Kevin Roose Didn’t Use AI to Write His Book About AI

Kevin Roose没有使用AI撰写他的AI书籍 | WIRED

Katie Drummond

重大新闻

2026年10月6日 上午6:30

Kevin Roose没有使用AI撰写他的AI书籍

《AGI编年史》的作者表示，"这本书是由一位非常疲惫、工作过度且睡眠不足的人类撰写的。"

照片插图：WIRED编辑部；Getty Images

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对大多数人来说，我们现在所处的AI时代始于2022年末，当时OpenAI发布了首个面向消费者的ChatGPT版本，引发巨大反响，并在短短几个月内下载量超过1亿次。

实际上，正如WIRED读者所知，人工智能的故事可以追溯到几十年前。而今天生成式AI产品（从聊天机器人到智能代理等）背后的技术积累，已经经历了十多年——伴随着汗水、泪水和激烈的竞争。

在Kevin Roose引人入胜的新书《AGI编年史》中，记录了OpenAI、Anthropic和Google这三位生成式AI领军人物交织的故事。Roose是长期从事科技报道的记者，最近曾担任《纽约时报》的专栏作家和播客主持人。他通过与150多位AI领域内部人士的深度访谈，编撰了这部他希望成为历史文献的作品，详尽讲述了塑造硅谷今日面貌的机构、人物、激烈竞争和戏剧性事件。

我在9月下旬与Roose进行了交谈，这发生在他在与Casey Newton（此前曾共同主持《纽约时报》Hard Fork播客）宣布成立新媒体公司Machine Gods Media以及与NPR达成播客发行协议几天后。我们讨论了Roose和Newton希望通过新节目实现的目标，传统媒体公司为何存在人才问题，当然还有所有关于人工智能的话题。

本次采访已根据长度和清晰度进行了编辑。

KATIE DRUMMOND：你和Casey Newton最近宣布成立了名为Machine Gods Media的新媒体公司。你们的播客也叫Machine Gods，对吗？

KEVIN ROOSE：是的，这个名字实在太好了，我们用了两次。

当你最初宣布将离开《纽约时报》时，你描述了自己想要实现的愿景，即"严肃对待AI进展，对强大AI系统的潜力和风险保持清醒认知，并在面对巨大不确定性时努力赋予人们力量并带来娱乐"。

在审视科技报道和AI报道的现状时，你和Casey认为新节目需要解决哪些当前报道和评论中缺失的问题？

我们只是觉得，现在是时候让两个男人有一个可以讨论AI的地方了。

我多年来一直这么说。我想让更多的男人参与科技讨论。

当然，目前关于AI的播客、YouTube节目和主流媒体报道并不少见。这是当今世界上最大的新闻。但Casey和我审视媒体环境时，发现了一些问题。其中一个是，有些人正变得非常有名并取得巨大成功，他们声称所有正在发生的AI相关事件都是虚假的、炒作、巨大的金融泡沫，没人使用这些工具，它们对经济不会产生任何影响。你知道的，OpenAI将会破产，Anthropic也会破产。

这属于一种流行批评的类型，而且参与的人并不仅仅是个别人。我经常从那些不关注科技新闻的朋友那里听到类似的观点，他们认为当前发生的一切只是短暂而琐碎的，很快就会恢复正常。

另一种AI报道类型纯粹是炒作。比如，有人会列举Claude如何以17种惊人的方式提升企业SaaS业务。你可以在LinkedIn上看到大量案例，人们纯粹对这项技术感到兴奋，却很少关注潜在风险。

我们都认为Casey所说的“AI现实主义”存在明显空白，这其实意味着：我们可以认真对待AI，承认这些工具强大且令人印象深刻，同时在许多情况下也存在危险性。我们可以帮助人们理解这些事实，揭开这一领域的神秘面纱，而不会陷入盲目乐观的狂热，同时还能在这个过程中享受乐趣。

