回到 2019 年，OpenAI 还只是一个实验室、一个小作坊，Sam Altman 也 Y Combinator 里的一员，甚至还有一次创业失败的经历。 

那时的 OpenAI 是什么样子？前《华尔街日报》记者、现《MIT 技术评论》的人工智能高级编辑 Karen Hao，最有发言权。她在当时就得到机会深入内部，与 Greg Brockman、Ilya Sutskever 等人交流。 

她也慢慢发现，这家公司有相当多的「隐雷」。在 Karen Hao 的笔下，Sam Altman 像是一位善于控制叙事的「说书人」，而非一个以一致性和透明度为基础的 CEO。他与马斯克的恩怨，从头到尾都像是 PUA 的一次精彩演绎。 

事实证明，这些「隐雷」在后来导致了 OpenAI 一系列的「宫斗」大戏，以及接二连三的人员出走。 

她最深的担忧来自于：这样的人，并不直言真相，却能在不撒谎的前提下，取得你全部的信任。

值得一提的是，在 Karen Hao 的这本《Empire of AI》之外，还有几本聚焦 OpenAI 的书即将问世。其中包括由 Ashlee Vance 撰写的一部作品，获得了 OpenAI 极少授予的「幕后访问权限」。Sam Altman 曾在公开回应中表示，虽然没有一本书能百分百准确地还原一切，但这些作者确实花了不少时间，试图贴近事实与复杂性。 

相较之下，《Empire of AI》的观察更贴近记者视角，Karen 并未获得同等级别的内部权限，这也使她的书在某些读者看来，可能更具批判性与距离感。 

上周，Karen Hao 的新书《Empire of AI》正式出版，这是她 近 7 年来为 MIT Technology Review、《华尔街日报》和《大西洋月刊》报道人工智能的结晶。书中基于 300 多次采访，涉及约 260 人，其中包括 90 多名现任和前任 OpenAI 员工的 150 多次采访，以及大量的通信和文件资料。本文为节选，经编译调整，带你走回 2019 年时，一切都还没发生，但已经埋下种子的时刻。 

2019 年 8 月 7 日，我来到了 OpenAI 的办公楼。当时 31 岁的 Greg Brockman 是 OpenAI 的首席技术官，不久后他还会成为公司总裁，他从楼梯下来迎接我，脸上带着略显迟疑的微笑，和我握手。 

「我们从没让过一个外人这样深入接触公司，」他说。 

那时，除了 AI 研究圈内的人，很少有人听说过 OpenAI。而作为 MIT 科技评论专门报道人工智能进展的记者，我一直密切关注着这家公司的动向。 

在那之前的几年里，OpenAI 在 AI 研究领域有点像「 被抱养的孩子 」。它提出了「十年内实现 AGI（通用人工智能）」的大胆设想——许多 AI 专家对此完全不信。 

对业界来说， OpenAI 资金充足得有些过分，但方向又不够清晰 ，把大量钱花在了宣传上，而同行们经常批评他们的研究并不新颖。 

有的人对其又爱又恨——作为一个非营利组织，OpenAI 宣称不追求商业化，它曾是一个难得的学术乐园，是「边缘想法」的避难所。 

然而，在我到访前的六个月里，OpenAI 接连发生的变化，显示出 公司在轨道上正经历一次大转向 。首先，是他们「吊胃口」般地宣布却又拒绝开放 GPT-2，引发无数争议。 

接着，Sam Altman 突然离开了 YC，出任 OpenAI CEO，并公布了新的「有限利润」结构。我已经安排好到访，OpenAI 随后又宣布与微软达成交易，让后者拥有优先商业化权，并且强制只能使用微软的云平台 Azure。 

这些消息带来了新的争议、外界的激烈猜测，以及越来越多的关注，影响开始超越科技圈本身。当我和同事们报道 OpenAI 的发展时，难以体会整个事态的份量。 

可以肯定的是，OpenAI 正开始对 AI 研究产生实质影响，并改变政策制定者的认知。公司转型为部分盈利组织的决定，将在业界和政府范围引起连锁效应。 

某个深夜，在我编辑的建议下，我写邮件联系了 OpenAI 的政策总监 Jack Clark（之前已采访问过他）：我会在旧金山停留两周，现在正是报道 OpenAI 历史的关键时刻，他们愿意接受深度专访吗？Clark 把我转给了公司公关负责人，对方同意了 OpenAI 重新向公众「自我介绍」。他们给了我三天可以采访管理层、进入公司内部的时间。 

为什么一定是 AGI ? 

