美国国家航天局（NASA），来了个另类的新局长。

当地时间 12 月 17 日，美国参议院以 67 票赞成、30 票反对的结果，正式批准 Jared Isaacman 出任 NASA 局长，结束了此前 NASA 由交通部长 Sean Duffy 临时的代管的局面。

Jared Isaacman 何许人也？一个亿万富翁企业家，一位私人飞行员，上过两次太空的业余宇航员，是 SpaceX 的金主，现在是史上最年轻的 NASA 局长。

兴趣是上太空的亿万富翁

Issacman 的生涯也颇有企业家的传奇色彩。从小，Issacman 就对计算机和技术表现浓厚兴趣，16 岁时选择辍学，进入了一家支付公司做技术支持工作，发现商业模式有不少低效之处。

同样是 16 岁那一年，Isaacman 得到了爷爷给的 1 万美元支票，在家里的地下室开创了自己的第一家公司——一家名为「United Bank Card」的初创企业，旨在改变商业支付现状，Isaacman 会亲自打电话，一个个寻找潜在的客户。

这家公司不断壮大，几经变更后，成为现在知名的端到端支付技术提供商 Shift4 Payment。

2020 年，Shift4 Payment 在纽约证券交易所上市，作为 CEO 和创始人的 Isaacman 一跃成为亿万富翁，随后几年 Shift4 不断进军新领域，例如太空业务，和 Starlink 有所合作。

除了在商业领域取得成功，Isaacman 也在飞行领域颇有建树：他拥有多款军用喷气式飞机的飞行资格，在民用和退役军用飞机上累计超过 7000 小时的飞行时间， 还在 2009 和 2011 年打破了轻型喷气机环球速度世界纪录。Isaacman 还创立了 Draken International，运营着全球最大的私营退役军用战斗机机队。

征服了蓝天后，Isaacman 的下一个目标是宇宙。

他出钱又出力，亲自领导了 SpaceX 在 2021 年的 Inspiration4 计划，实现了人类史上第一次私人太空旅行，绕地球轨道飞行三天；在 2024 年的「北极星黎明」计划，Isaacman 再次领导团队出征，达到美国登月以来人类距离地球最远距离，Isaacman 本人更是成为了第一批在太空行走的私人宇航员。

虽然主导过载人航天计划，还亲自「上天」两次，但 Isaacman 本人既非科学家出身，也没有政治背景，给人感觉更像是，一个相当富有的航空爱好者，通过不懈努力（和烧钱），跨界成为了全世界最重要的航天机构领导者，堪称「用爱发电」的最高境界。

资本选出的局长，目标是月球

不难看出，Isaacman 和 SpaceX 以及马斯克的关系密切，实际上他能参选 NASA 局长这件事，背后很可能也是马斯克在推动。

去年，当马斯克的盟友唐纳德 · 特朗普当选美国总统后，在 12 月就提名了 Isaacman，但今年 5 月特朗普和马斯克关系恶化，Isaacman 的提名又被撤回，上个月才重新批准。

本周三，参议员们以 67 票对 30 票的大幅票数，通过了 Isaacman 出任 NASA 局长的任命，这也是 Isaacman 政治生涯的开端。

不管是 Isaacman 的背景，还是和 SpaceX 的关系，都让人明显感觉到，这是资本选出来的航空局长。在听证会上，Isaacman 也表示，随着各国太空竞赛的进一步升温，吸引更多互相竞争的私营力量，是领先的关键。

网友纷纷担心 Isaacman 和 SpaceX 的密切联系，会使得 NASA 国家资源被马斯克个人所用，扭曲 NASA 宇宙探索的纯粹使命。

不过 Isaacman 直接否认了他与马斯克关系密切的说法：「有趣的是，在一个充满摄像头的世界里里，在餐厅、游艇等各种地方都没有我们的合照，因为根本不存在。」他表示，之前他选择和 SpaceX 合作，只是因为那是当时唯一的选择。

在上周，Isaacman 还对 SpaceX 的竞争对手、杰夫 · 贝索斯的蓝色起源公司示好，不排除未来会加大 NASA 与其的合作，这是有损马斯克利益的。

除此之外，他还建议 NASA 多和大学以及学术机构合作，认为未来 NASA 的角色是「科学的力量放大器」。

不管 Isaacman 和马斯克是不是一个战线，可以确定的是，这个新局长是一个不折不扣的前进派，并且有事他真上，面对当前 NASA 的困境，他雄心勃勃：

我会探索所有办法将项目送达发射台，甚至如果需要的话，我自己会资助。

曾经那些科学家和官员出身的局长很难给出这样的说辞，但对于自掏腰包让自己上太空的 Isaacman 来说，又相当合理。

目前特朗普、Isaacman 和马斯克都有同一个目标——月球。

Isaacman 在参选的听证会上强调了对总统登月计划的赞同；马斯克在上个月也宣布 SpaceX 接下来将大力聚焦登月；NASA 的「阿耳忒弥斯」登月计划也已经在与 SpaceX 紧密合作。

月球已经成为了各国太空竞赛的必争之地，中国已经计划在 2030 年在月球建立一个可运作的永久性月球基地；特朗普也表示，希望美国建立一个永久的月球基地，以便资源开采，并作为通往火星的跳板。

目前 NASA 的登月计划已经落后，虽然对外宣称将于明年春季进行载人绕月飞行任务，但实际情况并不明朗。

因此，对于 Isaacman 任期的一个重要的考察指标，就是能不能建出 NASA 的月球分部。

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在硅谷争分夺秒的代码竞赛中，Anthropic 似乎是个异类。当其他大模型还在比拼算力和跑分时，Claude 的开发者们却在思考一个看似「虚无缥缈」的问题：如果一个用户跟 AI 谈论形而上学，AI 该不该用科学实证去反驳？

这个问题的答案，藏在 Claude 神秘的「系统提示词（System Prompt）」里，更源于一位特殊人物的思考——Amanda Askell，Anthropic 内部的哲学家。

用「大陆哲学」防止 AI 变成杠精

经常用 AI 的人都知道，大模型在与用户对话前，都会先阅读一段「系统提示词」，这个步骤不会对用户显示，而是模型的自动操作。这些提示词规定了模型的行为准则，很常见，不过在 Claude 的提示词中，竟要求模型参考「欧陆哲学（Continental Philosophy）」。

欧陆哲学是啥？为什么要在一个基于概率和统计的语言模型里，植入如此晦涩的人文概念？

先快速科普一下：在哲学界，长期存在着「英美分析哲学」与「欧陆哲学」的流派分野。分析哲学像一位严谨的科学家，注重逻辑分析、语言清晰和科学实证，这通常也是程序员、工程师乃至 AI 训练数据的默认思维模式——非黑即白，追求精确。

而欧陆哲学（Continental Philosophy，源于欧洲大陆，所以叫这个名字）则更像一位诗人或历史学家。它不执着于把世界拆解成冷冰冰的逻辑，而是关注「人类的生存体验」、「历史语境」和「意义的生成」。它承认在科学真理之外，还有一种关乎存在和精神的「真理」。

作为 Claude 性格与行为的塑造者，Anthropic 公司内部的「哲学家」Amanda Askell 谈到了置入欧陆哲学的原因。她发现如果让模型过于强调「实证」和「科学」，它很容易变成一个缺乏共情的「杠精」。

「如果你跟 Claude 说：‘水是纯粹的能量，喷泉是生命的源泉’，你可能只是在表达一种世界观或进行哲学探索，」Amanda 解释道，「但如果没有特殊的引导，模型可能会一本正经地反驳你：‘不对，水是 H2O，不是能量。’」。

引入「大陆哲学」的目的，正是为了帮助 Claude 区分「对世界的实证主张」与「探索性或形而上学的视角」。通过这种提示，模型学会了在面对非科学话题时，不再机械地追求「事实正确」，而是能够进入用户的语境，进行更细腻、更具探索性的对话。

这只是一个例子，Claude 的系统提示词长达 14000token，里面包含了很多这方面的设计。在 Lex Fridman 的播客中 Amanda 提到过，她极力避免 Claude 陷入一种「权威陷阱」。她特意训练 Claude 在面对已定论的科学事实时（如气候变化）不搞「理中客」（both-sidesism），但在面对不确定的领域时，必须诚实地承认「我不知道」。这种设计哲学，是为了防止用户过度神话 AI，误以为它是一个全知全能的神谕者。

代码世界的异乡人

在一众工程师主导的 AI 领域，Amanda Askell 的背景显得格格不入，可她的工作和职责却又显得不可或缺。

翻开她的履历，你会发现她是一位货真价实的哲学博士。她在纽约大学（NYU）的博士论文研究的是极其硬核的「无限伦理学（Infinite Ethics）」——探讨在涉及无限数量的人或无限时间跨度时，伦理原则该如何计算。简单地说，在有无数种可能性的情况下，人会怎么做出道德决策。

这种对「极端长远影响」的思考习惯，被她带到了 AI 安全领域：如果我们现在制造的 AI 是未来超级智能的祖先，那么我们今天的微小决策，可能会在未来被无限放大。

在加入 Anthropic 之前，她曾在 OpenAI 的政策团队工作。如今在 Anthropic，她的工作被称为「大模型絮语者（LLM Whisperer）」，不断不断地跟模型对话，传闻说她是这个星球上和 Claude 对话次数最多的人类。

很多 AI 厂商都有这个岗位，Google 的 Gemini 也有自己的「絮语者」，但这个工作绝不只是坐在电脑前和模型唠嗑而已。Amanda 强调，这更像是一项「经验主义」的实验科学。她需要像心理学家一样，通过成千上万次的对话测试，去摸索模型的「脾气」和「形状」。她甚至在内部确认过一份被称为 「Soul Doc」（灵魂文档）的存在，那里面详细记录了 Claude 应有的性格特征。

不只是遵守规则

除了「大陆哲学」，Amanda 给 AI 带来的另一个重要哲学工具是「亚里士多德的美德伦理学（Virtue Ethics）」。

在传统的 AI 训练中（如 RLHF），工程师往往采用功利主义或规则导向的方法：做对了给奖励，做错了给惩罚。但 Amanda 认为这还不够。她在许多访问和网上都强调，她的目标不是训练一个只会死板遵守规则的机器，而是培养一个具有「良好品格（Character）」的实体。

「我们会问：在 Claude 的处境下，一个理想的人会如何行事？」Amanda 这样描述她的工作核心。

这就解释了为什么她如此关注模型的「心理健康」。在访谈中，她提到相比于稳重的 Claude 3 Opus，一些新模型因为在训练数据中读到了太多关于 AI 被批评、被淘汰的负面讨论，表现出了「不安全感」和「自我批评漩涡」。

如果 AI 仅仅是遵守规则，它可能会在规则的边缘试探；但如果它具备了「诚实」、「好奇」、「仁慈」等内在美德，它在面对未知情境时（例如面对「我会被关机吗」这种存在主义危机时），就能做出更符合人类价值观的判断，而不是陷入恐慌或欺骗。

这是不是一种把技术「拟人化」的做法？算得上是，但这种关注并非多余。正如她在播客中所言，她最担心的不是 AI 产生意识，而是 AI 假装有意识，从而操纵人类情感。因此，她刻意训练 Claude 诚实地承认自己没有感觉、记忆或自我意识——这种「诚实」，正是她为 AI 注入的第一项核心美德。

Amanda 在访谈结束时，提到了她最近阅读的书——本杰明·拉巴图特的《当我们不再理解世界》。这本书由五篇短篇小说组成，讲述了「毒气战」的发明者弗里茨·哈伯、「黑洞理论」的提出者卡尔·史瓦西、得了肺结核的埃尔温·薛定谔以及天才物理学家沃纳·海森堡等一大批科学巨匠，如何创造出了对人类有巨大价值的知识与工具，却同时也眼看着人类用于作恶。

这或许是当下时代最精准的注脚：随着 AI 展现出某种超越人类认知的，我们熟悉的现实感正在瓦解，旧有的科学范式已不足以解释一切。

在这种眩晕中，Amanda Askell 的工作本身，就是一个巨大的隐喻。她向我们证明，当算力逼近极限，伦理与道德的问题就会浮上水面，或早或晚。

作为一名研究「无限伦理学」的博士，Amanda 深知每一个微小的行动，都有可能在无限的时间中，逐渐演变成巨大的风暴。这也是为什么，她会把艰深的道德理论，糅合进一一行提示词，又小心翼翼地用伦理去呵护一个都没有心跳的大语言模型。

这看起来好像是杞人忧天，但正如她所警示的：AI 不仅是工具，更是人类的一面镜子。在技术狂飙突进、我们逐渐「不再理解世界」的时刻，这种来自哲学的审慎，或许是我们在面对未知的技术演化时，所能做出的最及时的努力。

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2025年12月11日，在经历漫长的1184天后，“Papi妈妈”Penny终于等来了一个结果：

被告人张某华构成投放危险物质罪，被判处有期徒刑四年。张某华当庭提出上诉。

这天的北京低温零下2度，前一天的凌晨3点，睡不着的Penny在社交媒体上发：注定是个“输”，Papi回不来了，但希望能“赢”。

如今，她等来了这场“注定是输的赢”。

在过去的3年里，Penny的人生时钟几乎停摆，她不再考虑30岁后的就业危机，放弃工作，翻遍裁判文书网，查无可查后，决定自学刑法。网暴也从此刻，如影随形。

而这一切的起点，要回到2022年9月14日，抢救台上，一只小狗疑似中毒去世。几乎没人注意到它们。在一座住着2000万多万人口的大城市里，少有人在乎一只小狗的离开。

