标签: 技术依赖

  • 320万粉丝的科普博主道歉:用ChatGPT查资料被抓包,他说自己对AI上瘾了

    一句听着有点别扭的话,把一个做了十几年科普的博主推到了风口浪尖。

    YouTuber Hank Green
    Hank Green 承认自己对大模型的依赖已经失控 | 图片来源:TechCrunch / Getty Images

    Hank Green 是 YouTube 上的老牌创作者,写小说、做脱口秀、拍科普,主频道有 320 万订阅。前几天他在教育向频道 Complexly 的一期视频里,突然冒出一句“我很感谢你提出的反驳”。这句话放在上下文里怎么听怎么怪,观众立刻反应过来——这更像是对着聊天机器人说的话,而不是对着摄像头。

    接下来的推测顺理成章:稿子是不是 AI 写的?他是不是不小心把跟模型对话的内容念了出来?

    先删帖,再长文道歉

    Green 最初在 X 上回应,说这期视频是“在巨大压力下”做出来的,自己确实用 ChatGPT “为这期稿子做了研究”,但那句“感谢反驳”其实是说给节目嘉宾听的,不是念提示词。这条帖子后来被他自己删了。

    真正让事情转向的是他随后在 Reddit 上那篇更长的道歉。他说自己“羞愧难当”,觉得“辜负了太多人”,并且宣布要减少视频产量。

    他为自己划了一条线:AI 只被用来“定位论文和学习某个主题所需要的资料”,视频里的文字和观点仍然是他自己的。但他同时承认,观众批评他“稀释了自己”,这个说法是公平的。

    我最害怕的,是把我自己给毁了——毁在观众心里。但我一直没能管好自己的冲动。你们需要知道,我说的话是我自己的。我不认为过去这件事不成立,只是我跑得太快,连我自己都说不清自己的创作流程了,我希望往后这能成为一种保证。

    他承认的其实不是抄袭,是上瘾

    这场风波里最狠的一句话,出现在道歉的结尾。Green 说,他必须面对一个事实:从跟大模型互动中获得的多巴胺,那种“做得更多、更多、更多”的感觉,对他自己和这个世界都不是好事,“它是轻率的,而且已经让我跟大多数人的真实感受脱节了”。

    他还特意声明自己“不是纯粹的 AI 憎恨者”,但列了一串担忧:这套技术对气候的影响,以及这些公司“试图集中经济权力的速度”。

    换句话说,他并不是被抓到造假才认错。他认错的点在于:工具让他产量变高、反馈变快、爽感变强,于是他不知不觉把自己交了出去,等回过神来,连自己是怎么写出这些东西的都讲不清了。

    接下来他打算怎么做

    • 暂停或大幅降低几个 YouTube 频道的更新频率,先把节奏慢下来。
    • 多做那种“写作本身就是全部”的内容,他提到自己最近一期偏冥想气质的视频,说那种东西他“从头到脚都感受得到”。
    • 多录不写稿、直接对着镜头说的即兴内容——用他自己的话讲,“我那些傻乎乎的、没稿子的念头”。

    这几条听起来都是在做减法,而且是往效率的反方向走。


    创作者和观众之间,卖的从来是“这是他本人”

    严格说,用 AI 找论文、整理资料,这在今天几乎算不上什么罪状。很多研究者、记者、编辑都在这么干,效率提升是实打实的。Green 被骂得这么惨,问题不在工具本身,而在他和观众之间那份心照不宣的契约——大家看他,是因为相信屏幕后面那个人在认真想问题,而不是在高效地组装信息。

    科普这门手艺尤其吃这一套。观众记住的不是某个知识点,而是“这个人是怎么理解这件事的”。一旦中间插进一个把资料嚼碎了递过来的中介,哪怕最后落笔的还是本人,那种“我陪你一起想明白”的质感就会掉一截。

