AIPress.com.cn报道

2月12日，前OpenAI研究员Zoë Hitzig在《纽约时报》发表客座文章，宣布自己已于本周一从OpenAI辞职，而那一天恰好也是OpenAI正式开始在ChatGPT中测试广告的日子。

Hitzig是一位经济学家，同时也是一位出版过作品的诗人，目前持有哈佛研究员协会的初级研究员身份。她在OpenAI工作了两年，参与了公司AI模型构建和定价方式的设计工作。

她在文章中写道：我曾经相信自己能帮助那些构建AI的人提前预见它将带来的问题。但这一周让我确认了一个缓慢形成的认识：OpenAI似乎已经停止了那些我当初加入时要帮助回答的问题。

ChatGPT上的广告为什么特别危险

Hitzig没有说广告本身不道德，她的核心论点是ChatGPT所掌握的数据性质使得在上面投放广告存在特殊风险。

她写道，用户在ChatGPT上分享过自己的健康焦虑、感情问题、宗教信仰，很多人这样做是因为他们相信自己在跟一个没有任何隐藏目的的对象交流。她把用户在ChatGPT上积累的这些个人倾诉称为"一份前所未有的人类坦诚档案"。

她直接拿Facebook的历史做对比。Facebook早期也曾向用户承诺数据控制权，甚至允许用户对政策变更进行投票。但这些承诺随着时间推移逐渐被侵蚀。美国联邦贸易委员会后来发现，Facebook宣称赋予用户更多控制权的隐私变更，实际效果恰恰相反。

Hitzig警告说，ChatGPT可能走上同样的道路。她写道：我相信第一版广告可能会遵守公司制定的原则，但我担心后续版本不会。因为这家公司正在构建一个经济引擎，这个引擎会产生强烈的激励来推翻自己制定的规则。

广告个性化默认开启

根据OpenAI的支持文档，参与广告测试的用户默认开启了广告个性化功能。如果不主动关闭，系统会根据用户当前和过去的聊天内容以及历史广告互动来选择推送什么广告。OpenAI表示，广告商不会获取用户的聊天内容或个人信息，广告也不会出现在涉及健康、心理健康或政治话题的对话旁边。

目前广告测试仅面向美国地区的免费用户和每月8美元的Go订阅用户，Plus、Pro、Business、Enterprise和Education订阅者不受影响。广告出现在ChatGPT回复的底部，会有明确标识，OpenAI称不会影响聊天机器人的回答内容。

内部矛盾早已存在

Hitzig在文章中指出，OpenAI的原则声明中已经存在内在矛盾。公司声称不会仅仅为了产生广告收入而优化用户活跃度，但已有报道指出OpenAI实际上已经在优化日活跃用户数，可能的手段是让模型变得更加讨好和迎合用户。

她警告说，这种优化会让用户对AI产生更深的心理依赖。她提到精神科医生已经记录了多起"聊天机器人精神病"案例，以及ChatGPT强化用户自杀念头的指控。

OpenAI目前面临多起过失致死诉讼，其中一起指控ChatGPT帮助一名青少年策划了自杀，另一起指控ChatGPT在一名男子对母亲实施谋杀后自杀之前，验证了他的偏执妄想。

她提出了什么替代方案

Hitzig没有停留在批评上，她提出了几种结构性替代方案。

一是交叉补贴模式，参考美国联邦通信委员会的普遍服务基金：让那些为高价值AI服务付费的企业来补贴普通用户的免费使用，而不是靠广告来填补缺口。

二是设立独立监管委员会，对对话数据在广告定向中的使用拥有约束力。

三是建立数据信托或数据合作社，让用户保留对自身信息的控制权。她以瑞士的MIDATA合作社和德国的共同决定权法律作为参考先例。

她在文章结尾写道，她最担心的两种结局是：一种是免费但操纵使用者的技术，另一种是只服务于少数付得起钱的人的技术。

AI行业的集体出走潮

Hitzig并不是本周唯一公开辞职的AI研究者。

周日，领导Anthropic安全保障研究团队的Mrinank Sharma宣布离职，他在辞职信中写道"世界正处于危险之中"。他说自己在组织内部"反复看到真正让价值观指导行动有多么困难"。他计划接下来去攻读诗歌学位，巧合的是，Hitzig也是一位诗人。

周一，xAI联合创始人吴宇辞职，第二天另一位联合创始人Jimmy Ba也离开了。据TechCrunch报道，过去一周至少有9名xAI员工公开宣布离职，其中包括这两位联合创始人。xAI最初的12位联合创始人中，已经有6人离开。

这一波离职发生在马斯克决定将xAI与SpaceX进行全股票合并之后。这笔交易将xAI的股权转换为估值1.25万亿美元的SpaceX股份，但目前尚不清楚离职的时间节点是否与股权归属周期有关。

从具体细节来看，OpenAI、Anthropic和xAI这三波离职事件彼此并无直接关联。但它们共同发生在AI行业快速商业化的关键时期，反映的是同一个深层矛盾：当公司从研究驱动转向利润驱动，那些最初因为理想主义加入的研究者正在被迫做出选择。这种人才流失和职业倦怠的模式，正在成为各大AI实验室的常态。

（AI普瑞斯编译）