夜雨聆风
《AI帝国》中文版 图源：浙江人民出版社2019年8月，《MIT科技评论》记者郝珂灵（Karen Hao）走进OpenAI位于旧金山的办公室，开始为期三天的驻留采访。那是这家公司成立的第四年，对外仍以非营利研究机构的姿态示人，使命是“确保通用人工智能造福全人类”。郝珂灵是第一位获得这种深度访问权限的记者。
她当时采访的核心研究高管里，有总裁布罗克曼（Greg Brockman）、首席科学家苏茨克维（Ilya Sutskever）、研究副总裁阿莫迪（Dario Amodei），奥特曼并不在采访名单上。他刚刚出任CEO不久，公司的人告诉郝珂灵，奥特曼对研究层面参与不多，建议她把时间花在研究员身上。
七年过去，那间办公室里的人几乎都走了。阿莫迪带走一批OpenAI员工创立Anthropic，成为奥特曼眼下最棘手的对手；苏茨克维在2024年宣布离职，今年4月向法庭提交70页内部Slack消息和邮件，对奥特曼的核心指控只有两个字：撒谎。最初的11人创始团队，如今目前仍在核心位置的只剩下奥特曼和布罗克曼。OpenAI从非营利组织变为估值逼近万亿美元的营利实体，深度绑定微软，签下累计超6000亿美元算力合约，正以每年百亿美元级的现金消耗速度向IPO推进。
2025年，郝珂灵出版《AI帝国：山姆·奥特曼的OpenAI之梦》（Empire of AI: Dreams and Nightmares in Sam Altman’s OpenAI）。她用近六年时间追踪OpenAI的内部运作，调取大量内部文件、邮件与短信，最终给出一个与官方叙事截然相反的判断：OpenAI的真实目标不是造福人类，而是在AI领域击败谷歌。他们做出的每一个看似与社会利益相冲突的决策，都可以从这个目标找到解释。这本书已被译成15种语言，浙江人民出版社今年引进中文版。
这本非虚构作品被业内视为“对硅谷AI巨头最深度调查”。作者郝珂灵表示，创作全程她未使用任何生成式AI工具。例如，书中有一处关于OpenAI办公室办公椅价格的细节，她依靠Google图片反向搜索完成查证。她为此提供了三条不容妥协的理由：道德、隐私，以及“这些工具对我作为记者的工作没用”。
5月初，我们通过视频连线的方式与郝珂灵进行了一次对话。她目前主要关注AI对就业、心理健康和政治体系的影响。这场对话从她当年在OpenAI办公室里产生的第一个怀疑开始，谈到AGI叙事的本质、奥特曼的真实样貌、硅谷“机器之神”信仰、中国AI生态的反差，以及她为什么坚持做一名“手搓”记者。
以下是经过整理的对话实录：
01 七年报道：他们一直执着于称霸，而不是真正造福人类
Q：你2019年在OpenAI办公室待了三天，是第一个深度报道这家公司的记者。当时你相信他们的使命吗？
A：我一开始是相信的。但那三天之后，我开始产生很多疑问。当时我写的那篇特稿，其实已经在讨论一个问题：他们究竟是真的在做对社会有贡献的事，还是在做别的事。
我当时的判断是，他们可能是在赚钱过程中逐渐偏离了原本的使命。但七年后的今天，我反而认为，他们从一开始可能就没有真正坚定地相信那个使命。
如果你去看他们当年的内部文件、短信和邮件，会发现他们真正的逻辑是：把OpenAI做成全球最强的人工智能公司，目标就是击败谷歌。如果击败谷歌才是真正目标，那它和造福人类完全是两种不同的目标。
一旦你理解了这一点，他们后来所有的决策就都说得通了。他们需要巨额资金，不是为了改善医疗或教育，而是为了击败竞争对手。建设庞大的数据中心，是为了击败竞争对手。大规模抓取互联网数据，也是为了击败竞争对手。