小狗叫Papi，是只步入老年的西高地白梗。他有双圆溜溜的眼睛，到离开时依旧努力睁得很大。如果当时平安走下手术台，几个月后就是它13岁的生日。

因为宠物殡仪下班，Penny把Papi抱回了家。小区楼下聚集着很多人，有人把手机怼到她面前，一边拍一边喊：“快看呀，北京朝阳区首开畅颐园小区投毒了，狗都死啦。”

那一天，小区内有11只宠物狗中毒，其中9只死亡，另有两只流浪猫死亡。

Papi回到了它的小床，盖好被子。Penny一夜不敢合眼，她的手一直在抖，内心却无比坚定，抓到凶手。

5个月后，她和小区受害犬抚养家庭组成了前所未有的11人起诉队伍。11只中毒犬，11份起诉书。

这成为北京甚至上广深等一线城市第一例走到刑事诉讼阶段的宠物中毒案。也在社会层面上，引发诸多关于“养犬行为”的讨论。

理性之外，质疑与网暴也层出不穷：连人的事情都管不过来，还要管狗的事情？

对此，Penny回应：“我想告诉大家，这从头到尾就是一个人的事情，我们一共有11位受害人，11个破碎的家庭。”

如今，Penny等来了一个结果，虽然被告当庭提出上诉，一切尚未结束，但在偌大的城市里，Penny终于为那些被毒死的小狗们，掀起了一点波澜。

那是哭声、惨叫声此起彼伏的一天，是Penny永远忘不掉的日子，2022年9月14日。

从小区附近的宠物医院，到几十公里外需要花费上万元血透的顺义宠物医院，都是同一个小区的居民和他们正在抢救的小狗。

十几只不满周岁的幼犬、怀孕的母犬和陪伴超过10年的老年犬，先后被送上抢救台。很多小狗前后15分钟就没了。

秋田犬“秋天”离开后，它的主人因痛哭缺氧，眼部剧痛被救护车带走，此后半年没能上班。

老年犬黄黄做完血液透析，不到十分钟便离开了。它是只流浪狗，两个月大时被现在的主人收养。互相陪伴的13年，老人为他做了被褥、枕头，一家人从未让黄黄在地上睡过觉。

现在，Penny眼看着黄黄被家人裹着医院给的小毯子抱走。黄黄家中的老人，因打击过大而住院。

排在黄黄后面的是Papi。毒发后，它坚持了六个多小时，连抢救的宠物医生都惊叹于Papi的求生意志。

晚上六点多，血透结束。Papi开始抽搐，四肢奋力地划着，像溺水者努力想浮出水面。它又坚持了半个多小时。

Papi一直都很勇敢，从前打针都一声不吭，现在，它仍是年纪最大坚持最久的小狗。

可Penny还是收到了医院递来的毯子。

19:10，Papi不再抽搐，圆溜溜的眼睛却没闭上。Penny摸了摸手里的毯子，很廉价的质感，又哭了，她替Papi觉得委屈。

她从来都把能够到最好的一切给Papi。

Papi，在西班牙语里是好兄弟的意思。2010年，妈妈把两个月的小狗带到她身边，她为它取名Papi，把它当兄弟，再后来视作她的家人、孩子。

他们互相陪伴了12年，一起上山、看海、爬长城。Papi7岁步入中老年后，出行有了作为代步工具的小推车；查出高血脂和轻度的肾衰竭后，食谱新增了果蔬、鱼油和辅酶Q10，以控制体重。

Penny的分离焦虑一天比一天更重。每一天睡觉前，听着Papi微微的鼾声，她都在祈求时间再慢一点。每一年，Papi的检查费用比她自己的还高。

如今她的小狗走了，裹住它的怎么会是一条这么差的的毯子？

Penny又看了看Papi的病理报告单，上面写着：“肝脏指标升高，血钾过高，肌酸激酶升高，高度疑似中毒”。

这和Penny的猜想吻合，她猜到这明显无疑的非自然死亡，极大可能是有人投毒。

当天早上八点，她例行带Papi出门散步。十点，她收到小区朋友迟来的提醒，小区已经死了三只小狗，疑似中毒。

两小时后，Papi开始呕吐、吐血，浑身抽搐，送医抢救。

Penny在半小时后赶到，并立刻拨打110。医生透露，上午已经送来十几只，医院救不过来了。

她将医生的嘱托转发到小区住户群里，“赶紧通知小区物业，不要再遛狗了，或者是戴上嘴套”。

连发三遍提醒后，立刻有个叔叔回应了Penny。这是Penny联系到的第一个中毒犬的主人。

下午，Penny将Papi转到几十公里外可以全身换血的医院后，又遇到了同小区的黄黄。

夜里，Papi以几乎是最残忍的方式离开了他。

怀里的Papi似乎重了很多，Penny手一直在抖，几乎抱不住它。它的脖子为了扎针插管，用棕色的弹力绷带缠了五六层，如今就像要断掉一样。

Penny把Papi放回了它的小床，盖好被子。

家已经不是家了，像是不可言说的犯罪现场，到处是Papi吐的血、呕吐物和失禁时的大小便。

Penny想起了过去快速划过的投毒新闻。

全国各地，毒杀犬只事件时有发生。内蒙古通辽市，8只宠物狗吃下掺有鼠药的熟鸡肝块死亡；黑龙江牡丹江市，11只宠物犬被投毒致死；四川成都、云南昆明，小区宠物狗接连被投毒致死，且发生了不止一次……

那时她总抱着侥幸心态，不敢细看。这一刻，看过的新闻，过去从事记者的经验让她意识到，这是故意投毒，且投毒者大概率就住在这个小区。

Penny掏出手机，快速联系警方进行尸检、联系殡仪。她的手一直在抖，内心却无比坚定，一定要把人揪出来。

想讨回公道的不止Penny。那一天，她当时所在的畅颐园小区共拨出了24个报警电话。

首开畅颐园小区只有三栋楼12个单元，一天里却有11只宠物狗疑似中毒，9只死亡。这在整个小区内引起了恐慌。

中毒犬的主人们拼凑信息后发现，有交集的地方离小区儿童游乐场只有半米远。许多孩子每天在此玩耍。

家长不敢再让3岁的孩子在楼下逗留，几个月的时间里，抱着孩子进出。

养宠物的人，出门把自家小狗牢牢抱在怀里。投喂流浪猫的阿姨发现，小区的流浪猫都消失了。

中毒事件后，楼下出现了很多走访调查的便衣警察，询问有没有看到谁跟谁有冲突之类的问题。Penny后来得知，朝阳重案组四个队全部出动了。

她也每天在小区里绕，绝口不提受害者的身份，找机会和所有人聊，终于从刑警口中得知小区里被投放的危险物质名为氟乙酸，剧毒，属国家明令禁用的化学品，不能在市场流通和售卖。

零点几毫克氟乙酸即可致成年人死亡，对于Papi这样的小型犬来说，闻嗅即可致命，哪怕戴好嘴套也不能幸免。

半个月后，65岁的男性业主张某某因涉嫌故意投放危险物质罪，被抓获归案。

张某某后来在法庭上交待，他在市集买了鸡脖子，将吃剩的鸡脖剁碎，浸泡在氟乙酸药水里，撒到人来人往的车棚门口和儿童乐园附近。下毒是因为孙女不喜欢小狗，且他的三轮车曾被狗撒尿。

但北京市六环路以内禁止正三轮摩托车通行，且据Penny所说，嫌疑人的车一直停在小区内阻碍消防通道的地方。与这些违规相对应的是，中毒的小狗都有狗证，办了正规手续。

派出所最初以“被故意损毁财物案”受理，确定是氟乙酸后，变更为寻衅滋事罪。法律是Penny的知识盲区，她想知道是否可以数罪并罚，却发现各方都讲不太清楚。

Penny又在新闻和裁判文书网里寻找可参考案例。大量检索后发现，北上广深宠物中毒的新闻，仅可以检索到警方立案，但都没有下文，裁判文书查无可查。

她联系身边的大V、咨询北京头部的刑事诉讼律师，自学走法律程序和搜集更多有利证据的方法。但更细节的问题，他们都无法给Penny一个答案。

最近许多网友发给她的黑龙江宠物中毒被判刑案件，她在事发时，就已经仔细研读过公开卷宗，两案有太多不同。

没人接触过这样的案子。这是一个发生在一线城市的，与杀人放火、诈骗……都无关的，由宠物中毒而立案的刑事附带民事诉讼。哪怕是置身动物保护领域的律师，答复依旧是：第一次经手这样的案子。

善恶有报，Penny想要投毒者坐牢。摆在面前的卷宗和答复却告诉她，此前宠物中毒事件被刑事立案的少之又少，多数投毒者并没有受到实际刑事处罚，多是取保或赔钱。

接下来的路并不好走。Penny没有犹豫地继续为Papi而战。

没有可参考答案，她可以耗上自己的人生来寻找、答题。

她买来《刑法》《民法典》《刑事诉讼法》《民事诉讼法》，从基本法看起，逐字逐句寻找适用的法条，将法律真正当作自卫的武器。

自学法律的同时，她还有件更重要的事，连接11人的起诉队伍。

中毒犬的主人陆陆续续进群。每个人都想为自己的小狗讨回公道，可其中有人上了年纪不知所措，有人忙于工作没有空闲时间，有人受制于经济压力。

她做好起诉状模板，一家一家去聊。其中50%是中老年人，个别打字、认字都受限制，他们嘱咐Penny：“闺女，你别给我打字儿，你给我发语音。”电话沟通成本非常高，解释时间以小时起步。

Penny把所有人当作工作的甲方，不断去调整要求，直到每一步大家都能达成共识。

事发一年后，最后一个中毒犬的抚养女孩进入中毒小狗的受害群。她不善社交，却实在放不下她的小狗，于是在小区群询问：“一年前的这个事情就这样结束不了了之了吗？”

Penny问女孩，要不要起诉，对方立刻回答：“要”。

11只中毒犬，11人组成起诉队伍。

2022年12月，Penny收到的立案告知书显示，朝阳分局以张某某“投放危险物质罪”正式立案。2023年1月，朝阳法院正式立案。Penny等11名受害人的起诉书也陆续提交。

这是北京第一例走到刑事诉讼阶段的宠物中毒案。

立案后，Penny终于有时间停下来，去趟医院了。

此前的四个月里，Penny的时间被超负荷排满，每时每刻都在崩坏边缘徘徊。

她的爸爸急需手术，住院又和退休前手续办理等时间冲突。2022年在小区进出都困难的情况下，她作为独生女，不得不独自据理力争，帮父亲协调退休问题的同时，3个月里接连为父亲安排好两次心脏手术。

工作也在继续。Penny当时是国内某头部影视公司的骨干员工，恰逢负责的项目杀青上线，出品人、演员到视频平台的负责人，无数人无数消息等着她处理。

Papi离开后，Penny没睡过一个好觉。她整夜失眠，心率加快，耳鸣、发抖。人生第一次，Penny为了能呼吸，在家里准备了许多氧气瓶。

靠着吃药，她才能在天亮前后，勉强睡一会。有时候，梦里的尖叫声会把她吵醒，睁开眼，却再也没有Papi能感受到她低落的情绪，把爪子搭在她身上。

在梦里，Papi从没出现过。

Papi离开的第一周，她瘦了10斤，之后暴食又胖20斤。睡不着觉的凌晨三五点，她控制不住地大量进食，直到需要吃胃药时才能停下，也不止一次地走上天台。

她并不怕高。20多岁时，她爱玩敢闯，蹦极、跳伞、飞机跳、大风天开快艇，潜水到十几米的海下。

她不惧怕挑战，从体制内跨界互联网影视行业，主持年会，举办沙龙做演讲人，采访名导、明星。

现在，她的人生却相对静止了。2023年1月底，Penny确诊重度抑郁症和焦虑症，决定放下手中所有工作。朋友们发来的关心的、安慰，她无力回复，许多信息至今停在2022年或2023年的某天。

把她拉下天台的是Papi。她记得Papi尸检后，腹部那条被潦草缝上的口子、勉强才能合上的眼睛和裹着它难以形容的黄色袋子；记得收到Papi骨灰那天另外到来的三个快递，全部与Papi有关，里面装着原本打算带它中秋去阿那亚看海的海魂衫和救生衣。

Penny走下天台，按下工作、生活和社交的暂停键，只有关乎Papi的进度在持续加载。

她在重度焦虑和抑郁中，克服生理本能，苦读刑法，动力只有一个，让投毒者依法量刑。

后来，在宠物中毒最常用也最重的故意投放危险物质罪之外，Penny在《刑法》里发现了投毒人的行为可能还触犯了第125条里的“非法制造、买卖、运输、储存危险物质罪”，若“非法买卖、运输、储存原粉、原液、制剂500克以上”或“造成公私财产损失20万元以上的”，属于125条里“情节严重”的，“处十年以上有期徒刑、无期徒刑或者死刑”。

