财联社9月18日讯（编辑 黄君芝）美东时间周三，美国知名AI初创企业Anthropic首席执行官Dario Amodei再次警告称，人工智能（AI）可能很快就会导致大规模失业，尽管这项技术目前的能力落后于许多预测。

他指出，这项技术正在“非常迅速”地发展，并已经开始在周三的Axios’AI+ DC峰会上取代了一些工作。他说道：“这已经发生了。”

Amodei发表上述言论之际，最近的数据显示，美国劳动力市场的疲软速度快于预期。上个月，美国失业率达到了三年来的最高水平，与近年来相比，美国经济增加的就业机会相对较少。不过，目前尚不清楚劳动力市场放缓是否与人工智能技术有关。

这也并非Amodei第一次对人工智能有可能消灭就业岗位发出警告。今年5月，他也曾警告称，Anthropic和其他公司正在竞相开发的人工智能工具，可能会在未来一到五年内消除一半的入门级白领工作，并将失业率推高至20%。

Amodei周三强调，“当一项技术变化非常快时，你无法确定。这可能发生得比我想象的快，也可能发生得比我想象的慢，或者发生一些非常不同的事情。”

“但我认为这很可能发生，我们觉得有必要向全世界发出警告，”他补充说。

Amodei还建议，政府可能需要介入并支持人们适应人工智能革命，或许可以对人工智能公司的盈利征税。

一些批评人士则认为，Amodei的反复警告有时更多地是为了塑造他作为该领域负责任的领导者的形象，或者提升其技术的市场地位。

但Amodei周三强调，许多人低估了人工智能。

“我认为这里有点脱节，人们有时会说，‘哦，你担心人工智能会对工作产生什么影响，但人工智能不能做这个，不能做那个，’”他说：“我们说的是今天的人工智能，而这项技术正在迅速发展。”

事实上，关于AI“抢饭碗”的警告并不新鲜。上个月，摩根士丹利（Morgan Stanley）的策略师们也曾警告称，人工智能的采用可能会影响约90%的现有工作，不过也会创造出新的角色，比如“人工智能供应链分析师”和“人工智能伦理学家”。

“如果历史可以作为参考，人工智能可能会创造净就业机会，尽管仍可能会有一些时期出现就业流失。”该行指的是互联网热潮等先前技术革命带来的就业流失。员工重新掌握技能的能力对于他们能多快被吸收回劳动力大军至关重要。”大摩写道。

而早在2023年，高盛就估计，人工智能将使大约3亿个全职工作实现自动化，其中行政和法律行业的风险最大。

当ChatGPT、DeepSeek等AI技术接连引发全球关注，一个新的时代命题无法逃避地摆在了我们面前：人类该如何与AI共处？教育在技术浪潮中是否会失序？与科技相对距离较远的文学教育该如何面对时代的更迭？普通人的创造力空间又将被压缩至何种程度？

带着这些纠缠难解的疑问，本报记者专访了北京大学哲学社会科学一级教授、河南大学近现代中国研究院院长陈平原。他主编的《AI时代的文学教育》一书新近由北京大学出版社推出，我们希望与他共同寻找一些答案的线索。

编撰一本聚焦“AI与文学教育”的书，本身就是一次“摸着石头过河”的尝试。从今年2月发出45封约稿函，到最终收录37篇文章，这个过程里藏着学界对AI的复杂态度。陈平原选择包容所有立场，除事实错误外不做修改，只因“对AI现在说不清楚”，每个人的观点都是直面时代思考的“标本”。

而我们更关心的，是AI浪潮下，人的处境。当“创新”被反复强调，陈平原直言这是“创新焦虑症”：“真正能创新的人本就稀少，AI的普及或许会进一步压缩普通人的创新空间。”那么教育该如何应对？他给出的方向是：与其逼着所有人追求“超越巨人”，不如回归教育本质，关注文化传统的接纳、日常生活的适应与精神的自我调适，“承认天赋差异，与不完美的自己和解，对多数人更重要”。

