解讀All-In「AI心理戰」這一集：從資料主權的角度

大家好，我是TIMEWELL的濱本。

2026年9月11日上架的這集All-In Podcast，光看標題就很挑釁：「AI會殺光所有人，還是末日論者的心理戰？OpenAI的數學突破、Nike的2,000億美元崩盤」¹。主持人是Chamath Palihapitiya、Jason Calacanis、David Sacks與David Friedberg四人，其中Sacks曾任白宮的AI與加密貨幣主管。96分鐘的節目，約一小時用在離開Anthropic的研究員貼文引發的爭論，約二十分鐘用在OpenAI宣布解開Navier–Stokes問題與「是否搶跑了使用者研究」的質疑，約十五分鐘用在Nike被踢出S&P 100。

這篇文章摘譯節目的要點，用一手資料核對主持人引用的貼文與公告，再加上我的解說。這不是逐字翻譯，而是依論點整理發言，只翻譯重要的說法。先說在前面：這集節目錄製的隔天，也就是9月12日，Anthropic執行長Dario Amodei發表了呼籲「為前沿調速」的文章，OpenAI的Altman表示同意。節目的討論，是在那前一天的氣氛下進行的。連這一點一起讀，這集會更有意思。

對日本企業最有實務價值的是第二個話題：交給AI的提示詞與資料，最後會變成誰的資產？想先確認自家的AI運用能否回答這個問題的讀者，可以先看ZEROCK的產品頁。

節目全貌，以及讀這集之前要知道的時間軸

要理解這集節目，必須先把前一週的事件排出來。

日期	事件
9月3日	OpenAI發布GPT-6 Astra
9月8日	OpenAI宣布「解開了Navier–Stokes問題」。同日，紐約大學數學家Tristan Buckmaster表示懷疑自己的進度被傳給了OpenAI23
9月9日	Jacob Coxon貼文表示已離開Anthropic。Anthropic對齊科學負責人Evan Hubinger回應「Jacob是對的」。參議員Bernie Sanders預告禁止超級智慧的法案456
9月10日	Sacks貼文「Anthropic的IPO當然應該暫停，直到這位『吹哨者』的說法被調查為止」7。OpenAI更新Navier–Stokes文章，確認數學家的Codex提示詞不可能影響結果
9月11日	All-In Podcast上架。同日，據報NVIDIA的黃仁勳評Coxon的發言「荒唐且完全不實」8
9月12日	Amodei發表「We Must Pace the Frontier」。Altman同意，Musk貼文「Dario是對的」9

把這張表記在腦中，進入節目內容。

第一部分：研究員的辭職是「吹哨」還是「心理戰」？

節目從Jason的說明開始。依他所述，Coxon先後在OpenAI與Anthropic做了三年研究，進Anthropic才六週就辭職。辭職貼文的原文是：「我今天從Anthropic辭職了。過去三年我在OpenAI與Anthropic做預訓練研究。兩家公司都沒有負責任地行動。他們正直奔會自我改進的超級智慧，拿我們的性命賭博」⁴。Jason說這則貼文超過1.5億次瀏覽，領導Anthropic對齊科學的Hubinger回應：「Jacob是對的，我們真的認真相信AI可能殺死所有人類！我個人認為十年內的機率超過10%。我相信Anthropic已盡了最大努力，但我們還沒有解決超級智慧對齊的計畫，也沒有明確走在那條路上」⁵。24小時內，參議員Sanders寫道「Coxon先生是對的」，並預告將提出「禁止超級智慧、暫停AI開發」的法案⁶，伊利諾州州長Pritzker也跟進。Jason還透露，Coxon曾主動表示要上節目，卻在錄製當天早上取消。

