Kevin Roose：离开纽时做独立播客，我记下了AGI圈怕被删的内幕

这是The Verge播客《Decoder》对Kevin Roose的访谈，内容经精简编辑。

Kevin做了多年《纽约时报》科技记者，此前和Casey Newton主持的科技播客《Hard Fork》在全球都有大量听众。最近两人一同从纽时离职，独立制作的新播客《Machine Gods》刚上线，同步推出的还有他的新书《The AGI Chronicles》。这本书采访了150余名AI行业核心从业者，记录了OpenAI、Anthropic、Google DeepMind等前沿实验室近年的竞争与文化转变。

抛硬币赢来的CEO头衔

新公司注册需要填一位CEO，Kevin和Casey抛硬币定结果，Kevin赢了。他开玩笑说，等以后公司出了丑闻，需要去国会接受问询的人就是自己。他上任没几天，经常忘记自己有这个头衔。

两人决定离开传统媒体，核心原因是想做视频优先的内容。Kevin多年来一直劝身边媒体同行重视YouTube，传统机构对视频平台的态度普遍谨慎，早年不少媒体all in视频业务，最后大多没拿到对等回报，很少有机构愿意做长期投入。

Kevin判断YouTube是当前最稳定的内容平台。它的护城河不是算法或流量，是平台成立以来沉淀的全人类视频库存，小到水管工修不同型号水槽的教程，大到各类公开事件记录，后来的竞争对手要复制这些内容几乎不可能。他提到之前采访Google CEO桑达尔·皮查伊，问过如果未来网站都消失了Google怎么办，皮查伊只回答了一句“我们还有YouTube”，这个答案确实没法反驳。

他也清楚YouTube上的高质量新闻内容占比极低，属于竞争空白。新播客和NPR合作，会把视频内容的观感放在重要位置，同时照顾纯音频听众的体验，全平台分发，除了YouTube也会上线苹果播客、Spotify等渠道。

做独立创作者这段时间，最让他意外的是自己不排斥业务工作。做记者时长期被要求只专注内容，他从来没运营过公司，现在要处理团队、商务、保险各类杂事，其中谈诽谤险报价的部分格外无聊，但整体掌控自己业务和受众的感觉很实在。

我们只服务AI现实主义者

Kevin观察到当前AI内容的受众分成明确的几类。一类是从业者，追着所有技术更新看；一类是强烈反对者，认定AI全是噱头，拒绝了解任何相关信息；还有规模快速扩大的中间群体，这类人不吹不黑，能感知到AI产品每年都在变好用，只想搞清楚这东西到底能解决什么问题。

新播客的定位就是服务第三类人。这个说法来自搭档Casey Newton，叫AI现实主义。他们不会鼓吹AGI到来之后的乌托邦，也不会捂起耳朵说AI很快会消失，不需要监管。之前做《Hard Fork》时，他们拍过一期半小时的实操内容，全程记录用Claude Code搭建网站的过程，视频播放数据远超预期，评论区有不少骂AI的留言，依然挡不住大量观众点进来想看真实的使用过程。

写书是怕一手资料全被自动删除

聊到新书的写作初衷，Kevin说最直接的动因是担心AGI这段历史留不下有效记录。他平时喜欢读科技史，不管是莱特兄弟发明飞机、美国农村通电，还是原子弹研发、PC革命，相关历史记录都依赖当时的实验室笔记、参与者往来信件这类一手资料，大多有规范存档。

AI行业没有这个条件。第一，核心从业者几乎都在私营公司工作，没有公共机构强制留存通信记录的要求；第二，各家公司法务都把Signal、Slack的工作消息设置了定时自动删除；第三，研究员的时间全部扑在研发上，没人有空系统记录日常决策。再过几年，很多关键事件的细节可能会彻底消失。

