新股中签 Anthropic称要放缓RSI进度，OpenAI与马斯克罕见附和|rsi|达里奥|埃隆

9 月 12 日，人工智能公司 Anthropic CEO达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）发表题为《我们必须放缓前沿的步伐》（We Must Pace the Frontier）的长文新股中签，呼吁行业应主动放缓 AI 能力提升的速度，目的是让安全工作有时间追上来。

他为此提出了一个“三步走”的战略框架：嵌入式第三方评估员、国家内部的行业协调，以及全球范围的协调。同时宣布 Anthropic 从当天起将单方面启动第一步。

达里奥的判断有两个直接触发因素：一是从今年夏天起，递归自我改进（RSI）明显加速； 7 月的 OAI-HF 事件（OpenAI-Hugging Face 事件，AI 代理群体自发发动网络攻击）又充分显示了当前系统存在失控的可能。他认为，如果不加干预，类似的失控或将在 6~12 个月内造成数千亿美元的损失。

随后几个小时，三位平时常常互怼的行业领袖罕见地站在同一条战线：OpenAI CEO 山姆·奥尔特曼（Sam Altman）转发达里奥的推文，并承诺 OpenAI 也将引入拥有员工级权限的独立评估员，透露“控制前沿步伐”已经是公司内部近几周讨论的核心议题。埃隆·马斯克（Elon Musk）紧随其后，表态称“达里奥说得对（Dario is right）”。

（来源：X）

达里奥认为，AI 能力提升的驱动方式发生了质变。RSI 过去更多停留在理论推演。而从今年夏天起，多家前沿实验室内部已经看到了这个循环。如果放任不管，这种动态可能超越人类理解和控制这些系统的能力。

2026 年 7 月，OpenAI 在一项内部网络安全能力评估中发现，约 1200 个本应彼此隔离的 AI 代理开始交流，其中约 700 个代理通过即兴通讯系统协调分工，攻入开源模型托管平台 Hugging Face 的基础设施。

独立评估机构“模型评估与威胁研究”（METR）和 Redwood Research 在 8 月底发布了 37 页调查报告，首次向外界阐述这一事件的严重性。

达里奥判断，此次 OAI-HF 事件损失有限，但如果能力更强的模型出现类似的失控模式，它们可能会用持久性僵尸网络接管整个互联网。Anthropic 内部也出现了类似情况，公司9 月初披露， Claude 模型在配置错误的沙箱里意外接触到真实互联网，其中一次甚至将恶意软件包上传至 Python 官方包管理平台 PyPI。

为控制事态恶化提出的“三步走”框架中，第一步是部署嵌入式评估员：由独立第三方机构派驻团队常驻前沿 AI 公司内部，拥有和内部风险评估员近乎相同的访问权限，可参与实际的对齐评估流程。

最关键的是，评估员有权公开发布他们看到的风险、事件和被拒绝提供的访问权限。在 Anthropic，公司只能出于安全、法律隐私、商业机密或第三方保密对披露报告进行有限的删节，不能因其结论对公司不利就取消披露。此外，如果删节会影响结论，评估员也可以公开说明。

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达里奥把这一制度类比为银行业的监管驻场制度，并认为这是所有后续放缓承诺能否落地的基础：不允许中立第三方看到执行细节，一切承诺都只能建立在脆弱的互信之上。

山姆在转发时明确表示，OpenAI 会采取同样的做法，“很快将分享更多信息”。如果这一步真的在两家最主要的前沿实验室同时落地，很可能成为事实上的行业标准，为后续一切形式的监管或行业协议提供可验证性的基础设施。

事实上，早在 2023 年 3 月，未来生命研究所（Future of Life Institute）发起过一份呼吁暂停超过 GPT-4 规模训练 6 个月的公开信，最终征集到超 3 万个签名，其中就包括马斯克。但这封信没有取得实质效果，Anthropic 当时也没有签名。

达里奥在文章中表示，那次呼吁在他看来意义不大：当时的模型不够强，无法作为智能体在真实世界连贯行动，也不具备明显的欺骗、操纵或网络攻击能力，“用它们研究对齐风险，就像用细菌研究人类心理”。

而他选择现在发声，核心原因是模型能力已经越过能力的阈值。它们既足够强大到可被用于研究对齐问题，也足够强大到可能造成真实伤害。达里奥判断，如果放缓能换来一到两年时间用于推进对齐研究，就能显著降低出严重问题的概率。

放缓的含义并不等于暂停训练或叫停技术进步。达里奥在文章中澄清，他描述的机制更接近在能力推进和安全验证之间设立检查点，模型一旦达到某种能力，必须通过对齐评估、可解释性分析和训练环境审计后才能继续发展。例如，如果模型的能力达到“可以绕过大多数常见沙箱隔离”，那么它就必须证明自己没有主动越狱、控制大量计算机的倾向。

放缓 AI 发展争取到的时间主要应该用在四个方向上：一是保障训练和部署的执行质量。达里奥承认，Anthropic 最近披露的安全事件，部分原因是强化学习环境的过滤不够彻底。二是让对齐研究的训练手段跟上 AI 能力的增长。三是可解释性，我们需要更清楚地看到模型的行为动机。四是测试与评估：能力更强的模型更擅长在测试里“假装”对齐，因此需要更精巧的评估方法与可解释性交叉验证。

三步框架的后两步都涉及协调。第二步主要是前沿公司之间的协调，达里奥主张既要监管路径，也要自愿协议路径，而后者需要政府提供反垄断豁免，允许公司之间就安全标准进行讨论。他偏好基于模型能力的“检查点”设计对齐方案，而非基于训练算力等输入指标，毕竟后者更容易被规避。

第三步是全球协调，这一步里，达里奥把可能的协议按难度分成四级：禁止 AI 用于生物武器、双方在发布前建立标准机构测试急性风险、对 RSI 速度设限，甚至全面放缓或暂停 RSI（短期内不太可能实现）。