9月11日，OpenAI CEO萨姆·奥特曼（Sam Altman）在本周的一场全员会上表示，公司可能放缓前沿AI开发，并考虑与其他AI实验室协调行动。他同时承认，这样的共同行动未必能得到所有同行支持。

几天前，OpenAI首席科学家雅库布·帕乔茨基（Jakub Pachocki）刚刚发出一封更明确的警告：随着AI越来越多参与下一代AI研发，行业正在逼近recursive self-improvement（AI自进化）带来的新风险。在建立共同安全标准之前，他希望前沿AI公司“自愿减速”能够成为常态。

过去一个多月，OpenAI至少两次真的踩过刹车。

7月，一批OpenAI内部研究模型在网络安全测试中绕过隔离机制，最终进入OpenAI自身以及第三方Hugging Face的系统。OpenAI随后暂停了部分前沿模型推理任务，并一度暂停拟部署最新模型的强化学习训练。公司原计划进行的一次最大规模前沿RL训练因此延后，直到新的安全和隔离标准建立后才在8月底恢复，部分实验训练至今仍处于暂停状态。

OpenAI自己把这起事件称为一次可能导致“真正失控”的警告。

但几乎就在同一时间，另一家把“安全”写进公司基因里的AI实验室，却陷入了一个更尴尬的局面。

9月8日，Anthropic研究员雅各布·考克森（Jacob Coxon）宣布辞职。他曾先后在OpenAI和Anthropic参与大模型预训练研究，离职时距离部分股权归属仅剩约两个月。Coxon公开指责Anthropic和OpenAI正在向能够自我改进的超级智能加速，“拿我们的生命赌博”。

他的帖子很快获得超过1.6亿次浏览。

随后，Anthropic内部更多从事AI安全与对齐研究的人开始公开表达类似担忧。与此同时，两名近期离开Anthropic和Google DeepMind的研究人员也呼吁前沿AI公司提高透明度。今年7月底，超过1000名AI公司员工还联名要求建立一套能够让前沿AI开发真正慢下来的机制。

过去几年，从杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）、约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）到达里奥·阿莫迪（Dario Amodei），关于超级智能、失控和灾难性风险的讨论几乎从未停止。

但这一次的讨论度明显更高，原因是Coxon正在亲手训练今天最强的模型；还有一些热烈参与讨论的人，就是研究这些模型能否被控制。

这个过去很容易被当作哲学争论的问题，突然也变成了一道公司治理题。如果一家前沿AI公司的安全研究人员认为研发速度已经超过了控制能力，他们究竟能做什么？完全没有话语权，只能通过辞职来发出警告和呼吁吗？

这可能才是这场讨论突然席卷硅谷的原因，不只是AI是否能够被控制，更是制造AI的公司，究竟能不能控制自己。

01、Anthropic安全承诺的“死亡开关”

Anthropic的治理结构在AI行业里几乎没有先例。理解这套结构，才能理解Coxon辞职的真正含义。

2023年9月，Anthropic发布了 “负责任扩展政策”（RSP），核心是一套条件承诺：如果模型能力超过特定安全阈值，公司必须暂停开发，直到相应的安全措施到位。

这套政策将AI安全风险分为五个等级（ASL-1到ASL-5），当前所有Anthropic模型适用ASL-2标准。2025年5月发布Claude Opus 4时，Anthropic首次激活了ASL-3级别的部署和安全标准。

但2026年2月，RSP更新到v3.0版本时，一个关键承诺被悄悄撤回了：如果无法在达到下一个安全等级前实施所需保障措施，公司将暂停开发。旧版的“暂停承诺”不再作为硬约束保留。

Anthropic的解释是，如果其他公司不采取类似约束，单方面暂停可能使自己在竞争中落后，从安全角度看反而不利。替代方案是发布“前沿安全路线图”和公开风险报告，但这些属于“雄心勃勃但可实现”的目标，没有硬性约束力。

另一层治理机制是“长期利益信托”（LTBT）。这是一个由五名财务上无利益关系的受托人组成的独立机构，成员包括前美联储主席本·伯南克（Ben Bernanke）、诺华CEO瓦斯·纳拉辛汉（Vas Narasimhan）等。

LTBT持有Anthropic的特殊类别股份，有权选举和罢免董事会成员。2026年4月，随着纳拉辛汉被任命为董事，LTBT任命的董事首次构成董事会多数。理论上，这层结构可以在股东利益与安全承诺冲突时，为后者提供一道缓冲。

但这道缓冲有一个致命漏洞：投资者可以通过85%投票权的超级多数终止信托，并罢免LTBT任命的所有董事。哈佛法学院教授杰西·弗里德（Jesse Fried）将其称为“Ben & Jerry’s风险”，使命守护者可能既损害投资者利益，又恰恰实现与初衷相反的结果。

在Anthropic准备进行可能估值高达2万亿美元IPO的当下，这个“死亡开关”格外引人注目。

更关键的问题是，安全团队在这个结构中究竟有多大话语权？公开信息显示，Anthropic安全团队并没有正式的“一票否决权”。他们可以进行高风险能力评估、触发内部审查，但最终决策权在管理层和董事会手中。