    更值得琢磨的是他说的多巴胺。屏幕时间、短视频、社交推送这些成瘾机制大家已经聊烂了,但“跟模型对话本身会上瘾”还是个新话题。它给的不是娱乐快感,是一种“我正在产出、我很高效、我停不下来”的错觉。对一个靠持续产出吃饭的创作者来说,这种反馈回路可能比刷手机更难摆脱。

    Green 选择的解法是慢下来、少做点、把过程重新抓回自己手里。这在一个按更新频率算命的平台生态里,几乎是逆行。他能坚持多久不好说,但至少他把问题摆到了台面上:不是“AI 能不能用”,而是“我用完之后,还认不认得出自己写的东西”。

  • 特朗普封了Anthropic模型,全球「主权AI」大幕拉开

    特朗普封了Anthropic模型,全球「主权AI」大幕拉开

    全球主权AI浪潮
    全球”主权AI”浪潮加速

    特朗普政府一道命令,Anthropic把最新、最强的两个模型Fable 5和Mythos 5全部下线了。理由是国家安全和越狱风险。这件事发生在6月14日,距离这两个模型发布才过去几天。

    Anthropic说它没得选——白宫要求切断所有外国公民的访问权限,连自己的员工也在封禁范围内。这件事传递了一个信号:美国不仅主导了前沿AI,它的政府还可以决定谁能用、谁不能用。

    英国AI与在线安全部长Kanishka Narayan说:”我们以极其严肃的态度对待对主权的一切其他威胁,但我们还没有学会以同样的方式对待这个威胁。”他没有直接点名Anthropic或特朗普,但用这次封禁事件来论证英国必须发展自己的AI能力。

    欧洲:从担心到警惕

    在欧洲,这次封禁让本就存在的”美国技术依赖”焦虑变得更加具体。法国前总理、现任总统候选人Gabriel Attal直接把这件事称为”AI战争”的开始。他把Anthropic撤回模型比作伊朗封锁霍尔木兹海峡——AI访问权现在已经成了一个战略卡点,法国必须为此做好准备。

    Attal这么说不是孤例。《世界报》报道称,法国整个政治光谱都在表达类似的警觉。欧洲议会成员也指出,Mythos和Fable的撤回就是证据,说明欧洲需要把技术主权变成现实——而且要快。

    加拿大也学到了类似的教训。总理Mark Carney说,这种情况凸显了在关键资源(比如AI)上过度依赖单一伙伴的风险。”我们目前共同面临的Mythos和Fable的局面,是过度依赖某些模型时可能发生的事情。没有人在这个局面里做错了什么。但如果我们只是接受这个现状,不吸取教训,不搞多元化,那就是我们的错了。”

    主权AI不等于从头训练大模型

    当然,大多数政府和公司根本无法匹敌美国或中国前沿实验室的规模和资源。但主权AI并不总是意味着要造出最大、最强的工具。

    法国的Mistral和加拿大的Cohere证明了,来自这些国家之外的扎实努力是可能的——即使它们的模型还不能在基准测试上正面对抗。新加坡和阿联酋则专注于更窄但仍然具有战略优先性的方向,比如基础设施,或者更好地支持本地语言的模型。

    还有开源模型这条路。有一天,具有Mythos级别能力的开源模型可能会出现,到那时候,任何单一党派都很难控制访问权。


    特朗普可能把限制Mythos和Fable视为国家安全问题。但这个论点反过来也成立——华盛顿现在在问AI是否对所有人来说都太重要了,不能让所有人都有访问权;而其他国家的政府则在问,他们是否能承受让华盛顿来决定谁有访问权的代价。

    Anthropic可能很快会把Mythos和Fable重新上线。但要让全球对美国AI的信任恢复原状,那就是另一回事了。不管这次封禁持续多久,它都照亮了一个事实:对美国前沿AI模型的访问是多么脆弱。很多政府和公司不喜欢他们看到的情况——而且已经被激发起来,确保这种情况不再发生。

