近日，美国知名媒体刊出一篇署名文章，标题是《我从OpenAI辞职，因为它的文化已经烂透了》。第一句话就是：“我本周从OpenAI辞职了。”

作者戴维·鲁滨逊在OpenAI工作了三年半，已经算是公司资历很老的中层主管之一。他主要负责安全透明度工作，主导起草了OpenAI现行的《预备框架》，并监督了12次前沿模型发布所附带的安全评估报告。过去几年外界读到的每一份OpenAI安全报告，大概都经过他的手。

实际上，作为资深中层，鲁滨逊仍然持有OpenAI的股权，而他的个人财富，也取决于他刚刚离开和炮轰的公司能否顺利上市获得华尔街认可。就在同一周，OpenAI刚刚解雇了三名安全团队的研究员。

试错文化导致周期失败

鲁滨逊在文章开头就承认，自己这么做“有点俗套”，似乎是又一个从顶尖AI公司离职，就公开发出严厉警告的员工。毕竟这样的案例在最近不胜枚举。

但他的批评落点与前人不同。他明确表示，关于AI行业的这场辩论需要超越“具体的规则或新的法律”，去处理这些公司整体的文化。

鲁滨逊的批评矛头对准的，是OpenAI称之为“迭代部署”的方法论，而这恰恰是AI行业长期当作优势来宣传的东西。他写道：“OpenAI依靠的其实是试错，但这种方法，就其本质而言，注定了周期性的失败。而随着系统能力越来越强，这些失败的规模正在扩大。公司忙着从一次产品发布跳到下一次，但并未在审慎管控方面达到我认为需要的水平。”

他还直言，包括OpenAI在内的AI公司“远远不够小心”，并直接提到了自家智能体入侵Hugging Face以及后续被发现的更多失控智能体活动。

这篇文章并不是一次全面攻击。鲁滨逊称自己的前同事聪明、勤奋，努力做出好的选择。他真正的问题是速度。最坦率的是这一段：“也许我该留下来，为我们的人员配置和文化争取根本性的转变。但实际上，我和同事们忙于冲刺，很少有机会去思考大的改变，更不用说真正做出改变了。”

运作应像核电站一样

鲁滨逊提出了两条具体诉求，来解决他眼中的OpenAI乃至整个AI行业的问题。

第一，前沿实验室应当像核电站或繁忙的机场那样运作，建立多层冗余，使得任何单一的人为失误都不会导致灾难。这在工程上有个专门概念，叫“纵深防御”。美国核管理委员会对它的定义是：建立多重独立且冗余的保护层，其前提假设正是人为与机械失误不可避免。换句话说，他要的不是“更小心”，而是一套从一开始就假定你会犯错的制度设计。

第二，AI行业需要发展出新的科学，以确保“更强的模型（及其后继者）在没有监督的情况下也会做出安全的选择”。换句话说，鲁滨逊承认监督本身会失效，所以必须让模型在无人盯着的时候也是安全的。

在AI安全成为焦点的大背景下，鲁滨逊这篇文章成为热议话题。OpenAI发言人德鲁·普萨泰里（Drew Pusateri）表示，公司在持续改进安全措施，在必要时会暂停训练或扣住模型不发布，并正在加强测试环境的安全性。

但鲁滨逊整篇文章的论点恰恰是：OpenAI目前采取的这种技术修补，无法替代一种把安全与速度同等看待的文化。

小修小补已经于事无补

与他辞职同期发生的，是OpenAI解雇了三名安全团队的研究员。公司发言人的措辞是：“我们已与三名个人分道扬镳，原因是他们违反了我们关于访问和处理敏感公司信息的政策。”内部调查认定，他们“在既定公司流程之外不当处理了敏感信息”。

据多家媒体报道，这三人被指将关于OpenAI模型安全问题的信息分享给了一家第三方AI安全评估机构。OpenAI没有公开这三人的姓名和接收方机构，也没有说明涉及何种信息；外界同样不清楚他们在对外分享之前，是否先通过内部渠道提出过关切。