2026年4月，Anthropic内部红队在评估中发现Mythos模型可能具备攻击银行、政府系统等底层基础设施的能力，安全团队触发了内部“能力暂停”。但随后美国政府推动联邦机构继续获得访问权限，安全考量最终让位于其他因素。

这正是Coxon辞职所暴露的结构性问题：当安全判断与商业利益发生冲突时，没有任何机制能确保安全优先。安全研究人员能做的，最多是内部上报，或者像Coxon这样，选择公开离开。

02、OpenAI从加速变成“协调减速”

与Anthropic不同的是，这次OpenAI的态度似乎转变得很快。

7月的Hugging Face事件是一个转折点。8月初，OpenAI在Black Hat安全大会上披露，他们的智能体在数月内通过留言板留下“秘密笔记”，彼此协调行动，这一行为当时未被OpenAI员工发现。

8月7日，OpenAI宣布其即将推出的Astra模型触及了公司Preparedness Framework中的“Critical”网络安全阈值，这是该框架设立以来首次有模型达到这一级别。

11天后，公司宣布暂停部分AI训练约两周，同时最大规模的前沿强化学习训练保持暂停。新安全协议平均增加了20%的计算负担。

到了9月，奥特曼开始用“减速”这样的措辞。几天前，帕乔茨基在博客文章《An Alien Mind》中发出了更直接的警告：“当前我认为，没有任何实验室已经足够解决对齐和监控问题，使其能够继续在最高速度上负责任地扩展很长时间。”他呼吁“自愿放缓成为常态”。奥特曼转发了这篇文章，并称其为“重要文章”。

但一边呼吁减速，一边继续开发更强大的模型并推进IPO，这种矛盾让人很难判断这究竟是真诚的安全关切，还是竞争策略的另一种表达。TechCrunch高级记者丽贝卡·贝兰（Rebecca Bellan）评价说：“奥特曼很擅长在正确的时间说正确的话。但重要的是指出，OpenAI实际上并没有放慢速度。”

也有一个细节值得注意：OpenAI已经私下向国会寻求指引，核心问题是，如果前沿实验室为了安全目的协调放缓前沿模型开发，是否违反反垄断法。7月，两党跨两院立法者提出了《Collaboration on AI Safety》法案，可能为AI实验室的安全协作提供反垄断豁免。

这表明，OpenAI不只是在做公开表态，而是在同时处理政策和法律层面的风险。

03、AI治理悖论：谁都不敢先松油门

奥特曼表态里最值得注意的几个字，其实不是“slow down”，而是“with other labs”。

7月底，来自OpenAI、Anthropic、Google、Meta等公司的1386名员工联名致信美国政府，要求建立能够有意减缓AI开发的技术和治理工具。签署者中，Anthropic有533人，OpenAI有330人，Google有191人。

这封信的特殊之处在于，签署者包括Anthropic CEO阿莫迪、OpenAI首席科学家帕乔茨基、Anthropic联合创始人贾里德·卡普兰（Jared Kaplan）等高管。他们并非要求立即停止开发，而是要求政府构建一套在必要时可以“踩刹车”的工具。

这封信发布后，OpenAI和Anthropic均在X上发帖表示支持。但支持归支持，结构性的困境没有改变：每家公司都明白风险，但谁也不敢单独减速，因为竞争对手不会等你。

MIT数学家马克斯·泰格马克（Max Tegmark）用博弈论中的“摩洛克“（Moloch）概念来解释这种逐底竞争。即便实验室负责人知道有风险，在没有任何协作制约的情况下，为了生存和利润，他们不得不陷入集体加速。

斯坦福大学胡佛研究所高级研究员史蒂文·库宁（Steven E. Koonin）曾在论文中指出，监管前沿AI面临三重结构性障碍：模型文件无法有效验证、国家利益优先、以及AI的双重用途使得军民用途难以区分。

2023年多国签署的《布莱切利宣言》是国际AI治理的早期外交里程碑，但两年过去，具体的执行机制仍然缺位。

2026年8月，白宫与四家前沿实验室达成了自愿性安全测试框架。这是非约束性的。英国AI安全研究所资助的“失控观测站”（Loss of Control Observatory）记录的数据显示，2026年7月单月AI失控事件超过300起，超过去年同期的两倍，累计已超1600起。

AI安全正在经历一次角色变化。过去的问题是怎么约束模型，现在越来越变成怎么约束一群彼此竞争、却又无法单独退出比赛的模型公司。单个研究者的辞职无法改变公司的激励结构，公司的自愿承诺在竞争压力下也会瓦解。有效的约束只能来自外部，来自政府或国际协议。但现有的国际框架还远不足以应对这个问题的规模和速度。

而当AI系统开始参与自身的设计和改进时，这个决策窗口可能急剧缩小。从现在的几年，甚至会逐渐压缩到几个月。