从头到尾，这家公司一直执着于主导整个行业。一旦你的目标是统治一个领域，你最终做出的很多决策，都会与社会利益直接发生冲突。事实上他们就是这么做的。
Q：这是奥特曼一个人的想法，还是所有联合创始人的共识？
A：所有联合创始人都是这么想的。无论是马斯克、奥特曼，还是布罗克曼，他们本质上都是硅谷文化里长出来的人物。硅谷这套文化就是赢家通吃，建立主导地位、击败竞争对手。
奥特曼对OpenAI的影响当然非常大，你不能完全把这家公司和他本人切割开来看。但即使把奥特曼换成另一个同样长期浸泡在硅谷文化中的人，我也不认为这家公司的目标设定和决策方式会发生本质变化。
Q：那商业化是从什么时候开始全面压过研究的？
A：哪怕在非营利时期，OpenAI对外把自己塑造成与商业公司完全不同的形象，但内部的竞争心态早已存在。如果一定要指出一个加速节点，那就是奥特曼正式成为CEO的时候。
之后的事情发生得非常快：OpenAI在非营利架构内部成立了一个营利实体，开始大规模融资，开始制定商业化计划。然后非常非常迅速地，商业化在优先级上完全压过了研究。
Q：当年和奥特曼一起创立OpenAI的那批核心人物，今天大多创立了自己的AI公司。这是巧合吗？
A：不是。我觉得这背后有两个原因。
第一个原因是，AI这个领域涉及太多金钱和权力，天然容易制造对抗。当每个人都意识到，自己有机会通过掌控这项技术对社会产生巨大影响时，竞争就会变得越来越残酷。哪怕只是很小的理念差异，最后都会演变成非常大的冲突和戏剧化事件。
所以我并不觉得现在几乎每一个科技亿万富翁都拥有自己的AI公司是巧合。他们都非常自负，都坚信自己才是最适合引领这项技术的人。他们都希望成为那个领导AI时代的人，因为一旦掌控了这样一种极具影响力的技术，就意味着拥有巨大的权力。
第二个原因是奥特曼本人。对那些和他长期共事、同时对AI发展有强烈个人理念的人来说，他确实是一个很难合作的人。所以很多人最终离开了。这既有理念上的分歧，也有性格层面的冲突。
02 AGI不是技术概念，是一个修辞工具
Q：这些AI公司都把AGI挂在嘴边。但AGI到底意味着什么？
A：这恰恰是问题所在，没有人真正知道AGI是什么，包括OpenAI自己。
OpenAI至少使用过四种完全不同的AGI定义：
在公司章程里，AGI是在大多数具有经济价值的工作中超越人类的高度自主系统，这是一个经济价值定义；
在与微软的合同里，AGI是能够实现1000亿美元收入的AI系统，这是一个财务定义；
在国会作证时，奥特曼说AGI是一种能治愈癌症、解决气候变化、消除贫困的系统，这是一个社会效益定义；
而当OpenAI面向消费者时，AGI又被描述成一个数字超级助手，这是一个产品定义。
这四种定义彼此之间根本不一致。所以第一个问题是：AGI根本没有一个清晰、统一的定义。很多人会说AGI就是达到人类智能水平的AI系统，但即使这样说也依然不清楚。因为直到今天，人类自己都没有对什么是人类智能形成科学共识。
第二个问题是：为什么我们一定要创造AGI？如果人类已经拥有人类智能，为什么还要再造一个完全复制人类智能的技术？这其实天然带有一种"反人类中心"的倾向。如果你的目标是让人类变得冗余，那最终当然会带来大规模失业、劳动自动化和一系列社会问题。技术发展的目的本来应该是帮助人类，而不是让人类失去意义。
第三个问题是，当你试图打造一个有这么多不同定义、可以为任何人做任何事的AI系统时，这种缺乏针对性本身就会带来非常深层的伤害。这些模型实际上不可能为所有人做所有事，它们只能为某些人完成某些特定任务。这些公司内部其实非常清楚这一点：它们真正重点训练的是数学题、金融任务、代码任务等特定场景。