你们最近宣布的节目是与NPR合作推出的。为什么选择NPR作为合作伙伴？

有很多原因。Casey和我都是NPR的忠实粉丝。我们欣赏他们拥有广泛的独立传播渠道和使命。我们喜欢他们允许我们完全掌控节目并做出创意决策，这将是一种发行合作而非全面收购，因此我们仍能保持一定的运营独立性。

我们认为现在是关键时期，这个故事非常重要。我们喜欢这样的设想：人们可能正在开车时收听本地NPR电台，偶然听到我们的播客。

这可能是一位从事政策工作的听众，也可能是一位参与地方政府事务的人。这可能是一位对AI持有截然不同观点的人。我们不仅仅希望吸引那些主动选择关注科技的观众。

我将问一个有些粗俗的问题。最近有《彭博社》报道说，你们曾收到高达500万美元的节目收购报价。这是一笔令人震惊的金额。Kevin，你到底能赚多少钱？

不是500万美元。

比500万美元多吗？

多得多，Katie。不，他们的报价确实很合理。我们在其他地方也能拿到更多钱。

当我听到NPR时，我心想：“NPR绝不可能给这些人500万美元”，尽管我充分尊重NPR。

公共广播传统上并不是媒体行业获取巨额财富的地方。我们很喜欢他们新上任的首席内容官Nadine Zylstra，她简直就是一股自然的力量，我们非常期待与她合作。

我们认为他们能提供的远不止金钱，比如他们在广播渠道上的覆盖能力。人们往往低估了广播的影响力。广播，尤其是公共广播的覆盖范围依然非常庞大。我们过去四年一直运营着《Hard Fork》节目，积累了相当可观的观众群体，但《纽约时报》拥有这个节目以及内容源。

我们希望尽快扩大节目影响力，我们认为NPR对新闻报道的承诺、广泛的传播渠道以及他们对节目发展的投入，是促使我们做出这个决定的正确组合。

这让我想到另一个我很好奇的问题：优秀的记者或评论员可以在像《纽约时报》这样“传统”的地方花费时间建立品牌，然后意识到他们完全可以自己独立完成工作，不再需要依赖这些机构来证明自己的才华，而且往往能赚到比传统媒体更多的钱。你对这种现象怎么看？

坦白说，我对《纽约时报》没有任何负面评价。我在那里度过了九个非常棒的年头，这是我在《纽约时报》的第二次任职。我职业生涯的大部分时间都在《纽约时报》和这些大型媒体机构中度过。

我认为我们正在进入一个阶段，至少对部分受众来说，他们更希望与个人建立联系，而不是与机构。我们已经看到一波又一波这样的趋势。我不知道这是出于意识形态的原因，我只是觉得这是一个非常令人兴奋的机会。但我确实认为，想要留住并吸引顶尖人才的组织，必须在这些安排上更加灵活。

有些人可能不愿意放弃自己的Substack平台，转而进入媒体机构。有些人可能不想将所有作品都发表在单一媒体上。我认为一些媒体组织已经开始尝试更灵活的方式，比如部分聘用人才，或让他们保持独立运营的同时持续贡献。

我认为有很多方式可以实现这一点，但一切都要从一个认知开始：那种从基层岗位做起、在同一家雇主工作25年、最终成为编辑并管理编辑团队的新闻业职业路径已经瓦解了。这令人遗憾。我不认为这种瓦解是好事，但它确实发生了。

我认为机构需要正视这样一个事实：现在出现了一代媒体创业者，他们对传统媒体机构所提供的东西并不觉得有多吸引人。

当谈到人才和AI时，你对新闻业和新闻行业持乐观态度吗？

我对AI在新闻业中的应用非常乐观。这是我希望进行更多实验的领域之一，不是让AI替我写作或完成所有报道，而是利用AI扩展新闻业的可能性。

你希望进行什么样的实验？

《纽约时报》的一些前同事曾做过令人难以置信的文件分析，这种规模以前是无法实现的，比如利用卫星图像判断军工厂是否搬迁等。

这是我个人生活中不太常做的事情，但希望看到其他组织尝试，因为我觉得这非常酷。我已经用AI研究、编辑并改进自己的工作数月了，这对我帮助很大。我认为我的工作质量有了提升，我也希望看到更多媒体机构尝试使用这些工具来提升记者的产出。不是仅仅用AI填充网站上的低质量内容，而是真正帮助记者变得更优秀。