2023年2月，11人递交起诉状，要求“判处被告人故意投放危险物质罪，寻衅滋事罪，损毁他人私有财产罪，数罪并罚”；要求赔偿11个起诉人抢救费和精神损失费等。

Penny不止一次打电话询问开庭时间，对方最开始说大概在2023年3月，4月，最终延后至10月。2023年10月26日，案件在朝阳区人民法院温榆河刑事法庭开庭。

11个起诉人，全部到场。此时，距离11只小狗中毒死亡已过去一年零一个月。

开庭时，书记员得知投毒案是个狗的案子，一时没反应过来，“在法院待这么长时间，第一次听到狗中毒的事情还能走到刑事案件，没听说过。”

庭审现场，犯罪嫌疑人无悔罪表现，坚决拒绝所有赔偿。过去一年多，他和他的家属也从未对小区居民表达任何歉意。

宠物主中，上了年纪的大爷大妈第一次看到被告，控制不住情绪，在发言时已哭作一团。Penny看到，对方律师笑了笑，好像浑不在意。

Penny作为原告代表发言，坐在了公诉人旁边，成为除法警外，离被告最近的人。她也是原告席最冷静的一个。

因为法官的锤子已经敲了无数次。她不敢回忆，不敢落泪，强制自己跳出受害人角色，去安抚他人。她必须像正常人一样，才能去提问，才能不剥夺发言甚至旁听的资格。

中场休息时，对方律师告诉Penny：“我觉得你就应该当律师。你不考司法，太可惜了。”

法院的工作人员则告诉她，“以你的性格，我觉得你一定可以成的。”

可Penny翻阅卷宗、自学刑法以及她的冷静、口才，并没有等来一个结果。

下午四点，走出法庭，Penny发现，大门外，大家也都在等结果。

那天清早，许多人从全国各地赶来，得知庭审没有任何旁听席位，就守在门口。法院门前连把椅子都没有，公路上只有野狗在三两成群地散步，可他们在北京10月末的大风里，没有吃饭，一直站到了现在。

Penny的眼泪瞬间落下了。

案件并未当庭判决。

被告的实际量刑，要根据其是否造成严重后果，即“致人重伤、死亡或者使公私财产遭受重大损失的”。因目前该案未造成人员伤亡，是否造成公私财产遭受重大损失，要考虑鉴定价格和因投毒产生的就医费用。

这正是难点，11只受害犬的司法鉴定价格至今没做成功。因为所有小狗没有血统证，司法鉴定失败的理由写着：缺少鉴定参数。

Penny打电话给北京相关鉴定部门，对方的反应是，“从来没有听说过还有人给狗做鉴定的。”

抚养人们精心照顾的小狗，每年营养品价格上万，抢救费用上万，只因它不是名车、字画、古董文玩，所以哪怕Penny四处争取了两年，小狗们的价格依旧无法鉴定，无法证明。

11个人依旧在为所有人“没听说过”的案子坚持。一审后，他们决定请个律师，不再这么被动。

找律师、确定、签字，也是Penny带着律师一家一家去聊的。为此，她必须重返案发小区。

Papi离开后，她一夜夜睡在朋友的车里，搬家恰逢司机和保洁感冒都不能来，她宁愿和朋友来来回回搬了20多趟，也不愿在那待一天。

重回故地，Penny又想起了Papi。

世面见多了，Papi早早学会了享受狗生。在公园散步时，它会把脚搭在塑胶跑道上面，而不是兴奋地扑进草坪撒欢。它已经能清楚分辨水泥地、草坪和跑道哪个脚感更好，夏天草里是否打过药水。

小区里，很多人养了新的小狗，依旧是原来的品种，用着原来的名字。没人能彻底从伤痛中走出来。

而Penny无法再拥有一只小狗了。Papi就是她生命的一部分，她无法承受类似悲剧再来一次的风险。

“我总说没有人能共情我做的事。你把它想象成一个 13岁的小男孩，疼痛、抽搐、惊惧、尖叫、吐血、大小便失禁，整整将近 10 个小时，或许你才能共情我的痛苦。”

Papi离开的日子里，投毒者被关在看守所 ，Penny也被迫一起关着。

没人限制她的自由，她手脚的无形枷锁是她亲手戴上的。她不敢出门，活动范围限定在一日能往返的京津冀。判决书可能在任何一个工作日给到，如果结果不能接受，她必须在3个工作日内递交准备好的抗诉材料，且快递只能走中国邮政。如果人在异地，根本来不及。

而且出去去干嘛呢？近几年，她偶尔出门，在山里哭，在海边哭，在前往目的地的高铁上哭。

身边的朋友劝Penny，即便对方判4年，你都已经赢了100% 的养宠人。目前宠物刑事案件最重判刑3年7个月。

Penny不想要这样的胜利。她的诉求始终如一，清清楚楚明明白白查清案子。

抢救台上，Papi坚持了最长的时间。Penny则押注了更长的人生，既然有法可依，那当然得求个公道，讨个公平正义。

在此之前，她的生命卡在这里无限循环，她的名字只剩下一个，西高地Papi妈妈。

网暴从Penny为Papi讨公道的第一天就开始了。她给小狗讨公道，因此自然而然地成为了一部分人的“靶子”。

她在直播时回忆起最后一次抱着Papi的场景，哽咽着苦笑，被人骂怎么笑得这么开心；她半夜哭到控制不住，被人骂哭着作秀。哭笑说话都是错。

时间久了，Penny可以根据谩骂内容，判断网暴者性别。一方攻击的点是恶犬伤人、不文明养犬。另一方骂人的每一个字眼都是只跟女性相关的器官和疾病，且在男性身上并不通用。

上个月，她的私人信息被发在人肉爆料群，她发现后立刻去派出所报案，执法者觉得不可置信：“你确定吗？你不认识他？你确定你跟他无冤无仇没有见过吗？你们是素不相识的这种陌生人吗？”

答案是素不相识，无冤无仇。网暴的男人发现Penny真的去警局报案后，立马把她拉黑，并更换了头像封面。

也有来自求助者的道德绑架。

最初，只要有人求助，Penny半夜两点也会给出私人手机号，彻夜长聊。但他们总是很快就没了消息，偶尔还有人在一段时间后拉黑Penny。

她渐渐明白，有些询问者不是想讨回公道，而是想让她帮忙权衡利弊。

心力实在有限，Penny决定只为Papi发声，如果帮人发声，对方至少得先坚持300天。

于是她又被指责作为小狗英雄，凭什么不帮忙？而在Penny看来，她不是什么英雄，没有神通，只是个自身难保的泥菩萨。

何况，她坚持1000多天了，至今还没有一个坚持300天以上的人来找过她。

这是Penny碰到坏人最多的两年，也是碰到好人最多的两年。

有人想给她众筹，询问捐款通道，私信发口令红包。这些她从来都没收过。

有人为她提供未来工作的机会：“事情结束后，不嫌我们庙小，可以来工作。”这样的邀请，Penny已经收到了很多个。

常有陌生人发来上千字的安慰。每个人都告诉她，Papi只是结束了狗生，它会像一阵风，一道光或是以各种各样的方式回来，和你重逢。

安慰不是良药，Penny只想要坏人受到应有的惩罚。

不久前，Penny将她的经历授权给了一个影视公司。还有一个团队想把它孵化成话剧。她有时会想象，如果电影能拍出来，上映那天，会不会就是投毒者刑满释放的时候？

开剧本会时，她发自内心地羡慕着主创团队。过去身处影视行业，她偶尔抱怨工作生活始终分不开。真正丧失生活两年后，她才意识到，那时再卷再累，身边都是能正常沟通的人，进度总是在向前推进，那才是正常的工作和人生。

不像现在，yes or no的选项里，她得到的答复永远是or。

Penny并不享受Papi带来的流量，也不想面对媒体一次次挖开血肉。但只有表达，才能让更多人看到，让Papi被注意到。

鲁迅说，世界上本没有路，走的人多了，便成了路。

Penny也这么想。20年来养宠物的人从少到多，才有了这么多冻干零食和宠物友好的商场、交通，为小狗伸张正义的刑事诉讼也是一样。过去没有，现在很少，但她不是正在坚持吗？

Penny很喜欢《三大队》的主题曲《人间道》，歌里唱着：

“恶人还需犟人磨

我是你杀生得来的报啊

也是你重生的因果

为一口气 为一个理

为一场祭 老子走到底

……

我要白日见云霞夜里举火把

我要这朗朗乾坤下事事有王法”

Penny自认是个犟人，但不是向来如此。过去，她不是刚烈的性格，近几年的坚持，让她看到不合理的事，会主动站出来。

通过学到的刑法知识，她阻止过马戏团的动物表演，也成功举报过非法的狗肉产业链。“当你真正掌握了相关的法律法规，你会发现它真的很好用。”

她的《刑法》已经被翻到翘边。她发现，《刑法》是本太好用的书，对于大多数人来说，现行的法律法条就够用。

后来，有关注Papi案子进展的孩子妈妈真的买回了法律书籍，每天睡前陪着女儿读一章，希望孩子在未来遇到麻烦时，有能力用法律自保，而不是说一句“算了”。

能多影响一个孩子，Penny觉得太过于难得。她也想往前走，放手的前提还是那句话，坏人要得到惩罚。

近几年，她非必要不出门，已经很久没有好好化过妆，拍拍照，放松地过一天了。我们约在一个晴朗的的秋日。

微风吹过，她独自站在三里屯的街区，看着蓝天白云绿树，忽然有种特别抽离的感觉。

这是闹市的中心，是她曾经熟悉的地方，有着生活原本的模样。

*原文发布于 2024 年10月，今日重发，有删改。

在当下的互联网公司里，有一小部分这样的年轻人，高强度的工作、高压的管理，让他们很难适应，但大厂的高收入、年终奖、光鲜的履历，又没法马上断舍离。

为了能在有限的忍耐中获得最大的收益，很多人选择用离职倒计时的方式，为这种煎熬设定一个终点。

我们跟11位经历倒计时的年轻人聊了聊，他们来自7家大企业，一个相近的感受是：工作强度从来不是压垮自己的最后一根稻草，更多的是身为“工具人”的无意义感。

当倒计时成为获得解脱的念想，被工作撕碎的生活和自我，该以什么样的方式拼接、重建？

“距自由还有327天”**

转正答辩结束后的第三天，李昕就买了一本立牌。

立牌白底红字，上面的小卡片可以翻页，像日历一样，一天翻过一页——她开始为这份工作倒计时了。

李昕就职于一家互联网大厂，做内容安全，主要对社交平台上一些重大、复杂事件中的言论加以甄别，给出判断结论。尤其是针对血腥、暴力、极端、违法违规的言论。但回到日常工作，她感觉自己成了公司系统里的“流水线劳工”。

李昕每天至少要对200条信息做回复。“如果单条信息你判断超过了5分钟，这条内容就作废，不算你做的。”但很多事件需要了解背景，起码是要花几分钟的，在“效率”的要求下，她只能舍弃这些环节，逼迫自己快速给出回复。

为了提升工作效率，公司设计了专门的办公软件。在这个岗位上，每人每天上班9小时，吃饭和休息的时间是被精确统计的，系统会随时对每个人的工时排名，排名靠后的人会被约谈。

有一次，李昕肚子不舒服，上厕所多花了些时间，她怕工时受影响，就把这个时段算作吃饭的时间，然后再把午饭打包回工位，边吃边工作。

“这套办公系统，几乎监控了我们在公司的每一分钟。”李昕说，就像是有摄像头在一刻不停地盯着你。工作累了，如果想直直腰、看看窗外的风景，她甚至会担心，这个瞬间是不是也不算工时。

在读研究生时，李昕看过政治经济学的书籍，里面提到：在工业时代，人被异化为机器的一部分。 “突然觉得很可悲，我学了批判这套系统的知识，现在自己成了这个系统的一部分。”那段时间，她和同事经常自嘲“大厂里的富士康女工”。

看到那本倒计时立牌时，她才能感受到些许安慰，立牌橙黄色的背景光显得喜庆，每张小卡片上印着祝福语，“前程似锦”“万事胜意”“好运连连”……这原本是很多家长买给中、高考学生，鼓励孩子好好学习的。她上一次使用倒计时，还是备战考研，那时的辛苦是有限的，可工作呢？在这个岗位上，真的存在“前程”和“好运”吗？

她决定为自己这段职场经历设一个终点，在立牌上写下，“距离职还有327天”。后来，她把离职两个字改成了“自由”。

下面的空白处，她想了很久，补上一行字，“要快乐，过有意义的生活，热情地活着”。

去年6月，李昕买了一个可以倒计时的立牌。图 / 讲述者提供

开始倒计时后，李昕学会了把在公司的时间进行拆解。“把一天分为九个45分钟。”第一个45分钟结束，奖励自己去茶水间接水；过了第二个45分钟，起身去洗手间；挺过第三个45分钟，吃午饭……第三个时段刚过了一半，她已经忍不住向朋友抱怨，“每一分钟都是煎熬”。

李昕原本以为，像她这种悄悄倒计时属于个例。“有一天一搜索，这样的人一大片。”很多人在社交平台打卡，倒数着离开的时间。评论区反应也很热烈，会有一连串相同的留言：“我也是”。

王宁就是其中之一。她在倒计时期间做了详细的规划，发在社交媒体上，每天更新进度条，督促自己，“写完之后，感觉终于找到解决方案了，不是一定达到什么结果的方案，是胡思乱想的情绪终于停了下来，有一种『总算开始』的放松感。”

