經濟學家 Tyler Cowen 客座主持了一集《紐約時報》播客節目，並藉此平台與 Dwarkesh Patel 進行深度訪談。Cowen 於 2026 年 10 月 16 日在 Marginal REVOLUTION 上發文宣布這場對話，並寫道：「音訊、影片與逐字稿在此」，引導讀者前往時報網站上的完整節目。

Cowen 是喬治梅森大學經濟學教授，也是 Marginal REVOLUTION 的長期共同作者，經常就科技與經濟議題發表評論。Patel 則以 Dwarkesh Podcast 主持人身分廣為人知，他在節目中訪談人工智慧領域的研究人員、創業家與政策制定者；而在時報的這集節目中，他則坐上了受訪者的位置。

摘錄：未發布的模型與內部人士所知

刊出的摘錄聚焦於未發布的 AI 模型——這些系統在各大實驗室內部開發，卻從未公開問世，原因可能是發布成本過高，或是尚未被認定安全。這個主題也揭示了貫穿整段對話的核心問題：當最具關鍵性的證據留在實驗室內部時，外界對 AI 進展速度究竟能了解多少。

Cowen：「未發布的模型——它們為什麼重要？」

Patel：「你是指公司內部保留的那些嗎？」

Cowen：「是的，很多公司都有未發布的模型。也許發布成本太高，或是還不夠安全，總之公眾看不到。」

Patel：「對。」

Cowen：「你是內部人士。不論你是否親眼見過，你多少都聽說過、知道一些。我們該如何看待未發布的模型？這又如何改變我們對目前局勢的理解？」

Patel：「我認為目前的情況有一個非常令人沮喪的地方：AI 實驗室內部的人聲稱握有讓他們更加擔憂的證據，卻不被允許談論。這使得外界很難評估我們到底應該有多擔心。」

Patel 接著以最近一次私下交流來說明這個問題。「大概兩天前，我和一位 Anthropic 的人交談，他說：聽著，我預期 AI 會在九個月內在 AI 研究方面超越人類，」他表示。「我問：你為什麼相信這一點？他說：這不只是憑感覺，我在內部有資訊。」當 Patel 進一步追問——「那是什麼？是新模型嗎？還是你們做的某項評估？」——他轉述對方的回應是：「我不能談。」

「我認為這是一種非常糟糕的狀態，」Patel 說，並補充：「如果他們真的相信這一點，如果他們認為我們距離自動化 AI 研究、並大幅加速其進展不到一年，那他們就應該把這些證據公開。」

不斷擴大的資訊落差

Patel 也描繪了一種情境：實驗室所知與公眾所知之間的距離會隨時間擴大。「我特別擔心以下這種情境：隨著 AI 在加速與自動化 AI 進展方面越來越強，實驗室將傾向於不再對外發布任何接近其最先進模型的系統，因為一旦對外發布，就會幫助其他人打造更聰明的模型，」他說。「而且對外發布模型本身也很麻煩，需要各種安全防護措施等等。」

Cowen 點出了這對外界意味著什麼：「在那種情境下，他們所知與我們所知之間的落差會越來越大。我們會越來越不了解狀況，事情發生時也會更加措手不及。這對監管機構、政策制定者、國會議員、所有人來說，都會更加困難。」在這個框架下，實驗室在發布哪些模型上的抉擇——權衡成本、安全性以及 Patel 所描述的防護措施——決定了監管機構、政策制定者與公眾實際上能看到多少。

除了關於未發布模型的交流之外，Cowen 也引導讀者關注節目中兩人「對 AI 精神病等議題的討論」。他在公告結尾寫道：「向 Dwarkesh 致敬，謝謝他這次坐到了麥克風的另一端。」n
本文基於 Marginal REVOLUTION 上的原始文章：I guest host the NYT podcast and interview Dwarkesh。