摘要
人工智能（AI）正沿着一条陡峭的指数曲线加速发展，其能力每隔数月便实现一次飞跃，预示着一场深刻的社会经济变革。这种增长由“规模定律”（Scaling Laws）驱动，即通过增加计算资源、数据量和算法优化，模型性能可预测地提升。我作为Anthropic的CEO，深感我们正处在一个关键的历史节点：一方面，AI有望解决生物医药、气候变化、经济发展等人类面临的最严峻挑战，带来难以估量的福祉；另一方面，其快速迭代也带来了经济结构冲击、滥用风险和与人类价值观对齐等一系列复杂挑战。我们认为，单纯追求能力增长的“探底竞赛”对所有人都是危险的，而倡导一种“顶峰竞赛”——即在安全、透明和伦理的框架内展开良性竞争——是唯一可行的路径。本文以我的第一人称视角，阐述了Anthropic的核心理念：我们并非AI的“末日论者”，恰恰相反，我们是深刻理解其巨大潜力的“务实乐观派”。正是因为预见到一个因AI而变得无比美好的未来，我们才更有责任去审慎地识别、预警并解决其潜在风险。我们通过开发可解释性工具、构建“宪法AI”以及制定负责任的扩展策略，致力于确保这项本世纪最强大的技术，其发展轨迹始终与人类的长远利益保持一致。这不仅是一场技术竞赛，更是一场关于智慧、责任与未来的考验。
引言：源于切肤之痛的紧迫感
每当有人给我贴上“末日论者”（doomer）的标签，指责我想给AI的发展踩刹车时，我内心都感到一种强烈的愤怒。这种误解，源于他们未能体会我内心深处那份交织着希望与忧虑的复杂情感，一种源于切肤之痛的紧迫感。
我的父亲曾因一种在当时难以治愈的疾病而离世。然而，就在他去世后的短短几年里，医学的进步使得这种疾病的治愈率从50%跃升至95%。这件事对我影响至深。我亲眼见证了科技进步的巨大价值——它能实实在在地拯救生命，也能因迟到几年而留下永恒的遗憾。我比任何人都更渴望加速那些能够带来福祉的技术，因为我深知，每一次突破的背后，都可能是无数家庭的圆满。
正是这份对AI巨大潜力的深刻理解——它能加速新药研发，能解决困扰我们几个世纪的科学难题——让我同时对其风险抱有最深的敬畏。因为我知道，一项拥有如此巨大正面力量的技术，如果失控或被误用，其负面能量同样是灾难性的。因此，我的警告并非源于悲观，而是源于一份沉重的责任感。我们正处在一个指数时代的黎明，手中握着的是一把能开启天堂之门，也可能打开潘多拉魔盒的钥匙。如何审慎地驾驭这股力量，确保它始终服务于人类的共同利益，是我创立Anthropic、也是我每天醒来思考的核心命题。这趟旅程，始于个人之痛，终于对全人类未来的关切。
第一章：指数定律的魔力与幻觉
要理解我们今天的处境，首先必须理解驱动AI发展的核心引擎——指数定律（Scaling Laws）。这个概念听起来很学术，但它的本质却非常直观。想象一下，你种下一棵竹子，第一天长了1寸，第二天长了2寸，第三天长了4寸……很快，它的生长速度就会超出你的想象。AI的发展正是如此，它并非线性累加，而是指数倍增。
具体来说，我们发现AI模型的性能与我们投入的三样东西——计算量（Compute）、数据量（Data）和算法（Algorithms）——之间存在着一种可预测的幂律关系。这意味着，只要我们持续加大投入，模型的“智能”水平就会以惊人的速度提升。几年前，它们还语无伦次；后来，它们达到了优秀高中生的水平；现在，它们正在向顶尖大学博士生，甚至特定领域的专家水平迈进。这种可预测的、爆炸性的成长，就是指数定律的魔力。
动画一：被指数愚弄的大脑
我们的直觉总是习惯于线性思考，因此极易低估指数增长的威力。这个动画展示了AI能力（Y轴）随时间/投入（X轴）的变化。拖动下方的滑块，观察曲线初期的平缓如何迷惑了我们，以及它在后期如何以惊人的速度垂直攀升。
当前投入 (时间): 0 | AI 能力: 1.00
