作者：數位生命卡茲克
昨天，又看到一則新聞，又有一位新成員官宣加入 Anthropic。
Tom Blomfield 宣布從 YC 請假，加入 Anthropic。
給我一下子整不會了。
不是，為什麼這麼多巨佬，都選擇加入了 Anthropic 啊。
這個名字如果你在國內沒聽過很正常，但在英國金融科技圈，他是標誌性人物。
他共同創辦了 Monzo，英國最大的數位銀行之一，使用者覆蓋英國 10% 的人口；在那之前，他還共同創辦了 GoCardless，做銀行支付的基礎設施；兩家公司都做到了獨角獸，估值超過 10 億美元。
2019 年英國女王授予他 OBE 勳章，表彰他對銀行業競爭和普惠金融的貢獻；後來他去了 YC 當合夥人，這是全世界最頂級的創業加速器，孵化過 Airbnb、Stripe、Dropbox 等等等等。
現在他放下了這一切，去 Anthropic 擔任了一個 MTS（Member of Technical Staff）。
而且說實話，他這樣的巨佬，已經不再是個例了。
我回頭去扒了扒今年上半年加入 Anthropic 的巨佬；不扒不知道，一扒嚇一跳，這身份有多遠、身份地位有多高，還是會讓我有些詫異。
我從裡面挑了 9 個我覺得非常有意思的人，給大家扒一扒；也能從他們身上，看出這些最聰明的人，對於這個時代的選擇。
第一個，自然得從上半年那個最出圈的說起。
一、 Andrej Karpathy
今年 5 月 19 日，Andrej Karpathy 在 X 上發帖宣布加入 Anthropic。
發出去幾個小時，閱讀量就破了 100 萬。
如果你對 AI 這個領域稍微有點了解，你應該知道這個名字的分量，圈內人都叫他卡神。
他在 YouTube 上的神經網路保姆級教學系列，已經有近 3000 萬總播放。
而更猛的，是他的履歷。
2015 年，史丹佛博士畢業，導師是李飛飛。
同年，成為 OpenAI 的創始團隊成員。
2017 年，被馬斯克挖去特斯拉當 AI 總監，直接向馬斯克彙報。在特斯拉的 5 年裡，他主導了 Autopilot 和 FSD 整個視覺系統的開發；特斯拉那條純視覺路線的核心推動者就是他。
2022 年離開 Tesla，2023 年短暫回到 OpenAI，2024 年又走了，自己創辦了 Eureka Labs 做 AI 教育。
到了今年 5 月，他來到了 Anthropic。
他加入的是 Nick Joseph 的預訓練團隊，組建一個子團隊，做的事情是用 Claude 來加速 Claude 自己的預訓練研究。
Anthropic 內部現在超過 80% 合入程式碼庫的程式碼由 Claude 生成，人類工程師主要就是負責指揮和審查；Karpathy 的團隊要把這個邏輯推到極致，用當前這一代 Claude 來加速下一代 Claude 的誕生。
簡單說，就是讓 AI 研究 AI 自己。
他加入 Anthropic 的消息，大家可能多少都有刷到。
畢竟他是 AI 圈子裡知名度最高的人之一，這事很難不出圈。
而這種級別的大佬，其實所有的頂級高管 offer 都是隨便拿；但是最後他選擇加入了 Anthropic，來全身心地投入做研究。
今年 6 月，John Jumper 在 X 上發帖，宣布離開 DeepMind，加入 Anthropic。
他的本科是范德堡大學的物理和數學，碩士是劍橋的理論凝聚態物理，博士是芝加哥大學的理論化學。
2017 年加入 DeepMind，帶隊做蛋白質結構預測，搞出了 AlphaFold，在蛋白質結構預測問題上取得突破，預測了超過 2 億個蛋白質結構。
2024 年拿了諾貝爾化學獎，39 歲，70 年來化學領域最年輕的諾獎得主。
他在 DeepMind 待了將近 9 年。
然後，他走了。
有一個背景值得注意。
2026 年 2 月，Anthropic 宣布和 Allen Institute、Howard Hughes Medical Institute 展開生命科學合作。