当然，在陈平原的视野里，我们仍需要直面诸多问题。专业数据库开放与否，直接决定AI的发展高度，可开放背后的利益协调难题该如何破解？全球AI企业及使用人群分布中，英文资料优势是否会让中英文AI差距逐渐拉大？当今学科的细分，是否需要重新调整？学校教育时间是否过长，让有才华的人错过了最佳创造期？

这些问题没有标准答案，却关乎未来的每一步走向。

采访那天我告诉陈老师，因为是AI主题采访，所以还请AI试拟了一份采访提纲，陈老师看后笑着说可以打80分。我们当然没有按着这份提纲交谈。陈平原说：“未来10年不确定性会是常态。”或许，在AI带来的震荡中，我们不必急于找到所有答案，而是带着理性与敬畏，持续思考和探索，在追问与实践中寻找人与科技的平衡点。

全新的课题谁也没有把握

北青报：您编撰《AI时代的文学教育》这本书的起因是什么？

陈平原：最早的起源是今年2月12日，我在《中华读书报》发表了一篇文章——《AI时代，文学如何教育》。北大出版社的领导看到后就和我商量，说这个话题很重要，能不能出面主持编一本书。于是我2月26日开始发约稿函，给我认识的、有见解的、可能对这个话题感兴趣的朋友们。一共发出去45封约稿函，收回来33篇。

没有完成任务的，不是不认真，而是太认真了，他们觉得越想越复杂，越想越严重，最后不知道如何落笔，所以搁置了。所以最后是33篇文章加上我自己的4篇文章合成了这本书。

北大出版社4月底收到书稿并开始审读，7月把出书所有的流程走完，有关方面通过得很快，然后8月初出版，非常迅速。

北青报：在编辑这本书的过程中，您的整体思路是怎样的？

陈平原：这是一个全新的课题，谁也没有把握，所以我一开始就表态，收到的文章除了事实错误，其他一律不改，即使立场不一样也不改。因为对AI现在谁也说不清楚。

每个人表达自己的立场，替圣人立言不是我们能做的，我们能做的是基于学术训练和当下的感受来谈对这个命题的看法。

最后我做的工作是将33篇文章全部读完，仔细斟酌，归成四类，第一组文章谈“AI与人类命运”，特别宏大，第二组是“AI与诗文写作”，第三组是“AI与人文教育”，第四组落到最具体的“AI与课堂教学”。

北青报：这本书的作者群体在学科背景、年龄层次和地域分布上是如何构成的？

陈平原：作者都是人文学出身，以中文系为主，也有外文系、少数民族文学、数字人文等学科的。年龄是老中青三代，国内、国外的都涵盖。我特别想说南京大学的丁帆教授，他先后改了6次，交稿后过一段时间，告诉我又有了新资料，要重新调整。那几个月关于AI媒体报道特别多，他因此夜不能寐，他的基调是最悲观的。但谈到AI诗文的那一辑，可以看出作者特别自信，大都认定AI的诗文不值一提。

我之所以找不同年龄层，因为各自面对的状态不一样。功成名就的人，对自己的专业有自信，对AI浅尝辄止，没有真的跟AI做深入对话，试了两次发现太差了，就开始嘲笑；但也有人在不断的对话中，有很不一样的感受。

从“高层次”的“人类未来”到“低阶”的课堂教学怎么办，另外，编辑、翻译、秘书……他们的工作状态如何，诸如此类的，需要马上直面AI这件事。像《历史研究》《文学评论》都说，作者用AI帮助做到哪一步要注明，问题是没有人注明，因为注明以后编辑很可能看都不看就退回去。

AI时代整天想着创新不太可取

北青报：在AI越来越被广泛应用的背景下，您认为不同创造力水平的人群未来的发展空间如何？

陈平原：我相信若干年以后最有个性的、最有创造力的那些人是不会被覆盖的，他们会有自己的生存空间和表达能力。问题是中间的一大块，大概占80%吧，他们怎么办？现在看来，真正有创造力的人是越来越少的。