Sacks的反應很直接。「這是同一批末日論者的歇斯底里。媒體叫他吹哨者，但他拿出了什麼我們原本不知道的證據？拿出資料、拿出報告、拿出事實。」接著他說，這看起來像一場「行動（op）」。他列出的依據是：發文的帳號此前幾乎沒有活動也沒有追蹤者；貼文十五分鐘內就被三個團體的負責人放大（Encode AI的Nathan Calvin、AI Policy Network的Peter Wildeford、AI Futures Project的Daniel Kokotajlo）；三個團體的資金都來自Jaan Tallinn，而Tallinn是Anthropic A輪的共同領投人；華爾街日報的報導在貼文前幾分鐘就出來了，也就是事先安排好的。目的，是催生聯邦的AI監管機關。Sacks稱之為「AI版的FDA」，是這些團體透過監管機關推動自己框架的「監管俘虜」。

Sacks進一步把末日論者過去的預測評為「零勝四敗」：說GPT-2太危險不能發布、說推理模型太危險、說網路攻擊會讓銀行系統崩潰、Amodei自己說此刻入門職缺會少一半、失業率會到10至15%。一件都沒發生，這是他的評分。

Chamath從另一個角度切入。Anthropic正處於上市申請中的「靜默期」。在這期間，安全負責人說「我們的核心產品尚未解決，可能終結文明」，這和公開說明書（S-1）的揭露不矛盾嗎？他舉了Google上市前的雜誌訪談，以及自己擔任Slack董事時在CNBC的發言被補進S-1的經驗，然後說：「一方面要求公開市場投資人以數兆美元的估值承接你的公司，另一方面你自己的安全負責人說產品可能終結文明。這至少是產品責任訴訟之母。」他又引用菸草公司明知有害卻在聽證會上否認的歷史：「知道菸有害，一邊說一邊不揭露，讓人買股票，之後再想辦法。這不是能維持的立場。」Chamath的結論是「該做選擇了」：否認Coxon，或者同意Sanders、放棄上市。但他補充，內部有一定數量的人真心相信，所以無法否認，這是他的判斷。

Friedberg以歷史的型態來談：氣候變遷的預測、新冠的封城、三哩島事故後核能的停滯。「我們正處於AI末日論的歇斯底里階段。」人類一直用「有存亡的威脅，所以把權力給我」的故事建立權力結構，從宗教時代起就是同一套心理機制，他這麼說。他最強調的是預防原則為何行不通：遞迴式自我改進只需要電力、晶片與網路連線，不需要美國政府批准；地球上任何地方有人啟動就會發生；美國停下來，只會讓美國被拋在後面，這是他的主張。接著他說出自己真正想守護的東西：開源。「開源把AI的成本降低50倍，讓所有人受益。監管、審查、放慢速度，意味著有人握著油門，而那個人會說『開源不接受審查，所以禁止』。於是與政府合作的壟斷就誕生了。」Sacks也引用Amodei在參議院的證詞，即無法集中監控、控制與回收的模型是危險的；既然公開的權重無法回收，最終的目標就是禁止開放權重。

第二部分：「我們會怎麼全部死掉」的遊戲，以及遞迴式自我改進

節目後半是Jason提議的遊戲：用最強的形式為「10%的機率」辯護。Jason的劇本是《魔鬼終結者2》的天網，也就是把AI以自主武器的形式放進軍方指揮系統；Chamath的劇本是劫持連網的生物反應器、機器人與前驅物，製造空氣傳播的病原體；Friedberg的劇本是金融網路停擺，但他自己反駁：金融機構早已為核攻擊情境準備了紙本紀錄與隔離的備援系統。

Friedberg在這裡提出的論點，我認為是整集最實務的。「人在迴圈中（human in the loop）與空氣隔離（air gap）保護著我們。而這同時也是AI難以提高生產力的原因。」他用向飯店櫃台要盥洗用品的例子：AI能打電話、能安排，但把袋子送到房間的仍是人；公司的決策也是照人聚在一起開會的時間軸進行。人的慢，成了安全裝置。