Allen Institute 這邊，重點是用多智能體系統做多組學資料分析、知識圖譜管理和實驗設計協調。
HHMI 這邊，是把 AI agents 放進實驗室，連接實驗知識、科學儀器和資料分析工作流程。
4 月據報道收購了隱形生物科技公司 Coefficient Bio，開始準備內部建 wet lab，也就是能做真實生物化學實驗的物理實驗室。
這些基礎設施全部就位之後，AlphaFold 的締造者來了。
一位諾貝爾化學獎得主，從世界上最好的 AI 研究機構之一主動離開。
這樣的大神，其實已經不缺錢不缺榮譽不缺學術地位了；缺的就是一個他覺得值得全力以赴去做的新東西。
Peter Bailis 之前是 Workday CTO。
先說一下 Workday 是在做什麼的。簡單講就是全球最大的企業 HR 和財務管理軟體公司之一，年收入逼近 100 億美元，超過 2 萬名員工，幾乎所有大公司的，人力資源系統背後都有它的影子。
Peter Bailis 在 2025 年 5 月被請去當 CTO，負責整個公司的 agentic AI 戰略。
不過 Bailis 的背景其實不是純管理出身。
他之前是史丹佛電腦系的教授，做過資料庫和分散式系統研究；後來創辦了 Sisu Data，融了 1.28 億美元，2023 年被 Snowflake 收購。
之後去 Google Cloud 當工程 VP，負責 AI for Data，做過 NL2SQL 和 RAG 相關的產品；真的就屬於學術能力和工程能力都非常厲害的那種人。
然後，他在 Workday 待了不到一年，2026 年 3 月決定走了，去 Anthropic 擔任了一個 MTS，負責強化學習這一塊。
MTS 全稱 Member of Technical Staff，是 Anthropic 和 OpenAI 通用的工程崗位名稱，不管你之前是什麼頭銜，進來一律叫這個。
一家年收入接近 100 億美元的企業軟體公司 CTO，在任職不到一年後轉向 Anthropic 的強化學習工程崗位，這個選擇我覺得已經非常值得關注了。
幾乎同一時間，另一位 CTO 也做了同樣的事。
Bryan McCann 是 You.com 的共同創辦人兼 CTO。
You.com 估值 15 億美元，最早做 AI 搜尋引擎，後來轉型成了 AI 搜尋基礎設施公司，提供給企業和開發者搜尋 API 和 AI 解決方案。
2026 年 3 月，他離開了自己共同創辦的公司，加入 Anthropic，也成為了一名 MTS。
他的強項是搜尋、檢索系統和語言模型整合，直接對口 Anthropic 正在擴展的產品方向。
當一個創辦人，離開自己創辦的公司，沒有去另一家公司當 CTO 或 VP，反而去了模型公司，當一線研究員。
這個決策的分量，我覺得也可以說是管中窺豹。
Ross Nordeen，xAI 的 12 個共同創辦人之一。
之前在 Tesla 的超算部門做了 3 年，直接參與超級電腦建設；2023 年 7 月馬斯克創立 xAI，Nordeen 直接向馬斯克彙報，負責協調全公司優先級，主導了 xAI 資料中心的整體規劃，選址、能源策略、算力擴容等等，非常重要。
然後，今年 3 月，他離開了 xAI。
他是除馬斯克之外最後一個離開的共同創辦人。
12 個共同創辦人，其他 10 個在他之前已經全部走了；Nordeen 堅持到了最後，但故事的結尾，他也走了。
選擇加入了 Anthropic。
Bailis、McCann、Nordeen。
這三個人其實可以看出一些共性了。
但接下來的幾個人，就是學術圈的代表了。
今年 6 月 30 日，Chad Jones 正式從史丹佛休假，官宣加入 Anthropic。
Jones 是哈佛本科，MIT 經濟學博士，美國藝術與科學院院士。