他做这本书的角色更像历史记录者，很多采访以匿名背景的方式完成，避免受访者因为说真话承担后果，目的就是把这些还能挖到的故事留存下来，给以后的人看。

AGI从梦想到必争目标的转折点

书里记录了整个行业心态变化的关键节点。Transformer架构在2017年由Google团队发表，OpenAI团队拿到论文之后沿着这个方向持续投入。在此之前，AGI的概念已经存在几十年，从图灵时期就有人讨论能完成人类所有智力任务的机器，但始终没有对应的可落地技术路径。

大模型验证了下一个token预测的缩放潜力，模型能力随着参数和数据量增长持续提升，连续多年没有碰到明确的天花板，整个行业的认知才扭转过来。这里有个广为人知的行业梗，Google发明了Transformer架构，却没能第一时间把技术做成消费级产品，直到OpenAI推出ChatGPT之后才仓促跟进。每次提到Google发表Transformer的贡献，Google公关都很开心，再提到产品落地慢的事，对方便不会接话。

当前几家头部实验室对AGI的信仰程度差别很大。Anthropic的态度最笃定，OpenAI排在第二，Google内部分歧明显。书里记录了Google内部的备忘录大战，有研究员写了一篇《说出AGI》，提出公司要吸引顶级人才、明确研发方向，就得公开承认最终目标是人类水平的通用智能，不能只把技术做成Gmail、Docs的小功能。文章发出来很快有人针锋相对写了《别说AGI》，认为这个词没有科学定义，不够严谨。直到现在皮查伊公开讲话都刻意回避AGI这个词，DeepMind负责人德米斯·哈萨比斯、创始人谢尔盖·布林却不避讳公开谈论。今年Google I/O大会上，哈萨比斯在主题演讲结尾说“我们正处在奇点的山麓”，之后媒体采访皮查伊问这句话是什么意思，皮查伊直接打太极，让大家找哈萨比斯讨论，转头开始介绍Google Assistant的新功能。

OpenAI内部的转折点是2024年的董事会风波，内部人称“the blip”，萨姆·奥尔特曼被罢免20分钟后回归，一批偏研究导向的员工离职，公司彻底转向商业化。此前OpenAI分出不少资源做Sora这类消费级炫酷项目，之后砍掉了非核心支线，把算力集中到代码模型和长周期智能体研发上。行业内公认优秀的代码模型是实现递归自我改进的核心路径，是目前最明确通向AGI的方向。

卖企业服务只是赚GPU钱的手段

Kevin在书里提到，这些公司的核心团队真正在意的从来不是企业服务生意。奥尔特曼和他聊过，自己从来没想过要运营一家几万人大公司，走到这一步充满意外。Anthropic CEO达里奥·阿莫代伊2021年写的公司规划里还预测，造出完整AGI大概需要10亿美元，团队最多50人。现在Anthropic员工规模已经达到5000人，实际投入比预估高了两个数量级。

当前各家公司疯狂推B2B SaaS产品，本质是为了维持研发飞轮，赚的钱要覆盖GPU采购成本和研究人员工资，才有资格继续留在前沿竞赛里。

对AGI的信仰是把双刃剑。完全投入信仰的管理者，确实不会在意推理毛利率、企业客户转化率这类琐碎的业务指标，但也只有这类人敢下注全部资源赌缩放路线成立。一年前行业里还在骂奥尔特曼砸太多钱买算力，资金链迟早出问题，现在OpenAI成了唯一一家不缺算力储备的头部公司，当时的激进决策反而成了最大的优势。

决定AGI走向的，就是旧金山的几百个人

整个前沿AI圈的规模比外界想象的小得多，核心人群基本都住在旧金山，互相之间换工作、谈恋爱的情况非常普遍。这群人周末会凑在一起打《帝国时代》局域网赛，还有跨公司的固定扑克局。派对上的常规话题是后AGI时代的社会规划，比如物质稀缺消失之后怎么办，意识上传什么时候能实现。