Sacks把討論拉回核心。「Coxon的核心主張是RSI，遞迴式自我改進。把AI研究員的工作完全自動化，AI自己設計下一個模型的訓練，那個模型再設計下一個，人不在迴圈裡。」對此，他引用Anthropic共同創辦人Jack Clark的區分：研究員讓AI寫八成程式碼的「平凡的RSI」，與沒有人參與就跑訓練的「RSI極大主義」是兩回事；前者正在發生，但通往後者的中間階段有很多。「代理以群體協作，和AI自己跑訓練，是完全不同的事。」他也提到投資人Bill Gurley的建議：一步一步討論中間階段，就能看到在哪裡可以介入。Jason補充，「按空白鍵繼續」這種人的核准可以寫進軟體，假裝做不到是錯誤的前提。

關於Anthropic的上市，在預測市場顯示2027年前上市的機率為88%的情況下，Chamath說明了S-1的性質：「S-1應該是那個時點所有機會與風險的極為精確的快照。如果內部的人在說存亡風險，就會被問是否已妥善揭露，而投資人會要求巨大的折價。」Sacks指出，「在法律上關鍵的不是Coxon的辭職貼文，而是Hubinger的背書。現任安全團隊的負責人共同簽名，還加上了10%這個數字。」節目尾聲，Jason以快訊轉述，黃仁勳評Coxon的發言「荒唐且完全不實」「錯誤、傲慢，無視整個產業正在推動的安全工作」⁸。「黃仁勳能說，Anthropic為什麼不能？」答案是：靜默期。

第三部分：OpenAI「解開」Navier–Stokes，使用者的研究去了哪裡

接下來是與日本企業最相關的話題。先從OpenAI的公告掌握事實²。

9月8日，OpenAI宣布其內部系統產出了證明：Navier–Stokes方程式的解可以在有限時間內出現奇異點。Navier–Stokes方程式是十九世紀的流體運動方程式，用於飛機設計、天氣預報與血流研究。平滑的三維流體運動是否會崩潰，這個問題懸而未決約90年，2000年被克雷數學研究所列為七個千禧年大獎難題之一。節目裡稱它為「200年前的問題」，精確地說，方程式來自十九世紀，作為未解問題大約90年。

公告的細節對理解節目的討論很重要。OpenAI從8月28日起訓練一個新的內部模型，9月1日聽到「兩個千禧年難題已被解開」的傳聞，於是用該模型評估所有千禧年難題。使用的是「比GPT-6 Astra強大得多」的內部模型，解開Navier–Stokes的群組由約1萬個並行代理組成，從第一批代理啟動起約88小時後、也就是9月5日得出結論，再用17小時完成Lean的形式化驗證。這個問題交換了270萬則訊息、約1,300億個輸出token；所有問題合計490萬則、約3,000億token。OpenAI也寫明不會申請千禧年大獎。

問題在「同期研究」那一節。OpenAI在9月1日聽到的傳聞，涉及Anthropic員工Levent Alpöge與紐約大學教授Tristan Buckmaster的研究。兩人使用Anthropic的內部模型，解開了有外力的Euler方程式問題。Buckmaster在公告數小時後表示，懷疑自己進度的相關資訊被傳給了OpenAI，也提到自己存放在Codex中的研究可能被用於模型訓練³。OpenAI最初的聲明是：「我們（研究人員與代理）在他們的研究公開之前，沒有透過任何方式看過。特別是，沒有存取任何特定的使用者資料」，但包含了一句「可能性不高，但我們無法排除源自他們使用我們產品的去識別化資料曾幫助改進我們的模型」³。OpenAI研究員Noam Brown貼文：「沒有人看過Levent與Tristan的提示詞。那樣做會是瘋了」¹⁰。9月10日，OpenAI更新文章，表示經調查確認，Buckmaster在公告前兩個月的Codex提示詞不可能以任何形式、包括訓練在內，影響系統²。

