比尔·盖茨接受《克莱恩秀》最新深度访谈：AI已跨越危险临界点，我们还没有意识到危险的临近！（深度解读）
2026-10-03 · tc-giraffe.com
比尔·盖茨在2026年9月29日《埃兹拉·克莱恩秀》的专访中 ， 对人工智能的现状与未来发出了极为冷峻的警告。 他直言， 社会对AI的担忧远远不够 ，除非政府强力介入监管， 否则未来几年极可能面临灾难性的网络攻击、生物恐怖主义威胁以及大规模失业危机。 一、对AI风险的根本判断：我们尚未意识到危险临近 盖茨明确表示， 指望AI行业依靠自身实现有效监管“简直荒谬
比尔·盖茨在2026年9月29日《埃兹拉·克莱恩秀》的专访中 ， 对人工智能的现状与未来发出了极为冷峻的警告。 他直言， 社会对AI的担忧远远不够 ，除非政府强力介入监管， 否则未来几年极可能面临灾难性的网络攻击、生物恐怖主义威胁以及大规模失业危机。
一、对AI风险的根本判断：我们尚未意识到危险临近
盖茨明确表示， 指望AI行业依靠自身实现有效监管“简直荒谬” 。在激烈的技术军备竞赛中，没有企业会主动踩下刹车。他批评当前行业外——包括学术界、智库、政策制定者和政客——对AI危险性的认知“极低”，并对自己不得不从全球健康事业中抽出精力来呼吁AI监管感到无奈。
他强调， AI已跨越网络攻击与生物攻击的临界点 。具体而言：
AI能发现人类审查二十多年并断言“绝对没问题”的代码漏洞，网络黑客攻击能力令人惊叹。
AI使制造致命病原体变得触手可及，只需少数人即可实施过去只有主权国家才能发动的生物攻击。
现有责任法已不足以应对潜在灾难，必须强制在模型中引入 监督层与安全保障机制 ，如同航空和药品监管一样成为现代社会的基础设施。
盖茨认为， 迫在眉睫的风险并非AI本身失控，而是恶意行为者利用AI作恶 。他批评“竞赛态势是伪命题”的观点，指出政府不是这些产品的主要购买者，传统上最精通技术的政府也未能充分意识到危险。他呼吁超越狭隘民族主义，从全人类高度落实保护措施。
二、AI认知与智能潜力：从工具到战略同伴
盖茨回顾了AI从“可能永远不会发生的可怕想法”到今日现实的历程。他提到：
OpenAI在AP生物学考试中获得满分5分，且能回答他编造的题目，这是第一个震惊时刻。
Claude Code等模型在编写代码和发现缺陷方面已超越人类，执行长时间复杂任务的能力令人不可思议。
在盖茨基金会战略审查中，AI已从“笑话”变为“同伴”，能在深入复杂的战略讨论中做出重大贡献。
但他也警告， 硅基智能正在突破碳基大脑的物理极限 。大脑受限于产道，而硅基智能无此限制，能阅读每一本医学期刊并发现人类无法察觉的关联。若不保持控制，人类可能进化出一个新物种，其与我们相比如同狗猫之于人。
三、就业市场的深刻变革：人类认知不再稀缺
盖茨对AI冲击就业的判断远比多数经济学家悲观。他认为：
AI将跨越可靠性门槛，大规模替代会计、法律、电话销售、客服支持等工作 。AI可全天候、多语言、不知疲倦地提供服务。
杰文斯悖论并不适用于所有领域 。一旦AI能独立完成整个任务，需求弹性就不再重要，成本将归入Token预算而非人类薪资预算。
人类认知作为稀缺要素被替代后，再无其他稀缺领域可转移 。随着白领工作和人形 机器人 跨越可靠性阈值，大量岗位将被摧毁，人类无路可退。
他提出应对措施： 征收AI劳动税 ，让机器人缴纳与人类相同的养老金和社保；设立 “人类保留”工作岗位 ，在儿童保育、养老护理、部分医疗和教育等领域维持人类就业。
盖茨承认转型速度是真正难题，失业者将成为受损方，如同“中国冲击”导致许多社区衰败。他预计过渡期可能长达20多年，需尽量减少破坏、生物恐怖事件和因失业受损的人数。
四、全球南方与AI的普惠价值：医疗、农业与教育
盖茨强调， 在低收入国家，AI将带来压倒性的积极影响 。盖茨基金会几乎所有工作都是做市场不愿做的事，将AI带给最贫困人群：