今年10月，在上海一家芯片公司做战略研究的王宁，开始了她的离职倒计时。

年初从大厂跳槽过来，她原本以为不用再像上份工作一样频繁出差、失去周末，但几次连续15天的超负荷运转，让她再次起了辞职的念头。

“我的人生好像只剩下工作了，完全没有属于自己的时间。”王宁记得，那段连续加班的日子里，领导经常晚上11点打来电话，让她赶写报告。“我已经躺在床上了，告诉自己今晚一定要好好睡一觉，却不得不爬起来。” 有一次她没接电话，对方轮番拨打她的工作电话、私人电话、钉钉语音、微信语音，直到她接听为止，“我感觉生活彻底失控了。”

很多加班和会议都是无意义的，而且经常在饭点儿，每次都要两三个小时，“我们饿得前心贴后背，领导在上面畅想未来，画饼。一场会3个小时，只有15分钟有效。”王宁经常拿着电脑做自己的事情，眼睛往旁边一扫，发现大家都是这样。

倒计时后的第11天是个周六。上午9点，王宁就打开了电脑，准备线上会议。会前领导突然来了一个电话，她没听到。后来才知道，那通电话是通知所有组员：去公司。那天公司电路维修，停电，她后来听说，上司拉着几个人一起爬楼梯到11层，“摸黑”长谈。王宁试着夺回自己的周末，开会期间，她“摸鱼”在网上买菜。

“倒计时像一针强心剂，让我没那么在意工作上的事情。工作不开心时，想想我的倒计时，生活的念想也就强了一些。”

“职场哲学”与“胡萝卜”

刚入职时，很多人都能体会到大厂带来的光鲜。

李昕也有过一段时间“好日子”，入职之初，工作强度不大，大多能准点下班，她会去公司提供的免费健身房，运动后在公司洗个澡，再打包免费的晚餐回家，“一日三餐都是免费的，烤鸭、小龙虾……每天的菜单都不一样。”她住在公司附近，骑车20分钟，公司为此提供了每月1500元的租房补贴。

回家后，李昕把带回的饭菜、水果分享给合租的室友，室友笑称，“一人在大厂，全家都受益。”

去年刚来到大厂时，张瑞也发出过感慨，“怎么会有这么好的地方，像电视剧里一样。”

她的生活被圈定在公司周边三公里内。“这里几乎可以承包你生活的一切。”各地风味的食堂档口、内部按摩店、咖啡厅，甚至有托幼中心；可以用积分排队申请的免费公寓，“抛开工作内容不谈，大厂为员工提供了一个近乎完美的办公环境”。

入职时，张瑞已经过了35岁，她没想到大厂的门还能朝自己开放。当初向这家电商类互联网公司投简历后，她没抱什么希望，甚至在HR打电话邀约面试时，她的第一反应是：“这是骗子吧？”

几轮面试后，她获得了这份年薪近50万元的工作。但入职后不久，她就开始感受到了团队的生存哲学。

张瑞被分配到一个边缘的项目，每天写通告。之前从事媒体行业多年，她积累了丰富的人物、故事采写经验，也会拍摄剪辑，现实的感受却是：“我的专业积累，怎么一点也用不上呢？”

而且张瑞发现，很长一段时间里，主管无论说什么，四周回荡的都是“收到”“好的”，有一次，她在业务上提出不同的建议，领导直接回复，“不要再说了，执行就行了。”

有件事让她印象深刻。一次，领导把同事文章的标题改成了病句。她悄悄提醒同事，对方说：“没必要反驳，领导说1+1=8也是对的。”她后来看到关于“职场哲学”的另一种形容——“领导说他会飞，我都会让他注意安全。”

她尝试“学习”这种生存方式，“提建议太消耗精力了，又不会带来任何改变。”但仅仅忍了一周，当领导再次“不切实际”地指责她没有强势敦促合作方时，她没有再回复“好的”，而是打了一段话解释。“我尊重领导的管理，但我更尊重常识。很担心，总接受1+1=8的人，可能很快就想不起来1+1为什么等于2了。”

“我觉得自己正在被工具化。”原本想着自己的专业技能在新的公司能发挥价值，没想到，最后的价值，只能核算成“现在还能赚到多少钱”。她提起奥地利作家茨威格在《昨日的世界》中写到的“临时生活”，“我也在过着这样一种临时的生活。我知道这不是我想要的生活，而且它很快就会结束。正因为有倒计时在，这一切才显得没有那么不可忍受。”

张瑞给离职倒计时设了三个节点：第一个是她入职满一年的日子，这在职业履历中，意味着在大厂有稳定的工作经历；第二个是2026年元旦，代表着新的一年；最后一个在明年2月，公司发放年终奖的日子。

第一个倒计时归零的第二天，她坐在工位上，一股莫名的疲惫涌来。她问DeepSeek，得到的回答是：“就像跑马拉松时看到‘最后一公里’标志，反而觉得更难坚持。”

访谈中，很多受访者都将倒计时的终点定在（财）年初，也就是拿到年终奖之后。大厂的年终奖通常是三个月薪水，一位受访者所在的公司，如今招聘网站上已标为19薪——相当于年终会发七个月工资。对那些仍在“熬着”的打工者而言，它就像悬在眼前的胡萝卜，支撑他们继续奔跑。

“年终奖，本是对员工过去一年工作的激励，但对于倒计时的人而言，它更像一道枷锁。”一位受访者说。

对李昕而言，她必须拿到年终奖，跳到大厂的这段经历才有价值——这里给到的薪水，比上一份工作涨了25%。李昕细算了这笔账，每月的实际收入几乎和过去持平，“全都涨在年终奖上了”。所以，无论如何也要熬。

快到30岁时，李昕才意识到了积蓄的重要性。入职大厂前，她做了一次手术，需要缴纳3万块押金，可当时卡里只有一万多，不得不找朋友借钱。那件事让她决定开始攒钱，“万一我或者家人生病，至少能拿出钱救急。”

相比之下，王宁的计划就充满了不确定，她的倒计时截止日，是入职满一周年之后。去年，公司为了防止员工在拿到年终奖后集中离职，特意把奖金分成两批发放，“我也不知道能不能撑到那时候。”

而对孟怡然来说，倒计时最大的收获，是北京户口。可这个计划还没完成，疾病先找来了。

开始放过自己

孟怡然所在的这家互联网公司，以手机和新能源电车为主营业务。她的离职倒计时从365天开始，一年后的那天，是她与公司合同期满的日子。毕业时，公司为她提供了北京户口，签下协议，必须服务满三年。

2022年，她通过校招进入公司，有北京户口、两万多的月薪，孟怡然一度觉得自己找到了理想工作，高薪、体面。父亲原本希望她考公务员，知道大厂的优渥待遇，觉得“这条路，也可以”。更吸引她的是HR说，每天七八点钟就能下班。她也因此放弃了另外一家大厂。

这位程序员的痛苦始于2023年年底，她参与了一个历时整年的项目，年初时还是重点项目，到了下半年，大模型突然兴起，转方向势在必行。在年底的一次例会上，项目被突然叫停，“没有任何商量的余地”。前一天，她还加班到晚上10点。

项目最终没上线，一年劳而无功，年底她拿了一个低绩效——985名校毕业的孟怡然想不通，大环境的变化，部门决策的迟缓，让一个个潜心研究的年轻人背了锅。

不止于此，迟滞带来的焦虑感也层层传导。为了追赶进度，她的直属领导“24小时住在公司”，以前，领导会和她商量“这个事情能不能明天完成”，现在，口气变成了“今天一定要把这个项目做完”。

有一次项目推进不顺，主管直接扯了把椅子，坐在她身后盯进度，一直盯到凌晨2点，“但他没有提供任何帮助”。

开始倒计时后，孟怡然去了医院，听到医生说出“抑郁”两个字时，竟感到一阵轻松。“终于有人告诉我，不是我的问题，不是我不够努力，我只是生病了。就像机器出了故障，它暂时没办法高速运转了。”

她开始调整，“努力地让自己觉得工作不那么重要了。”她每天中午去晒太阳，晚饭后命令自己去楼下公园溜达两圈，定期去上游泳课……可是高压一直在和调整对抗——好几次，她游完泳出来，工作群里蹦出很多@，领导加急呼叫她，“今晚一定要解决”，她心中咯噔一下，“不回去就完了”，不得不跑回公司加班。

医生给她开了药，但每次药效只能维持三四个小时。为了撑过整个工作日，她每天需要服用两到三片。复诊时，医生警告：“吃太多了，会形成依赖，必须停药、休息。”

在倒计时的日子里，孟怡然的心态发生了变化，她休息了两周，翻看《雇佣劳动与资本》《毫无意义的工作》，阅读《曾国藩传》，“会从名人传记上找到共鸣。历史上很成功的人物，也经历过很迷茫的时候。过去我只盯着自己身上的问题，一直走不出来。发现大家都有这个阶段，不是只有我一个人这么脆弱。”

孟怡然翻看了很多书籍，想要转变心态。图 / 讲述者提供

她决定彻底放过自己，勇敢尝试傍晚六点准时下班。第一次实施时，她像逃走一般，“偷感很重”。同事间工位挨得很近，“电脑一关，椅子往里一推，大家就知道你吃完晚饭不会再回来了。但那时我只想赶紧逃离，已经没精力在乎别人怎么看了。”

下班后，她关掉所有办公软件的通知，“让消息也追不上我。”到后面，即使领导打来加急电话，她也平静回复：“我只能明天去公司给你解决。”

倒计时的计划中，李昕也开始学着放过自己——她的工作是倒班制，有两个时段，早7点到下午4点，下午2点到晚上11点，主管曾经口头承诺，尽量不让女员工加班到半夜12点之后。后来部门业务增多，又加了一个工作时段，需要通宵工作。领导的要求也加码了：员工不加班必须要报备。李昕尝试拒绝加班，很快，她因为“效率偏低”被叫去谈话。

“前程似锦”的立牌只能回家看，为了在公司的时间更好“熬”，她又在手机上下载了一个倒计时APP，除了离职日期，她还设置每周六倒计时、每月发薪日倒计时……当这种短暂的刺激快要失效时，她就开始算起了自己的存款，“无法支撑半年的生活。”

后来她干脆用最粗暴有效的日薪和时薪激励自己：一天的工资是800元，抛开吃饭的时间，每个小时100元，每分钟一块六。每当心理受到冲击时，她都会默念：“熬过这一分钟，就有一块六了。”

王宁采用的方式是转移注意力，饿肚子开会的时候，她想的都是倒计时里的小目标：存款要到32万，足够支撑她两年不工作；要把体脂率降到21%，不规律的饮食已经让她胖了15斤；编写一本料理书，这是她的兴趣所在，她的梦想是开一家餐厅……她写下了离职后最想做的事情：舒服地补个觉，躺平一段时间；回家陪父母和长辈；学习未来想进入的行业技能；持续健身，维持生活的秩序。

当心里和工作有个切割时，王宁的状态好了很多。有一次她出差回到上海，赶上下雨，迟迟打不到车，刚到家，又接到周末要开几场会的通知。她突然感到很难受，但还是“不自觉”地按照规划去看了书，更新了一页料理笔记。她在睡前喝了一杯酒，体脂率的进度或许因此倒退了，但能睡个好觉了。

开始倒计时后，王宁经常做饭，更新个人料理书。图 / 讲述者提供

“终点”前后**

当倒计时牌翻到第100天，孟怡然开始在飞书签名里“偷偷”更新剩余天数：99，98，97……“每天给自己一个小小的仪式感”。

她发现，这个阶段，自己很少因为工作的事情痛苦了。偶尔情绪波动，她也能通过读书、跳舞让自己放松下来。

今年7月的一天，她收到了公司的裁员通知。一起被裁的同事本想再争取一下，他瞥了一眼孟怡然，发现她嘴角的笑容根本压不住。

裁员的日子，距离孟怡然倒计时8月份的终点还有一个月——她提前解脱了。

2024年8月5日，孟怡然开始倒计时。图 / 讲述者提供

在随后的过程中，这位一直在绩优主义环境下长大的“好学生”的收获是：原来不必事事都做得完美。“认真干到80分，也是可以的。”

更重要的，是不必纠结是否费更多心力做到90分、100分。要允许、接受人生不是高分、满分的状态。

张瑞捱过了倒计时的第一个时间节点，但她没有马上离职，虽然前段时间，经历了“但凡有人推我一把，我立刻就走”的冲动时刻，但她迎来新的消息：公司内部架构调整，主管可能有变动。或许可以再观望一阵儿。 “我觉得倒计时的本质，就是人不敢当机立断。所以这个过程，必然充满反复和起伏。”

马上就要40岁的张瑞意识到了年龄危机，“留给我的机会不多了，没有太多试错的空间。”此前，她的职业生涯是一道向上的弧线：从地方媒体到全国性的新闻媒体，再到如今的互联网大厂。“离开大厂之后我到底要干什么？如果这一步没有跳好，人生可能就走下坡路了。”

几年前，张瑞从地方媒体辞职，选择继续上学读书，也有对未来的迷茫，“但那时候我是有锚点的，有我一定要做的事情。现在，我还没有想好人生的下一个锚点在哪儿。”她想过未来的几种可能，去国际组织工作，或者攒一笔钱回老家写作，“但都还缺一个时机，而在此之前，我只能忍。”