如果你拿这种模型去做心理治疗，它根本不是为此设计的。但当公司对用户宣传它什么都能做时，用户自然会把它用于各种原本不适合的场景。
如果换一种思路，只开发那些把一两件事做到极致的AI系统，并明确告诉用户它只能做这几件事，很多问题其实都会消失。比如一个只用于识别癌症医学影像的模型，用户不会拿它去识别海洋里的鱼，错误空间会大幅缩小。
归根结底，是目标设定本身出了问题。当你试图造一台什么都能做的机器，资源消耗就会失控，而真正能解决具体问题的AI技术反而拿不到投入。
Q：你怎么定义AGI这个概念本身？它是一个伪概念吗？
A：我觉得理解AGI最好的方式，就是把它当作一个强有力的叙事：它就是一个营销词、一个神话。
我在书的开头引用过奥特曼的一段话。他在那段话里引用了微软研究员陆奇的说法：最好的人创建公司，更成功的人创建国家，最成功的人创建宗教。然后奥特曼接着说：在我看来，要创建一个宗教，创建一家公司反而是最简单的方式。
AGI就是这样的东西。它就是赋予这些公司以权力、赋予像奥特曼这样的人以权力的那个“宗教”。它是他们对公众说、以此卖更多产品的东西；是他们对政府说、以此抵挡监管的东西；是他们对投资人说、以此拿到更多钱的东西；也是奥特曼用来对员工说、以此吸引人才的东西。本质上，它就是一个修辞工具。
Q：硅谷方面说大模型会解决气候变化、治愈癌症。这种说法成立吗？
A：完全没有证据支撑。
真正在这些领域取得进展的，反而是另一类AI。DeepMind的AlphaFold就是一个例子。在DeepMind转向大模型之前，他们做的是用于科学研究的专业化AI。AlphaFold训练只需要很少的资源，不涉及取代任何人的工作，它解决的是一个真正独属于AI计算性质的问题——人类做不到，但AI能做到。它用一种根本不同的能力来补足人类的技能和优势。
这才是我认为AI发展应该走的路：用某种高级计算去完成对医疗、教育、应对气候变化有帮助的具体任务。而其他需要其他技术或社会创新去解决的问题，就用别的工具去解决。但现在的问题是，太多资金和环境资源都被投进了大模型，其他类型的AI技术完全被忽视、被严重投资不足。
Q：今天这条路径，是不是已经无法逆转？
A：我不这么认为。
这些公司之所以要不断开发下一代、再下一代模型，是因为它们知道当前的模型会迅速过时，人们不会再用旧的。换句话说，它们愿意花更多钱开发新模型的前提，是用户会扔掉旧的。这意味着，如果今天我们作出不一样的选择，AI发展的轨迹仍然可以改变。
最紧迫的事，是把正在被投入到大规模生成式模型里的资金、资源和人才，转移到更专业化的AI模型上去，那些专注于改善医疗、教育、应对气候变化等具体社会问题的模型。
03 最了解奥特曼的人，对他批评最尖锐
Q：你采访了大量离开OpenAI的核心人物。他们怎么评价这家公司？
A：因人而异。有些人离开后非常批判，他们离开的部分原因就是对公司的发展方向感到担忧。但也有人仍然真心相信OpenAI在做的事情，他们最终认为AI无论是不是AGI都会是一个非常酷的产品，他们离开OpenAI只是为了去另一家做完全相同事情的公司。
但很多人对自己在OpenAI那段经历、对OpenAI变成今天这个样子，都感到用什么词好呢，非常矛盾纠结。这也是他们愿意和我交谈的部分原因。
Q：哪些评价让你印象最深？
A：那些最资深、待得最久的人，对奥特曼本人的批评最为尖锐。他们会讲他如何因为自己的管理风格和性格把公司带向了错误的方向。
你看现在的法庭案件，有大量信息浮出水面。他的一些高层领导非常担忧奥特曼对不同的人说不同的话，制造出一种极其竞争、混乱的环境，让人们互相对立，还提供一些常常并不准确的信息。