我在上海书展上有一个讲座，其中的一段话，大意是说：“真正能创新的人其实是很少的，我们过分夸大了创新的可能性，其实绝大部分人再努力也难有创新成果。历史上，人类的主体是继承、学习、模仿、接受、应用，只是个别人有真正意义上的创新，并推动社会发展。我承认现代社会尤其是最近二三十年，因为科学技术的发展，以及高等教育的提升，有比较多的人有创新的思维和能力。但是即便如此，今天各种课题指南和论文表彰，以及从硕士论文到博士论文，都要问创新之处在哪里，我认为这种过分夸大创新的可能性，是得了创新焦虑症。每个人都整天想着到底有多少创新之处，没想怎么学习，如何承传及应用，这其实是不太可取的。”

我这一小段话被剪成短视频发布，据说有几百人评议。好多人说确实如此，也有不少人说“高手在民间”，凭什么你就说我们没有创新？还有的说“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。这里必须要明确创新的定义，要是所有的抖机灵都算创新，那是会比较多的。

我想说的是，随着AI的广泛应用，普通人创新的可能性会更被压缩，空间更小，所以我们的教育其实更应该关注于文化传统的接纳、日常生活的适应，包括精神的自我调适等等，不要整天想着站在巨人的肩膀上再超越一步。实话说，巨人的肩膀很难爬，不是每个人想爬就能爬得上去的。

我们以前特别强调“只要功夫深，铁杵磨成针”，其实这种励志的话有时候很误事。某种意义上，承认天赋的差异，跟不完美的自己达成和解，在现有状态下做一些力所能及的努力，对于绝大部分人来说是更加需要的。

人文学者的质疑值得倾听

北青报：您觉得当前AI带来的不确定性，会是暂时震荡还是长期状态？

陈平原：我觉得起码这10年内动荡会是一个常态，10年后能不能走出、怎么走，我不知道。人类历史总是“确定”和“不确定”不断交替的，传统社会是更长时间的“确定”，“不确定”比较少；进入现代社会，随着科技的发展，人的思维也更加活跃，所以“不确定”的状态会比较多。最近几年，不确定因素的叠加让大家感到明显的惶惑、焦虑，这是普遍的，不是一个人的，但这不是一个理想的状态。

北青报：文科与理科在面对AI时，焦虑点一样吗？人文学者对AI的思考有哪些价值？

陈平原：文科和理科的焦虑点不太一样。我编的这本书，写文章的人都是文科背景，科技非所长。自然科学尤其是做人工智能的，他们有自己的焦虑，相互之间也吵成一团。人文学者的质疑值得倾听，因为现在大家一股脑都是对未来充满期待，而且想到好的方面多一些，动不动就说“AI赋能”。

“赋能”内在的定义似乎只能往好的方面说，但AI可能出现的弊端就很少去考虑。所以我说的是AI时代的人文思考，或者说AI的可能性，不要直截了当地下定论，因为各自所从事的专业，甚至每个人的精神气质和趣味都不一样，这也导致对AI的判断不一样。要倾听反对的意见，即便你坚信不疑，也请稍微听一下。

所以这本书，我没给任何作者规定写作方向。“AI时代的文学教育”，肯定是一件大事，只是往哪个地方走，现在谁也搞不清楚，我们就各自凭感受写下来，几十年以后就是一个标本，记录的是ChatGPT横空出世、DeepSeek震惊全球以后，我们所面对世界的思考方式以及大家的困惑。

北大给学生开人工智能以及数字人文课，破除神秘感或恐慌情绪，让有兴趣的学生了解，我觉得是非常应该的，这方面的课程我相信各个学校都马上会做。

问号还很多不要把问题说死

北青报：今年9月1日，旨在促进人工智能健康发展，规范人工智能生成合成内容标识，保护公民、法人和其他组织合法权益，维护社会公共利益的《人工智能生成合成内容标识办法》正式生效，对此您有怎样的看法？