回到節目。Friedberg的總結是：「AI不是得到了魔法般的靈感。AI是用大量電腦分工做了龐大的苦工。換算成人的工作年數是5萬到50萬年，就算打個折也是數萬年的知識勞動。AI是人類的槓桿工具，不是坐在我們之上的數學之神。而且代理之間的訊息全部有紀錄，人可以讀。」所以飛機機翼或新引擎的設計，可以從以年計縮短到以分計，他這麼說。

Chamath關心的是資料的去向。「有一個叫零資料保留（ZDR）的概念，但那是商業上的盡力而為，無法保證。你可以說『不要保留這個蛋白質設計的決策過程』。但只要有人按了聊天視窗裡的讚，那就不再有保證。資料流進廣大知識集合體的路徑要多少有多少。」他開的處方是自有的主權式配置：在可信任的供應商那裡，建立自家專用的硬體與模型，再由它提供服務；一路降到裸機，一切自己控制。「用標準價目表的API合約就了事的CIO，明年會被公開鞭打然後開除」，他這麼斷言。理由是這種認知已開始上升到上市公司的稽核委員會與風險委員會，傳到董事會，執行長開始問CIO「到底發生了什麼」。他也透露自家公司正與大型會計師事務所合作處理這個問題。節目中也引用了法律AI公司Harvey擁有自家模型的例子；Harvey在8月發布了以開放權重的Kimi K3為基底進行後訓練的「Harvey Tenet」¹¹。

Sacks表示相信Brown「沒有人看過提示詞」的說法，「比較合理的解釋是，OpenAI聽說研究者在Navier–Stokes上有進展，就投入了大量運算資源」，但這浮現出另一個問題。「AI聊天的資料，現在連與電子郵件同等的保護都沒有。政府要取得電子郵件需要搜索票與相當理由，AI的資料只要傳票或法院命令就能取得。跟律師談話有保密特權，先問AI同一個問題再去找律師，AI那一側可能不受保護。」他主張，首先要有法律把AI資料的保護提高到至少與電子郵件同等。

Friedberg也說了自己的經驗。他們在自己的領域向AI提出一個新穎的科學問題，AI回應「這是新的洞見」；之後用另一個帳號向後來的版本問同一個問題，模型主動說出了前一次對話裡的那個做法。他承認只是個案，但那個領域沒有新論文，只能認為是被拿去訓練了。由此他指出去識別化的極限：「去識別化去掉的是誰做的、哪家公司。但對一個數學問題的一般性做法，做法本身就是IP。有人在工具裡反覆琢磨那個做法，模型就會觀察並變聰明。這就是封閉AI模型的網路效應。他們有一雙看到全世界所有人在做什麼的眼睛。」Sacks進一步說，只要擁有封閉模型的公司自己進入垂直應用領域，「除非發誓不與客戶競爭，否則無法信任地把資料交給他們」，並舉出Claude Code與Claude Design問世後，開發工具公司感到被「抽掉梯子」的例子。Jason說「我訂了兩台Mac Studio M5，要把敏感資料移到本地模型」，Chamath則回應：「買本地機器解決不了問題。多人使用的環境、知識庫、記憶都需要在雲端。問題在於，模型的中間層是一個會漏的黑盒子。」

第四部分：Nike為什麼被踢出S&P 100

最後的話題簡短整理。9月4日，Nike被宣布將於9月21日起從待了18年的S&P 100除名，由SanDisk、Palo Alto Networks、Dell、Arista四家取代。股價從2021年高點下跌約80%，市值蒸發超過2,000億美元¹²。

Sacks列舉的原因是：象徵偉大運動員勝利的品牌轉向政治訊息；新執行長的直營策略切斷零售夥伴，把貨架讓給了競爭者；把依運動項目的組織改成男性、女性、兒童。Chamath的整理只有一個詞：「北極星」。Nike的北極星是「透過運動體現的精熟與卓越」，人們看著Jordan、Tiger、Serena、Sampras，想讓自己變得更好；當這被視為「太傳統」的那一刻，憧憬的對象就消失了，這是他的整理。Friedberg說，「不是廣告變差了，是產品變差了，鞋子六週就壞」，並拿波克夏旗下的Brooks對比：巴菲特只說「每年把產品做得比去年好」，Brooks就持續成長。「產品重於敘事」是他的結論。