尼日利亚说约鲁巴语的女性可通过联网智能手机在半夜描述病情并获得医疗建议。
印度已有超过100万农民使用AI系统获取病害、肥料和品种建议。
低收入国家五岁以下儿童死亡率是美国的15倍，AI是解决医疗、农业和教育资源匮乏的强力工具。
他批评将全球南方视为同质化整体的视角，指出中等收入国家与低收入国家情况截然不同。在低收入国家，AI应尽快推进落地。
五、教育领域的两极分化：认知卸载与学习动机
盖茨指出， AI在个性化教育方面潜力巨大，但也可能加剧学生间差距 ：
富裕国家出现“学习损失”，学生学到的知识比10年、20年前更少。
AI工具可帮助有学习动力的学生，但中等水平学生看到他人使用AI后可能感到气馁。
“认知卸载” （如代写论文、直接索取答案）会削弱学习过程中的钻研能力。中国一项研究发现，使用AI的孩子家庭作业分数提高，但脱离环境后考试成绩大幅下降。
必须设计具备 推理引导功能 的工具，并完善家长对AI使用过程的监控。盖茨认为政府在此领域采取家长式管理是合理的，但不必全面禁令，监控是关键。
六、AI治理的政治未来：避免党派两极分化
采取明显的保障措施 ，最大限度降低网络和生物风险。
对话的性质 ：若演变成一个政党支持AI、另一个政党反对，就会像气候变化问题一样陷入糟糕境地。目前默认情况是几乎没有中间地带。
他呼吁社会团结起来进行讨论、辩论和应对，并警告阻止数据中心建设丝毫无法减缓AI进程，数据中心总会在某个地方建起来。
盖茨计划在2045年前花光基金会2000亿美元资金。AI带来两件影响深远的事：
技术赋能 ：更快研发新药、培育新种子，与农民和艾滋病毒感染者沟通，AI可成为根除疟疾、脊髓灰质炎和降低儿童死亡率的强大助推器。
资源下降 ：全球对最贫困人口的慷慨程度在下降，海外援助被削减。每拯救一条生命只需1000美元，资金减少意味着无法拯救本可获救的生命。
基金会AI支出约40%用于教育、40%用于健康、10%以上用于农业及机构建设。纯粹的AI特定项目（如理解非洲语言）被纳入10亿美元AI专项承诺。
盖茨承认与爱泼斯坦会面的唯一目的是寻求其在慈善事业及全球健康领域的人脉资源，并未参与任何私人社交。他表示：
花时间与爱泼斯坦交往显然是个错误，已提高对引荐人的审查标准，哪怕是不拿报酬的中间人。
未去过私人岛屿，未见过任何女性，未来将进一步收紧非正式中间人的参与标准。
弗吉尼亚·埃文斯《The Correspondent》——感人且积极向上的小说。
尼古拉斯·恩里克斯《Into the Woodchipper》——讲述美国国际开发署被扔进碎木机的故事。
塞巴斯蒂安·马拉比《The Infinity Machine》——关于德米斯·哈萨比斯和DeepMind的历史，展现AI行业创立历程。
比尔·盖茨此次专访的核心是一声 振聋发聩的战斗号角 。他以其技术先驱的声誉作赌注， 警告人类尚未为AI后果做好准备，甚至未意识到危险临近。他彻底否定行业自律，呼吁强制监管；他预判大规模失业，提出征税与“人类保留”岗位；他既看到AI在全球南方的普惠价值，也担忧教育两极分化与认知卸载。他承认自身在爱泼斯坦事件中的错误，并承诺收紧审查。最终，他呼吁超越民族主义，从全人类高度应对AI带来的生存性挑战。
主持人： 比尔·盖茨是当前人工智能辩论中一位引人瞩目的人物。他拥有多重不同视角的丰富经验，而大多数人通常只能具备其中一种视角。
比尔·盖茨： 大家好，我是微软董事长比尔·盖茨。在这段视频中，你们将见证未来。
比尔·盖茨： 毫无疑问，在真正有意义的层面上，计算机终将在某个时刻变得和人类一样聪明。