陈平原：我觉得强制性的规定确实有好处，这是一个方向，也是有必要的，关键在于如何实施。

现在大家面对的一个问题，是AI思维太活跃了，经常无中生有，创造并不存在的文献，还言之凿凿，这是为很多人诟病的。对于AI幻觉的处理，我问过人工智能专家，他们告诉我既要AI准确，又要AI聪明，做不到，只能两者取其一。但我知道AI会随着使用者的提问、辩驳以及“喂料”，不断做准确性的调整。对于基础性的工作，AI能够提供帮助，但随之产生的问题就是知识产权的归属。在暂时没有好的措施之前，不要把问题说死。现在问号还很多，远远不到板上钉钉的时候。

专业数据库是否开放决定AI发展方向

北青报：您认为专业数据库的开放与否，对AI的发展有怎样的影响？

陈平原：现在AI对于提问给出的回答基本来源于现有的网上资源，但是数据库资源它没有用到，我认为这是一个关键问题：专业的数据库是否开放，决定AI的发展方向。

比较严谨有质量的东西是在数据库里，现在AI没办法调动，像中国知网它都没办法应用，更不要说国内、国外大量专业的数据库。这些专业数据库的质量远远超过网上随时能检索到的资料，我相信人文、社科、自然科学等各学科都是如此。

可是如果为了AI能够越来越高质量而打开专业数据库，其中是否涉及利益问题？假如不打开的话，没办法使用专业的数据库，AI的水平就会低。或许必须由政府出面去协调，协调如何在保证AI得到有效资料滋养的同时，又保证各方的利益。

北青报：还有一个数据，就是2024全球数字经济大会上发布《全球数字经济白皮书（2024年）》显示，全球AI企业分布呈现美国占比34%、中国占比15%的情况，您对此有担忧吗？

陈平原：这个问题确实是我特别担心的，不仅是AI企业数量，更重要的是使用人群以及互联网内容。据说75%的科技论文以英文发表，人文及社科的出版物也多使用英文。高质量的英文资料越多，他们的AI成长速度就会更快，应用的人也会更多，我担心差距越来越大。

像亚马逊与《纽约时报》达成了协议，每年给付一定费用，就可以合法使用他们的内容来训练AI平台。这是一个启发，我认为我们也应该考虑专业数据库通过某种合理安排允许AI使用，从而使我们的AI越来越强大，这也是未来竞争必须面对的。

AI时代的教育会越来越“回归”

北青报：当下，学校教育已经直面AI的冲击，您认为学校应该如何应对？将来可能有怎样的变化？

陈平原：短期内肯定大家都惶恐，然后想赶快多招一些与人工智能相关专业的学生，但不是所有的学校都有能力来做。若力所不及，过多投入到相关专业里面，反而不合适。所以我才会说，大规模的专业调整，10年以后，等我们想明白了再说。

实际上教育是什么？教育不等于学一个本事，毕业就用这个本事来谋生一辈子，而是获得一定的知识和修养，毕业以后根据需要再去学习。AI时代，教育会越来越回归到学习兴趣和能力培养本身，职业培训是毕业以后的事情，进入具体的工作岗位以后，再专门去学，才有可能深入，因为这世界变化太快了。培养一个聪明、敏感、有一定修养和知识背景、能够且喜欢学习的人，在我看来是未来教育的方向。

北青报：但近年来学科的分类越来越细化，未来是否需要调整？另外，您对新时代下人才培养的时间规划有何见解？

陈平原：我想将来学科分类肯定要重新调整。

我有一个说法，其实中学、大学没必要学那么长时间，甚至博士训练也没必要那么多年。最有才华、最有创造性的那段时间，都在大学里面吭哧吭哧修学分、拿学位，有点可惜。真正有才华的人，20多岁就应该出来闯世界。训练到30岁出来，等到比较稳定已经将近40岁了。那时才来自主选择，太晚了。后来我想到另外一个问题，之所以在校园里那么多年，很大程度上也可以保障就业。所以说教育其实只是整个社会的一个组成部分，只在教育系统里面谈问题，有时不得要领。可即便学制短期内无法改变，也必须明白，人工智能的突飞猛进，使得大学传授知识的宗旨、方法及途径，发生了天翻地覆的变化，不能再墨守陈规。