我想谈谈你的书《The AGI Chronicles》。你是什么时候决定“我要投入数年时间和职业生涯，因为这里有本书需要完成”？是什么时刻让你意识到这件事意义重大？

我记得很清楚。那是去年年初，2025年，我坐在海湾大桥的车里堵在交通中，突然就像顿悟一样明白了。我意识到自己多年来一直在关注这个故事的每一个细节。

我采访了所有主要的AI研究人员和首席执行官，研读了相关论文，走访了所有公司并报道了他们的进展。但当时我忽略了更大的叙事，没有尝试从更宏观的视角去理解这个奇怪的现象。

作为湾区居民，长期沉浸在旧金山科技文化中，我逐渐适应了这种环境，不再觉得这些公司竞相开发可能拯救或毁灭人类的超级智能技术有多么奇怪。

没错。

有时我会觉得自己仿佛置身于1943年新墨西哥州的洛斯阿拉莫斯，曼哈顿计划刚刚启动，我正坐在草坪椅上看着卡车驶入，试图理解眼前发生的一切。

我相信这项技术很重要，而那些参与构建它的个人和公司也将具有历史意义。当我思考到底是谁在记录这一切时，发现没有人。没有人真正去做这件事。

我担心如果所有内容都消失在Signal消息和Slack的自动删除信息中，我们最终将失去这段AI历史的可靠记录——一个从完全无法运作到威胁人类未来的奇怪十年。

我花了大约一年时间进行报道和写作，采访了150多人。我本应该花更多时间，因为过程非常艰难且充满挑战。但我认为最终产出的成果将成为人们和未来AI系统回顾的参考：“这就是事情发生的经过，这就是推动这一切的人，这就是关键决策和时刻。”

这本书聚焦于三家公司——OpenAI、Anthropic和Google——在追求这项技术过程中的故事。你对这些公司的整体认知是什么？你认为它们之间有哪些关键差异值得人们了解？

这些公司之间存在显著差异，不仅体现在人员构成上，也体现在他们的目标和抱负中。

让我们先从Google说起，因为它是最早涉足AI的公司。多年来，Google一直拥有先进的AI研究团队，他们是AI领域的先驱者。他们开发了Transformer模型，也就是ChatGPT中的“T”，这是所有其他技术的基础。随后，Elon Musk和Sam Altman对Google的进展感到担忧，认为他们正在快速领先，于是决定创立OpenAI……

想象一下现在……

是的，这确实令人震惊，我们甚至有相关邮件记录。在这些邮件中，他们明确表示：“我们必须启动一个实验室，要么击败他们，要么至少挑战他们，以免他们独占整个游戏。”于是他们创立了OpenAI，并持续运营了几年。后来，OpenAI的一位成员Dario Amodei带着六位同事离开，创立了Anthropic，目的是确保OpenAI不会率先达到AGI的关键门槛。整个行业就这样从内部诞生了。这些人曾经是同事，如今却各自领导着彼此视为死敌的公司。我对此感到震惊，这实际上是让我最意外的发现。我原以为这更像是可口可乐和百事可乐的竞争，但事实并非如此。这不是友好的行业竞争，而更像一场血仇。

在你所有的报道中，你信任谁？在人工智能的背景下，你信任谁来掌管我们的未来？

我一个人都不信任。

他们之中没有值得信任的人。

通过撰写这本书的报道，我学到的一点是：这些人都是普通人，他们有缺陷，会犯错，也有脆弱的时刻。他们的动机从未百分之百纯粹。其中有些人确实很友善，有些人非常有远见。我认为，某种程度上，我们非常幸运，这些AI公司的领导者整体上比社交媒体巨头更适合构建强大的技术并将其释放到世界中。

