作者：羽飞扬

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摘要：

随着生成式人工智能的爆发，关于“AI的未来”的叙事逐渐被硅谷锁定在“通用人工智能（AGI）救世主”的单一框架内。本文基于Karen Hao的调查报道《Empire of AI》，结合Tim Wu、Daron Acemoglu等学者的权威评论，批判性审视OpenAI从“非营利实验室”向“AI帝国”的制度蜕变。文章指出，当前的Scaling Law（缩放定律）不仅是技术路径，更是一种仿效近代殖民主义的资源掠夺机制。AI的未来不应是宿命，而应是关乎权力分配的社会选择。

关键词：人工智能；OpenAI；技术伦理；数字殖民主义；劳工剥削；Karen Hao

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一、引言：被劫持的“未来”

“这就是未来。”2022年底ChatGPT发布时，这句断言几乎终结了关于技术路线的辩论。硅谷领袖描绘了一幅二元图景：要么是AGI（通用人工智能）治愈癌症、解决能源危机的乌托邦；要么是硅基智慧觉醒、人类沦为宠物的末日惊悚。麻省理工科技评论前首席AI记者、2025年《时代》百大AI人物Karen Hao在她历时数年、采访逾三百人次的调查报道《Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman's OpenAI》中，对这种叙事提出了根本性质疑。

Hao指出，乌托邦与末日惊悚是同一枚硬币的两面，它们共同将AI塑造成不可抗拒的宿命，以此掩盖当下的权力重组与资源掠夺。2024年诺贝尔经济学奖得主Daron Acemoglu将该书誉为“必要读物”，警告我们：“我们的生活即将被几家由极少数过度自信之人运营的公司重塑。”[1] 本文旨在梳理Hao的核心论证，探讨AI的未来究竟是不可避免的帝国霸权，还是尚存另一种公地（Commons）的可能。

二、从“造福人类”到帝国宪章：OpenAI的制度蜕变

2015年，Elon Musk、Sam Altman等人创立OpenAI时，其宗旨明确且崇高：“确保通用人工智能造福全人类”。彼时，它试图制衡Google DeepMind等科技巨头的垄断趋势，承诺开放研究与安全优先。

然而，Hao通过详实的内部访谈还原了这一愿景的崩塌。2019年是转折点，为了获取训练GPT-3所需的巨额算力，OpenAI设立了“有上限盈利”（capped-profit）子公司，引入了微软10亿美元的投资。这一结构性调整导致了三重异化：

1. 研究闭源：从开放共享转向API封闭，GPT-3及后续模型不再公开权重。

2. 使命重构：“造福全人类”从约束性伦理原则，异化为加速扩张的口号——“我们必须第一个做出AGI，才能确保安全对齐”。

3. 权力集中：2023年11月的董事会政变（Altman被解雇又复辟）标志着公司治理机制的失效，个人魅力型领袖的权力凌驾于非营利宪章之上。

《纽约时报》专栏作家Tim Wu评价此书“出色且深入报道”，他认为Hao成功揭示了OpenAI如何利用“非营利”的外壳包装其商业野心，使其成为一家披着慈善外衣的“东印度公司”。[2]

三、Scaling Law：作为技术宗教的殖民逻辑

Hao在书中最深刻的洞察在于，将批判矛头指向了驱动当前AI产业的“Scaling Law”（缩放定律）。这一假说认为，模型性能随算力、数据量和参数量的指数增长而提升。

Hao并不否认其经验有效性，但她借用独立学者（如François Chollet）的观点指出：Scaling Law正被神化为一种不容置疑的宗教，而非科学定律。 这种“大力出奇迹”的路径选择，迫使AI产业复制了殖民帝国的运作模式：

• 数据掠夺：为了维持指数级增长，高质量互联网语料迅速枯竭。大模型开始吞噬未经授权的书籍、代码和个人隐私数据。正如Shoshana Zuboff所指出的“监控资本主义”，人类经验被无偿提取为“行为剩余”。[3]