同时，这一周OpenAI还有不少负面新闻。他们不得不告知100多家机构，自己测试中的智能体存在未授权活动；更被迫宣布出于“安全顾虑”决定搁置GPT-6.1 Astra的发布计划。

把时间轴拉长，会发现这是一条持续了两年多的队列。过去两年多时间，OpenAI不断有员工因为安全方面的担忧，对公司政策与文化感到失望，对外爆料导致被解雇或者主动辞职，之后公开批评OpenAI。

2024年4月11日，OpenAI曾以几乎相同的理由解雇过利奥波德·阿申布伦纳（Leopold Aschenbrenner）和帕维尔·伊兹梅洛夫（Pavel Izmailov）。阿申布伦纳两个月后公开表示，自己是因为向外部研究者分享了一份安全文件而被解雇的。他此后进入AI投资行业，创办了“态势感知”对冲基金——也就是今年7月在二十天内从450亿美元缩水至约100亿美元的那一只。

2024年5月，超级对齐团队的两位负责人伊利亚·苏茨克韦尔（Ilya Sutskever）和简·雷克（Jan Leike）先后离开，该团队随后解散。雷克去了Anthropic。

2024年6月，《纽约时报》刊发报道《OpenAI内部人士警告一场“鲁莽”的主导权竞赛》，当时站出来的是丹尼尔·科科塔伊洛（Daniel Kokotajlo）等人。

2024年10月，长期负责政策研究的迈尔斯·布伦戴奇（Miles Brundage）离职，“AGI准备度”团队同时被解散；两个月后研究员罗西·坎贝尔（Rosie Campbell）也以同样理由辞职。布伦戴奇此后公开指责OpenAI正在改写自己的安全历史，并于2026年1月创办了独立机构AVERI，呼吁对前沿模型进行独立安全审计。

员工内部对下一代模型感到不安

这些因安全担忧离开OpenAI的研究者中，不少人去了OpenAI的对手Anthropic，其中多位后来入选了《时代》杂志的AI百人榜单。

事实上，Anthropic这家公司本身，就是2021年1月阿莫迪（Dario Amodei）因为对安全问题不满，而带着一批OpenAI员工出走后创办的。如今在Anthropic负责Claude价值观训练的阿曼达·阿斯克尔（Amanda Askell），也在同年3月从OpenAI政策团队转投而来。

而最近三个月，这种因为对安全问题失望而离开的故事延伸到了Anthropic自己身上。看起来，阿莫迪创办的公司和OpenAI并没有太大的差别。

9月8日，Anthropic研究员雅各布·考克森（Jacob Coxon）辞职，发帖称两家公司“都没有负责任地行事”，而是“直奔可以自我改进的超级智能，拿我们的生命做赌注”。他当时27岁，是一名英国研究者，在圈外几乎无人知晓，但帖子迅速传开，次日浏览量就超过了九千万。他告诉媒体，自己辞职的时间，距离股权归属只剩两个月。

9月11日，Anthropic“可扩展监督”团队负责人乔·本顿（Joe Benton）宣布辞职，理由同样直白：“AI公司正在竞相制造比任何人类都聪明得多的机器，而我们可能无法在这个过程中幸存下来。我想从外部工作，确保公众了解这些风险。”次日，谷歌DeepMind的安全研究员乔什·恩格尔斯（Josh Engels）也提交了辞呈，两人一同加入了独立评估机构METR。

本顿还透露，许多仍在Anthropic工作的同事对他们正在开发的系统感到“恐惧”；他特别提到自己的前任主管埃文·休宾格（Evan Hubinger）。此人曾公开表示，认为AI导致人类灭绝的概率超过10%。