那么，与社交媒体时代相比，AI时代存在明显差异吗？

当然存在。首先，他们远比社交媒体从业者更加清醒。你知道，社交媒体的那些人最初宣称：“我们要改变世界，我们要打破通信的瓶颈，我们要让技术红利惠及所有人。”直到他们被美国国会质询时，才开始真正思考这些问题。

我可以肯定地说，这些AI领域的从业者经常谈论拯救世界。他们经常强调这项技术对人类的巨大好处。

如果你回顾OpenAI的创始邮件，你会发现他们始终一致认为，这是一项潜在极具危险性的技术。

现在，他们正全速向这个目标迈进，所以他们的言论可能已经不那么重要了。但我认为，你不能指责他们天真，因为他们每个人都长期坚持认为：“这项技术可能对人类非常有益，但并非必然如此，我们必须非常谨慎、认真地构建它，以确保它最终能真正造福我们。”

在AI安全的背景下，你认为他们肩上应承担怎样的责任？

我在与他们交谈时多次问过这个问题，比如：“为什么你们不直接停止研发？”

是的。

“如果你们担心这项技术可能在某些情况下导致世界毁灭，为什么每天还要起床努力让这些系统变得更强大？”

包括Dario和Sam在内的一些人，确实认为这项技术是不可避免的。AI的配方并不复杂。你只需要大量计算资源、大量数据，搭建正确的框架，通过随机梯度下降和强化学习的有机过程训练模型，最终就会诞生一个超级智能模型。

他们坚信，只要理解了基础原理，构建这些技术并不困难，而正因为不难，总会有某个组织去实现。无论这个组织是美国的AI公司、中国的AI公司、恐怖组织还是学术研究实验室，总会有人去做这件事。

从人类的利益出发，让一个高度重视安全的人率先实现这一点是最理想的，因为他们可以为整个行业设定标准。虽然我不确定自己是否完全认同这个观点，但这正是他们的逻辑，也是他们每天坚持做这件事的原因。

这本书以一种有趣的方式结尾，我对此有一些疑问。书中最后你表示：“我真的希望这些人能做对。我真的希望他们放慢脚步，让我能继续以现在的方式生活。”这本书恰好在AI安全议题引发激烈讨论时出版，感觉每隔一天就有一家公司披露模型出现的新问题，这种时间点真是令人感到讽刺。凯文·鲁斯，你现在有多害怕？

与几个月前相比，我现在其实感到相当乐观，这主要是因为我们现在正在展开这样的讨论。

包括我为这本书采访的许多人，他们已经担心了10到15年关于失控AI、流氓AI或可能的AI接管，一直在发出警告，但没人相信他们。在AI安全专家的小圈子里之外，其他人都只是敷衍地说：“嗯，是的。”现在我感觉我们终于到达了一个临界点，这些议题已经进入了主流讨论范围。

我认为社交媒体和新闻媒体上的一些内容确实过于夸张和戏剧化。我不是说这些议题的严重性不值得重视，但我的判断是，如果人工智能真的出现严重问题，其影响可能比我们想象的要平淡得多，而且更多与人为错误有关，而不是我们有时归因于技术本身的因素。

我完全理解这一点，也明确表示，我并不知道我们应该最担心哪些具体风险。我只是认为，有一类风险被忽视或轻描淡写地处理了，就像那些伯克利的怪人谈论的那样。现在我们终于可以讨论这些问题了。