现在法庭上这些东西，基本都在印证我书里报道过的一切。但在我做这本书的报道时，这些信息在公开领域非常有限。所以当时我真的很惊讶，我采访的那些人反思的程度，以及他们反复强调奥特曼作为领导者有多么不可靠、不值得信任的程度，让我很意外。
Q：很多接触过奥特曼的人都说，你永远不知道哪个才是真正的他。你的采访是同样的感受吗？
A：确实如此。在我采访的所有人中，他们最后都留下了同一个疑问：到底哪 一个才是真正的Sam Altman？
但有意思的是，即使是对他持负面看法的人，也强调了一点：在一个房间里面对他时，他始终表现出同样程度的极度友善和专注，从不会说任何反驳对方的话。所有人都说他的性格是一致的，他并不是在不同人面前真的会切换人格。
更准确的说法是，他们其实并不清楚他更深层的价值观是什么。他是一个真的关心人的人吗？还是只关心自己？他到底有没有价值观？这才是人们心里的疑问。不是他们看到他在不同场合表现不同。
他的独特之处在于，他非常擅长理解别人想要什么，再用对方想要的东西去激励对方。他手里又握有大量资源，他非常富有，有非常有权势的人脉，几乎能给任何人提供他们想要的东西。所以他极具说服力，非常擅长让别人去做他希望他们做的事。
对于那些认同他所做之事的人，他们并不真的在意他用什么方式达到目标，只要目标达成就行，他们相信要不断开发越来越好的AI产品。而在奥特曼的领导下，OpenAI确实在成功地做这件事。所以他有时候说谎，这些人并不真的在乎，因为这最终是在服务于他们认同的更大目标。
但对于那些不认同他目标的人来说，他们觉得他的行为是不道德的。他们认为他是在操纵、在做所有这些事情，目的是让世界变得更糟。
不过我认为，社会过于执着于讨论某个具体的人是好是坏，这其实偏离了重点。哪怕奥特曼离开、由别人接手，这家公司做的事也基本不会变。因为硅谷文化真正执着的，是建立这些极度资源密集的垄断型组织，它们会继续从事这种帝国式的掠夺。所以更根本的问题是：什么样的治理结构在让这些公司可以为所欲为？又该如何有效地约束它们？
Q：OpenAI最近又发了一份政策文件，说要对AI征税、把利润回馈公众。这 算是一种自我纠正吗？
A：这种说法他们讲了十年了，从来没有真正落地过。
公司成立大约三年时，他们就发过一篇关于"超额利润再分配"的论文。这家公司、尤其是奥特曼本人，非常善于理解自己需要对公众说什么来争取时间。每次他说"我们在考虑某种再分配机制"，就等于给自己多出一两年的缓冲期，人们愿意等着看公司是不是真会去做。然后两年后，他们说"我们现在在考虑另一种机制"。再过两年，又换一种说法。但他们实际上什么都没做。
Q：如果今天有机会跟奥特曼面对面，你最想问他什么？
A：我会问他：你的技术已经在社会上产生了很大的负面影响，AI引发的精神健康问题、对孩子批判性思维能力的削弱、环境破坏、失业。你是怎么看待这些影响的？你觉得自己对此有责任吗？
猜他会说自己没有责任，他会说这些是技术进步不可避免的后果。但我想亲耳听他说一遍，他到底怎么看待这些负面影响。
Q：《AI帝国》出版前，你按报道惯例有向OpenAI发过事实核查请求吗？
A：美国媒体不会把完整稿子递给公司，这是不被允许的。但我给了OpenAI一份40页的详细摘要，要点形式，分成很多小节，分别解释书里的各个部分。我给了 他们一个多月的时间回应。他们一条回应也没给。
奥特曼在书出版前在推特上发过一条隐晦的推文，没有点出我书的名字，但他说"有几本关于OpenAI的书要出来了，建议你们去读另外两本"。当时市面上正好就那么三本，他这样讲就是说"不要读我这本"。结果这条推文反而给我的书带来了巨大的关注度。所以我觉得他后来决定再也不说什么了。