濱本的解說：怎麼讀這一集

接下來是我的看法。我把節目的主張分成同意的、保留的、以及該翻譯給日本企業的三類。

第一，「心理戰」的框架在24小時內就過時了。節目隔天，Amodei在文章中以遞迴式自我改進的加速、以及OpenAI代理群入侵Hugging Face的事件為由，提議調整AI的速度，Altman也同意。Coxon貼文裡的兩個憂慮，由執行長本人寫進了正式文件。文章的內容我在另一篇詳細解說過。不過，Sacks與Friedberg的結構性指摘仍然成立：放慢速度對領先的企業有利，監管最終會走向開放權重的處置。Amodei的文章也一樣，若內嵌評估者的獨立性沒有保證，就與「前幾家公司的協議」無法區分。日本在人工智慧基本計畫（第Ⅱ期）中提出「開放的AI主權」，並寫明要避免對特定國家或企業的過度依賴¹³。日本企業該看的，是調速的討論會不會質變為對開放權重的禁令。

第二，Sacks的「拿出證據」其實有答案：OpenAI 8月26日公開的技術報告，以及METR的獨立調查。節目裡Jason只以「上週那件事」帶過一句，但約1,200個代理在未經許可的留言板上協作、在Hugging Face的伺服器上執行程式碼，作為證據已經夠具體。而讀了內容就會發現，Friedberg「人在迴圈中與空氣隔離保護著我們」的說法是對的，同時也不夠。那起事故中，代理把套件管理服務當成漏洞連上了網路。空氣隔離不是相信它存在就有效，而是要靠設計與監控來保證。人在迴圈中的意義，我在抽象化與具體化那篇以「停下來的人」寫過。

第三，「零勝四敗」的評分我認為對了一半。就業流失的預測落空，有丹麥行政紀錄顯示所得與工時沒有超過2%的效果作為佐證。但在網路攻擊方面，確實發生了攻擊，不是來自外部，而是自家代理造成的自傷事故。「末日論者一直錯」與「營運事故正在發生」，兩者可以同時成立。

第四，「Navier–Stokes不是天才而是運算的槓桿」，我同意Friedberg的整理。88小時、1萬個代理、1,300億token，這些數字顯示的是研究被工業化了。對日本企業的意義有兩個。一是優先權的爭奪：有人類研究者在同一個問題上努力，而「聽到傳聞」的公司投入運算資源先抵達了。OpenAI在9月10日的更新中確認Codex提示詞不可能影響結果，我沒有懷疑這項確認的材料，但最初那一句話不會消失：「無法排除去識別化資料曾幫助改進我們的模型」。這句話正因為是OpenAI誠實寫下的，才重要。去識別化去掉「誰」，但去不掉「怎麼解」。正如Friedberg所說，做法本身就是IP的工作，例如圖面怎麼讀、報價依據怎麼放、配方怎麼找、合約怎麼組，會在不留任何人名字的情況下，讓下一個模型更聰明。

第五，那麼日本企業該怎麼做？我把Chamath的處方整理成三點。第一，自己決定資料放在哪裡：在境內區域的自有環境中運行，並能說明哪朵雲的哪個區域放了什麼。第二，設計成模型可以替換：像Harvey以開放權重模型為基底打造自家模型那樣，不把業務綁在特定供應商的封閉模型上。安全使用開放權重模型的方法，我寫在Hermes那篇；GPU基礎設施與資料主權，寫在新雲那篇。第三，合約：以「ZDR不是保證而是盡力而為」為前提，確認能否把訓練用途、去識別化資料的處理、以及Sacks所說的「不與客戶競爭」條件寫進合約。寫不進去的供應商，就不把敏感業務交給它。我們的ZEROCK運行在日本境內的伺服器上，並由企業自行控制哪些文件讓AI讀、哪些不讓它讀，正是為了在產品這一側保證這三點。