然而，指数定律也带来了“幻觉”。当我们身处曲线的早期阶段时，一切看起来都风平浪静，变化似乎很缓慢。就像2024年初，AI模型的能力看起来只是比2023年强一些。但两年后，按照指数定律，它可能已经强大了16倍。人们往往在指数曲线“起飞”的前一刻，才后知后觉地意识到变革的到来。我们在互联网发展的90年代就见过这一幕。如今，AI的“指数时刻”正以更快的速度逼近，这要求我们必须具备一种“指数思维”，提前布局，而不是被动应对。
第二章：在巨人阴影下竞争
面对像谷歌、Meta这样拥有数万亿市值的科技巨头，Anthropic似乎显得资源有限。外界常常质疑，我们如何在这场“军备竞赛”中保持竞争力？答案在于两个核心理念：资本效率（Capital Efficiency）和人才密度（Talent Density）。
我们的核心竞争力，并非起始资金的多少，而是创造价值的效率。我们的信念是：如果我们可以用1亿美元做到别人需要10亿美元才能实现的效果，用100亿美元做到别人需要1000亿美元才能达成的目标，那么我们实际上拥有10倍的资本效率。对于投资者而言，这是一种更聪明的投资。这种效率源于我们对AI核心技术栈的深刻理解和持续创新，这背后是我们引以为傲的、极高的人才密度。我们汇聚了一批对AI安全和能力有共同愿景和深刻洞见的研究者与工程师。
当竞争对手试图用天价薪酬“购买”人才时，我们坚信，有一种东西是无法用金钱买到的，那就是对使命的真正认同。人们加入Anthropic，是因为他们相信我们正在做一件正确且重要的事情。这种基于共同价值观的凝聚力，远比单纯的利益捆绑更为坚固。它让我们能够在面对外部冲击时，保持团队的稳定和文化的纯粹，专注于长期目标，而不是陷入恐慌性的短期应对。
示意图一：资本效率 vs 资本体量
这张图直观地展示了两种不同的竞争模式。左侧是传统的巨头模式，依赖庞大的资本体量。右侧是Anthropic的模式，虽然初始资源较少，但凭借更高的人才密度和技术效率，实现了更强的“价值转化率”。
第三章：能力与安全的双螺旋
在AI领域，一个普遍的误区是认为模型能力（Capability）和安全对齐（Alignment & Safety）是两个可以割裂开来的独立问题。人们常常以为，可以先全力以赴把模型做得尽可能强大，然后再回过头来“安装”安全补丁。我的经验告诉我，这是完全错误的。能力和安全是紧密交织、互为前提的，就像DNA的双螺旋结构，缺一不可。
我们最初研发GPT-2和GPT-3，其动机正是源于安全研究。当时我们发明了一种名为“基于人类反馈的强化学习”（RLHF）的技术，旨在让模型更好地遵循人类意图。但我们发现，在当时较小的模型上，这项技术效果不彰。只有当模型的能力达到一定阈值后，它才能真正理解并执行我们通过RLHF传达的复杂、微妙的指令。这让我深刻意识到：没有足够的能力，就谈不上有效的安全对齐；而没有安全对齐的能力，则是盲目且危险的。
因此，在Anthropic，我们从不将两者分开。我们的每一次能力跃升，都伴随着安全技术的同步迭代。我们发布可解释性研究，让外界能“看懂”模型的内部运作；我们开创“宪法AI”，让模型在训练中内化一套安全的行为准则。这不仅仅是技术选择，更是组织层面的决策。何时发布、如何部署、对社会做出何种承诺——这些都比单纯训练一个模型要重要得多。我们必须确保，这对强大的双螺旋，始终朝着对人类有益的方向盘旋上升。
动画二：双螺旋的同步演进
这个动画展示了“能力”（紫色）和“安全”（青色）两条螺旋链条。只有当两者同步、协调地旋转上升时，系统才能稳定发展。如果一方（例如，能力）发展过快，整个系统会变得不稳定并发出警告。点击按钮，观察不同步的后果。
系统状态: 稳定
第四章：“顶峰竞赛”的哲学
在当前激烈的AI竞争格局中，最让我担忧的是陷入一场“探底竞赛”（Race to the Bottom）。在这场竞赛中，所有人为了抢占先机，争相以最快的速度发布产品，牺牲安全评估，忽视潜在风险。其结果是，无论谁最终“获胜”，整个社会都将是输家。