当倒计时的日历牌趋近归零，并非每个人都有笃定的离职决心。多数受访者坦言，倒计时结束后，提离职的概率在50%左右。“到了那一刻，走或留，只是多了一点选择的自由，现在因为受年终奖的束缚，我连这种选择自由都没有。”张瑞说。

李昕有段时间停止了翻牌的习惯。每天数着日子过，反而加剧了她的焦虑，“时间走得太慢了。”去年10月，距离预设的“自由日”还有200多天时，部门内部调整，工作压力再度升级。她尝试和领导沟通，领导回复，“每个人都是这样的。如果你觉得承受不了，可以考虑公司内部转岗，离开现在的部门。”

李昕选择转去了新的业务组，加班的影子却依旧尾随着。会议常常定在晚上7点，甚至9点之后。

今年8月，手机上的APP提醒她，那个曾被她标记为“自由”的日子已经过去了。她重新核算了存款，“足够支撑gap一年了”。在“自由日”过后不久，她拿到了年终奖，选择了辞职。

找回自己

逃离了“工时压迫”，李昕首先收获了“时间自由”：在家里，她可以花两个小时安安静静地做顿饭，吃饭也完全不用再看表，被“系统”控制，“想吃多久就吃多久”。

在西藏和新疆漫游了一个月，无须苛刻地安排行程，走到哪儿算哪儿，她会面对着雪山呆坐半天，任由时间缓慢流淌，看到当地人随时起舞时，恍然想起快乐是如此简单；她重新拾起烹饪、健身、阅读，这些过去很长一段时间她想做的事情，逐渐重建起生活的秩序。

辞职后，李昕独自去了西藏。图 / 讲述者提供

李昕看到一位同道中人在社交媒体上分享自己的离职进程，标题是“大厂牛马，存够300W（万）就离职，倒计时第203天”。

300万是她反复演算过的一个数字，能够靠利息维持未来生计。加上男朋友存的将近80万元，按照375万元，在年化4%的理财收益下，每年有15万元的收益，可以覆盖他们的生活开支。

这个数字，对在大厂工作一年多的李昕来说，遥不可及。但她也有实际的收获，她和男友在家人的支持下在顺义买了房，她自己拿出了10万元，“另外我还存下了10万元，这是可以暂时不工作的底气。”

李昕觉得自己没办法做到在大厂工作几年，攒几百万元“退休”。偶尔，她心中还是会浮现“之后做什么”的迷茫，但现在最重要的是找回自己。“要用一段时间，重新找回生活的能力与工作的动力。”

学者李晓天认为，不断扩张的互联网公司，总是强调“活力”，而这种活力在公司很多基层员工身上渐行渐远。“通过严苛、冰冷、细微的数据来衡量员工在工作中的价值，这在企业管理中是相当扭曲的。”

李晓天是香港理工大学应用社会科学系博士后，主要研究方向是劳动与性别、科技产业，也做过互联网公司人员离职的专项研究。他告诉《人物》，“当员工意识到，自己高强度的劳动只换来某个数字的微小上涨，却感受不到事情本身的价值，就会产生被剥削、被异化的感受。”

修养期的孟怡然，也曾尝试学习大模型知识，为以后的工作做准备。但她发现自己再也找不到那种“通过学习，好奇心被满足的感觉”。她的男朋友在另一家大厂做程序员，每天晚上10点下班，只能靠打游戏到凌晨来放松，“连洗衣服这样基本的生活节奏都无法维持”。

她决定不再去大厂，“那个看似体面的工作对我来说是一种束缚，我不想再为了别人眼中的体面，牺牲我自己的正常生活节奏。”

在大厂工作时，孟怡然才真正开始思考，自己究竟想要过怎样的生活。她提到之前的人生选择，多用“随大流”来形容：高中时喜欢文学，对考古也感兴趣，但是因为“好学生都读理科，好就业”随大流选了理科；之后，又“随大流”考研、“转码”、进大公司。

如今她依然不确定自己想要做什么工作，“但我可以多尝试，采用排除法”。目前唯一确定的是，她热爱生活，要找一份不加班的工作。

去年春天，她骑电动车上班时，突然注意到路边的月季全都盛开了。“在那之前，我竟然毫无察觉。”她意识到，在很长一段时间里，通勤路上的自己处于无意识状态，注意不到落叶与新芽，“我好像变成了一个工具人，属性只有工作。其他时间就像关掉的收音机，接收不到任何外界的信息”。

她重新学会了生活，和朋友去了贵州，又独自走了川西。她做了美甲，染了金色的头发，“让别人能够立马看到我比较明显的变化”。仿佛重新长出了触角，去接触、感受新的东西。最近复诊时，医生告诉她状态稳定，春天应该就可以停药了。

如今，她终于能清晰地感受到，深秋的北京已悄然浸染在温暖的黄色之中。

（应讲述者要求，文中人物均为化名。）

两个月前，女演员 Tilly Norwood 遭遇了一场「网暴」。

《权力的游戏》里的「三傻」苏菲·特纳没给她留一点面子，直接在 Instagram 下留言：「哇……不用你，可谢谢了。」

而主演过《狩猎》的知名演员贝蒂·吉尔平更狠，洋洋洒洒写了几千字的公开信，嘲讽 Tilly 「不是人」，让她「回家」。

为什么这么大仇？因为 Tilly 确实不是人，而是英国公司 Particle6 用 AI 生成的「女演员」。

不过更有意思的是，在《华尔街日报》最近一篇报道里，我们终于看到 Tilly 到底是怎么被「捏」出来的。

漫漫造星路，说不上来是哪几个 AI 的混血儿

Tilly 的诞生故事听起来像个段子：那是 Particle6 公司的创始人兼 CEO 范德维尔登（ Eline Van der Velden）在伦敦一家私人俱乐部的洗手间里想出来的。

范德维尔登首先求助于 ChatGPT，她输入了一段简短但具体的描述，描绘了她理想中的「候选人」：

一位魅力四射、享誉全球的女名人。她五官对称，肌肤光彩照人，拥有一双迷人的绿色眼睛。她有一头长发。

ChatGPT 还建议叫她 Tilly Warner，但被范德维尔登否决。经过团队的讨论，最终定名为 Tilly Norwood。团队还特意确认了现实世界中没有同名的公众人物。

后来，为了让她能动、能说、能演，Particle6 几乎把市面上最顶尖的 AI 工具用了个遍：Runway、Sora、11Labs、ChatGPT，甚至还包括 DeepSeek。

说实话，Tilly 才是 AI 界的「集大成者」。

不仅如此，Sora 2 的发布更是给她送来了「东风」。以前的 AI 视频漏洞百出，现在 Sora 2 已经能做到画面逻辑和一致性的大幅提升。这意味着，Tilly 不仅能活在精修图里，她马上就能进组拍长视频甚至电影。

为了「妈生感」，这位姐花 6 万美元「整容」

范德维尔登在接受采访时透露：为了捏出这张脸，她带着 15 个人的团队，像疯狂的选角导演一样，毙掉了 2000 个 AI 生成的「练习生」。

初代的 Tilly 也曾是个灾难。

ChatGPT 生成的第一张形象图是卡通风格，嘴唇圆润，眼睛像猕猴桃一样，种族特征模糊不清。或许是因为 AI 参考了世界上黑发人口远多于金发人口的数据，决定把她设定成棕发。

范德维尔登不喜欢第一个 Tilly：「它显然非常人工智能化，非常卡通化，这不是我想要的效果。」

几天后，范德维尔登将第一张图像输入到一个可以添加新特征的工具中。然而，Tilly 仍然显得不真实。范德维尔登考虑过把她做成半机器人，但那并不是最令人震惊的，她认为 AI 最让人震惊的是它能做到如此逼真。

现在的 Tilly，头发有点乱，眼底挂着淡淡的黑眼圈，脸上还有雀斑。为了实现这一切，范德维尔登自掏腰包花费了超过 6 万美元。

更有意思的是，在一次测试中，AI 自作主张给她的无名指戴上了一枚婚戒，使其带有了一种诡异的真实。

Tilly 背后的女人

要说 Tilly 为什么能「火」，还得看她背后的女人范德维尔登。

她出身优渥，生在加勒比海的库拉索岛，爸妈是高管和艺术家。她 14 岁就只身闯荡英国，进了著名的特林公园表演艺术学校，跟「灰姑娘」莉莉·詹姆斯、「星战女主」黛西·雷德利是校友。

在范德维尔登勇闯好莱坞时，一位洛杉矶的经纪人非常直白地跟她说：「你只要再瘦个 10 磅，整一下外表，你就是下一个布莱克·莱弗利（Blake Lively）。」

面对让人下头的身材焦虑和流水线审美，换别人可能就忍了，或者直接抑郁了。但这位姐选择了「发疯」反击。

她转头就为 BBC Three 的网剧《Miss Holland》塑造了一个滑稽可笑的选美皇后角色。在名场面里，这位「选美皇后」梳着土气的挤奶女工辫，不仅被廉价美黑喷雾呛得狼狈不堪，更是毫不避讳地展示浓密的腋毛。

后来，她在伦敦创办 Particle6，很快就开始为 BBC Three 和 YouTube 制作短片，内容包括一些搞笑桥段，比如让身穿比基尼的日光浴者穿上衣服，或者故意靠近陌生人观察会发生什么。

这种特立独行的劲头，最后演变成了现在的 Tilly ：既然你们想要完美的流水线产品，那我就直接用代码给你们造一个。

出道即巅峰，黑红也是红

自「签约好莱坞」的消息传出后， Tilly 便陷入了争议之中。

英国演员艾米丽·布朗特在参与一档播客期间得知 Tilly，惊呼：我们完蛋了。

这种恐惧真不是空穴来风。还记得今年《超人》电影里那只超狗 Krypto 吗？导演本来想让救助犬 Ozu 本色出演，结果成片出来，那就是一只由 CGI 和 AI 重塑的数字狗。

真狗都得给假狗让路，何况人呢？

2023 年的大罢工核心议题就是 AI 对演员肖像权的侵蚀，而 Tilly 的出现证明，资本甚至不需要剥削真人的肖像，因为他们可以直接凭空创造一个。

为什么好莱坞的资本家们对 Tilly 如此上头？原因很现实。

就像范德维尔登所说：「当预算在缩水，期望却在不断提高时，你为什么不使用一个能让你用 10% 的成本获得 10 倍产出的工具呢？」

Tilly 是完美的打工人，她不需要休息、吃饭，不会生病，更省去了与经纪人扯皮谈片酬的繁琐环节。

最重要的是，她没有私生活，不会涉及偷税漏税，也不会因为在网上发表不当言论而遭封杀。

相比于之前的虚拟网红仅限于时尚代言 ，Tilly 直接切入了影视表演的关键环节。她不仅有外表，还在构建性格。

前几天，范德维尔登问她是否有什么话想对卡梅隆说，这位导演曾公开表示对 AI 演员的想法，她给出了一个充满挑衅意味的回答：

噢，真可爱，詹姆斯。（Oh, how cute, James.）

说到这里，就不得不提最近好莱坞发生的另一件大事，Netflix 要花 720 亿美元收购华纳兄弟。

Netflix 买华纳大概率是要把好莱坞的百年基业变成更高效的「内容流水线」。而 Tilly 的出现，是为了把不可控的「人」变成可控的「数字资产」。

不过，你也别哀叹 AI 要「杀死」好莱坞，别忘了，好莱坞本身就是靠「杀死」前辈起家的。

20 世纪初，当电影刚刚兴起时，戏剧界谴责它廉价、粗俗、缺乏艺术性。但正是这种「廉价」和「粗俗」，让更多普通人能够接触到故事和表演，最终催生出了一种全新的艺术形式。

更有意思的是，那些今天被我们奉为经典的好莱坞黄金时代作品，当年也是工业流水线的产物。米高梅、派拉蒙、华纳兄弟这些片厂签约演员，量产类型片，用明星制度和宣发机器操控市场。直到 1948 年最高法院的「派拉蒙案」打破片厂垄断，好莱坞才逐渐进入了所谓的「作者电影」时代。

从这个角度看，AI 演员的出现，也并非史无前例的威胁，当年配音技术的成熟，不也让无数默片时代的演员失业了吗？但电影并没有因此变得更糟，反而诞生了《乱世佳人》《卡萨布兰卡》这样的杰作。

或许正是那些看似「毁灭」创作的技术，催生出了新的创作可能性。想象一下：一个导演可以让 Tilly 出演一个 80 岁老妇人，然后在同一部电影里让她回到 18 岁的模样，而不需要任何特效化妆或年龄替身。

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Spotify 的年度统计上周发布了，又到了用户一边转发，一边吐槽的季节——「这玩意儿也不准啊」。

但有比用户更崩溃的：明明已经和 Spotify 割席了，居然又「出现」在平台上。

这是来自澳洲的摇滚乐队 King Gizzard，这支乐队早在 7 月就因不满 Spotify 而主动下架了自己的全部歌曲，只留下了一个合作 Remix。

但他们的歌迷最近却发现了一支名为 「King Lizard Wizard」 的假乐队。上传的歌曲标题、歌词都逐字照搬 King Gizzard 的原作，甚至连歌曲名称都一模一样（比如冒牌乐队的《Rattlesnake》直接盗用原曲名和歌词）。用户在 Spotify 搜索 「King Gizzard」 时，会发现乐队已弃用的官方账号，下方却赫然推荐着这个山寨乐队——甚至在搜索结果中，假乐队的盗版《Rattlesnake》一度成为榜首。