人们开始担忧，他们认真对待这个问题，我认为我们现在确实有一个机会窗口，可以真正做出一些改变或采取措施，确保这对人类更好。几个月前，我认为这是不可能的。

因此，我认为这就是我感到更乐观的原因，尽管我认为从客观角度看，模型正在变得越来越危险和可怕，但我们现在也更有能力识别、讨论并可能预防这些风险。

在书的最后一页，我不想对你赋予某种情绪，但我感受到了你的恐惧和对生活迅速改变的抗拒。我认为这种感受是普遍存在的。

确实如此。我认为AI圈内的人并不理解外部世界。我认为那些正在构建这项技术的AI公司员工，通常都是那些享受大规模、未宣布的社会变革前景的人。

未宣布的社会变革。很难想象对我个人来说还有什么比这更可怕的噩梦。

他们喜欢事情变得奇怪。这正是他们搬到旧金山的原因之一。他们想生活在未来。彻底的颠覆性变革对他们来说并不可怕。

这难道不像是一个巨大的问题吗？

是的，因为普通人不会这样思考。普通人希望过一种他们能认出的生活。他们希望自己的孩子在一个与他们成长环境相似的社会中长大。作为一个社会，我们管理变革的能力一直很差，但我想这就是为什么我希望在这些关键技术的讨论中能有更多不同的人参与进来。

正如我所说，大约50个旧金山人做出了所有相关决策，而他们并不能代表整个社会。他们非常奇怪。他们看待世界的方式不同。他们对变革的容忍度比大多数人高，我认为这导致他们做出了一些我们现在无法挽回的决定。

我是说，你认为如果两年前有更多哲学家、更多艺术家、更多创意人员、更多记者、律师或其他人参与这些讨论，当另一方有那么多金钱支持时，真的能改变局面吗？

我想我是在说，当然，让更广泛的群体参与这些讨论是好事，但格雷格·布罗克曼向特朗普政府的捐款让他接到了那个电话，对吧？他们有总统的电话号码。这50个旧金山人之所以能接触到决策者，是因为他们的财富和权力。

我认为这在边缘上可能有所帮助，我可以举个例子。我在书中详细写过一个人，就是阿曼达·阿斯克尔。她是Anthropic公司的长期员工，在此之前曾就职于OpenAI。你刚刚在《Wired》上看到一篇关于寻找硅谷最有权势女性的文章，我认为她肯定位列前二或前三。

她负责管理Claude的性格。在Anthropic公司，人们称她为Claude之母。她是一位美德伦理学家，拥有哲学博士学位。她专门研究人工智能，就是为了思考这个问题：一个优秀的AI系统应该做什么？它应该如何行动？它应该代表哪些价值观？它应该如何拒绝做某些事情或主动承担某些任务？你如何在聊天机器人中植入类似美德伦理的东西？这曾是一个非常边缘的研究领域。据我所知，她是第一个在这些AI公司内部从事此类工作的研究人员。

这使他们对Claude的道德和伦理问题有了非常成熟的思考方式。她现在有一个完整的团队。他们有很多人致力于此，我认为这不仅让Claude变得更安全、行为更得体，还激励了其他实验室聘请自己的哲学家，并开发出适合自己AI的道德训练方法。

我认为，让来自不同学科的大量人员参与这项技术，有非常充分的理由，因为这不应该只是工程师们在做。

作为一名拥有哲学学士学位的人，我不得不说，这对我们这类人来说是一个繁荣的时代。

书中有很多内容让我感到困扰。当你想到这本书、想到技术时，有什么让你感到充满希望的地方？除了我们可能在监管方面取得一些实质性进展之外，你在报道中发现的某些内容是否也让你感到乐观？

我对这些事情的乐观情绪很大程度上源于科学和医学。我的父亲死于癌症，我也认识很多因罕见疾病失去亲人的朋友，这些疾病至今仍未被治愈，不是因为我们缺乏创造力，而是因为资源和人力的问题。我认为AI可以为疾病患者带来巨大帮助，这并非只是营销噱头。

书中有一个关于DeepMind蛋白质折叠AI系统的故事，该系统后来获得了诺贝尔奖。在这一突破之后，一位患有致命遗传疾病孩子的母亲给DeepMind研究人员写信，询问：“这能帮助我的孩子吗？”研究人员不得不给出诚实的回答，可能是否定的，因为这些成果需要时间才能应用到临床。即使有这些科学突破，你也需要设计药物、测试药物、获得药物批准。