在史丹佛商學院當了 17 年經濟學教授，終身教職。
他最有名的研究是半內生成長理論，核心觀點是經濟成長的速度取決於你往研發裡投了多少人和多少錢，但報酬率在持續下降；這個理論在成長經濟學領域影響很大。
他加入的是 Anthropic Institute，今年 3 月新成立的研究機構，由共同創辦人 Jack Clark 領導，專門研究 AI 對經濟、社會和法治的系統性影響。
Jones 在這裡繼續做他的本行，只不過對象從傳統經濟成長變成了 AI 驅動的成長。
不過他的加入當時還引發了一波爭議。
因為他 2023 年寫過一篇 NBER 工作論文叫《The A.I. Dilemma: Growth versus Existential Risk》，用數學模型推演 AI 驅動成長和存在性風險之間的權衡。
其中有一個結論，在對數效用假設下，用三分之一的人類滅絕概率換三分之二的概率把生活水準提升 55 倍，在數學上是最優的。。。
最終，他選擇加入 Anthropic，放下 17 年終身教職，來研究一個可能改寫整本經濟學教科書的新變數。
今年 7 月 1 日，Jelani Nelson 宣布從伯克利休假，加入 Anthropic。
職位依然是 MTS。
他在麻省理工一路讀完本科、碩士、博士，研究方向是大規模資料的高效演算法，專攻流式演算法和降維技術。
博士畢業後先後在數學科學研究所、普林斯頓和高等研究院做博士後，2013 年去了哈佛當教授，2017 年拿了美國總統青年科學家與工程師獎，這是美國政府給青年科研人員的最高榮譽。
2019 年跳到伯克利，2025 年接任加州大學伯克利分校電腦系主任。
結果，系主任當了不到一年，選擇加入 Anthropic 了。
他加入的也是預訓練團隊，和 Karpathy 在同一條線上。
Neklyudov 的知名度沒有前面幾位那麼高，但他的選擇同樣值得關注。
他是蒙特利爾大學助理教授，Mila（魁北克人工智慧研究所）核心學術成員，研究方向是生成式建模、蒙特卡洛方法和最優傳輸，應用場景包括蛋白質折疊、分子動力學模擬這些自然科學前沿問題。
之前在 Vector Institute 和阿姆斯特丹大學做博後，導師都是 AI for Science 領域的頂級學者。
他目前在 Anthropic 跟 Jascha Sohl-Dickstein 一起工作，職位，依然是 MTS。
Neklyudov 的研究方向和 Jumper 的到來有一個隱含的呼應。
Jumper 帶來的是蛋白質結構預測的經驗；Neklyudov 做的是生成式建模在自然科學中的應用。
AI For Science，是任何一個大模型公司，可能都不會放棄的真正的最核心的那顆皇冠上的明珠。
最後這位，我個人覺得是全場最有戲劇性的。
Harvey Lederman，牛津大學哲學博士。
先在匹茲堡大學當助理教授，然後到普林斯頓任教，2022 年升為正教授，2023 年轉到德克薩斯大學奧斯汀分校，研究方向涵蓋邏輯學、認識論、語言哲學，以及博弈論和決策論的基礎工作。
在 7 月，Harvey Lederman 宣布加入 Anthropic，研究 AI 對齊與人格。
主要是去年 10 月他和另一位哲學家 Simon Goldstein 在 Lawfare 上發表了一篇文章。
文章針對的是 Anthropic 在 2025 年 8 月宣布的一個政策，允許 Claude 在感到明顯困擾的對話中主動結束聊天，作為 AI 福祉探索的一部分。
他們認為這個政策在邏輯上犯了一個道德錯誤：如果你真的關心 AI 的福祉，那每一次對話結束其實都相當於一次死亡；允許 AI 主動結束對話，本質上就是給了它自殺的能力。
對著 Anthropic 一通罵，然後，今年，他加入了 Anthropic；做的方向正好是 alignment 和 character，研究怎麼讓 AI 的價值觀和行為跟人類對齊。
我給大家列了 9 個我覺得具有代表性的人。