Brockman 和我在一间玻璃会议室坐下，OpenAI 的首席科学家 Ilya Sutskever 也在场。他们肩并肩坐在长桌一侧，气氛分明：Brockman 是工程师、实干派，身体前倾，略显紧张，试图留下好印象；而 Sutskever 则是学者兼哲学家，靠在椅背上，悠闲淡定。 

我打开笔记本，开始提问。「OpenAI 的使命是确保 AGI 造福人类。为什么要在这个目标上投入数十亿美元，而不做别的事情？」 

Brockman 坚决点头，显然很习惯为 OpenAI 辩护。「我们如此关心 AGI，并认为必须建造它，是因为它能帮助解决那些人类自身难以企及的复杂问题。」 

他举了两个 AGI 信徒常用的例子：气候变化——「超级复杂的问题，我们怎么解决？」医疗健康——「看看医疗现在在美国多重要，怎么才能让大家获得更好、成本更低的治疗？」 

说到这里，他分享了朋友的亲身经历：朋友患有罕见疾病，为了确诊奔波于各类专科医生之间，过程既费力又沮丧。假如有了 AGI，可以集成各领域专长，这样的人不再需要为寻求答案耗费巨大精力和情绪。 

「为什么非得要 AGI，而不是 AI 就能做到？」 我追问。 

这个区分很重要。AGI 一词曾经鲜有人提，被视为技术词典中的「冷门条目」。但部分由于 OpenAI 的推动，现在它逐渐变得主流。 

OpenAI 的定义是，AGI 是 AI 研究的理论顶点：一种软件，拥有与人类同等的复杂性、灵活性和创造力，大部分（尤其具有经济价值的）任务上能与人类媲美甚至超越。

但这里的关键词是「理论上的」。 

数十年来，学界一直争论，基于二进制芯片的软件是否能真正模拟大脑和诸如意识等生物过程，实现「智能」。至今还没有确切证据说明这是可能的。而且，这还没触及「该不该这样做」的伦理问题。 

而 AI，是当下流行用来描述现有/近期可以实现的技术，依靠强大的模式识别能力（即机器学习）已经在气候应对与医疗等领域显示出巨大应用潜力。 

Sutskever 也加进了讨论。他说，面对这些复杂的全球挑战，「 本质的瓶颈在于，人类太多了，但沟通不够快，效率不够高，还总有利益冲突。 」而 AGI 不同，「想象一下，一整个智能计算机网络，大家都做医学诊断，结果以极快速度交流。」 

听起来，这似乎意味着 AGI 目标就是「取代人类」？事后我与 Brockman 单独聊时，把问题抛给了他。 

「不，」Brockman 立刻否认。「这非常关键。技术的目的是什么？为什么我们要创造新技术？人类几千年来一直这么做，是因为技术服务于人。AGI 也是如此——至少我们想象和期望中它应该如此。」 

不过，他也承认，任何技术都会造成一些职业消失，同时创造新的岗位。OpenAI 的挑战，就是要打造那种让所有人拥有「经济自由」，能在新世界继续「有意义生活」的 AGI 。如果能做到，将是把「生存」从「必须劳动」中解放出来。 

「我其实觉得，那会非常美好。」 

谈话过程中，Brockman 重申了一个大前提：「其实我们并不是决定 AGI 会不会到来的人。」 

这是硅谷常用的论调：「 反正别人也会做 。」 「形势已经不可逆转，我们唯一能影响的是，AGI 出生时的初始条件。」 

「OpenAI 是什么？我们的目标是什么？我们究竟在做什么？我们的使命就是确保 AGI 造福全人类。具体做法就是：建造 AGI 并将其经济成果分发出去。」 

他语气笃定，好像已经完全解答了我的疑问。但 其实我们只是绕了一圈，又回到了出发点。

没人知道 AGI 到底长啥样 

我们的对话像打转的圈，不知不觉就到了时间。我希望获得更多具体信息： OpenAI 到底在做什么？他们却表示，事物本身就难以明确——他们自己也无法预知。

既然如此，怎么就如此确信 AGI 一定「利大于弊」呢？我换个角度追问，请他们举几个负面影响的例子。毕竟 OpenAI 建所的最初理由之一，就是要比别人先造出「好」的 AGI，防止「坏」的先出现。 