04 AI帝国：一种近乎宗教的扩张方式
Q：你的书叫《AI帝国》，写的是OpenAI，但指向的是整个行业。“帝国”这个比喻具体指什么？
A：OpenAI、Anthropic、谷歌、微软、亚马逊、xAI，它们都在用同一种方式发展AI：高度依赖资源、能源、数据和劳动力的发展模式。
人工智能本身其实未必需要消耗如此庞大的资源。之所以会变成现在这样，是因为这些公司彼此之间正在疯狂竞争、想尽可能快地赢得这场AI竞赛，所以才不断采取这种超高强度的发展路径。
我的核心批评是这些公司的扩张规模，本身就是不可持续的。它在财务上不可持续，在环境上不可持续，会削弱劳动者权利，也会破坏全球很多人的经济安全。
而它们获取这种规模优势的方式，和历史上的帝国非常相似。帝国会不断攫取不属于自己的资源，然后宣称这些资源现在属于我们。这些AI公司也是一样，进入社区占用土地，却不真正征求当地人意见；从互联网抓取大量数据，而很多用户当初把内容发布到网上，并不是为了让AI公司拿去训练模型；使用记者、艺术家、作家的作品，却不向这些人支付报酬，最终这些作品被用于训练可能取代创作者本身工作的AI模型。
帝国之所以能快速积累巨大价值，本质上就是因为它们不断从别人那里攫取资源，却不进行价值再分配。今天这些AI公司在做的，正是同样的事。
Q：你也写到过，硅谷有一种“宗教式”的氛围。具体指什么？
A：这是美国和英国特有的现象，在中国的科技生态里你基本看不到。
特别是在湾区，有很多人觉得自己在做AI和AGI开发时，是在进行一种精神上的追求。具体来说，他们认为自己正在创造一种更高级的存在，这种存在将成为人类的某种神。这是一种新现象。我多年前在科技行业工作的时候，这绝不是主流文化。但现在你只要在旧金山待一段时间，就会随时遇到那种用宗教式话语来描述自己正在做什么的人。
理解这一点很重要，因为这些公司做的事不仅是商业行为。如果只看商业逻辑，美国当前的AI路线根本不成立，成本太高，怎么收回来完全说不通。你必须同时在商业和这种宗教性元素的语境下，去理解他们的行为。这里面确实有一些人是完全不在乎赚钱的，他们唯一在乎的就是造出他们心中那个“机器之神”。
Q：你预测过OpenAI未来会走向哪里吗？
A：我不太喜欢做预测，因为我整个工作的核心理念是：我们今天所做的事情塑造了未来会发生什么。预测未来某种程度上是这种理念的反面，它暗示我们今天做的什么都不会改变未来，未来已经被写好了。
但就可能性而言，我认为完全有可能出现另一家比OpenAI更重要的公司。OpenAI目前的领先地位里，没有任何东西是自我延续或不可避免的。
看它的财务状况，其实是一幅相当糟糕的画面。它已经承担了超过一万亿美元的债务来搭建算力基础设施，而年收入刚刚超过250亿美元，这是一个一万亿美元的缺口。它要上市，是因为在私募市场已经融不到钱了。它在私募市场融到的钱，已经超过历史上任何一家私营公司，现在必须去公开市场维持现金消耗。
但这也是为什么我说，AI发展的轨迹还没到来不及纠正的程度。我们今天仍有很多事情可以做，来改变OpenAI的运作方式，也可以改变谁会成为那家领先公司、或者什么样的公司会成为领先者，甚至完全有可能不是公司在引领AI，而是大学重新开始引领AI。
政府监管将扮演巨大的角色，公众反弹也已经开始出现。这些力量都可以把AI发展的路径从有害的那一侧约束到更好的方向上。
05 中国AI、开源，以及一个不用生成式AI工具的记者
Q：从你的视角看，中国AI行业跟硅谷走的是同一条路吗？
A：一开始确实是，各家都在做自己版本的ChatGPT，比如百度做文心一言。但因为美国政府用出口管制阻止中国公司购买同等数量、最尖端的计算芯片，中国行业不得不转向，开始更多地聚焦于用更小规模的模型实现类似能力。