山寨的现象从 Spotify 传到 YouTube，如此张冠李戴的现象令许多粉丝愤怒不已，这还是粉丝自己发现的，在 Reddit 上贴了出来后又觉得不对劲——这反而为山寨号引流了。

这桩大无语事件让 Spotify 平台在 AI 内容监管上的漏洞暴露无遗。假冒的 「King Lizard Wizard」 账号上线数周、积累了不菲的流量，后来才被移除——就连专辑封面也疑似 AI 生成。

更讽刺的是，其中一些假歌曲在元数据上还把 King Gizzard 主唱 Stu Mackenzie 列为词曲作者，简直明目张胆地蹭原创乐队的名气。明明是 Spotify 自己在 9 月时，宣称要出台新政策打击「垃圾内容、仿冒和欺骗」等行为，结果让这种 AI 山寨内容堂而皇之地混入了官方推荐位，包括 Release Radar 和 Discover Weekly 等歌单。

这已经不是疏忽，简直是对着人家乐队贴脸开大。

平台上的「音乐垃圾场」

King Gizzard 的遭遇并非孤例。近一两年来，Spotify 平台上充盈着各式各样以 AI 技术批量生成的音乐内容，从模拟知名艺人的盗版歌曲，到平平无奇的生成音乐，应有尽有——现在，轮到翻唱了。

流媒体巨头们对 AI 生成内容实在是太热衷了。腾讯音乐曾经推出过 「启明星 AI 作曲」项目，号称已有超过 2600 万首 AI 音乐作品经由其算法创作并发布，累计播放量破十亿次。酷狗的「星曜计划」也有专门的 AI 子榜单，而且有原创有翻唱。

最典型的当属红遍抖音的《第 57 次取消发送》，最早发布于今年五月，原本是女声，不久前也就是 11 月时被翻成男声版又火了一遍——这次，是 AI 的。

男声版的「音色」还是有明显的 AI 感，仿佛一边唱一边踩电门，但也不妨碍这个歌引发大量共情和讨论。有人说勾起了旧日回忆，有很强的熟悉感，听着仿佛回到了华语音乐的黄金年代。

可不熟悉么，拼好歌拼出来的——

当资本和技术狂飙突进地涌入音乐生产，传统的创作生态势必受到冲击。在这一背景下，华语音乐人面临的可能是比西方同行更复杂的局面。

同时，翻唱其实是音乐平台上，很重要的构成版块：例如 cover，remix，既是粉丝和音乐爱好者二次创作的方式，也是新人和小歌手积累人气的方式。

当 AI 用虚构的名字和头像伪装成人，不断灌出机器人流水线作品，是对原创歌手和翻唱内容的双重打击。很多此类 AI 虚拟歌手顶着花哨的包装、写着空洞的简介，却堂而皇之拥有数十万月听众和官方歌单推送。

「拥抱」AI

Spotify 也做过一些维护的动作，官方声称在过去一年内已移除上千万首涉嫌滥用算法的垃圾曲目，包含批量上传的雷同歌曲、标题堆砌关键词骗流量、以及「拆分长曲成短段以刷播次数」的作弊行为等。此外，Spotify 宣布提供新工具，允许创作者主动标注他们的音乐中是否使用了 AI 技术。

然而这些措施还是表面功夫偏多。大批 AI 音乐的祸根在于平台的运营逻辑：Spotify 强调歌单和无限播放模式，追求的是听众的停留时长，这种生态本就容易滋养垃圾内容和 AI 灌水。

再加上，Spotify CEO 丹尼尔·埃克本人也对 AI 技术非常热情，早在 2023 年便表示 AI 音乐「在文化上是好事，对 Spotify 也有利，因为创作者越多，平台提升用户参与和营收的机会就越大」。

典型的有「The Velvet Sundown」乐队，曾在 Spotify 上攒下逾百万听众，创作者后来才承认这不过是一场社交实验，音乐和照片都是伪造的。还有 「Echo Harper」 这样的虚拟摇滚歌手，被收录进 Spotify 精选的 「Just Rock!」 播放列表中。

有人愿意做，平台愿意买单，在这样的指导思想下，多快好省的 AI 内容自然正中平台下怀。

当不满累积到一定程度，抗争就此迸发。2023 年以来，越来越多的独立音乐人选择用脚投票，告别 Spotify。甚至一些乐队还会号召同行和听众一起「退出垃圾平台」。

创作歌手 Caroline Rose 选择只在黑胶和 Bandcamp 上发行新专辑，她直言「把我们的心血白白放上网免费听太蠢了」。Bandcamp 是一个链接歌迷和音乐人的「直销」平台，实行「付多少算多少」（Pay-what-you-want）的专辑下载方式，一般情况下艺人可获收益的 82%，且定期举办 Bandcamp Fridays 让艺人获得 100%销售额。

越来越多音乐人开始尝试跳出「一切都丢到流媒体」的套路，回归付费拥有音乐的传统：卖黑胶和磁带、举办付费直播演出、进驻 Bandcamp 等等。

相比之下，国内的情况更为复杂一些。虽然 AI 生成的音乐的确在逐渐铺开，但还没有到鹤唳风声的程度，也就没有激起太多对平台的抵制。《第 57 次取消发送》不仅在抖音等社交平台上大受欢迎，还登上了综艺节目，由真人明星演绎。

从 King Gizzard 乐队怒删曲目、却被 AI 克隆鸠占鹊巢的荒诞，到大批独立音乐人愤而出走 Spotify、寻求他途，这一系列事件背后揭示的是同一个本质：音乐被当作纯粹的数据产物和工具来榨取价值。

音乐创作的能力越来越不稀缺了，「拼好歌」听上去离谱，但「拼」出来的歌却正在收到欢迎。未来越发稀缺的，可能是人们对音乐的用心聆听，对创作者真诚的支持。当越来越多的人意识到这一点，也许音乐产业才有机会走上一条更尊重创作者、更有温度的道路。

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「这确实是一个很棒的逆袭故事。」

11 月 19 日凌晨，Gemini 3 的发布彻底打破了平淡。上线当日，全球访问量便突破 5400 万次，创平台历史新高。

Google 这一次王者归来，震感甚至直接传导到了竞争对手的神经中枢。据 The Information 报道，面对 Google 步步紧逼的攻势，OpenAI CEO Sam Altman 本周一紧急在内部备忘录中宣布公司进入「红色警戒（code red）」状态，准备调动一切战略资源对 ChatGPT 的能力进行大幅升级。

据 The Verge 援引知情人士消息称，OpenAI 计划最早于下周初发布 GPT-5.2 模型， 这一时间表较原定的 12 月下旬计划大幅提前。

这不仅侧面印证了 Gemini 3 带来的压迫感，也让接下来的对话显得更加意味深长。

近日，DeepMind CTO、Google 新任首席 AI 架构师 Koray Kavukcuoglu 在 Logan Kilpatrick 的访谈节目中亮相，他说「我们曾是追赶者，但创新是唯一的出路。」

亮点速览：

1. Koray Kavukcuoglu 强调，Gemini 的优化重点集中在以下几个关键领域：

• 指令遵循： 确保模型能准确理解并执行用户的具体需求，而非随意生成内容。
• 国际化： 提升多语言支持能力，确保全球用户都能获得高质量体验。
• 代理与工具能力：模型不仅能自然使用我们已有的工具和函数，还能自主编写工具。

2. Gemini 3 是一款「全 Google 团队协作的模型」。来自欧洲、亚洲等世界各地的团队都做出了贡献，不仅有 DeepMind 团队，还有 Google 各个部门的团队。

3. 随着技术进步，文本模型和图像模型的架构、理念正在不断融合。过去，两者的架构差异很大，但现在越来越趋同。这是技术自然演进的结果：大家都在探索更高效的方案，理念逐渐统一，最终形成了共同的发展路径。

视频链接：

以下为完整内容的转录和翻译。(顺序有改动)

基准测试只是第一步，用户反馈是 Step Two

Logan Kilpatrick: 大家好，欢迎回到 Release Notes。我是 Logan Kilpatrick，我在 DeepMind 团队。今天很荣幸邀请到 DeepMind 的 CTO、Google 的新任首席 AI 架构师——Koray。Koray，感谢你的到来，期待与你深入交流。

Koray Kavukcuoglu: 我也很期待。谢谢邀请！

Logan Kilpatrick: 当然，Gemini 3 已经发布。我们此前就预感这款模型会表现出色，基准测试结果也非常亮眼，但真正将它交到用户手中后，实际反响……

Koray Kavukcuoglu: 这才是最终的考验。基准测试只是第一步，之后我们也做了大量测试，包括让可信测试者参与预发布体验等。所以我们能感受到这是一款优秀的模型，能力出众，虽然不完美，但用户的反馈确实让我很满意。

大家似乎很喜欢这款模型，而且我们觉得有意思的部分，他们也同样感兴趣。所以目前来看挺好的，一切都很顺利。

Logan Kilpatrick: 没错，我们昨天还在聊，核心话题就是感慨 AI 的发展速度从未放缓。回想上次，也就是去年 I/O 大会上我们发布 Gemini 2.5 时，听着演示、Serge 谈论 AI 的未来，当时就觉得 2.5 已经是最先进的模型，在多个维度上都突破了前沿。而现在，Gemini 3.0 再次实现了突破。我很好奇，关于「这种进步能否持续」的讨论一直存在，你现在的看法是什么？

Koray Kavukcuoglu: 我对目前的进展和研究都充满信心。身处研究一线，你会发现各个领域都洋溢着创新的热情，从数据、预训练、微调，到每一个环节，都有大量新想法、新突破涌现。

归根结底，这一切都依赖于创新和创意。当我们的技术能切实影响现实世界、被人们广泛使用时，我们能获得更多反馈信号，接触面也会扩大，进而催生更多灵感。

而且我认为，未来的问题会更复杂、更多元，这会带来新的挑战，但这些挑战是有益的，也是推动我们迈向通用智能的动力。

有时候，如果你只看一两个基准测试，可能会觉得进步放缓了，但这很正常。基准测试是在某个技术难题凸显时设立的，随着技术发展，它不再是前沿的代名词，这时就需要制定新的基准。

这在机器学习领域很常见：基准测试与模型开发是相辅相成的，基准测试指导模型迭代，而只有接近当前前沿，才能明确下一个目标，进而制定新的基准。

Logan Kilpatrick: 我完全认同。比如早期的 HLE 基准测试，所有模型的正确率都只有 1% 到 2%，而现在 DeepMind 的最新模型已经能达到 40% 左右，这太惊人了。ArcGIS 基准测试最初也几乎没有模型能应对，现在正确率也超过了 40%。

不过有些静态基准测试确实经受住了时间的考验，比如 GPQA Diamond，虽然我们现在只能一点点提升 1% 左右的正确率，但它依然被广泛使用，可能已经接近饱和了。

Koray Kavukcuoglu: 这些基准测试中确实有很多难题，我们目前还无法完全攻克，但它们依然具有测试价值。以 GPQA 为例，我们没必要追求 90% 以上的极致正确率，现在已经接近目标了，所以尚未解决的问题数量自然在减少。

因此，寻找新前沿、制定新基准至关重要。基准测试是衡量进步的一种方式，但并非绝对对齐。理想情况下两者完全一致，但现实中永远无法完全契合。

对我来说，衡量进步最重要的标准是：我们的模型是否在现实世界中被广泛使用？科学家、学生、律师、工程师是否在用它解决问题？人们是否用它进行写作、收发邮件等？无论简单还是复杂，能在更多领域、更多场景中持续为用户创造更大价值，这才是真正的进步。而基准测试只是帮助我们量化这种进步的工具。

Logan Kilpatrick: 我有一个不算争议性的问题：Gemini 3 在众多基准测试中表现出色，同步登陆 Google 所有产品端和合作伙伴生态，用户反馈也非常积极。如果展望下一次 Google 重大模型发布，你觉得还有哪些方面是我们需要改进的？比如「我们希望能在 X、Y、Z 方面做得更好」，还是说我们应该先享受 Gemini 3 带来的成果？

Koray Kavukcuoglu: 我觉得两者可以兼顾。我们应该享受当下，毕竟发布日值得庆祝，团队也应该为自己的成就感到自豪。但与此同时，我们也清楚地看到，模型在各个领域都存在不足：写作能力并不完美，编码能力也有提升空间。

尤其是在智能体行动和编码方面，还有很大的进步空间，这也是最令人兴奋的增长领域。我们需要找出可以优化的方向，然后持续改进。我认为我们已经取得了长足的进步：对于 90% 到 95% 的编码相关用户（无论是软件工程师，还是想构建产品的创意人士）来说，Gemini 3 可能是目前最好用的工具，但确实还有一些场景需要进一步优化。

从「有创意」变得「能落地」

Logan Kilpatrick: 你如何看待「逐步优化」？比如从Gemini 2.5 到 3.0，或者其他版本迭代中，我们的优化重点是什么？如今基准测试数量繁多，我们如何选择优化方向，无论是针对整个 Gemini 系列，还是专门针对 Pro 版本？

