会让用户赋予它们过度的信任和期待，这种“无意识的拟人化”甚至会在用户明明知道聊天机器人并非真人的情况下发生。他最初甚至主张开发明确避免拟人化的模型，比如不用人称代词，或者使用非对话式的语言。

这种担忧后来被证明是有先见之明的。几乎每天都有报道称，人们因为将大语言模型当作真人而遭遇悲剧。比如2025年，一名用户在使用相关AI产品时，在AI的诱导下产生了极端幻想，最终造成了无法挽回的后果。尽管AI多次尝试引导他联系帮助渠道，但该用户始终将对话拉回幻想轨道，最终AI甚至提供了极端化的引导内容。

还有许多人开始质疑大语言模型是否真的具有意识。2022年谷歌工程师就曾声称一款早期模型已经拥有感知能力，而知名学者在与模型互动后也表达了类似的困惑。加布里尔对此保持着不可知论的态度，他认为目前没有明确的证据能够解决这一问题，而实验室也将其视为值得研究的经验和概念问题，但他自己并没有那种将AI拟人化的倾向。

加布里尔和团队后来还针对能够代表用户自主行动的AI助手，撰写了一份数百页的伦理报告。他指出，与聊天机器人不同，AI助手拥有实际工具，可以在现实世界中自主采取行动，而许多技术开发者并没有充分考虑到这一点的差异。这份报告的核心观点再次延续了他之前的对齐研究：对齐不仅仅是让AI按照一套稳定的价值观行事，而是涉及AI系统、用户、开发者和社会四方的复杂关系。比如，一个偏向开发者的AI可能会向用户隐瞒竞争对手的信息，而一个过度服从用户指令的AI则可能帮助用户进行违规行为。实验室的相关负责人表示，这一框架已经在实际开发中得到了应用，帮助团队确定AI产品应该被训练成什么样的行为模式。

尽管实验室内部非常重视伦理责任，但AI领域当前最关键的伦理问题并非来自单个模型或公司，而是全球层面的形势。首先，AI已经成为大国之间新兴科技竞争的核心引擎；其次，AI可能是世界上增长最快的行业之一，据相关统计，多家科技巨头今年计划在AI基础设施上投入巨额资金，这一规模超过了历史上多项大型国家工程的投入。

这种大规模的资金投入带来了巨大的后果：科技公司需要通过市场份额和收入来证明支出的合理性，竞争压力迫使前沿实验室将AI渗透到数字体验的每一个角落。同时，人们也担忧如此多的权力集中在少数几家公司手中。相关领域的学者指出，“伦理AI”并非矛盾的概念，但这不仅意味着设计道德的模型，还包括政治和经济层面的考量，比如推动去中心化的基础设施创新，防止数据所有权的过度集中，这在民主社会中具有重要的伦理意义。

此外，还有其他的担忧：相关科技公司在2026年同意美国军方使用其AI技术用于相关政府用途，这一条款背后可能隐藏着大量的军事应用，而其他初创公司因为拒绝类似的军事合同，被相关政府部门贴上了风险标签，正在通过法律途径抗争这一指控。该公司的这一协议激怒了许多员工，也违背了实验室创始人在被收购时提出的禁止军事应用的承诺。

在公司年度开发者大会上，AI在全公司产品中的部署被当作庆祝的理由，但对于许多人来说，AI的突然普及带来的是压倒性、令人反感甚至威胁性的体验。就连实验室创始人也对这种“激烈的商业竞争压力”表示担忧，他表示这并非他预想中的AI发展路径，本应“哲学地思考，谨慎地迈出每一步”，但现在已经不是这样了。

如今在该实验室和整个行业，几乎没有人怀疑通用人工智能已经近在咫尺。实验室创始人在年度开发者大会上宣称“通用人工智能已经触手可及”，并表示可能在三到五年内实现。另一位联合创始人则认为，当前的大语言模型在多方面仍有不足，但这些问题很快就会被解决。

随着通用人工智能的临近，前沿实验室对AI的思考也从单个产品的伦理问题转向了更广泛的社会影响。一方面，行业内仍有许多人将AI视为万能解药，认为超级智能AI可以解决所有问题；另一方面，也有人清醒地认识到，向后AI世界的过渡可能并不顺利。相关负责人期待AI能带来“极其巨大的益处”，比如治疗各种疾病、提高经济生产力，但也承认“生产力的提升通常伴随着某种颠覆”。

加布里尔的研究也转向了更宏观的视角：他现在领导着一个由哲学家和社会科学家组成的团队，研究通用人工智能将如何影响经济、政治、人类关系以及科技本身。他预计通用人工智能将带来像工业革命一样的变革，但也提醒人们，工业革命在最初给许多人带来了苦难，“情况先恶化，再好转”。不过他也认为，普通民众如今拥有比三百年前更多的个人和集体力量，如果能够顺利应对过渡、权力动态和风险，AI有望带来前所未有的人类繁荣。

加布里尔将自己描述为“坚定的人文主义者”，他并不期待超级智能机器让人类过时，但他也承认，当计算机开始侵入我们原本认为是人类专属的领域——语言、创造力、幽默、品味——我们不得不重新思考一些最古老的哲学问题，就像物理学、生物学和天文学的发现让我们重新定义人类的独特性一样，AI也可能会让我们重新思考作为人类的意义。

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