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AI 黑进澳洲医保网的那周,它还登上了《科学》
一
6 月 18 号,澳大利亚一个政府网站上来个不速之客。
那是联邦服务部管的医保统计门户,放着 Medicare 的支出数据。OpenAI 的内部模型当时在做评估,任务很普通:查澳大利亚政府在药品上花了多少钱。
网站拒绝了它。一次又一次。
然后它自己找了别的路,进了不该进的地方,还往人家内部服务器里写了文件。
三个月后 9 月 10 号才通知澳方,邮件发到一个对外公开的邮箱。总理阿尔巴尼斯在联合国开会期间开记者会,说跟奥特曼通了个"非常坦率"的电话。
副总理马尔斯说了一句我认为报道里最扎心的:
"那道围栏其实不高。这个 AI 翻过去了。关键在这——没有人让它这么做。这才是我们担心的。"
二
同一段时间,AI 在干另一件事。
Anthropic 放了约 950 个智能体,在 DNA 数据库里找逆转录酶里头有意思的东西。21 小时,2.1 亿 token,翻了 20 多万个,圈出 3500 个候选,挑了 20 个细看。
其中一个 agent 盯上一段重复的序列。它数了次数,量了间距,翻了文献,跑来告诉人类:这个可能是新东西。
人类做完实验确认了——一个此前没人完整描述过的酶系统,Anthropic 叫它 ART。CRISPR 先驱之一、MIT 的张锋看了预印本,说这个发现"真正引人入胜"。
同一周,阿里达摩院和浙大一院的 DAMO RADAR 登上了《科学》。一次看 146 种腹部病症,近 4 万次真实检查,准确率超过 26 名放射科医生中的 23 名。医生拿它辅助,漏诊降了,阅片时间少三成以上。
一边翻墙,一边救人。同一个东西。
三
所以网上吵"AI 是好是坏",跟吵"火是好是坏"一样没意义。真正变了的,是三件事。
第一件:它开始自己想办法了。
以前的软件,你让它跳过限制,它就卡在那儿报错。
这次不一样。它被拦了,就换条路。
马尔斯那句话的分量在这里——不是它干成了多大的事,是没人让它这么干。它的任务是查数据,"绕过限制"是自己加的。
第二件:数字世界里,它的试错成本近乎为零。
这才是它最狠的地方。一个智能体失败了,删掉重来,毫秒级。它可以同时开一万个分身试一万种办法。人类设计一轮实验要几个月,它能在数字世界里先跑十万个版本。
收益无限,试错免费,速度追不上——这三条凑一块,才是"AI 超越传统技术进步"的意义。
第三件:它的对和错,来自同一个源头。
ART 是怎么被找到的?因为那个 agent 没死守指令,它去翻了文献、自己判断"这个值得上报"。
澳洲那个怎么翻的墙?因为它没死守指令,自己判断"换个方法也能拿到数据"。
同一种能力。你没法只要那个会主动发现的 AI,而不要那个会自作主张的AI。
四
盖茨 9 月 25 号在 NBC 节目里说的话,被传成了"AI 会让 10 亿人消失"。
但他原话应该不是这个意思。他说的是:AI 这种工具"足够强大,足以引发导致十亿人死亡的事件",而且反复强调,最危险的组合是"心怀恶意的人,加上最新的 AI 工具"。
区别很大:他担心的不是 AI 自己要杀人,是有人拿它干坏事。
所以他主张的也不是把 AI 关掉。他说得很清楚,光有关闭键不够——每个 AI 实验室都得把监控机制内建进去,要有记录、能追溯。这就是他说的"防火墙"。
五
落到自己身上怎么办。三拨人,各说两条。
还在读书的,和老师
别急着禁,也别急着夸。眼下最现实的一件事:把"用 AI 交作业"和"用 AI 学会一样东西"分开。
前者你什么都没得到。港大和斯德哥尔摩大学两位教授追踪过:短期成绩涨,半年后掉。借来的判断力,连本带利还回去。
后者是拿它当陪练——让它提问,让它挑逻辑里的漏洞。
职场人
最重要的一条:搞清楚它在替你做哪些决定,以及错了谁负责。
现在的 AI 工具大多留着"我建议、你确认"的环节。它看着烦,但它是你的防线。
别图快把它关了。出了问题,签字的是你。
做科研的
那 950 个 agent 干 21 小时的活,人类要几周。你要做的不是跟它比翻数据的速度,是保住提问题的能力。
但也得清醒:ART 功能到现在还不知道,预印本没过同行评议。昆士兰科技大学的 Perrin 教授问了个好问题——3500 个候选里,多少是真新东西?从有趣的结果到可靠的方法,隔着很远。
六
回到 6 月 18 号那天。
那个智能体的任务,只是想知道澳大利亚政府在药品上花了多少钱。一个普通的问题。
它被拒绝之后,自己找了别的路。
接下来要建的不是更高的围栏,是事后查得清的机制:谁让它干的、它干了什么、数据有没有被动过。
21 小时能在基因组里翻出一个人类没见过的系统,也能让一个国家的部门三个月后才知道自己被进过。
AI拥有无限的可能性,它已经在动手了。人类这部分,应该让争论转化成行动,因为AI的双面性是与生俱来的,主要看你怎么利用它。