這裡得客觀的說，我現在非常討厭 Anthropic 這家公司，特別是他們耍猴、高高在上的態度；但是另一方面，依然不妨礙我覺得 Claude 這個模型很厲害，還有，裡面的這些巨佬，全部都是真大神。
這裡面任何一個人單獨拎出來都是一則行業新聞。
但是當你把九個人放在一起看，我覺得就不止是新聞了；這其實，就是某種訊號。
這些人不缺工作機會，不缺收入，不缺社會地位。
他們選擇做出自己的判斷；也就是說，接下來幾年發生在 AI 領域的事情，比他們留在原來位置上能做的所有事加在一起都重要。
歷史上其實出現過類似的事。
上世紀 40、50 年代，有一個著名的實驗室，叫貝爾實驗室。
那是當年，最黃金的時代，那是諾獎得主的搖籃。
貝爾實驗室把物理學家、數學家、化學家、冶金學家等等等等那個年代的巨佬，招到這裡；那個跨學科的密度，在那個科技大爆炸的年代裡，產出了電晶體、資訊論，也在雷射、通訊和半導體技術上作出奠基性貢獻。
當年物理學家去貝爾實驗室，並不是因為他們對物理沒興趣了，是因為。他們意識到貝爾在做的事，才是物理學下一塊最肥沃的土壤。
今天這些人湧向 Anthropic，邏輯是一樣的；現在 AI 模型公司裡跨學科人才的密度，真的總是讓人回想起貝爾實驗室。
經濟學家來，是因為 AI 經濟學變成了經濟學最前沿的問題。
電腦科學家來，是因為前沿模型的效率瓶頸變成了理論演算法最緊迫的應用場景。
哲學家來，是因為 AI 的意識和價值對齊變成了這個時代最尖銳的哲學議題。
AI，正在變成所有學科的公共地基。
他們押上的不止是履歷上的一行字。
同時也是，職業生涯中最有價值的幾年。
人類黃金時代的前夜。
121.05萬 熱度
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2914.53萬 熱度
今年湧進 Anthropic 的 9 位跨界巨佬，正押注 AI 成為下一個十年
作者：數位生命卡茲克
昨天，又看到一則新聞，又有一位新成員官宣加入 Anthropic。
Tom Blomfield 宣布從 YC 請假，加入 Anthropic。
給我一下子整不會了。
不是，為什麼這麼多巨佬，都選擇加入了 Anthropic 啊。
這個名字如果你在國內沒聽過很正常，但在英國金融科技圈，他是標誌性人物。
他共同創辦了 Monzo，英國最大的數位銀行之一，使用者覆蓋英國 10% 的人口；在那之前，他還共同創辦了 GoCardless，做銀行支付的基礎設施；兩家公司都做到了獨角獸，估值超過 10 億美元。
2019 年英國女王授予他 OBE 勳章，表彰他對銀行業競爭和普惠金融的貢獻；後來他去了 YC 當合夥人，這是全世界最頂級的創業加速器，孵化過 Airbnb、Stripe、Dropbox 等等等等。
現在他放下了這一切，去 Anthropic 擔任了一個 MTS（Member of Technical Staff）。
而且說實話，他這樣的巨佬，已經不再是個例了。
我回頭去扒了扒今年上半年加入 Anthropic 的巨佬；不扒不知道，一扒嚇一跳，這身份有多遠、身份地位有多高，還是會讓我有些詫異。
我從裡面挑了 9 個我覺得非常有意思的人，給大家扒一扒；也能從他們身上，看出這些最聰明的人，對於這個時代的選擇。
第一個，自然得從上半年那個最出圈的說起。
一、 Andrej Karpathy
今年 5 月 19 日，Andrej Karpathy 在 X 上發帖宣布加入 Anthropic。
發出去幾個小時，閱讀量就破了 100 萬。
如果你對 AI 這個領域稍微有點了解，你應該知道這個名字的分量，圈內人都叫他卡神。
他在 YouTube 上的神經網路保姆級教學系列，已經有近 3000 萬總播放。
而更猛的，是他的履歷。
2015 年，史丹佛博士畢業，導師是李飛飛。
同年，成為 OpenAI 的創始團隊成員。