因此，我们倡导并践行一种截然不同的模式：“顶峰竞赛”（Race to the Top）。这是一种截然相反的哲学：我们不仅要自己做得好，还要通过我们的行动，激励整个行业向更高的标准看齐。在这场竞赛中，无论谁最终胜出，所有人都会受益。
我们的具体做法是，主动公开我们的安全实践和研究成果。例如，我们是第一家发布“负责任扩展政策”（Responsible Scaling Policy）的公司，详细说明了我们在模型能力达到不同阶段时将采取的安全措施。我们没有将其作为商业秘密，而是公之于众，鼓励同行采纳。这为其他公司内部推动类似政策的团队提供了有力的支持。同样，我们在模型可解释性、宪法AI等方面的研究，也都完全开放，因为我们相信，安全不应有壁垒，它是整个生态系统的公共产品。通过树立榜样，我们希望将竞争的焦点从“谁更快”转向“谁更负责任”，从而引导整个领域走向一个更安全、更健康的未来。
动画三：两种竞赛的终局
这里用粒子模拟了两种竞赛模式。“顶峰竞赛”中，粒子相互协作，共同构建一个稳定、上升的结构。“探底竞赛”中，粒子相互碰撞、拆台，最终导致整个系统崩溃。点击按钮切换模式，感受两种不同哲学带来的迥异结果。
当前模式: 顶峰竞赛 | 系统稳定性: 高
第五章：模型的“心智”：持续学习的边界
当前大语言模型的一个显著局限是缺乏真正的持续学习（Continual Learning）能力。一旦模型训练完成，它的核心“知识”就被固化了，就像一位诺奖得主被禁止阅读任何新的教科书。虽然这听起来是个巨大的缺陷，但我们不能低估一个“静态”但极其聪明的“大脑”的威力。即使模型永不更新，拥有数百万个这样的“专家大脑”也足以在生物、材料等领域掀起革命。
更重要的是，这个“缺陷”正在被多种方式弥补。首先，上下文窗口（Context Window）正在变得越来越长。理论上，我们可以将上下文窗口扩展到一亿个词，这约等于一个人一生中听到的总词汇量。这意味着模型可以在一次对话中“学习”和吸收海量的新信息，尽管这并未改变其底层权重。这就像我们对话一样，我能记住你刚刚说的话并作出回应。
其次，我们正在探索更深层次的解决方案。AI研究中早有“内循环”与“外循环”的概念：内循环是在单次任务中学习，外循环则是跨任务、跨生命周期地学习。我们相信，类似这样的结构，结合规模化和新的算法思想，最终能够攻克持续学习的难关。AI发展的历史一再证明，许多看似根本性的障碍，最终都可能被“规模+巧思”所化解。我们有理由相信，持续学习也是其中之一。
动画四：固化的知识 vs. 动态的学习
左侧的“静态大脑”是一个固定的神经网络，新信息（彩色粒子）只能从中穿过，无法改变其结构。右侧的“动态大脑”则不同，当新信息粒子与之交互时，网络的连接会发生微妙的变化（闪烁、重连），象征着学习和适应的过程。点击“引入新知”来观察它们的区别。
第六章：商业的本质：为何我们押注企业用例
在商业模式上，Anthropic选择了一条与众不同的道路。相比于专注于消费者聊天应用，我们更看重AI在企业和开发者（Business Use Cases）中的应用。这并非偶然，而是基于一个深刻的洞察：企业级应用能为我们提供改进模型核心能力的最佳激励。
试想一个思想实验：我将一个模型从“生物化学本科学士”水平提升到了“生物化学博士”水平。如果我将这个升级推送给普通消费者，99%的人可能毫无感觉。但如果我将它提供给一家制药巨头，比如辉瑞，这可能意味着研发效率的巨大飞跃，他们愿意为此支付10倍的价钱。企业用户对模型“智能”的真实提升有着最敏锐的感知和最强烈的需求。
因此，专注于企业应用，意味着我们的商业成功与模型的真实能力提升直接挂钩。这促使我们不断攻克更难的科学和工程问题，而不是停留在优化聊天体验的层面。这与我们“用AI解决世界性难题”的终极使命完全一致。无论是生物医药、金融风控，还是法律服务，这些领域的突破，最终将创造巨大的社会价值。我们的API和Claude Code等产品，正是这一战略的体现。我们相信，通过赋能各行各业的创新者，我们能最大化AI的正向溢出效应。
示意图二：价值链的传导
