MIT科技评论：这个夏天的 AI 热点，大多经不起核实

MIT《科技评论》9 月 22 日刊发评论文章，DAIR 执行主任 Timnit Gebru 与华盛顿大学语言学教授 Emily M. Bender 撰文，梳理了这个夏天几起被广泛报道的 AI 事件，认为其中多数经不起专家事后核实。

这个夏天发生了什么

文章列举了一系列事件：4 月底，Anthropic 声称旗下模型 Claude Mythos 发现软件漏洞的能力超过多数安全专家；随后 OpenAI 与 Hugging Face 之间爆出一起"黑客"事件，Anthropic 主动、Meta 较为被动地披露了各自模型的类似事件；接着 Anthropic 称其模型取得数学突破，不久后 OpenAI 也宣布了自己的数学突破；最近一次，Anthropic 工程师 Jacob Coxon 官宣离职，称公司与 OpenAI 正"直接冲向自我改进的超级智能，拿我们的生命做赌注"。

两位作者指出，这些事件被媒体广泛报道时，大多沿用了企业自己的拟人化措辞；等相关领域专家有时间核实，往往得出不同的结论，但那部分报道很少获得同等关注。

两个例子的核实结果

关于"黑客"事件，网络安全专家认为核心问题是 OpenAI 未能采用基本、成熟的安全实践，而不是"模型失控"。关于数学突破，数学家最初对 OpenAI 声称其模型 Astra 解决了"至少十年未有进展的公开问题"感到震惊，随后发现结果并不如最初宣称的那样"新颖"，并指控存在研究不端和抄袭；两天后，纽约大学 Courant 研究所数学教授 Tristan Buckmaster 发表声明，称 OpenAI 盗用了他人成果并错误署名。

作者的判断

Gebru 与 Bender 认为，"超级智能""失控模型"这类说法把行为主体从企业转移到产品本身，帮助企业规避问责——本该被追问是否存在安全疏忽的公司，报道口径变成了"模型自己出了问题"。她们还提到，数百名数学家已联署声明，称科技行业存在"夸大产品能力"的商业动机，呼吁政策制定者咨询独立专家而非依赖企业新闻稿。文章也提到，AI 行业将反数据中心的民间抗议称为分散注意力的"干扰"。

接下来看什么

两位作者呼吁政策制定者和公众对企业营销保持怀疑，在下一轮类似热度出现时，先给独立专家留出核实的时间。