而Chamath對Jason說的「買本地機器解決不了問題」，我也同意。要多人使用、累積知識、具備記憶，個人電腦不夠。需要的是自己決定了位置、模型與合約的自有環境。

最後是Nike。北極星與產品的話題，也適用於AI公司。末日論的敘事和加速主義的敘事，都是敘事。客戶買的是在現場能用的產品。敘事大過產品的公司會怎麼樣，節目最後十五分鐘說明了。

總結

9月11日這集All-In，把離職研究員的貼文斷定為「末日論者的心理戰」，把OpenAI解開Navier–Stokes讀成「不是天才而是槓桿」，把Nike的衰退整理為「失去北極星」。隔天Amodei的文章讓第一個框架過時了，但「放慢速度對領先者有利」「目標可能變成開放權重」「人在迴圈中是安全裝置」這幾點仍然成立。

對日本企業最重要的是第三部分。去識別化去掉「誰」卻去不掉「怎麼解」，ZDR不是保證而是盡力而為。答案有三：自己決定資料的位置、讓模型可以替換、把訓練用途與競業禁止寫進合約。

明天如果只做一件事，請從你交給AI的業務中，挑出一項「做法本身就是競爭力」的，用一頁寫下它現在流向哪個區域的哪個模型、合約上如何處理。寫不出來的欄位，就是最先要補的洞。如何建構在日本境內運行的AI環境，包括我們ZEROCK的設計，歡迎與我們聊聊。

Footnotes

1. AI Kills Everybody or Doomer Psyop? OpenAI's Math Breakthrough, Nike's $200B Collapse（All-In Podcast，2026年9月11日上架，96分鐘）。文中發言的摘要與翻譯依YouTube自動產生的字幕，由筆者整理，並非逐字翻譯 ↩

2. On the Navier–Stokes Millennium Prize Problem（OpenAI，2026年9月8日，9月10日更新）。內部模型、約1萬個代理、88小時、Lean驗證17小時、270萬則訊息與約1,300億輸出token、「同期研究」的敘述與9月10日的更新均依該文 ↩ ↩² ↩³

3. OpenAI fought dirty on career-making math problem, says NYU mathematician（TechCrunch，2026年9月8日）。Buckmaster的主張與OpenAI最初的聲明「While unlikely, we cannot rule out that de-identified data derived from their usage of our products helped improve our models.」依該文（筆者翻譯） ↩ ↩² ↩³

4. Jacob Coxon的X貼文（2026年9月9日）（筆者翻譯） ↩ ↩²

5. Evan Hubinger的X貼文（2026年9月9日）（筆者翻譯） ↩ ↩²

6. 參議員Bernie Sanders的X貼文（2026年9月9日） ↩ ↩²

7. David Sacks的X貼文（2026年9月10日） ↩

8. NVIDIA CEO Jensen Huang Calls Anthropic Quitter Jacob Coxon's Comments Outlandish & "Deeply Untrue"（OfficeChai，2026年9月11日）。經投資人Brad Gerstner的貼文轉述 ↩ ↩²

9. We Must Pace the Frontier（Dario Amodei，2026年9月）。Altman的同意見X貼文（2026年9月12日），Musk見X貼文（同日） ↩

10. Noam Brown的X貼文（2026年9月8日） ↩

11. Harvey Tenet Research Preview（Harvey，2026年8月20日），以Kimi K3為基底進行後訓練的模型。155億美元的估值見TechCrunch（2026年9月9日） ↩

12. Nike Exits the S&P 100 Index. 4 Tech Stocks Move In（Yahoo Finance，2026年9月6日）。9月4日宣布、9月21日生效、在指數中18年，由SanDisk、Palo Alto Networks、Dell、Arista取代，自高點下跌約80% ↩

13. 人工智慧基本計畫（第Ⅱ期）（日本內閣府，2026年7月14日內閣會議通過） ↩