采写/本报记者 王勉

原标题：新华视点·关注AI造假丨耸人听闻背后的生意经——揭开AI造谣利益链

新华社北京9月16日电 题：耸人听闻背后的生意经——揭开AI造谣利益链

新华社“新华视点”记者印朋、兰天鸣、鲁畅

不久前，某公众号运营者钟某为蹭“海啸预警”热点，利用AI生成“30万居民撤离上海”“数十万上海市民正排队登车”等耸人听闻的言论。这条假消息被大量阅读、转发，引发恐慌情绪。其后，钟某被警方拘留。

AI的广泛应用，为虚假信息的批量生产和病毒式传播提供了“温床”，给社会治理带来挑战。

9月15日，《人工智能安全治理框架》2.0版正式发布。中央网信办负责人表示，要强化规范引导，不断完善人工智能安全监管制度和标准规范体系，促进人工智能健康有序发展。

利用AI造谣日渐频繁

今年3月，福建厦门公安机关发现，网上有信息称：“2025年3月3日，厦门市某化工厂发生一起严重的闪爆事故，造成3人死亡、3人受伤……”公安机关调查发现，这是发布者许某通过网上AI助手软件生成的虚假文章。公安机关对许某予以行政处罚。

人工智能时代，利用AI造谣日渐频繁。公安部曾发布多起典型案例。如，湖南公安机关查处编造“民警离职潮”谣言案，江西公安机关查处MCN机构使用人工智能工具造谣案，重庆公安机关查处使用人工智能工具编造“爆炸事故”谣言案，广东公安机关查处编造“广州限制外卖配送”谣言案。相关人员均被绳之以法。

清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心2024年发布的《揭秘AI谣言:传播路径与治理策略全解析》研究报告指出，2023年以来，伴随AIGC技术的高速发展，一些造谣者不当利用AI工具，使得AI谣言量高速增长。

报告指出，在各类AI谣言信息量占比中，经济与企业类谣言和公共安全类谣言占比最多、增速最快，其中餐饮外卖、快递配送等民生行业成为谣言重灾区。

记者调查发现，人工智能技术让网络谣言内容更为逼真，常配有伪造的图片、视频甚至所谓“官方回应”，极具迷惑性。

中国（深圳）综合开发研究院院长助理、数字经济与全球战略研究所所长曹钟雄等业内人士认为，AI不仅能高效生成虚假信息，而且可以通过过滤、推荐机制，将虚假信息聚合形成“证据链”，给普通用户乃至专业人士造成误导。

流量变现驱动商业化黑产

不久前，某著名食品公司向安徽省合肥市公安局经开分局报案称，多个网络平台上集中出现大量虚假、带有诱导性的负面文章，恶意攻击公司品牌及产品品质。公安机关立案调查，民警在多个平台发现关于该品牌“二氧化硫残留”“霉变”等内容的文章200余篇，且内容高度雷同。

经公安机关核实，上述内容均为虚假信息。信息发布者陈某被行政拘留。陈某交代，今年8月，他在网上看到该公司相关信息后，想到知名企业涉及食品安全问题，容易引发公众关注。为博取流量，他使用AI工具编造内容，生成多篇虚假负面文章，在多个平台集中发布。

业内专家指出，传统谣言生产依赖造谣者人工操作。如今，造谣者使用AI工具，只要输入特定关键词或指令，便可快速生成内容逼真、欺骗性强的谣言，从而实现谣言的大规模、高效率生产。

去年3月，江西公安机关查处一起MCN机构使用人工智能工具造谣案。经查，王某某经营有5家MCN机构，共运营自媒体账号842个，长期组织公司人员选取热点文章，使用AI工具批量生成不实文章进行吸粉引流。

