经济学家泰勒·科文客串主持了一期《纽约时报》播客，并借此平台与德瓦克什·帕特尔进行了长篇访谈。在2026年10月16日发布于Marginal REVOLUTION的一篇宣布此次对话的文章中，科文写道，“音频、视频和文字实录都在这里”，引导读者前往《纽约时报》网站收听完整节目。

科文是乔治梅森大学经济学教授，也是Marginal REVOLUTION的长期联合作者，经常就科技与经济话题发表评论。帕特尔则以主持德瓦克什播客（Dwarkesh Podcast）而闻名，他在该节目中采访人工智能领域的研究人员、创始人和政策制定者；而在这期《纽约时报》节目中，他坐上了嘉宾的位置。

节选：未发布模型与内部人士所知

公布的节选内容聚焦于未发布的AI模型——即由各大实验室内部开发、从未面向公众的系统，原因可能是发布成本过高，或尚未被认为足够安全。这一话题揭示了贯穿整场对话的深层问题：当最具说服力的证据仍留在实验室内部时，公众对AI进展速度究竟了解多少。

科文： “未发布的模型——它们为什么重要？”

帕特尔： “是指公司内部保留的那些吗？”

科文： “嗯，很多公司都有未发布的模型。也许是发布成本太高，或者它们还不够安全，总之公众看不到。”

帕特尔： “是的。”

科文： “你是内部人士。无论是否亲眼见过，你至少听说过它们；你对它们有所了解。我们应该如何看待未发布的模型？这会如何改变我们对当前局势的认知？”

帕特尔： “我认为当前的局势有一个非常令人沮丧的地方：AI实验室内部的人声称掌握了让他们更加担忧的证据，但他们不被允许。这使得外界很难评估我们到底应该有多担忧。”

帕特尔随后以最近一次私下交流为例来说明这一问题。他说：“大约两天前，我和Anthropic的某个人交谈，对方说：听着，我预计AI会在九个月内在AI研究方面击败人类。我问：你为什么这么认为？对方说：这不只是感觉，我掌握内部信息。”当帕特尔进一步追问——“是什么？是新模型？还是你们做的某项评估？”——他转述对方的回应是：“我不能谈。”

帕特尔说：“我认为这是一种糟糕透顶的局面。”他还补充道：“如果他们真的这么认为，如果他们认为我们距离实现AI研究自动化并大幅加速已不到一年，那他们就应该把证据公之于众。”

不断扩大的信息鸿沟

帕特尔还勾勒出一种实验室所知与公众所知之间差距随时间扩大的情景。他说：“我尤其担心这样一种情景：随着AI在加速和自动化AI进展方面变得越来越强，它们将倾向于不再发布哪怕接近其最强模型的产品，因为一旦对外发布，就会帮助他人打造聪明的模型。而且对外发布模型本身就是件麻烦事，需要各种安全保障措施等等。”

科文则指出了这种局面对外部人士的影响：“在这种情景下，他们所知与我们所需知之间的差距会越来越大。我们会越来越处于信息盲区，在事情发生时更加措手不及。这对监管机构、政策制定者、国会议员乃至所有人来说都更加困难。”在这一框架下，实验室在发布哪些模型上的抉择——需权衡成本、安全以及帕特尔所述的各项保障措施——决定了监管机构、政策制定者和公众究竟能看到多少。

除了关于未发布模型的对话之外，科文还引导读者关注本期节目中两人“关于AI精神病的讨论以及其他话题”。他在宣布文章的结尾写道：“向德瓦克什致敬，感谢他这次坐到了话筒的另一侧。”n
本文基于Marginal REVOLUTION上的原帖《I guest host the NYT podcast and interview Dwarkesh》。