实际上，正如《WIRED》的读者所知，人工智能的发展历史可以追溯数十年。如今的生成式AI产品——从聊天机器人到智能代理——背后凝聚了十多年的努力、汗水、泪水以及激烈的竞争。
凯文·鲁斯的新书《AGI编年史》通过讲述三大生成式AI领导者——OpenAI、Anthropic和谷歌——的交织故事，生动记录了这段近期历史。鲁斯是一位资深科技记者，曾担任《纽约时报》的专栏作家和播客主持人，他通过150多次采访AI业内人士，力图打造一部准确且深入的历史文献，讲述那些推动硅谷走到今天的关键人物、机构、血腥竞争和戏剧性事件。
2025年9月底，我采访了鲁斯。几天前，他与曾共同主持《纽约时报》Hard Fork播客的凯西·牛顿宣布成立新媒体公司Machine Gods Media，并与NPR达成播客发行合作。我们聊了他们新节目的目标、传统媒体的人才困境，以及人工智能的方方面面。
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**凯蒂·德拉蒙德：**你和凯西最近宣布成立了Machine Gods Media新媒体公司，播客也叫Machine Gods，对吗？
**凯文·鲁斯：**是的，名字好听所以用了两次。
你离开《纽约时报》时曾说，希望做一个“认真对待AI进展，清醒认识强大AI系统能力与风险，并在激烈不确定中赋能和娱乐人们”的项目。你怎么看当前科技和AI报道领域的不足？你和凯西想通过新节目解决什么？
我们觉得是时候让两个男人来谈谈AI了。我多年来一直这么说，我想让更多男性谈论科技。
当然，关于AI的播客、YouTube节目和主流媒体报道不胜枚举，这是当下最大的新闻。但凯西和我看到两类问题：一类是有人声称AI是虚假炒作，是金融泡沫，没人真正用这些工具，AI不会影响经济，OpenAI和Anthropic会破产。这种批评很流行，甚至我一些不关注科技新闻的朋友也这么认为，觉得AI只是昙花一现，很快就会回归常态。
另一类报道则纯粹是炒作，比如介绍Claude如何助力企业SaaS业务，在LinkedIn上随处可见对技术狂热的例子，完全忽视风险。
我们认为中间有个巨大空白，凯西称之为“AI现实主义”，即认真对待AI，承认工具强大且有危险，同时帮助人们理解和去神秘化，不陷入盲目吹捧，还能轻松有趣地讲述。
你们的新节目与NPR合作，为什么选择他们？
原因很多。我们都很喜欢NPR，欣赏他们广泛独立的覆盖和使命。他们允许我们拥有节目所有权和创意决策，这只是发行合作，不是完全收购，所以我们还能保持一定独立性。
我们认为这是关键时刻和重要故事，希望有人在车里听本地NPR电台时偶然发现我们的播客。可能是政策工作者，地方政府人员，或持不同AI观点的人。我们不想只吸引自选的科技听众。
我问个直接问题。彭博报道说你们节目收到高达500万美元的报价，这数字令人震惊。凯文，你赚多少钱？
不是500万美元。
超过500万美元吗？
远远超过，开玩笑的。我们确实收到不错报价，其他地方可能更多。但我听到NPR时想，“NPR不会给这么多钱”，对NPR很尊重。公共广播传统上不是赚钱的地方。我们很喜欢他们的新内容主管Nadine Zylstra，她是个强大的人物，合作很期待。
他们除了钱，还能提供广播分发等资源。很多人不知道广播仍然很大，尤其是公共广播。我们之前的节目Hard Fork有四年历史，积累了不错听众，但归《纽约时报》所有，我们想快速扩大节目影响力，NPR的承诺、分发和投资是最佳组合。
谈谈传统媒体和个人品牌的关系。优秀记者或评论员在传统机构积累品牌后，发现可以独立发展，甚至赚更多钱。你怎么看？