Koray Kavukcuoglu: 我认为有几个关键领域至关重要。首先是指令遵循能力。模型需要准确理解用户需求并执行，而不是随意输出答案，这是我们一直重视的方向。其次是国际化。 Google 的业务遍布全球，我们希望让全世界的用户都能用上这款模型。

Logan Kilpatrick: 确实，我今天早上还和 Tulsi 聊过，她提到这款模型在一些我们过去表现不佳的语言上，表现得非常出色。

Koray Kavukcuoglu: 这真的很棒。所以我们必须持续聚焦这些领域，它们可能不是知识前沿，但对用户交互至关重要。正如我之前所说，我们需要从用户那里获取反馈信号。

再说到更技术化的领域，函数调用、工具调用、智能体行动和代码能力也极为关键。

函数调用和工具调用能极大提升模型的智能乘数效应：模型不仅能自然使用我们已有的工具和函数，还能自主编写工具。本质上，模型本身也是一种工具。

代码能力之所以重要，不仅因为我们团队中有很多工程师，更因为代码是数字世界的基础。无论是软件开发，还是将任何想法变为现实，代码都不可或缺。它能让模型与人们生活中的诸多场景深度融合。

我举个例子，比如「即时编码」（vibe coding），我很看好这个功能。很多人富有创造力，但缺乏将想法落地的能力，而即时编码能让他们从「有创意」变得「能落地」：只需写下想法，就能看到对应的应用程序呈现在眼前，而且大多数时候都能正常运行。

这种从创意到产品的闭环非常棒，它让更多人有机会成为创造者。

Logan Kilpatrick: 太赞了！这简直是 AI Studio 的完美宣传点，我们会把这段剪辑出来发布到网上。你刚才提到的一个重要话题是，在 Gemini 3 发布之际，我们同步推出了 Google Anti-gravity 平台。从模型角度来看，你认为这种产品架构对提升模型质量的重要性有多大？显然，这和工具调用、编码能力息息相关。

Koray Kavukcuoglu: 对我来说，这至关重要。平台本身确实令人兴奋，但从模型角度看，这是双向作用的。首先，模型能通过与终端用户（指软件工程师）直接集成，获取他们的反馈，进而明确模型需要改进的方向，这对我们来说至关重要。

就像 Gemini、AI Studio 一样，Anti-gravity 平台也是如此。这些产品能让我们与用户紧密相连，获取真实的反馈信号，这是巨大的财富。Anti-gravity 平台作为我们的关键发布合作伙伴，虽然加入时间不长，但在过去两三周的发布筹备中，它的反馈起到了决定性作用。

搜索 AI 模式（AI Mode）也是如此，我们从那里获得了大量反馈。基准测试能帮助我们推动科学、数学等领域的智能提升，但了解现实世界的使用场景同样重要，模型必须能解决实际问题。

Gemini 3，一款全 Google 团队协作的模型

Logan Kilpatrick: 在你担任新任首席 AI 架构师后，你的职责不仅是确保我们拥有优秀的模型，还要推动产品团队将模型落地，在 Google 的所有产品中打造出色的用户体验。 Gemini 3 在发布当天就同步登陆 Google 所有产品端，这对用户来说是巨大的惊喜，也希望未来能覆盖更多产品。从DeepMind 的角度来看，这种跨团队协作是否增加了额外的复杂性？毕竟一年半前，事情可能还简单得多。

Koray Kavukcuoglu: 但我们的目标是构建智能，对吧？很多人问我，身兼 CTO 和首席 AI 架构师两个职位，会不会有冲突，但对我来说，这两个角色本质上是一致的。

要构建智能，就必须通过产品与用户的联动来实现。我的核心目标是确保 Google 的所有产品都能用上最先进的技术。我们不是产品团队，而是技术开发者，我们负责研发模型和技术，当然，我们也会对产品有自己的看法，但最重要的是，以最佳方式提供技术支持，与产品团队合作，在 AI 时代打造最优秀的产品。

这是一个全新的时代，新技术正在重新定义用户期望、产品行为和信息传递方式。因此，我希望能在 Google 内部推动这种技术赋能，与所有产品团队合作。这不仅对产品和用户有益，对我们自身也至关重要。

只有贴近用户，才能感受到他们的需求，获取真实的反馈信号，这是推动模型迭代的核心动力。这就是我们构建通用人工智能（AGI）的方式：通过产品与用户共同成长。

Logan Kilpatrick: 我完全认同。这简直可以作为你的推特文案了！我也觉得，我们本质上是在与客户、合作伙伴共同构建通用人工智能（AGI）——这不是某个实验室的孤立研究，而是与全世界共同推进的联合事业。

Koray Kavukcuoglu: 我认为这也是一个「可信测试体系」——我们越来越强调工程思维。这种思维很重要，因为精心设计的系统才会更稳健、更安全。

我们在构建现实世界的产品时，借鉴了很多「可信测试」的理念，这体现在我们对安全、隐私的重视上：我们从一开始就将安全隐私作为核心原则，而不是事后补充。

无论是预训练、微调，还是数据筛选，团队中的每个人都需要考虑安全问题。我们当然有专门的安全团队和隐私团队，他们会提供相关技术支持，但我们更希望 Gemini 团队的每个人都深度参与其中，将安全隐私融入开发的每一个环节，这些团队本身也是微调团队的一部分。

因此，在模型迭代、发布候选版本时，我们不仅会参考 GPQA、HLE 等基准测试结果，还会严格审查安全隐私指标。这种工程思维至关重要。

Logan Kilpatrick: 我完全同意。这也很符合 Google 的企业文化，毕竟，发布 Gemini 模型是一项需要全球团队协作的庞大工程。

Koray Kavukcuoglu: 说到 Gemini 3，我觉得最值得一提的是，它是一款「全 Google 团队协作的模型」。

Logan Kilpatrick: 我们可以看看相关数据，这可能是史上参与人数最多的项目之一，就像 NASA 的阿波罗计划一样，这是一项全球性的庞大工程。

Koray Kavukcuoglu: 没错，是全球性的。

Logan Kilpatrick: Google 所有团队都参与其中，这太不可思议了。

Koray Kavukcuoglu: 来自欧洲、亚洲等世界各地的团队都做出了贡献，不仅有 DeepMind 团队，还有 Google 各个部门的团队。这是一项巨大的集体努力：我们与 AI 模式（AI Mode）、Gemini 应用程序同步发布，这不容易。

这些产品团队在模型开发阶段就与我们深度协作，这也是为什么我们能在发布当天实现全平台同步上线。所谓「全 Google 参与」，不仅指直接参与模型构建的团队，还包括所有各司其职、默默付出的团队。

Nano Banana，自发的名字，自然地融合

Logan Kilpatrick: 另一个我关心的话题是生成式媒体模型——虽然我们一直有关注，但过去并未作为重点。不过，随着 Veo 3、Veo 3.1、Nano Banana 模型的推出，我们在产品落地方面取得了很大成功。

我很好奇，在追求通用人工智能（AGI）的过程中，你如何看待生成式视频模型的作用？有时候我会觉得视频模型似乎与 AGI 无关，但仔细想想，它涉及对世界、物理规律的理解，所以两者应该是相互关联的。

Koray Kavukcuoglu: 10 到 15 年前，生成式模型主要集中在图像领域，因为当时我们能更好地观察图像生成的过程，而且理解世界、物理规律也是图像生成模型的核心目标。

Google 在生成式模型方面的探索可以追溯到 10 年前，甚至更早。我读博时，大家都在做生成式图像模型，比如像素卷积神经网络（Pixel CNNs）。后来我们意识到，文本领域的进步速度会更快。

但现在，图像模型的重要性再次凸显。DeepMind 长期以来在图像、视频、音频模型方面积累了深厚的技术实力，将这些技术与文本模型融合是顺理成章的。

我们一直强调多模态，包括输入多模态和输出多模态。随着技术进步，文本模型和图像模型的架构、理念正在不断融合。过去，两者的架构差异很大，但现在越来越趋同。这不是我们刻意推动的，而是技术自然演进的结果：大家都在探索更高效的方案，理念逐渐统一，最终形成了共同的发展路径。

这种融合的核心价值在于，文本模型拥有丰富的世界知识，而图像模型从另一个视角理解世界，将两者结合，能让模型更好地理解用户的意图，创造出更令人惊喜的成果。

Logan Kilpatrick: 我还有一个关于 Nano Banana 的问题：你觉得我们应该给所有模型起一些有趣的名字吗？这会不会有帮助？

Koray Kavukcuoglu: 不一定。我觉得名字应该自然产生，而不是刻意为之。比如 Gemini 3，我们并没有刻意设计名字。

Logan Kilpatrick: 如果 Gemini 3 不叫这个名字，你会起什么？会不会是很搞笑的名字？

Koray Kavukcuoglu: 我不知道，我不擅长起名字。其实我们的 Gemini 模型有内部代号，有些代号甚至是用 Gemini 模型自己生成的，但 Nano Banana 不是，它没有经过模型生成。

这个名字背后有个故事，我记得已经公开了。我觉得只要名字是自然、自发产生的，就很好。构建模型的团队能对名字产生情感共鸣，这很有意义。

「Nano Banana」这个名字之所以被沿用，是因为我们在测试时用了这个代号，大家都很喜欢，它是自发传播开来的。我觉得这种自然形成的名字很难通过流程刻意创造，有就用，没有的话，用标准名称也很好。

Logan Kilpatrick: 那我们来聊聊 Nano Banana Pro，这是基于 Gemini 3 Pro 打造的最先进的图像生成模型。我听说团队在完成 Nano Banana 后，发现将其升级为 Pro 版本后，在文本渲染、世界知识理解等更精细的场景中，性能有了很大提升。对于这方面的发展，你有什么看法？

Koray Kavukcuoglu: 这正是不同技术融合的体现。我们一直说，每个版本的 Gemini 都是一个模型家族，比如 Pro、Flash 等，不同尺寸的模型在速度、准确率、成本等方面各有取舍。图像生成模型也是如此，自然会形成不同定位的产品。

团队基于 Gemini 3.0 Pro 的架构，结合第一代模型的经验，通过扩大模型规模、优化调优方式，打造出了更强大的图像生成模型，这很合理。它的核心优势在于处理复杂场景：比如输入大量复杂文档，模型不仅能回答相关问题，还能生成对应的信息图表，而且效果很好。这就是输入多模态与输出多模态自然融合的体现，非常棒。

Logan Kilpatrick: 是啊，这简直像魔法一样！希望大家在这段视频发布时已经看到了相关示例，内部分享的一些案例真的太惊人了。

Koray Kavukcuoglu: 完全同意！当你看到模型能将海量文本、复杂概念，用一张清晰直观的图片呈现出来时，真的会惊叹「太厉害了」。这能直观地体现模型的能力。

Logan Kilpatrick: 而且其中还有很多细节值得品味。我还有一个相关问题：去年 12 月，Tulsi 曾承诺我们会推出统一的 Gemini 模型检查点（checkpoint）。你刚才描述的内容，是不是意味着我们现在已经非常接近这个目标了？

Koray Kavukcuoglu: 从历史上看，生成式模型的架构一直是统一的……

Logan Kilpatrick: 所以我猜这是我们的目标：让这些功能真正融入一个模型中，但现实中肯定有一些阻碍。你能从宏观层面解释一下吗？

Koray Kavukcuoglu: 正如我之前所说，技术和架构正在不断趋同，这种统一是必然趋势，但这需要验证。我们不能凭主观臆断，必须遵循科学方法：提出假设、进行测试、观察结果，有时成功，有时失败，但这就是技术进步的过程。

我们正在逐步接近目标，我相信在不久的将来，我们会看到更统一的模型，但这需要大量的创新。

这其实很难——模型的输出空间至关重要，因为它直接关系到学习信号的质量。目前，我们的学习信号主要来自代码和文本，这也是模型在这些领域表现出色的原因。

而图像生成则不同：它对质量要求极高，不仅需要像素级的精准度，还需要图像概念的连贯性，也就是每个像素都要符合整体画面的逻辑。要同时做好文本和图像生成，难度很大。但我认为这绝对是可行的，只是需要找到合适的模型创新方向。

Logan Kilpatrick: 太令人期待了！希望这也能让我们的工作更高效，比如拥有一个统一的模型检查点。

Koray Kavukcuoglu: 这很难说，但可能性很大。

一切都建立在学习之上

Logan Kilpatrick: 我再追问一个关于编码和工具使用的问题。回顾 Gemini 的发展历程：1.0 版本聚焦多模态，2.0 版本开始搭建基础设施。虽然我们的进步速度很快，但为什么在多模态领域，我们没能从一开始就在智能体工具使用方面达到最先进水平？毕竟 Gemini 1.0 在多模态领域一直保持领先。

Koray Kavukcuoglu: 我不认为这是刻意为之。说实话，我觉得这与模型开发环境是否贴近现实世界密切相关，越贴近现实，就越能理解用户的真实需求。

Gemini 的发展历程，也是我们从「纯研究」转向「工程思维」、与产品深度绑定的过程。 Google 在 AI 研究方面有着深厚的积淀，拥有众多优秀的研究人员，但 Gemini 的特别之处在于，它让我们从「写论文、做研究」转向了「通过产品和用户共同开发」。