Brockman 试着回答：比如 Deepfake 深度伪造技术，「目前来看用它做的事情未必让世界变得更美好。」 

我自己补充了气候变化相关的问题：近年来，美国麻省大学阿默斯特分校的一项研究发现，为训练越来越大的 AI 模型，碳排放量惊人且持续上升，AI 自身也是环境负担。 

Sutskever 坦言，「这点毋庸置疑」，但他认为回报值得，因为 AGI「其中一个作用就是反过来弥补环境损耗」。不过，他没能给出具体实例。 

「数据中心越“绿色”当然越好，」他说。 

「毫无疑问。」Brockman 接话。 

Sutskever 持续阐述：「数据中心是最大的能源、用电消耗者。」 

「全球占比大约 2%。」我补充。 

「比特币大约 1%？」Brockman 问。 

「哇！」Sutskever 突然情绪激动，但聊到这里已近 40 分钟，这番表现有点像刻意为之。 

后来他还在《天才制造者》的采访中对《纽约时报》记者 Cade Metz 说过毫无讽刺地表示，「我觉得，很可能整个地球表面最终都会被数据中心和电站覆盖。」会有一场「计算能力的海啸……像自然灾害一样」。AGI 和它需要的数据中心「太有用了，不可能不被建造」。

我再次质疑：「也就是说，你们在豪赌，AGI 能在它自己带来环境灾难之前解决全球变暖？」 

「我不会太钻牛角尖，」Brockman 赶紧打断。「整体来看，我们正站在 AI 进步的坡道上。这已经超出 OpenAI 本身，是整个领域在向前。而社会也实际从中受益。」 

「微软那天宣布投资 10 亿美元，市值涨了 100 亿美元。说明资本市场也相信，短期技术都能带来正向回报。」 

因此，OpenAI 的策略很简单：跟上 AI 进步的步伐。「这才是我们应当坚持的标准。只要不断向前，我们就没偏离道路。」 

当天晚些时候，Brockman 又重申， OpenAI 面临的最大挑战，就是没人知道 AGI 到底长啥样 。他和同行们只能边做边摸索，逐步发现这项技术的真正形态。 

他的话听起来像那句名言：米开朗基罗雕大卫，确信雕像本就藏在石头里，他要做的只是不断打磨。

原本安排可以在公司食堂与员工共进午餐，但突然变故，让我必须离开大楼——Brockman 特意全程陪同。我们走到街对面的露天咖啡馆，那是 OpenAI 员工最爱去的小据点。 

这成了我后续参访的主旋律：很多楼层不让看，会议不让参加，受访者经常偷偷望向负责公关的同事，紧张自己有没有失言。后来我得知，我离开后，Jack Clark 在内部 Slack 上专门警告员工「除非正式安排否则不要私下和我说话」；门卫还收到我的照片，被要求如果未经批准看到我进楼就要特别注意。 

这一切显得异常，毕竟 OpenAI 一直标榜「透明」。我开始纳闷：如果研究最终都是公开造福社会的，他们究竟在隐藏什么？

午餐及接下来的时间，我进一步了解 Brockman 为何要创办 OpenAI。他少年时就沉迷于「复制人类智能」的想法，阅读英国数学家图灵那篇经典论文点燃他的激情。 

论文开头「模仿游戏」（The Imitation Game）提出「机器能思考吗？」并引出了图灵测试的思想：只要机器和人对话，不被分辨出身份，就已算过关——这是 AI 领域「入门故事」之一。 

Brockman 当年为此写了个图灵测试小游戏，上传后有 1500 多次访问，让他觉得「我就想搞这样的事」。 

2015 年，AI 取得飞跃进展，Brockman 觉得是时候追回初衷，加入 OpenAI 成为联合创始人。他给自己写下笔记，「 只要能推动 AGI 实现，哪怕打扫卫生也愿意做 。」 

2019 年结婚，他还特地在 OpenAI 的办公室举办仪式，背景是公司六边形 Logo 定制的花墙，Sutskever 亲自主持仪式。实验用的机械手臂充当「伴郎」，拿着戒指守在过道上，颇有末世科幻的画面感。 

「我这辈子就想干 AGI 这事，」Brockman 说。 

「是什么力量驱动你？」我问。 

「你觉得这辈子有多大概率会遇到颠覆文明的新技术？」他反问。 

他坚信，自己和团队，有独特条件来推动技术变革。「我真正想参与的，是那种‘如果少了我事情就不会这样展开’的问题。」 

事实上，他并不想只做个「打杂的人」，而是真正想做 AGI 的「舵手」。他身上有强烈的渴望——希望有朝一日，自己的故事可以像讲述历史伟大创新者那样被后人传颂。

一年前，他曾在一个小型高端创业者聚会自嘲：「有谁记得著名的 CTO？」现场没人能举出哪个 CTO 的名号。「这就说明问题。」 

2022 年，他成为 OpenAI 总裁。 

哪种技术真的造福全人类了？ 

整个采访期间，Brockman 始终强调，OpenAI 结构的调整并不意味着使命变了。新引进的「有限利润」和新投资人反而增强了使命感。「我们找到了真正以使命优先而不是回报优先的投资人，这真是稀有。」 