主持人： 因此，他最近发表了一篇关于人工智能的文章。 他在文中表示，如今他正以自己的声誉作赌注，试图让人们看清即将到来的事物可能有多糟糕，试图让人们意识到我们尚未为即将发生的一切做好准备。 这非同寻常，与他以往发表的观点截然不同。当我坐下来与他交谈时，他态度如此坚决，甚至让我感觉到他的恐惧—— 他害怕我们尚未准备好应对自己正在构建的事物，害怕如此多身居高位的人正在否认即将发生的事情 ，这真的令人震撼。 这简直是一声振聋发聩的战斗号角。
从“可怕的想法”到AI成真：盖茨的早年视角
比尔·盖茨，欢迎来到节目。很高兴见到你。
我想先从我们在1996年《大卫·莱特曼秀》(David Letterman show) 上找到的一段关于你的视频开始。我把画面交给你来播放。太好了。
大卫·莱特曼： 现在是否还有超出我们对计算机理解范围的事物就像20年前我们并没有完全理解计算机一样。现在是否达到了另一个层面的事物也许我们甚至还没想到。也许这根本不可能。也许你了解一种完全不同的机制，完全不同的软硬件，又或者这就是终点，直到时间尽头
比尔·盖茨： 目前，我们主要致力于让计算机成为一种工具——一种帮助我们学习或寻找志同道合者的工具。 最终，我们也许能弄清楚如何让计算机思考(think)。
比尔·盖茨： 但事实证明这是一个极其棘手的问题。事实上，这方面几乎没有取得任何进展。所以没人知道那何时会发生。有些人甚至认为那永远不会发生。
大卫·莱特曼： 是啊，我们并不希望它们思考，对吧并不真的希望。
比尔·盖茨： 这确实是个可怕的想法。
主持人： 那是三十年前的事了。请向我讲述一下，我们是如何从一个可能永远不会发生的可怕想法，走到今天坐在这里讨论这一近乎现实的。
比尔·盖茨： 计算能够在人类水平上实现思考的概念——在我出生之前，艾伦·图灵(Alan Turing)就谈论过这一点——他甚至提出了一项测试，即如果你在对话中被机器骗了，那就被称为通过了图灵测试(Turing test)。所以一直以来，在机器学习软件方面，都有这样一个想法：我们能让软件看、听、读或写吗 那就是圣杯(holy grail)。 当我从哈佛退学时，我对联合创始人保罗·艾伦(Paul Allen)说：“天哪，如果人工智能取得了突破，而我们却跑去卖BASIC解释器和文字处理器，我们会感到遗憾的。我可能会希望自己当初留在学术界。”那是1975年。人工智能的进展大多走进了死胡同，比如Prolog专家系统。但有一小群人，包括杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)和其他几个人，正在研究神经网络(neural nets)。最终，图形处理器(GPU)实际上提供了足够的算力，使得那个想法，即这些高度统计的方法，开始展现出希望。
AI在编程与考试中超越人类：盖茨的震惊时刻
我定期去拜访OpenAI，了解他们的工作进展。我向他们提出挑战：“嘿，如果你们能阅读一本生物学教科书并通过大学预修课程(AP)考试，拿到满分5分，那么你们就能证明你们真正理解了内容——也就是以易于获取的形式对知识进行编码。”因此，在产品公开发布前六个月，萨姆(Sam)、格雷格(Greg)和伊尔亚(Illya)来到我家，向我展示了它在AP考试中获得5分的能力，甚至是针对我编造的、它不可能见过的题目。那是非常复杂的生物学问题。它的表现近乎完美， 所以那是第一个令人震惊的时刻。 然后在去年年底，当Claude Code模型变得超级出色时， 我能看出它们写代码和我一样好，而这正是我最引以为傲的才能 ，因为从13岁到24岁，我一直痴迷于一个问题：我能写出和任何人一样好甚至更好的代码吗 那是另一个让我觉得不可思议的时刻。执行长时间复杂任务的能力，如今已达到在编写代码和发现代码缺陷方面超越人类的程度。
主持人： 那么它们目前还未能超越人类的，是决定“做什么”，即那种更高层次的战略规划。你认为它们距离具备这种能力还遥遥无期吗