此图展示了Anthropic的价值创造路径。底层的核心模型通过API，将能力输送给各行各业的开发者和企业，最终在具体的应用场景中创造出巨大的商业和社会价值，并形成一个正向的反馈循环。
结语：我们需要的是严肃的思考者
我们正处在一个需要极度审慎和智慧的时代。一方面，是那些宣称AI注定毁灭人类的“末日论者”，他们的论证在我看来缺乏逻辑支撑；另一方面，是那些手握万亿资本，眼中只有商业利益，呼吁十年内不要监管的“加速主义者”，他们的言论同样是智识上和道德上的不严肃。
这两种极端都无法指引我们走向正确的未来。我们需要的，是更多的严肃思考者。是那些愿意真正去理解问题复杂性，愿意投入精力做研究，愿意公开发布成果，愿意为了长远利益而约束短期行为的人。我们需要的是诚实、是深思熟虑，而不是在社交媒体上轻松的口水战。
我正在努力成为这样的人，Anthropic也正在努力成为这样的组织。我们并不完美，但我们每天都在思考如何平衡机遇与风险，如何在这条狭窄而关键的道路上稳步前行。我坚信，只要我们以足够的敬畏之心对待这项技术，以足够的智慧去引导它的方向，我们就能够驾驭这股指数之力，共同创造一个远比今天更美好的世界。
技术细节附录
1. 规模定律 (Scaling Laws) 的数学表达
AI模型的性能（通常用交叉熵损失 \(L\) 来衡量，\(L\) 越小越好）与三个主要因素相关：模型参数数量 \(N\)、训练数据集的大小 \(D\) 和计算量 \(C\)。这种关系通常可以用幂律函数来近似描述：
\[ L(N, D, C) \approx \left(\frac{N_c}{N}\right)^{\alpha_N} + \left(\frac{D_c}{D}\right)^{\alpha_D} + E_{irr} \]
这里的 \(N_c\) 和 \(D_c\) 是特定任务的常数，\(\alpha_N\) 和 \(\alpha_D\) 是缩放指数，通常在0.05到0.1之间。\(E_{irr}\) 代表不可约减的误差。这个公式告诉我们，通过增加 \(N\)（模型规模）或 \(D\)（数据量），损失 \(L\) 会以可预测的方式下降。计算量 \(C\) 通常与 \(N\) 和 \(D\) 成正比，即 \(C \approx 6ND\)。这些定律是我们在训练更大模型之前能够预测其性能的理论基础。
2. 基于人类反馈的强化学习 (RLHF)
RLHF是让模型与人类价值观对齐的关键技术。它包含三个主要步骤：
- 监督微调 (SFT): 首先，我们用一个高质量的、由人类编写的问答对数据集来微调预训练模型，让它初步学会遵循指令。
- 奖励模型训练 (Reward Modeling): 接下来，我们让SFT模型对同一个问题生成多个不同的回答。人类标注者会对这些回答进行排序（哪个最好，哪个次之，等等）。然后，我们用这些排序数据训练一个独立的“奖励模型”，这个模型学会了预测哪个回答更符合人类的偏好，并给出一个标量奖励分数 \(r\)。
- 强化学习优化 (RL Optimization): 最后，我们将SFT模型视为一个强化学习的“智能体”（agent）。它在每一步生成文本，然后奖励模型会对其输出进行打分。我们使用像PPO（Proximal Policy Optimization）这样的算法来更新SFT模型的参数，目标是最大化奖励模型给出的分数。这个过程会引导模型生成更符合人类偏好的内容，同时通过一个惩罚项（通常是与原始SFT模型的KL散度）来防止模型“走火入魔”，偏离其原有的语言能力。
示意图三：RLHF 流程图
动画五：思维的流场
大型语言模型的内部运作，可以想象成一个复杂而有序的“思维流场”。这个动画使用柏林噪声（Perlin Noise）算法，驱动数千个粒子在一个看不见但和谐的向量场中流动，形成优雅的涡流和线条。这象征着模型在处理信息时，其内部激活状态的复杂、动态且高度结构化的变化。它并非混乱，而是一种高维度的秩序。