  • Anthropic一纸禁令,把印度AI圈打醒了

    Anthropic上周五突然宣布,按照美国政府的要求,暂停旗下最新两款模型Fable 5和Mythos 5的所有外籍用户访问权限。消息一出,印度科技圈炸了锅。

    事情有点讽刺。就在这份声明发布前几天,Anthropic刚高调宣布和印度IT服务巨头塔塔咨询服务(TCS)达成合作,要在印度大规模推企业级AI。结果话音刚落,政府一道指令下来,最新模型的外籍访问直接被切了。印度这边刚准备大干一场,发现自己连”入场券”都被别人攥在手里。

    印度真的是第二大市场,但话语权为零

    Anthropic和OpenAI都公开说过,印度是它们仅次于美国的第二大市场。这个数字不是随便说说的——印度有几百万开发者、几十万家初创企业,企业数字化意愿又强,确实是AI公司眼里的肥肉。

    但这次事件把一个问题摆到了台面上:肥肉归肥肉,命脉捏在别人手里。华盛顿一句话,印度用户就用不上最新的模型了。而且有报道说,这次是亚马逊CEO安迪·贾西先向政府”打了小报告”,理由是安全担忧。白宫私下还指责Anthropic自己对越狱漏洞的处理一塌糊涂。Anthropic当然不服气,但服不服气不重要,指令已经下了。

    印度AI创业平台Activate的创始人Aakrit Vaish说得很直白:”这彻底改变了现状。”他周六早上看到声明的时候,又震惊又困惑。改变在于,印度的初创企业需要认真想一想了——依赖别人的模型,这条路到底还能走多远?

    不是钱的问题,是”能不能做出来”的问题

    有人说了,那印度自己做大模型不就行了?钱到位不就好了?

    前Infosys高管、投资人Mohandas Pai在X上发文,呼吁政府每年拿出5000亿卢比(约50亿美元)搞AI和深度技术,再加2万亿卢比的信贷担保支持云基础设施和半导体。这个规模比印度现有的”印度AI使命”大了好几倍——后者五年总投入才120亿美元。

    但光速创投的合伙人Hemant Mohapatra直接泼了冷水:做前沿大模型,最大的瓶颈不是钱,是人才、算力和执行力。训练一个前沿模型,少则几亿美元,多则几十亿美元,而且要有能把这些钱变成实际能力的团队。印度目前在这方面的积累,说实话还不够看。

    眼下印度真正在做基础大模型的初创企业屈指可数。Sarvam算是其中一个,今年早些时候开源了模型。另一家曾经高调亮相的Krutrim,后来悄悄转型去做云和AI基础设施服务了——做大模型太烧钱,不如做基础设施来得实在。


    更多人开始认真看开源

    Zoho的创始人Sridhar Vembu的表态很典型。他在X上写:”技术就是终极武器。”他呼吁印度机构更多采用小型开源模型,包括印度本土的,也包括中国的开源模型。

    这个说法一周前可能还会有人质疑,现在质疑的人少了很多。Anthropic事件之后,不少印度创业者开始重新评估自己对少数几家美国前沿模型供应商的依赖程度。Atomicwork的CEO Vijay Rayapati说得更直接:如果你的AI团队不是全由美国公民组成,你在竞争上就是劣势。因为别人能用的最新模型,你可能用不上。

    这件事还牵出了另一个讨论。本周,美国房产科技公司Opendoor在落地印度不到两年后就关了印度办公室,CEO说要把运营团队搬到离美国客户更近的地方,同时转向更小、更AI化的团队。这件事在印度科技圈引发了不少讨论——AI到底是在创造机会,还是在重构全球分工的逻辑?印度作为”世界后台”的地位,还能稳住吗?

    新德里的科技政策专家Prasanto Roy说了一句话,在印度朋友圈里传得很广:”就算这件事后来被纠正或者逆转,它也已经说明了一个问题——不存在地缘政治中立的外国大语言模型。美国的AI模型,绑的就是美国的地缘政治。”