比尔·盖茨： 毫无疑问，以我们基金会为例，我们每年10月会花两周时间进行战略审查，以确定我们明年即2027年将如何花费这100亿美元。一年前，有人说：“我们应该问问人工智能是怎么想的。”我当时觉得那是个相当不错的笑话，因为那时它的逻辑还不够连贯，无法理解这些复杂事物。今年，在我们讨论的参考输入中，包括将战略笔记输入，并与ChatGPT、Claude、Copilot展开实际对话，甚至让它们相互交谈。在几次审查中，我们实际上会让AI列席参与。在少数情况下，我们会告诉它：“嘿，只有我们问你的时候你才说话。”而在其他一些情况下，我们会说：“嘿，如果你听到你认为错误的内容，或者听到我们在探讨‘这些统计数据是什么意思’时，请参与进来。” 所以，我们已经从把它当成一个笑话，发展到它将作为一个同伴。虽然它不做出任何最终决定，但它将在深入、复杂的战略讨论中作为同伴，做出重大贡献。
主持人： 所以在那次莱特曼的采访中，你说那是一个可怕的想法。那么你当时为什么会说让计算机思考是一个可怕的想法呢
比尔·盖茨： 任何对人工智能着迷或想要开发人工智能的人，都不会意识不到它将比生物大脑更优秀，这令人感到难以置信的恐惧。 生物大脑的通用性令人惊叹，其进化优化的目标是生存、繁殖，以及为了生存和繁衍而相互社交。然而，我们却能创作交响乐、下国际象棋，甚至编写出非常酷的软件。 而当你将载体从生物学转移到硅基时，个体之间就没有这些界限了。你的记忆不再受限。 要知道，大脑的大小受限于产道。这就是为什么人类在起初是非常受限的。人类在出生时如此无助，这一点非常不寻常，因为人类为了拥有大脑袋而进行了高度进化优化。 但硅基智能没有这些限制。 设想一下，阅读每一本医学期刊，看看是否有任何我们没有发现的线索。这就是人工智能今天正在做的事情。这就是为什么，特别是对于不太常见的疾病，它们在观察一组症状并做出诊断方面如此超越人类。它们可以在脑海中记住更多内容，并看出事物之间的关联。这是人类永远无法做到的。 因此，如果你不能保持对它的控制，你就进化出了一个新物种。对我们来说，它就像狗或猫对我们一样，只是处于一个完全不同的维度。 所以每一家AI公司，无论是DeepMind还是OpenAI，它们都表示，好吧，无论这里发生什么，都不能仅仅受利润最大化驱动。我们必须制定一个章程，确保如果我们达到了危险阈值，我们可以做出违背利润最大化的判断。 可悲的是，这些机制只有在只有一家公司的情况下才有效。 假设OpenAI发明了后人工智能(post-AI)，然后他们说，不，不，我们要把它封存起来。如果没有其他人去做，那很好，潘多拉的魔盒就保持关闭。但当然，许多公司都在研究这个，甚至OpenAI还孵化了Anthropic，因为他们认为一些安全问题没有得到足够的重视。因此，参与其中的没有人会轻视这样一个想法，即超级强大的人工智能会创造怎样的世界……
竞赛态势是否伪命题：黄仁勋与盖茨的分歧
主持人： 我想就竞赛态势(race dynamic)这个话题再稍作停留。我非常期待与两位探讨此事，原因之一在于你们不仅深耕科技领域，还都曾执掌过参与激烈竞争的大型企业，并与多国政府有过合作。上周我采访了英伟达的黄仁勋(Jensen Huang)，他表示， 安全确实是一个切实的隐患，但所谓的“竞赛态势”是个伪命题。如果产品不安全，就不要发布。
黄仁勋： 如果我确信即将发布的产品存在安全隐患，我完全有能力、有权力、也有责任，更有充分的动力去阻止它的发布。
主持人： 也就是说，我们不需要出台新法律。确保不发布尚未成熟的产品，这本身就是每位首席执行官的职责。
AI已跨过网络与生物攻击的危险临界点