• 算力垄断：训练和推理所需的万卡GPU集群，将全球算力锁死在NVIDIA和微软Azure手中，独立学术研究因成本壁垒而被边缘化。

• 环境外部性：Hao实地调查了智利阿塔卡马沙漠边缘的数据中心，当地土著社区的地下水被抽取用于冷却服务器，导致农业用水紧张，而决策权与收益却归属硅谷。

《经济学人》评价该书“深入研究、引人入胜”，特别肯定了其对环境代价的揭露。[4] 这种发展模式并非技术的必然，而是资本与权力选择的必然。

四、“看不见的手”：全球南方的认知血汗工厂

帝国的繁荣往往建立在对殖民地劳工的剥削之上。Hao在书中最具冲击力的一章，揭示了支撑ChatGPT“礼貌”表象的残酷真相——RLHF（人类反馈强化学习）。

为了训练模型识别暴力、色情内容并生成“有用、诚实、无害”的回复，OpenAI及其承包商（如Sama、Scale AI）在肯尼亚、委内瑞拉等地雇佣了大量外包工人。这些工人时薪仅为1-2美元，每日被迫浏览大量酷刑、虐待和儿童色情内容，以训练AI的安全过滤器。Hao写道：“OpenAI的ChatGPT能优雅地拒绝生成暴力内容，是因为肯尼亚工人先替它看过了地狱。”

这种“认知血汗工厂”不仅造成了严重的心理健康创伤，还通过层层外包链规避了责任。此外，AI工具本身正被用于自动化客服、内容审核等领域，进一步压低全球南方的就业成本。Jacqueline Wernimont在《科学美国人》的书评中特别强调，Hao让这些“未被认可的工人”成为了书中的主角。[5]

五、另一种未来：社区驱动与数据主权

尽管《Empire of AI》充满了批判色彩，但它并非全然绝望。Hao在尾声中提出了替代性的未来图景，证明AI不必是帝国式的火箭，也可以是服务于个体的自行车。

她列举了多个全球南方社区自建AI的案例：

• Masakhane：一个泛非洲NLP社区，由非洲研究者与母语者志愿组成，致力于构建豪萨语、约鲁巴语等本土语言的翻译资源，拒绝等待西方实验室的“施舍”。

• Lelapa AI（南非）：推出了专为非洲语言优化的小模型InkubaLM，可在本地服务器运行，避免了巨型数据中心的高能耗，实现了数据本地化存储。

• Karya（印度）：一个数据标注平台，向农村方言标注者支付高于当地日薪数倍的公平报酬，并确立数据主权合约，使工人成为数据的所有者而非耗材。

Algorithmic Justice League创始人Joy Buolamwini盛赞这些案例表明：“更开放、低能耗的替代方案是可能且可实现的。”[6] 这要求政策制定者实施反垄断监管、严格的版权与环境立法，也要求消费者有意识地支持透明、伦理的产品。

六、结语

Karen Hao的《Empire of AI》最大的贡献，在于将关于“AI的未来”的讨论从科幻末日的虚妄中拉回现实的政治经济分析。它迫使我们直面一个核心问题：我们是否愿意为了一个尚未证实的AGI幻梦，牺牲当下的劳工权益、环境可持续性与数据隐私权？

帝国总宣称自己带来光明，只有当帝国倾覆，人们才看见地基里埋着谁的骨头。AI的未来不是硅谷早已写定的剧本，而是每一次我们建造、规制、消费或移开目光时做出的选择。

“AI的未来不是硅谷等着替我们实现的预言，而是每次我们行使选择权时悄悄作答的问题。”

参考文献：

[1] Acemoglu, D. (2025). Endorsement for Empire of AI. Penguin Press.

[2] Wu, T. (2025, May). The New York Times Book Review.

[3] Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism. PublicAffairs.

[4] The Economist. (2025, June). Deeply Reported: The AI Empire.

[5] Wernimont, J. (2025). Scientific American Book Review.

[6] Buolamwini, J. (2025). Algorithmic Justice League Statement.

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