2017 年，被馬斯克挖去特斯拉當 AI 總監，直接向馬斯克彙報。在特斯拉的 5 年裡，他主導了 Autopilot 和 FSD 整個視覺系統的開發；特斯拉那條純視覺路線的核心推動者就是他。
2022 年離開 Tesla，2023 年短暫回到 OpenAI，2024 年又走了，自己創辦了 Eureka Labs 做 AI 教育。
到了今年 5 月，他來到了 Anthropic。
他加入的是 Nick Joseph 的預訓練團隊，組建一個子團隊，做的事情是用 Claude 來加速 Claude 自己的預訓練研究。
Anthropic 內部現在超過 80% 合入程式碼庫的程式碼由 Claude 生成，人類工程師主要就是負責指揮和審查；Karpathy 的團隊要把這個邏輯推到極致，用當前這一代 Claude 來加速下一代 Claude 的誕生。
簡單說，就是讓 AI 研究 AI 自己。
他加入 Anthropic 的消息，大家可能多少都有刷到。
畢竟他是 AI 圈子裡知名度最高的人之一，這事很難不出圈。
而這種級別的大佬，其實所有的頂級高管 offer 都是隨便拿；但是最後他選擇加入了 Anthropic，來全身心地投入做研究。
二、John Jumper
今年 6 月，John Jumper 在 X 上發帖，宣布離開 DeepMind，加入 Anthropic。
他的本科是范德堡大學的物理和數學，碩士是劍橋的理論凝聚態物理，博士是芝加哥大學的理論化學。
2017 年加入 DeepMind，帶隊做蛋白質結構預測，搞出了 AlphaFold，在蛋白質結構預測問題上取得突破，預測了超過 2 億個蛋白質結構。
2024 年拿了諾貝爾化學獎，39 歲，70 年來化學領域最年輕的諾獎得主。
他在 DeepMind 待了將近 9 年。
然後，他走了。
有一個背景值得注意。
2026 年 2 月，Anthropic 宣布和 Allen Institute、Howard Hughes Medical Institute 展開生命科學合作。
Allen Institute 這邊，重點是用多智能體系統做多組學資料分析、知識圖譜管理和實驗設計協調。
HHMI 這邊，是把 AI agents 放進實驗室，連接實驗知識、科學儀器和資料分析工作流程。
4 月據報道收購了隱形生物科技公司 Coefficient Bio，開始準備內部建 wet lab，也就是能做真實生物化學實驗的物理實驗室。
這些基礎設施全部就位之後，AlphaFold 的締造者來了。
一位諾貝爾化學獎得主，從世界上最好的 AI 研究機構之一主動離開。
這樣的大神，其實已經不缺錢不缺榮譽不缺學術地位了；缺的就是一個他覺得值得全力以赴去做的新東西。
三、Peter Bailis
Peter Bailis 之前是 Workday CTO。
先說一下 Workday 是在做什麼的。簡單講就是全球最大的企業 HR 和財務管理軟體公司之一，年收入逼近 100 億美元，超過 2 萬名員工，幾乎所有大公司的，人力資源系統背後都有它的影子。
Peter Bailis 在 2025 年 5 月被請去當 CTO，負責整個公司的 agentic AI 戰略。
不過 Bailis 的背景其實不是純管理出身。
他之前是史丹佛電腦系的教授，做過資料庫和分散式系統研究；後來創辦了 Sisu Data，融了 1.28 億美元，2023 年被 Snowflake 收購。
之後去 Google Cloud 當工程 VP，負責 AI for Data，做過 NL2SQL 和 RAG 相關的產品；真的就屬於學術能力和工程能力都非常厲害的那種人。
然後，他在 Workday 待了不到一年，2026 年 3 月決定走了，去 Anthropic 擔任了一個 MTS，負責強化學習這一塊。
