每经热评|先掠夺知识再垄断知识，才是AI发展的最大风险

每经评论员 杜恒峰

9月11日，陶哲轩、邓煜、舒尔茨等25位菲尔兹奖得主联合发布公开声明《AI在数学中的严重错位》，直指AI巨头将求解数学问题作为基准测试推进的做法，在伤害数学研究与数学界生态。

在此之前的9月9日，OpenAI宣布，依托海量智能体的协助，在纳维—斯托克斯方程求解上取得重大进展，而纽约大学数学家特里斯坦·巴克马斯特公开质疑，其团队早已取得关键突破，OpenAI是在听闻其进展后紧急加码、快速跟进，存在明显的“截胡”嫌疑。

AI巨头掠夺他人知识以充实自身模型能力的做法早已有之，上述案例只是最新一次。在硅谷，“打破常规”被列为信条，这一信条也被大模型企业“践行”，不管是整个互联网能够获取的，还是常规手段不能获取的知识，全都用了再说，侵权是后面的问题。

最典型的就是Anthropic，其早期为训练Claude模型，大规模抓取盗版数据库，盗用近50万部受版权保护的书籍，最终被美国作家群体发起集体诉讼。2026年7月，法院正式批准15亿美元天价版权和解方案。OpenAI同样深陷多起版权侵权诉讼，被指控未经授权抓取海量书籍、期刊、新闻内容训练GPT系列模型，多年无偿占用创作者成果，直至形成技术垄断后，才陆续推出版权合作、内容付费采购机制。

AI巨头掠夺他人知识并“截胡”前沿成果，会对基础科学研究造成严重伤害。科学研究的价值不仅仅在于答案，也在于探索过程中的试错、推演、思辨，大量颠覆性的科学发现，都出自探索未知路径的过程中。最典型的案例便是非欧几何的诞生，历代数学家耗费数百年尝试证明欧几里得第五公设，屡屡失败，却在反复试错的过程中突破传统几何框架，最终催生非欧几何，重塑了现代数学、物理的发展根基。而AI直接跳过漫长严谨的探索过程，精准输出最终结果，这会让基础研究失去试错空间与探索乐趣，大量依托科研过程衍生的意外创新、跨界突破将不复存在。

在无偿攫取公共知识、坐稳全球技术龙头位置后，奥尔特曼、阿莫代伊等人罕见联手呼吁放缓先进大模型迭代。表面看是管控技术风险，实则是“赢家通吃”的套路，目的是固化自身领先优势、遏制全球同行追赶。这套说辞很难令人信服。例如2023年，奥尔特曼曾在美国国会承诺半年内不推出GPT-5，呼吁建立大模型注册许可制度，但在这段承诺的空窗期内，却密集迭代推出GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4 Mini等多款进阶模型。

如果说“放缓开发”还保留一丝体面，那么Anthropic的阿莫代伊在打压后进竞争者方面则更为露骨。他频繁针对开源模型与中国AI厂商发难，言论充满双重标准：一方面指责中国大模型“蒸馏”其模型技术、抄袭算法框架，另一方面对自身模型训练依托海量无授权全球公共知识与学术成果的事实闭口不提；一边炒作中国大模型存在安全风险、呼吁在国际层面限制中国AI研发，一边又自己曝光Anthropic模型存在安全漏洞，甚至可被用于制作武器。他还持续呼吁强化美国芯片出口管制，延缓中国AI发展，近期更声称“中国在AI领域保持领先会威胁美国国家安全”。按这套逻辑，如果当下美国模型技术更先进，难道就会威胁所有国家的国家安全？

阿莫代伊的这套说辞的本质，与安全、知识产权无关，纯粹是技术领先者的垄断思维在作祟。如果“阿莫代伊们”的企图变成现实，未来全世界只有一两个基座大模型遥遥领先，用户没有更多的选择。而相关模型已经整合了几乎所有的知识，“蒸馏”了各行各业最重要的技能。通过无数个智能体完成任务，AI就可以全面接管各行各业的知识性、技术性工作，最终垄断知识的解释和应用。

知识一旦被巨头垄断，全球知识创新将陷入僵化，前沿探索会被巨头的技术标准定义，知识多样性持续流失。如果美国依托AI知识霸权，将对全球形成不对称技术优势，其他国家的AI产业、科研创新只能依附于这套技术体系。相比曝光的网络安全风险问题，先掠夺知识、再垄断知识，才是当前AI行业最大的潜在隐患。因此，对于巨头们冠冕堂皇的说辞，以及针对他国竞争对手毫无依据的打压，外界有必要保持警惕。

每日经济新闻