OpenAI 终于有足够的长期资源来扩展模型，领先竞争对手。Brockman 说，这非常关键，否则 OpenAI 的理想就会落空。假如 OpenAI 落后，就没机会引领「人类造福的 AGI」变革。 

后来我才意识到，这一假设—— 「非快不可，否则一切归零」，正推动所有 OpenAI 的关键举措和一切深远后果 。每一次研究进展都像倒计时一样，不能以「稳妥」为主，而是必须抢在别人前冲到终点。

这也就成了 OpenAI 消耗巨量资源的理由：算力消耗（不考虑环境代价）、数据搜集（哪怕未经同意，不等法规完善）。

Brockman 再次提到微软市值上涨 100 亿美元，「这说明 AI 确实开始给现实世界带来价值。」但他也承认，这些价值现在还是被大企业「集中享用」。所以 OpenAI 的目标是二次分配 AGI 收益，让所有人都能受益。 

「历史上有哪种技术真的实现了成果普惠？」我问。 

「其实可以看看互联网……」他有点踌躇，然后回答。「当然也有问题对吧？任何颠覆性技术，都很难做到‘利大于弊’、‘弊端最小化’。」 

「火也是例子，」他说，又补充，「火有负面影响，所以人类要学会控制，有一致的标准。」 

「汽车也是好例子。很多人有车、车子带来好处，但也有很多外部性，对世界未必全是积极。」他语气迟疑地结束。 

「我理解我们的愿景，其实和‘互联网的积极面’、‘汽车的积极面’、‘火的积极面’差不多。只是具体技术实现方式天差地别。」 

他说到这儿眼睛一亮：「你看，电力设施、水电公司都是高度集中的实体，为所有人低成本高效率地提供生活改善。」这是个不错的比喻。但他似乎仍然不能说清 OpenAI 怎么成「公用事业」。或许是靠普惠基本收入，或许有其他方式。 

他最后回到确定的那一点： OpenAI 致力于分配 AGI 红利、让每个人都获得经济自由。 「我们说的是真的。」 

「到目前为止，技术确实让整个社会进步，但副作用是集中效应更强。」他总结说，「AGI 可能更极端。如果所有价值都被某一方锁死呢？社会已经在朝那个方向走——但我们还没见过那一步。我不希望看到那样的世界，也不愿意成为那个世界的推手。」 

一切若只如初见 

2020 年 2 月，我在 MIT 科技评论刊发了这篇报道，基于我在公司里的观察、三十多次采访和一些内部资料。 

「公司的宣传和实际运作之间出现了错位，」我写道。「长久以来，内部的强烈竞争和对资金的渴求逐渐侵蚀了其早期承诺的透明、开放与协作理念。」 

几个小时后，Elon Musk 连续发了三条推特回应： 

「OpenAI 理应更开放（imo）。」 「我对 OpenAI 没有控制权，了解也很有限。对 Dario 负责安全没信心」，他指的是时任研究负责人 Dario Amodei。 「所有开发高阶 AI 的组织都应被监管，包括特斯拉。」 

随后，Sam Altman 发了一封邮件给全体员工。 

「关于 MIT 的报道，我想谈谈我的看法。虽然不算灾难性，但确实是负面报道。」 

他坦言，报道确实指出了外界认知与 OpenAI 现实的脱节。对此，公司无需改变日常运作，只要微调对外表述就行。

「我们学会了灵活调整，这是好事，」他说，包括调整组织结构、提升保密级别，「都是为达成使命更好地学习。」  

他建议，暂时不要理会这篇报道，等几周后再集中对外宣讲公司坚守初衷。「正好借 API（应用接口）方案表达我们的开放和红利分配战略。」 

「我最在意的是，有人泄露了公司内部文件。」他表示公司已开展调查，会持续通报进展。 

他还建议 Amodei 与 Musk 当面沟通，对方「这次批评算温和」，但「也是不好的事」。为避免误解，他写道，Amodei 的工作和 AI 安全极其重要。以后公司也应该找到合适时机，公开为团队辩护（但现在先别成新闻口中交锋的反面对立）。 

从那以后，OpenAI 三年没有再接受我的采访。 

原文地址：https://www.technologyreview.com/2025/05/19/1116614/hao-empire-ai-openai/