“他平均每天通过AI工具发布4000到7000条信息，最高的一条收入是700元。经初步估算，每天收入在1万元以上。”办案民警说。

记者发现，多起AI造谣事件背后，不法者的造谣动机主要源于牟取互联网内容平台给予创作者的奖励，以及为电商平台经营引流等；一些造谣者还可以从广告收入、合同推广、直播带货或其他相关的商业活动中获益。

一名长期从事自媒体工作的博主对记者说：“以某大型内容生产平台为例，收益计算公式可以简化为‘有效播放量×互动系数×千次播放单价’。平台会对点击量高、互动性强的原创性内容给予更多收益分成。如果整体权重较高，一篇阅读或播放100万次的稿件，收益可超过1000元。”

此外，不正当商业竞争也进一步催生了AI谣言黑色产业链。一位头部消费电子企业法务相关负责人透露，“金主”企业放出任务信号后，公关公司会找来一批自媒体运营者、KOL（关键意见领袖），利用AI技术生成虚假信息，大批量、高频次在社交媒体、网络平台等释放抹黑竞争对手的内容；此后还有营销公司及流量商加入，进一步扩散传播谣言。

造谣一张嘴，辟谣跑断腿。不少受访企业表示，辟谣工作给公司带来了繁重的负担，需要耗费大量人力、精力去做解释工作，以消除不利影响。

中国政法大学刑事司法学院教授于冲等法律专家指出，目前AI造谣已经形成商业化运作黑色产业链，一些造谣者以吸引流量变现牟取经济利益为目的。相关行业企业在应对AI谣言中面临维权难、舆论修复难等挑战。

全链条治理封住AI“黑嘴”

近期，公安部组织全国公安机关持续开展打击整治网络谣言工作，及时发现查处借热点舆情事件进行造谣传谣线索，重拳打击编造传播涉企业、涉民生、涉警情等领域网络谣言违法犯罪活动。

今年7月，中央网信办在全国范围内启动为期2个月的“清朗·整治‘自媒体’发布不实信息”专项行动，重点整治的突出问题包括“利用人工智能生成合成技术，仿冒他人，或编造社会民生等领域虚假信息，欺骗公众”。

面对AI谣言治理中的取证难、定性难、追责难等问题，单一治理手段已力有不逮。多位受访业内人士建议，遏制“AI谣言”需要多方协同发力，构建全链条治理体系。

中国社会科学院大学互联网法治研究中心执行主任刘晓春说，新媒体平台应加强对AI造谣和“水军”行为的智能识别机制研究，进一步改革涉及AI内容的流量分发和收益分成机制，最大限度压缩通过AI造谣牟利的空间。

专家指出，平台可通过逆向传播，利用相同渠道传播准确信息，抵消谣言影响；鼓励用户积极举报可疑内容，通过设立奖励机制增加参与度；持续研究谣言生成和传播机制，开发有效监测和防治技术等。

于冲等建议，司法治理也需要“链条化”思维，针对AI造谣链条的前端发布主体、中端采取的技术手段和末端的后果危害，分别进行评价和判断，进行全链条打击和预防。

最高人民法院研究室副主任喻海松等表示，治理涉企AI谣言，仅仅依靠刑法是不够的，要进一步修复社会信任机制，营造自觉抵制谣言的良好环境，同时鼓励AI治理合作，进一步推广AI伦理标准、治理技术和创新国际合作模式。

上海市律师协会理事、上海博和汉商律师事务所执行主任王思维说，人工智能目前仍仅是一种技术手段，而非可承担法律责任的独立主体。对AI技术滥用行为的治理，应当坚持防惩并重原则，在确保科技创新积极性、AI技术合法合规使用的情况下，避免过度监管。

受访律师提示，无论是个人还是企业，都应该自觉遵守相关法律法规，正确使用AI工具，不造谣、不传谣。一旦利用AI造谣或从事其他违法犯罪活动，将受到法律的严惩。