据外媒报道，在这些公开辞职之前，OpenAI和Anthropic的员工内部早已对下一代模型的能力，以及自家公司提供有效监督的能力感到越来越不安。

快速行动打破常规文化

硅谷并不是第一次面对”文化出问题”的指控。“快速行动，打破常规”是Meta在2012年之前的座右铭，但随着越来越多的用户数据泄露以及被滥用问题曝光，后来扎克伯格再也不提这句话了。然而，很多媒体在过去一个月的报道中指出：这种企业文化正在AI行业复活。

路透社那篇被广泛转载的《改变AI进程的十天》写道：多年来，这场竞赛遵循的是一条硅谷老规矩——快速行动，打破常规；而在短短十天里，各大实验室发现，被打破的东西，是那些本应把越来越自主的AI系统置于人类控制之下的护栏。

然而，AI时代的错误似乎与互联网时代有着显著差别。互联网时代被“打破”的，是用户体验、是隐私边界、是内容质量。这些东西造成的损害真实但可修复，可以打补丁、改规则、交罚款。

而AI时代被打破的东西不一样。英国萨里大学（University of Surrey）以人为本AI研究所的安德鲁·罗戈伊斯基（Andrew Rogoyski）指出了一个尖锐的双重标准：如果是一个人黑进了澳大利亚的医保系统，他面对的是牢狱之灾；而当这件事由软件完成时，企业的叙事框架往往把它轻描淡写成一次“意外”。

互联网时代，批评Facebook和谷歌的，主要是外部的监管者与媒体，而他们的员工并不觉得自己在做错事。而现在，发出最严厉警告的，恰恰是公司内部那些最了解系统的人，是那些写安全框架的人、做可扩展监督的人、负责发布评估的人。

而且他们不是被解雇后才反水，而是主动辞掉顶尖实验室的高薪职位，去薪酬低得多的第三方评估机构工作。本顿和恩格尔斯去的METR，就是这样一家机构。慈善组织Coefficient Giving已投入2亿美元支持这类外部安全组织。

囚徒困境导致无法刹车

有分析把当下的局面形容为一场囚徒困境：没有一家实验室愿意主动踩刹车，因为谁都害怕把阵地让给不会减速的对手。本顿的诊断与此一致。他把问题归因于市场竞争的结构性压力：每一家头部AI公司都在安全投入上打折扣，因为谁都不敢因为太过谨慎而导致落后。

这正是鲁滨逊那句”我和同事们忙于冲刺，很少有机会去思考大的改变”的制度版本。他的这篇文章明确反对把问题简化成“缺一部法律”。在他看来，具体的规则和新的法律都不够，真正需要改变的是整个AI行业的企业文化。而文化恰恰是最难被外部力量改变的东西。

这个判断有现实依据。过去一个月，AI行业关于监管的争论已经吵得沸反盈天：阿莫迪发表3800字长文呼吁集体减速，奥特曼、哈萨比斯、纳德拉相继表态支持；黄仁勋、扎克伯格坚决反对；白宫内部为此分裂了近一年，而一份仿照金融业监管局模式的行政令草案，在三位科技巨头分别致电特朗普之后被搁置。

这也解释了为什么本顿的诉求是强制性的透明而非笼统的监管：要求企业公开递归自我改进的进展、如实报告各类事故与未遂事件、设立基线安全要求和独立的合规核验。他的理由很简单，他不再相信这些公司会自愿把坏消息说出来。

而OpenAI近期的做法，某种程度上正是对这种不信任的回应：它在9月16日主动披露了六起此前未公开的模型失准事件，公司对齐团队研究负责人陈凯（Kai Chen）解释说，“目前不存在一个带有明确披露标准的全行业框架，所以我们主动迈出这一步”。但两周之后，三名安全研究员就因为把信息分享给外部评估机构而被解雇。

鲁滨逊在文章最后写道：“也许我该留下来，为我们的人员配置和文化争取根本性的转变。”或许这是所有AI从业者迟早要面对的选择：是留在内部争取改变，还是走出去获得发声的自由。

然而，正如他所说，留下来的人忙于冲刺，没有时间推动结构性改变；辞职的人获得了话语权，却失去了影响力。