这些成果真正挽救生命可能需要十年时间。但我希望这个过程能更快。我希望有更多由AI设计的药物能够迅速进入市场。我不希望人们继续遭受那些曾夺走前几代人生命的疾病折磨。

这就是我现在感到乐观的地方。两周后再问我，也许我的乐观点会有所不同，但目前来说，这就是让我感到积极的地方。

我对你使用AI的过程也感到好奇。在出版这本书之前，你已经出版过三本书。你的第一本书于2009年出版，那时这些技术还不存在。这对你的写作过程有什么影响？我知道你对如何使用AI非常坦率，有时甚至在同行中引发争议。

书中开头有一个专门章节，讲述我使用和未使用AI的情况，因为我认为首先最重要的是保持透明。

凯文，我要对你坦白。我用Pangram分析过你的书。

效果如何？

这本书是由人类撰写的。按理说，应该就是你写的。

是的，这本书是由一个非常疲惫、过度工作、睡眠不足的人类写的。我还有研究员Jasmine Sun协助我，以及FSG的许多优秀人类编辑。

这本书完全由人类撰写，但你是如何使用技术的？

我在NotebookLM上有一个巨大的笔记本，里面包含了所有研究资料、访谈记录、杂志文章和学术论文。我最基本的做法就是向它查询我需要了解的内容。例如，我会问：“给我所有关于GPT-4预训练的报道故事”，然后它会返回一个列表，就像一个超级增强的搜索功能。

我也这么做是为了协助一些报告任务，比如在做出这个决定时，房间里有哪三个人，他们的联系方式是什么？这帮助我整理笔记并进行事实核查。实际上，最后我请了一个人类事实核查员，但我也让一个AI群体进行事实核查，发现了一些连我自己和人类核查员都没注意到的问题。

后来我用它来获取编辑反馈。我有一个名为“Claude委员会”的团队，他们被分配到不同的个性和视角。比如，我有一个对LLM持强硬怀疑态度的成员，他会仔细阅读初稿并告诉我：“哦，我反对这一点。你在这里进行了拟人化，其实并没有真正的思考。”我还有一位类似库兹韦尔的未来学家，他希望在书中扩展对未来的愿景。虽然有些内容只是冗余，可能浪费了更多时间，但Claude委员会有几次指出了一些问题，让我意识到：“对，这是个好观点，我应该回去修改。”

你如何看待人类创作内容的溢价？你认为五年后，普通人还会在意这本书是凯文写的，而不是由AI写的吗？你觉得这在人们心中重要吗？

我认为这很重要。我知道这一点是因为有研究显示，当人们阅读由AI生成的文本样本，但不知道是AI生成时，他们会给出很高的评价。在盲测中，他们甚至更喜欢AI生成的文本而不是人类创作的。但一旦你告诉他们这是AI生成的，他们的评价就会骤降。

我认为这与人类心理学有很大关系。我们倾向于认为人们为了我们付出了很多努力，这些内容代表了他们真实的观点。因此，当人们发现他们最喜欢的作家用AI生成了最新的书或文章时，仍会感到被冒犯。但我觉得这种情况只有在他们察觉到AI使用时才会发生，而我认为他们目前还无法察觉，未来也不会很快能做到。我认为只要Pangram存在，它就可能是一个有用的工具。但我也认为，从抽象层面来说，人们其实无法分辨差异。当你告诉他们差异时，他们会在意，但在那之前，他们并不在意。

这真的很有趣。这反映了人们心理上希望知道某件事物上有某人的“指纹”，希望听到的是作者的声音而不是Claude的声音。

完全正确。

我认为作家们出于这个原因展示他们的创作过程很重要。他们应该谈论并实际拍摄自己创作的过程，让读者感受到创作某物所付出的劳动。我认为这对所有创意领域的人类来说都很重要。

这会是你们和Casey共同打造的社交视频系列吗？

是的，我正在Twitch上直播自己每天写作16小时。去看看吧。

听起来像是地狱。凯文，祝贺你出书。非常感谢你来到这里，这非常有趣。

谢谢，Katie。你最好了。

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