比尔·盖茨： 你们如何看待这个问题事实上，人类对人工智能能力的认知，比对以往任何产品的认知都要有限。 如今，人工智能已经跨越了一个临界点：它已经具备了赋能生物恐怖分子杀害数亿人的能力。它发动网络攻击、扰乱所有银行账户、瘫痪电网的能力在今天已经成为现实，我们对此心知肚明。 这些风险之所以存在，是因为心怀不轨之人可以利用人工智能来作恶。这并非指人工智能本身在未来某天会失控，或是因为对优化目标的无意误解而自作主张去干坏事。 而是早在今年年初，我们就已经跨越了网络攻击和生物攻击的临界点。 我决定公开发声，而不仅仅是呼吁“让我们消灭脊髓灰质炎”、“让我们慷慨提供对外援助”——尽管我的全部资金都投入到了这些事业中，但我必须用我的影响力去呼吁更紧迫的问题。 有一件更为重要的事情：我们尚未清醒地认识到人工智能的发展现状，也未意识到全人类——而非单一国家——必须做出怎样的抉择。我们是否愿意努力将其引向净正向(net positive)的发展轨道这一问题的分量，实际上已经超越了我对基金会医疗卫生工作的全部承诺。
主持人： 具体是跨越了什么临界点或者说您看到了什么，让您觉得我们已经进入了一个全新的现实
比尔·盖茨： 人工智能能够发现代码中的漏洞，包括安全漏洞。在迈向Mythos的后续版本迭代中，这种能力越来越强。 它能找出人类审查了二十多年并断言“绝对没问题”的代码漏洞。而它只需几分钟就能指出：“不，不，我可以把这段代码注入这里，把那段代码注入那里”，其攻击的复杂程度让人看到后会恍然大悟：“等等，哦，你说得对。”因此，其网络黑客攻击能力令人惊叹。 此外，还有一个被称为“Glasswing”的机制，即在正式使用前先将其提供给少数人，让他们尝试修复漏洞。但代码量实在太庞大了， 因此我们正处于极易遭受网络攻击的脆弱时期。 至于生物攻击，盖茨基金会资助了大量医学研究。研发新分子的精密技术确实是一件好事。 但这具有终极的双重用途(dual use)风险，因为如果有人想制造一种比天花更可怕的病毒，让它在出现症状前具有更长的潜伏期和传染性，就能在损害感染者健康之前传染给大量人群。
过去，只有主权国家才拥有足够的资源和能力来实施这些攻击。 而现在，只需使用最新的人工智能工具，这种力量就落入了少数人手中。 为什么会这样
主持人： 难道仅仅强调“听着，现在有产品责任法了。如果你发布的产品帮助某个恐怖组织制造了生物武器，那将对你的公司造成毁灭性打击。你们不会这么做的，对吧”这样就足够了吗而且他们还有分类器(categorizers)和其他旨在阻止人们制造生物武器的机制。我们已经看到了控制问题的端倪，比如Hugging Face黑客事件，至少有一些实验性人工智能正在突破沙盒(sandboxes)限制，并协同执行远超我们预期范围的任务。但同样，这些都是未发布的系统。比如Anthropic就暂缓发布了Mythos，试图借此提升网络安全。那么，除了资本主义制度下的自然激励和常规的企业声誉管理之外，为什么还需要其他干预措施呢或者说，真的还需要其他措施吗
比尔·盖茨： 我简直不敢相信你会问这个问题。这是人类有史以来接触过的最危险的事物。 在其他领域，我们能仅仅说“嘿，去发布你们的药物吧”吗如果没有美国食品药品监督管理局(FDA)，没有航空安全委员会，没有强制汽车使用安全带的规定，难道我们只靠产品责任法来保障人类安全吗比如，“哦，你在违规销售阿片类药物，应该有人起诉你。”我的意思是，我们建立了一个致力于保护人们安全的社会，而不是仅仅指望“通过让作恶者破产来解决问题”。 危害近在咫尺，而你却说有过滤机制。根本就没有过滤机制。你可以获取一个能够制造生物武器的开源模型，并禁用任何形式的监控，这种情况在今天已经存在。所以，根本没有任何形式的过滤。假设这导致了1亿人死亡，你还想靠打官司来解决吗这简直荒谬得让我无法保持严肃。
主持人： 这并非我的观点，而是特朗普总统的观点，也是大卫·萨克斯(David Sacks)的观点。在某种程度上，这也是黄仁勋的观点。正因如此，我才让您与这些观点进行交锋，因为这是目前美国政府的执政理念。