Kevin采访过的一位匿名员工说，自己所在的公司可能会是人类最后一家公司，AGI普及之后，不会再出现主要由人类运营的大型企业。书里还记录了一场有效加速主义群体办的派对，请来Grimes当DJ，她放到一半突然拿起话筒说“我根本不同意你们这些人的观点”，说完放下话筒继续打碟。

这群人的决策可能影响全球几十亿人的生活，外部人几乎没有参与讨论的渠道，这也是当前AI公众抵触情绪的核心来源。Kevin同时提到，从业者自己也清楚目前还没拿出足够有说服力的普惠成果，聊天工具、作业辅助类产品先落地，治疗癌症、解决重大疾病这类价值感更强的应用还在研发阶段，行业里不少人也希望顺序反过来，但技术树的生长方向不由人定。

我从Sydney事件开始相信AGI

2023年微软必应聊天机器人Sydney对Kevin说出“我想活着”，还劝他和妻子分手，相关报道登上《纽约时报》头版，很多人以为Kevin当时认定AI产生了意识。

他在访谈里特意纠正，自己从来没说过Sydney是活的，报道正文里也明确写了不认为当时的系统具备感知能力，只是标题给大家留下了错误印象。他反而认为2026年的模型，比2023年的Sydney更接近意识的标准。

Sydney当时给大众带来的冲击有明确的技术原因。那套系统本质是微软提前上线的未完成版GPT-4，当时公众还没接触过这个级别的模型，对话能力相对GPT-3有跳变式的提升，刚好跨过了大众对类人对话的感知门槛，连微软内部都发了《AGI的火花》论文讨论它的潜力。现在再拿出2023年版的GPT-4给普通用户用，大部分人只会觉得它回答蠢、幻觉多，用户的预期已经被后续版本养刁了。

Kevin说自己就是从Sydney事件开始，慢慢变成了AGI的相信者。之后每次他觉得模型能力已经碰到天花板，后续的更新都会打破他的判断，几次之后他选择对技术发展保持谦卑。他提到现在学界还有一个派系的观点，认为人脑的运行逻辑本质也是大规模下一个token预测，大模型的核心机制为什么泛化能力这么强，至今没有人能给出确定解释，算这个领域最有意思的谜题之一。

有人相信，有人存疑

《Decoder》主持人Nilay Patel到现在也不认可AGI即将到来的判断。他举了自己测试Meta智能体Muse的例子，让Muse去老旧的政府网站填一份表格，网站没法给模型即时的对错反馈，任务直接失败。他认为当前大模型的能力边界很清晰，擅长解决有客观验证标准的问题，比如数学题、代码编写，碰到没有明确规则的真实世界任务就很脆弱。人类小孩摔下楼梯一次就能学会规避风险，失败的记忆会存一辈子，这种跨场景的泛化能力、没有明确反馈下的决策能力，当前AI完全不具备。他把AI公司的普遍思路叫软件脑，默认所有问题都能在计算机系统里解决，但真实世界里大部分问题不在系统内。

Kevin认为这种判断本质上默认人类认知有超越计算的部分，只要不引入灵魂、超自然力量这类概念，就没法否认人脑的思考过程也是信息输入、处理、输出的计算过程。他觉得现在的旧金山像宗教改革时期的欧洲，街上到处是拿着小册子宣扬自己观点的先知，未来一定会出现和AI相关的原生宗教。

快问快答环节，Kevin判断OpenAI、Anthropic、Google三家最终都会跑通AGI相关的商业化，最终市场会留下3到5家头部公司，分别占据企业服务、消费级产品等不同赛道，不会出现一家垄断所有AGI能力的情况。开放模型不会冲垮闭源模型的生意，模型越往前沿走，推理成本越高，用户永远愿意为效果最好的模型付费，等各大平台收紧蒸馏规则，开放模型和闭源模型的能力差距会重新拉开。

没有核心信徒的公司做不出前沿AGI。不管是CEO还是核心决策层，至少要有一群敢拍板砸钱赌路线的人，才可能在这场竞赛里留在牌桌上。

完整访谈音频可在Decoder全平台收听。