我对《纽约时报》没意见，九年美好时光，大部分职业生涯都在那里。但我们进入了一个时代，部分观众更想连接个人而非机构。过去一波又一波都证明了这一点。我不是出于意识形态，而是觉得这是个激动人心的机会。
机构若想留住和吸引人才，必须更灵活。有些人不愿放弃自己的Substack，不愿所有作品都归一处。部分媒体开始尝试更灵活的合作模式，让人才保持独立同时持续贡献。
传统的新闻职业路径——从基层做起，25年后成为编辑或管理者——已经瓦解了。遗憾但事实如此。机构应正视新一代媒体创业者对传统模式不感兴趣的现实。
谈谈你对AI与新闻业的看法？
我对AI在新闻业的应用非常乐观。我想做更多实验，不是让AI写稿或做报道，而是用AI扩展新闻能力。
举个例子？
我有前同事用卫星图像做大规模文档分析，判断军火厂是否迁移，这种以前不可能做到的事。我自己用AI做研究、编辑和改进作品几个月了，效果很好，作品质量提升了。我希望更多媒体机构尝试用AI工具提升记者产出，而不是用来填充低质内容。
谈谈你的新书《AGI编年史》。你什么时候决定投入多年时间写这本书？
我记得很清楚，是2025年初，在湾区桥上堵车时突然有了顿悟。我跟踪这故事多年，采访了主要AI研究者和CEO，阅读论文，报道公司动态，但缺少一个宏观视角。
身处湾区，习惯了硅谷文化，看到这些公司竞相打造可能拯救或毁灭人类的超级智能机器，已不再觉得奇怪。
我感觉自己像1943年新墨西哥州洛斯阿拉莫斯的旁观者，看着曼哈顿计划的卡车进城，试图理解发生了什么。
我相信这项技术重要，相关人物和公司将载入史册。但没人系统记录这段从无到有、威胁人类未来的奇异十年。我花了一年时间采访150多人，写成这本书，希望未来的人和AI都能回顾这段历史，了解关键决策和时刻。
书中聚焦OpenAI、Anthropic和谷歌三家公司。你对它们的整体认识和差异有哪些？
这三家公司在人员构成和野心上都很不同。
谷歌最老牌，几十年来一直有先进的AI研究，是AI先驱，开发了变换器技术（ChatGPT的基础）。后来埃隆·马斯克和萨姆·奥特曼担心谷歌领先太多，决定创办OpenAI挑战谷歌。
OpenAI成立几年后，达里奥·阿莫代带着六名同事离开，成立Anthropic，目标是确保OpenAI不会第一个达到AGI临界点。整个行业由此分裂，这些人曾共事，如今成了死敌。这比可口可乐和百事可乐的竞争更激烈，几乎是血海深仇。
你信任谁来掌控AI的未来？
我不信任任何一个人。他们都是有缺点、有弱点的人，动机不纯。有些人很善良、深思熟虑。总体来说，我们算幸运，AI公司领导人比社交媒体时代的巨头更适合开发和发布强大技术。
社交媒体时代的领导人天真，认为技术会自由传播、普惠大众，直到国会质询才意识到问题。AI领导人则更清醒，他们反复强调技术潜在危险，尽管他们也在竞速开发。
他们为何不停止？
部分人真心认为AI技术不可避免，配备足够算力和数据，构建合适架构，模型自然成长为超级智能。既然难度不大，别人迟早会做，不论是美国、中国、恐怖组织还是学术机构。
因此，最关注安全的人先达到目标，能为行业设定标准，这符合人类利益。虽然我不完全认同，但这是他们的逻辑，也是他们每天起床继续努力的原因。
书的结尾你表达了希望他们做对事、放慢脚步，让你能继续过现在的生活。现在AI安全话题日益紧迫，你有多担心？
相比几个月前，我现在更有希望。因为我们终于开始公开讨论这些问题。过去10到15年，AI安全专家一直警告无人理会。现在这话题进入了公众视野。
社交媒体和新闻报道有时夸大其词，但我认为如果AI出了大问题，更多是人类错误，而非科幻式灾难。