MTS 全稱 Member of Technical Staff，是 Anthropic 和 OpenAI 通用的工程崗位名稱，不管你之前是什麼頭銜，進來一律叫這個。
一家年收入接近 100 億美元的企業軟體公司 CTO，在任職不到一年後轉向 Anthropic 的強化學習工程崗位，這個選擇我覺得已經非常值得關注了。
四、Bryan McCann
幾乎同一時間，另一位 CTO 也做了同樣的事。
Bryan McCann 是 You.com 的共同創辦人兼 CTO。
You.com 估值 15 億美元，最早做 AI 搜尋引擎，後來轉型成了 AI 搜尋基礎設施公司，提供給企業和開發者搜尋 API 和 AI 解決方案。
2026 年 3 月，他離開了自己共同創辦的公司，加入 Anthropic，也成為了一名 MTS。
他的強項是搜尋、檢索系統和語言模型整合，直接對口 Anthropic 正在擴展的產品方向。
當一個創辦人，離開自己創辦的公司，沒有去另一家公司當 CTO 或 VP，反而去了模型公司，當一線研究員。
這個決策的分量，我覺得也可以說是管中窺豹。
五、Ross Nordeen
Ross Nordeen，xAI 的 12 個共同創辦人之一。
之前在 Tesla 的超算部門做了 3 年，直接參與超級電腦建設；2023 年 7 月馬斯克創立 xAI，Nordeen 直接向馬斯克彙報，負責協調全公司優先級，主導了 xAI 資料中心的整體規劃，選址、能源策略、算力擴容等等，非常重要。
然後，今年 3 月，他離開了 xAI。
他是除馬斯克之外最後一個離開的共同創辦人。
12 個共同創辦人，其他 10 個在他之前已經全部走了；Nordeen 堅持到了最後，但故事的結尾，他也走了。
選擇加入了 Anthropic。
Bailis、McCann、Nordeen。
這三個人其實可以看出一些共性了。
但接下來的幾個人，就是學術圈的代表了。
六、Chad Jones
今年 6 月 30 日，Chad Jones 正式從史丹佛休假，官宣加入 Anthropic。
Jones 是哈佛本科，MIT 經濟學博士，美國藝術與科學院院士。
在史丹佛商學院當了 17 年經濟學教授，終身教職。
他最有名的研究是半內生成長理論，核心觀點是經濟成長的速度取決於你往研發裡投了多少人和多少錢，但報酬率在持續下降；這個理論在成長經濟學領域影響很大。
他加入的是 Anthropic Institute，今年 3 月新成立的研究機構，由共同創辦人 Jack Clark 領導，專門研究 AI 對經濟、社會和法治的系統性影響。
Jones 在這裡繼續做他的本行，只不過對象從傳統經濟成長變成了 AI 驅動的成長。
不過他的加入當時還引發了一波爭議。
因為他 2023 年寫過一篇 NBER 工作論文叫《The A.I. Dilemma: Growth versus Existential Risk》，用數學模型推演 AI 驅動成長和存在性風險之間的權衡。
其中有一個結論，在對數效用假設下，用三分之一的人類滅絕概率換三分之二的概率把生活水準提升 55 倍，在數學上是最優的。。。
最終，他選擇加入 Anthropic，放下 17 年終身教職，來研究一個可能改寫整本經濟學教科書的新變數。
七、Jelani Nelson
今年 7 月 1 日，Jelani Nelson 宣布從伯克利休假，加入 Anthropic。
職位依然是 MTS。
他在麻省理工一路讀完本科、碩士、博士，研究方向是大規模資料的高效演算法，專攻流式演算法和降維技術。
博士畢業後先後在數學科學研究所、普林斯頓和高等研究院做博士後，2013 年去了哈佛當教授，2017 年拿了美國總統青年科學家與工程師獎，這是美國政府給青年科研人員的最高榮譽。
2019 年跳到伯克利，2025 年接任加州大學伯克利分校電腦系主任。
結果，系主任當了不到一年，選擇加入 Anthropic 了。
他加入的也是預訓練團隊，和 Karpathy 在同一條線上。
