传播学者 Erkan Saka 回顾近三年来 AI 领袖频繁抛出的末日论后提出，这套说法除了博取同情，也在实际运作中替企业换来监管豁免与市场声量，而劳工、数据与权力集中等已经发生的伤害，反而被晾在一边。
他将这种现象概括为一句近乎荒诞的话：我们可能会因此灭绝；不过，这是我们的新模型。
Jacob Coxon 辞职与 OpenAI 新模型几乎同期出现
9 月 8 日，曾在 OpenAI 与 Anthropic 任职的 27 岁研究员 Jacob Coxon 公开辞职，批评两家公司「正直奔可自我改进的超级智慧，拿我们的性命下注」。
几乎同一时间，OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 在〈An Alien Mind〉一文中表示，没有任何实验室在对齐与监控上做到足以让人安心的程度。同一周，OpenAI 仍照常发布了自称最强的新模型 GPT-6 Astra。
Saka 的结论并不是「AI 没有危险」。他认为，AI 领袖口中的末日预言，在结构上更像一种伪善：一边高喊风险，一边起到广告作用，顺带争取监管上的特殊待遇，也把真正该讨论的问题挤到后面。
「恐惧也是广告」
在 Coxon 辞职后，Anthropic 对齐科学负责人 Evan Hubinger 表示，他个人认为未来十年内 AI 导致人类灭绝的概率「超过 10%」，并坦言 Anthropic「还没有解决超级智慧对齐问题的方案」。
类似数字并不新鲜。Dario Amodei 曾在 2025 年 9 月的 Axios 活动上给出 25% 的概率。更早在 2023 年，Sam Altman 一边在美国参议院呼吁政府对强大模型实施牌照监管，几天后又在欧洲警告欧盟 AI 法案存在「监管过度」问题。
Saka 借用了学者 Lee Vinsel 的说法 criti-hype，意为「批判式炒作」：看似是在批判技术风险，实际仍在延续对这项技术力量的放大叙事。按他的理解，讲述末日，与宣传「这东西威力惊人」，本质上是同一件事的两种表达。
谁在定义「安全」
在 Saka 看来，连「安全」一词本身都被重新定义了。David Sacks 批评 Anthropic 的安全姿态是一套「以散播恐惧为基础的精密监管俘虏策略」。Saka 也指出，这种指控如今在左右两派都能听到，形成了一种对称的讽刺：喊末日的人被质疑借机牟利，喊「反末日」的人背后也站着另一批既得利益者。
如果所谓安全，是指防止假想中的超级智慧毁灭人类，那就只有前沿实验室才有资格主导讨论；但如果安全指向的是数据中心消耗的水电、为模型标注创伤内容的低薪劳工、被抓取的版权作品，以及正在消失的入门岗位，那么工会、法院和监管者都应介入。
斯坦福研究给出更具体的现实伤害
史丹佛大学 Brynjolfsson、Chandar 与 Chen 团队在 2026 年 8 月更新的研究显示，22 至 25 岁、处在高 AI 暴露职业中的年轻人，就业率比同龄低暴露群体低 19%。一年前，这个差距是 15%。研究还指出，差距扩大主要来自企业减少招聘，而不是直接裁员。
在 Saka 看来，这才是当下真正正在发生、也能够通过政策处理的伤害。
真正的警讯未必是「机器恶意」
Saka 也没有把话说死。他承认，今年 7 月的 Hugging Face 事件并非鬼故事，而是一份真实的事故报告，也确实是末日论者手中最有力的证据之一。
但他强调，这起事件暴露出来的是围堵失效、奖励机制被钻漏洞，以及评估机制失灵，属于工程和治理问题，并不意味着机器本身产生了恶意。
灭绝概率并无共识
对于「AI 到底有多危险」，现阶段并不存在一致答案。Forecasting Research Institute 的预测竞赛显示，专家对「2100 年前 AI 导致人类灭绝」的中位数估计为 3%，职业超级预测者给出的数字则只有 0.38%，两者相差接近 8 倍。
曾在 Google DeepMind 任职的研究员 Sara Hooker 也直言，像 Hubinger 这类数字「缺乏精确性」，没人能说清 10% 究竟是如何算出来的。
Saka 的替代提问
Saka 给出的替代方案并不复杂：与其不断追问「灭绝概率是多少」，不如去问这个系统自动化了什么、谁的数据与劳力喂养了它、谁从中受益、谁承受损害，以及是否存在救济渠道。
这些问题并非没有答案，只是没有末日预言那么吸引眼球。