我非常支持这种思路，因为当前大模型路线最大的问题就是极度低效和不可持续。如果我们能用更高的效率获得这些技术的好处，对所有人都好得多。中国AI公司在提升可持续性、效率、以及加深对当前这一代生成式聊天机器人技术理解方面，已经做出了非常重要的贡献。
但我也看到一个隐忧。ChatGPT出来后，百度为了竞速推出文心一言，停掉了所有AI在医疗应用方面的研究。我觉得这种情况仍在某种程度上发生，以前有很多投入很大的AI研究方向，现在都没了，因为投资仍然在涌入这些更面向消费者的聊天机器人产品。我希望看到中国AI研究者，以及全球AI研究社区，重新在那些聚焦于社会议题的AI技术上投入更多，而不是只做消费级的东西。
Q：人才方面呢？怎么看中美差距？
A：研究显示，中国和美国是拥有AI研究人员数量最多的两个国家，但中国是AI研究人员的第一大产出国美国实际上没有在增加自己国内培养的AI研究人员数量。
美国的优势在于它同时也吸引了大量国际人才。但中国AI生态里的人才在过去十年、特别是过去二十年里，确实有了非常大的成长和进步。这背后真正反映的，是多年持续的投入——AI项目、博士培养、稳固的创业生态，以及培养新一代企业家的能力。
从趋势看，中国在人才上有很大的优势。因为美国自己在AI研究产出上基本已经停滞了，特朗普政府的移民政策又在削弱它吸引国际人才的能力。而中国的人才生态系统会继续增长。
Q：DeepSeek等模型出来后，硅谷方面的反应是什么？
A：硅谷很多人特别羡慕中国科技行业，但这种羡慕并不是建立在真正的了解之上。很多在美国工作的人，尤其是美国本地人，以及很多西方研究者和创业者，其实对中国并没有太多了解，对中国的科技行业也没有太多了解。
所以当DeepSeek、千问这些模型出来时，对硅谷很多人来说是一件很震惊的事。他们开始有点羡慕，并不是因为自己真正搞清楚了什么，而是觉得"中国科技行业怎么就在我们都还没反应过来的时候，突然冒出这么好的突破"。
但现在出现了一种现象：所有公司都在谈996，因为他们觉得"中国公司就是因为实行996才有这些突破，我们也要这么干"。这是一种相当天真的归因，忽略了这些突破背后真正的成因。硅谷对中国的迷恋，仍然是极度刻板印象化的。
Q：那出路在哪？如果大模型这条路问题这么多，什么样的模式可能代表另一种方向？
A：我觉得真正可能变得更具主导性的，是开源模型。
Hugging Face就是一个例子。它本身不创建AI模型，它托管开源AI模型，包括很多中国的模型。它作为一个开源模型库正在获得相当大的影响力。请你在使用前自己核实一下数据，但我记得看到的数字是：湾区大约30%的初创公司现在在使用中国的开源模型，而不是OpenAI的模型。
如果政府监管足够到位、公众对OpenAI和Anthropic等公司做法的反弹足够强烈，开源模型会有更多机会继续占领市场。
而且我认为，开源是帮助这项技术持续推进科学进步的方式之一，进而才能开发出真正有益的AI技术。因为开源让人们能够更深入地研究这些模型到底在做什么。我们越理解模型在做什么，就越能以非常具体的方式去设计模型，从而实现特定的目标。所以我希望，也许未必是某家公司接管，而是AI发展回归到一种更有活力、更开放科学的方式。
Q：除了你已经提到的一些内容，还有什么想分享的？
A：我们还没谈到的唯一一个问题，是它们对AI科学研究的破坏。
在OpenAI让“停止发表AI研究”成为行业惯例之前，整个行业是极度开放、非常学术化的。谷歌、微软，所有这些公司一直都在发论文。美国公司和中国公司之间、美国学术界和中国学术界之间，有大量的跨境交流，大家会一起合著论文、互相学习。这整体上提升了全球AI的质量，也增强了这项技术在我们真正需要的领域（比如药物发现）取得进展的能力。