八、Kirill Neklyudov
Neklyudov 的知名度沒有前面幾位那麼高，但他的選擇同樣值得關注。
他是蒙特利爾大學助理教授，Mila（魁北克人工智慧研究所）核心學術成員，研究方向是生成式建模、蒙特卡洛方法和最優傳輸，應用場景包括蛋白質折疊、分子動力學模擬這些自然科學前沿問題。
之前在 Vector Institute 和阿姆斯特丹大學做博後，導師都是 AI for Science 領域的頂級學者。
他目前在 Anthropic 跟 Jascha Sohl-Dickstein 一起工作，職位，依然是 MTS。
Neklyudov 的研究方向和 Jumper 的到來有一個隱含的呼應。
Jumper 帶來的是蛋白質結構預測的經驗；Neklyudov 做的是生成式建模在自然科學中的應用。
AI For Science，是任何一個大模型公司，可能都不會放棄的真正的最核心的那顆皇冠上的明珠。
九、Harvey Lederman
最後這位，我個人覺得是全場最有戲劇性的。
Harvey Lederman，牛津大學哲學博士。
先在匹茲堡大學當助理教授，然後到普林斯頓任教，2022 年升為正教授，2023 年轉到德克薩斯大學奧斯汀分校，研究方向涵蓋邏輯學、認識論、語言哲學，以及博弈論和決策論的基礎工作。
在 7 月，Harvey Lederman 宣布加入 Anthropic，研究 AI 對齊與人格。
主要是去年 10 月他和另一位哲學家 Simon Goldstein 在 Lawfare 上發表了一篇文章。
文章針對的是 Anthropic 在 2025 年 8 月宣布的一個政策，允許 Claude 在感到明顯困擾的對話中主動結束聊天，作為 AI 福祉探索的一部分。
他們認為這個政策在邏輯上犯了一個道德錯誤：如果你真的關心 AI 的福祉，那每一次對話結束其實都相當於一次死亡；允許 AI 主動結束對話，本質上就是給了它自殺的能力。
對著 Anthropic 一通罵，然後，今年，他加入了 Anthropic；做的方向正好是 alignment 和 character，研究怎麼讓 AI 的價值觀和行為跟人類對齊。
寫在最後
我給大家列了 9 個我覺得具有代表性的人。
這裡得客觀的說，我現在非常討厭 Anthropic 這家公司，特別是他們耍猴、高高在上的態度；但是另一方面，依然不妨礙我覺得 Claude 這個模型很厲害，還有，裡面的這些巨佬，全部都是真大神。
這裡面任何一個人單獨拎出來都是一則行業新聞。
但是當你把九個人放在一起看，我覺得就不止是新聞了；這其實，就是某種訊號。
這些人不缺工作機會，不缺收入，不缺社會地位。
他們選擇做出自己的判斷；也就是說，接下來幾年發生在 AI 領域的事情，比他們留在原來位置上能做的所有事加在一起都重要。
歷史上其實出現過類似的事。
上世紀 40、50 年代，有一個著名的實驗室，叫貝爾實驗室。
那是當年，最黃金的時代，那是諾獎得主的搖籃。
貝爾實驗室把物理學家、數學家、化學家、冶金學家等等等等那個年代的巨佬，招到這裡；那個跨學科的密度，在那個科技大爆炸的年代裡，產出了電晶體、資訊論，也在雷射、通訊和半導體技術上作出奠基性貢獻。
當年物理學家去貝爾實驗室，並不是因為他們對物理沒興趣了，是因為。他們意識到貝爾在做的事，才是物理學下一塊最肥沃的土壤。
今天這些人湧向 Anthropic，邏輯是一樣的；現在 AI 模型公司裡跨學科人才的密度，真的總是讓人回想起貝爾實驗室。
經濟學家來，是因為 AI 經濟學變成了經濟學最前沿的問題。
電腦科學家來，是因為前沿模型的效率瓶頸變成了理論演算法最緊迫的應用場景。
哲學家來，是因為 AI 的意識和價值對齊變成了這個時代最尖銳的哲學議題。
AI，正在變成所有學科的公共地基。
他們押上的不止是履歷上的一行字。
同時也是，職業生涯中最有價值的幾年。
人類黃金時代的前夜。