我理解你说的风险不确定，但现在人们开始认真对待，我们有机会采取措施让未来更好。这在几个月前是不可能的。
书中你流露出对生活突变的恐惧，这种情绪很普遍。
AI圈内的人喜欢大变革，他们乐于生活在未来，喜欢不确定性。但普通人不这样想，他们希望生活稳定，孩子成长在熟悉的社会。我们社会不擅长管理变革，这也是我希望更多不同背景的人参与AI讨论的原因。
如果两年前有更多哲学家、艺术家、记者、律师参与，能否改变局面？
广泛参与当然好，但权力和财富让少数人掌控决策。比如Greg Brockman向特朗普政府捐款，获得总统电话。那50个旧金山决策者因财富和权力拥有关键话语权。
但边缘影响还是有的。书中我详细写了Amanda Askell，她是Anthropic的伦理学家，负责Claude的道德行为设计。她是首位在AI公司内专注于美德伦理的研究者，带领团队让Claude更安全、更有道德，也激励其他实验室聘请哲学家，探索AI的道德训练。
这证明多学科参与AI研发非常重要，不能只有工程师。
作为哲学学士，我觉得这是哲学人的黄金时代。
书中有许多令人不安的内容，但你对技术和未来有什么乐观之处？
我对科学和医学领域的AI应用充满希望。我父亲因癌症去世，许多人因罕见病失去亲人，原因不是缺乏智慧，而是资源和人力不足。AI能为患者带来巨大帮助，这不是营销噱头。
书中讲述了DeepMind蛋白质折叠AI获诺贝尔奖的故事，一位患有遗传病孩子的母亲写信询问是否能帮助孩子，研究者诚实回答可能不能，因为药物研发需要临床试验和审批，至少十年才能救人。但我希望能更快实现AI设计药物，减少病痛。
这让我充满乐观。两周后可能有新想法，但现在是这样。
你之前出版过三本书，第一本是2009年，远早于AI技术普及。AI如何改变你的写作过程？你对使用AI非常坦诚，有时引发同行争议。
书开头有一节专门讲我如何使用和未使用AI，我觉得透明很重要。
凯文，我用Pangram检测了你的书。
结果如何？
这本书是人写的，应该是你写的吧？
是的，一个疲惫、超负荷、缺觉的人类写的。我有研究助理Jasmine Sun和FSG的编辑团队帮忙。
书是完全人写的，但你怎么用AI？
我用NotebookLM整理所有研究资料、采访记录、文章和论文，最基本用法是查询信息，比如“告诉我关于GPT-4预训练的所有故事”，它会像超级搜索一样返回结果。
我还用它帮忙报道，比如推断某决策时在场的三个人是谁，联系方式是什么。它帮我整理笔记、事实核查。最后我有人工核查，也有AI群体核查，发现了我和人工核查都漏掉的错误。
我用它做编辑反馈。我有“Claude理事会”，由不同性格的Claude模型组成。一位是强烈怀疑LLM的批评者，指出我拟人化的地方；一位是库兹韦尔式未来主义者，想扩展书中未来视角。虽然有些反馈没用，但有些让我回头修订。
你怎么看人类写作的价值？五年后，普通人会在意这本书是凯文写的还是AI写的吗？
我认为人们很在意。研究显示，读者在不知道文本是AI写时，评分很高，甚至优于人类写作。但一旦知道是AI写的，评分骤降。这是人类心理，喜欢相信作品是人类努力的结晶，代表真实观点。
所以只要读者能分辨，还是会反感AI写作。但他们现在还分辨不出来，也许未来也难分辨。Pangram这类工具会有用，但本质上人们不知道区别，知道后才在意。
这体现了人们想看到作者“指纹”和声音的心理需求。
你觉得作家展示写作过程重要吗？
非常重要。展示和记录创作过程，让人们感受到劳动，所有创意领域的人都需要这样做。
你和凯西会做相关视频系列吗？
是的，我每天在Twitch直播写作16小时，欢迎观看。
听起来很折磨。凯文，祝贺你的新书，感谢你接受采访，非常精彩。
谢谢凯蒂，你最棒。