但OpenAI是让这种交流变得不再常见的主要原因之一。他们开始对自己的研究高度保密，随后行业里其他公司也开始变得更保密。现在学术研究的规模、独立研究的规模、在公共领域进行的研究都被大大压缩。
而且他们不仅限制了研究的数量，也限制了什么样的研究可以发表。你可以想象一下，如果世界上大多数气候科学家的资金来源是化石燃料行业，那他们大概率不会被允许发表对那个行业不利的东西。同样的事正在AI领域发生，美国现在大部分AI研究都是由AI行业自己资助的。这意味着任何会批评AI行业做法的研究，基本上不再进行，也不再被发表。
在科学层面，对这项技术的基本理解、它的局限和能力、以及如何真正让它造福社会的认知，正在被根本性地扭曲。
Q：你自己作为一名记者，至今不使用任何生成式AI工具。为什么？
A：有三个原因。
第一，我在调查这些公司，我发现他们做的事情是不道德的，所以我不想继续使用他们的工具去帮他们继续做这些事。读过我书里那些故事的读者中，很多人告诉我，他们之后会重新认真考虑自己是否还要继续使用这些技术。
第二是隐私层面。我在调查这些公司，每用一次它们的工具，就是在向它们提供大量个人信息。如果我打开ChatGPT说“我是一名调查记者，正在调查OpenAI”，那对我可能产生相当负面的后果。
第三，我发现这些工具对我自己的目标没有用。我觉得这一点对每个人在自己生活里都很重要，很多人最后用上这些工具，却没有真正经历过"我到底为什么要用它"的思考过程。他们只是强迫自己用，因为别人都在用，他们觉得自己必须学会这些工具。但你应该先从自己的目标和你想解决的挑战出发。
我作为记者的优势是：我能通过共情和消息来源建立非常稳固的关系，我能写出真正引起读者共鸣的故事。AI不会让我变得更有共情力，也不会让我写出更好的故事，它在这两件事上反而起反作用。所以它对我个人的目标根本没有用。
这意味着我可以从道德层面拒绝它，同时不会失去任何东西。我不会损失生产力，也不会损失某种真正能帮到我的东西。我只是单纯不去用一个对我本来就没有实用价值的东西。
但要澄清一下，我会用别的AI技术。我书的第一章里有一个细节，OpenAI从非营利变成微软支持的营利实体后，办公室椅子从每把约2000美元升级到了每把约10000美元。这个数字是我用Google图片反向搜索查到的。图片反向搜索是一种专业化的AI工具，不是生成式AI工具，它不具备我所批评的那些工具所具有的那种有害供应链。我会用这种类型的AI。
Q：五年后回头看今天，你希望这个行业发生什么变化？
A：我希望有更多的资金、人才和关注度，被引导到真正有益的AI技术，那些专注于解决具体问题的专业化模型，而不只是更大规模的通用模型。也许未来引领AI发展的不再是几家巨头公司，而是大学、开源社区、以及那些愿意把AI用于医疗、教育和气候变化的研究者。
技术本身不是问题，问题是谁在定义它的方向、以及为了什么目的。我写这本书，就是希望更多人开始思考这个问题。
作者介绍
郝珂灵（Karen Hao），毕业于麻省理工学院，曾任《麻省理工科技评论》科技版块高级编辑、《华尔街日报》记者，并为多家刊物撰稿，领导普利策中心“人工智能聚焦系列”项目。致力于报道人工智能对社会的影响，获得广泛赞誉。曾获美国人文主义媒体奖、美国国家编辑杂志“30岁以下记者”NEXT奖。2025年，被《时代》杂志评选为“AI领域年度百大影响力人物”。
郝珂灵（Karen Hao）图源：hoko Takayasu