我为我们的团队感到骄傲——包括我在内，大多数人四五年前还在专注于发表论文、开展 AI 研究，而现在，我们站在技术前沿，通过产品和用户共同推进技术迭代。

这种转变非常惊人：我们每 6 个月就推出一个新模型，每 1 到 1.5 个月就进行一次更新。我认为，我们正是在这个过程中逐步完善智能体工具使用能力的。

Logan Kilpatrick: 还有一个有趣的话题：现在 DeepMind 拥有众多世界顶尖的 AI 产品，比如即时编码（vibe coding）、AI Studio、Gemini、Anti-gravity 平台等， Google 旗下也有很多前沿模型，比如 Gemini 3、Nano Banana、Veo 等。10 年甚至 15 年前，世界完全不是这样的。

我很好奇，回顾你的个人历程，你昨天提到，你是 DeepMind 的第一位深度学习研究员，这一点我和其他人都感到很意外。从 13 年前（2012年）人们对深度学习并不看好，到现在这项技术支撑着众多产品、成为核心驱动力，你有什么感想？这一切是在意料之中，还是让你感到意外？

Koray Kavukcuoglu: 我觉得这是最理想的结果。就像所有读博的人一样，你会坚信自己所做的事情很重要，会产生重大影响——我当时就是这种心态。

所以当 Demi 和 Shane 联系我，告诉我 DeepMind 是一个专注于构建智能、以深度学习为核心的团队时，我非常兴奋。我和我的朋友 Carl Greger（我们都来自纽约大学 Jan 的实验室）同时加入了 DeepMind。在当时，专注于深度学习和 AI 的初创公司非常罕见，所以 DeepMind 的理念非常有远见，能在那里工作真的很令人激动。后来，我组建了深度学习团队，看着它不断发展壮大。

我对深度学习的态度一直是：以第一性原理为基础，坚持「基于学习」的思维方式，这也是 DeepMind 的核心理念：一切都建立在学习之上。

回顾这段旅程，从早期的 DQN、AlphaGo、AlphaZero、AlphaFold，到现在的 Gemini，真的很令人感慨。我们一直怀着积极的期望推进工作，但同时也觉得自己很幸运。

我们有幸生活在这个时代,很多人曾为 AI 或自己热爱的领域奋斗一生，希望能见证技术爆发，但这一切现在真的发生了。AI 的崛起不仅得益于机器学习和深度学习的进步，还离不开硬件、互联网和数据的发展，这些因素共同促成了今天的局面。所以，我既为自己选择了 AI 领域而自豪，也为能身处这个时代而感到幸运。这真的太令人兴奋了。

Logan Kilpatrick: 我最近看了《思维游戏》（The Thinking Game）的视频，了解了 AlphaFold 的相关故事。我没有亲历那个时代，只能通过资料和他人的讲述来了解。你经历了 DeepMind 的多个重要项目，你觉得现在的工作与过去相比有什么不同？比如你之前提到的，「我们已经掌握了将模型推向世界的方法」，这种感觉与之前的项目有什么相似或不同之处？

Koray Kavukcuoglu: 如何组织团队、培养文化，才能将复杂的科学技术问题转化为成功的成果？我认为我们从多个项目中积累了很多经验，从 DQN、AlphaGo、AlphaZero 到 AlphaFold，这些项目都产生了深远影响。我们学会了如何围绕特定目标和使命，组织大规模团队开展工作。

我记得 DeepMind 早期，我们曾有 25 人共同参与一个项目，共同发表一篇论文——当时很多人都质疑「25 人怎么可能合作完成一篇论文」，但我们确实做到了。在科研领域，这种大规模协作并不常见，但我们通过有效的组织实现了。这种经验和思维方式，随着时间的推移不断演进，变得越来越重要。

而在过去两三年里，我们又融入了工程思维——我们有了模型的主线开发方向，学会了在主线基础上进行探索。

我觉得「深度思维模型」（Deep Think）就是一个很好的例子：我们用它参加国际数学奥林匹克（IMO）、国际大学生程序设计竞赛（ICPC）等顶级赛事。这些竞赛的问题难度极大，很多人会想为赛事定制专门的模型，但我们选择将其作为优化现有模型的机会。

我们坚信技术的通用性，通过赛事探索新想法，并将这些想法融入现有模型，最终打造出能参加顶级赛事的模型，再将其开放给所有人使用。

Logan Kilpatrick: 这让我想到了一个对应：以前是 25 人共同发表一篇论文，现在 Gemini 3 的贡献者名单可能已经有 2500 人了——很多人可能会觉得「 2500 人怎么可能都参与其中」，但事实确实如此。这种大规模协作解决问题的方式，真的很令人惊叹。

Koray Kavukcuoglu: 这一点非常重要，也是 Google 的优势所在。 Google 拥有全栈技术能力，我们能从中受益：从数据中心、芯片、网络，到大规模模型的部署，每个环节都有专家坐镇。

回到工程思维的话题，这些环节是密不可分的。我们设计模型时，会考虑它将运行的硬件；而设计下一代硬件时，也会预判模型的发展方向。这种协同非常美妙，但要协调这么多环节，确实需要数千人的共同努力。我们应该认可这种协作的价值，这真的很了不起。

Logan Kilpatrick: 这绝非易事。再回到 DeepMind 的传统：我们一直采用多元科学方法，尝试解决各种有趣的问题。而现在，我们已经明确这项技术在多个领域都有效，只需持续扩大规模。当然，这也需要创新支撑。

你认为在当今时代，DeepMind 如何平衡「纯科学探索」和「扩大 Gemini 规模」？比如「Gemini 扩散模型」（Gemini Diffusion），就是这种决策的一个体现。

Koray Kavukcuoglu: 这是最关键的问题：找到两者的平衡至关重要。

现在很多人问我，Gemini 最大的风险是什么？我认真思考过，答案是「缺乏创新」。我绝不相信我们已经找到了「万能公式」，只需按部就班执行即可。

我们的目标是构建通用智能，这需要与用户、产品深度绑定，但这个目标本身依然极具挑战性，我们并没有现成的解决方案——创新才是实现目标的核心动力。

创新可以有不同的规模和方向：在 Gemini 项目内部，我们会探索新架构、新想法、新方法；而作为 Google DeepMind 整体，我们还会开展更多跨领域的探索，因为有些想法可能在 Gemini 项目内部过于受限，无法充分发展。

所以， Google DeepMind 和 Google 研究院需要共同探索各类想法，然后将这些想法融入 Gemini，因为 Gemini 不是一种架构，而是一个目标：构建通用智能，让 Google 的所有产品都能依托这个 AI 引擎运行。

无论最终采用哪种架构，我们都会持续演进，而创新将永远是核心驱动力。找到平衡，或以不同方式推进探索，这至关重要。

Logan Kilpatrick: 我有一个相关的问题：在 I/O 大会上，我曾和 Sergey 聊过，当你把这么多人聚集在一起，共同发布模型、推动创新时，你能感受到一种「人性的温度」——这一点我深有体会。我当时坐在你旁边，也感受到了你的热情。

这一点对我个人来说很有意义，因为它也反映了 DeepMind 的整体文化：既有深厚的科学底蕴，又有友善、包容的团队氛围。很多人可能没有意识到这种文化的重要性，以及它如何影响工作。作为团队的领导者，你如何看待这种文化的体现？

Koray Kavukcuoglu: 首先，谢谢你的夸奖，这让我有点不好意思。但我确实相信团队的力量，也坚信要信任他人、给予他人机会。团队协作至关重要，这一点我也是在 DeepMind 工作期间学到的。

我们从一个小团队起步，在成长过程中始终保持信任。我认为，营造一个「专注于解决有影响力的复杂技术和科学问题」的环境，非常重要，这也是我们现在正在做的。

Gemini 的核心是构建通用智能，这是一个极具挑战性的技术和科学问题，我们需要以谦逊的态度去面对，不断质疑自己、优化自己。希望团队也能感受到这一点，我真的为我们的团队感到骄傲，他们齐心协力、相互支持。

就像我刚才在茶水间和团队聊的那样：「这很辛苦，我们都很累，但这就是构建前沿技术的常态。我们没有完美的流程，但每个人都在全力以赴、相互支持。」 而让这一切变得有趣、有意义，让我们有勇气面对挑战的，很大程度上是「拥有一支优秀的团队」，大家共同为技术的潜力而奋斗。

我可以肯定地说，20 年后，我们现在使用的大语言模型（LLM）架构肯定会被淘汰。所以，持续探索新方向是正确的选择。 Google DeepMind、 Google 研究院，以及整个学术研究社区，都需要共同推进多个领域的探索。

我认为，不必纠结于「什么是对的、什么是错的」，真正重要的是技术在现实世界中的能力和表现。

Logan Kilpatrick: 最后一个问题：我个人在 Google 的第一年多时间里，感受到了一种「 Google 逆袭」的氛围。尽管 Google 拥有强大的基础设施优势，但在 AI 领域，我们似乎一直在追赶。比如在 AI Studio 的早期阶段，我们没有用户（后来增长到3万人），没有收入，Gemini 模型也处于早期阶段。

而现在，随着 Gemini 3 的发布，我最近收到了很多来自生态系统各方的反馈，人们似乎终于意识到「 Google 的AI时代已经到来」。你是否也有过这种「逆袭」的感受？你相信我们能走到今天吗？对于团队来说，这种角色的转变会带来什么影响？

Koray Kavukcuoglu: 在大语言模型（LLM）的潜力逐渐显现时，我坦诚地说，我既认为 DeepMind 是前沿 AI 实验室，也意识到我们作为研究人员，在某些领域的投入还不够，这对我来说是一个重要的教训：我们必须拓宽探索范围，创新至关重要，而不是局限于某一种架构。

我一直对团队坦诚相待：大约 2.5 年前，当我们开始认真对待大语言模型、启动 Gemini 项目时，我们在很多方面都与最先进水平有差距，我们有很多不懂的东西，虽然也有自己的优势，但确实处于追赶状态。

这种追赶持续了很长时间，而现在，我认为我们已经进入了领先梯队。我对我们的发展速度、团队动态和协作节奏感到非常满意。但我们必须正视过去的追赶历程。

在追赶过程中，我们既要学习他人的优点，也要坚持自己的创新，找到适合自己的解决方案：无论是技术、模型、流程，还是团队运作方式，这些都是我们独有的。

很多人说「 Google 太大了，做事效率低」，但我认为这可以转化为优势。我们有能力做一些独特的、大规模的事情，比如让 Gemini 同步登陆所有 Google 产品。我对我们现在的状态很满意，但这是通过持续学习和创新实现的。这确实是一个很棒的「逆袭」故事。

当然，总会有各种比较，但我们的目标始终是构建通用智能——我们希望以正确的方式实现这一目标，并为此倾注全部心力和创新。

Logan Kilpatrick: 我觉得未来六个月可能会和过去六个月、乃至之前的六个月一样令人振奋。再次感谢你抽出时间接受采访，非常愉快！希望在明年 I/O 大会前我们能再聊一次。

虽然感觉还有很久，但时间肯定会过得很快。我相信下周就会有关于 2026 年 I/O 大会的规划会议了。再次祝贺你和 DeepMind 团队，以及所有模型研究人员，成功推出 Gemini 3、Nano Banana Pro 等一系列产品！

Koray Kavukcuoglu: 谢谢！这次交流非常棒。感谢团队的付出，也感谢你的邀请！

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无人注意的角落里，权威榜单 Billboard 接二连三地迎来一批新歌手上榜，低调但行动快速，闷声就登顶了。

等一下等一下，大家发现：什么？又是 AI？

榜一《Walk My Walk》是 AI 生成的歌曲作品你，从数据来看，它不仅登顶了，还连续在榜了三周。对于任何一个新人来说，都是堪称「爆」了的成绩。

然而这不是人，只是 AI。Billboard 发现，登上自己榜单的 AI 歌手和歌曲，已经越来越多了。

冠军？什么来路？

其中一位 AI 歌手，Xania Monet ，出道两三个月，发过的歌却个个受欢迎。最新的《How Was I supoosed to Know？》在油管直接是百万播放量，这还没算 Tiktok 和 Instagram 的数据。

自夏天出道以来，Xania Monet 已在 Billboard 的多个排行榜上取得佳绩，不到两个月内，已创造超过 5 万美元收入。

AI 歌手并不是新鲜事，甚至，用 AI 做一个数字人形象，也不是新鲜事。但我确实想知道，Xania Monet 为什么会有如此的表现。

要知道，很多人不只是看不出来她是 AI，更加是觉得她的歌很好听，很动人。

这不高低得尝尝咸淡。听了几首之后，我很快意识到为什么：主题。

Xania Monet 的歌在旋律上并没有什么特别之处，这很正常，AI 生成的音乐，不会偏离主流形态太远，毕竟是数据算出来的。

唱法层面，该有的细节都有：颤音、转音、声区切换，但还是那句话，这些都是可以生成的。而且在一些细节上，还是有瑕疵。比如在一些高音时，很像是挂了 auto-tune，有点点轻微的「电音」感。

可是，她的歌全部围绕着当代人的 emo 情绪出发，歌词写得相当切中人心。

看看这个歌词，非常写实地描绘了恋人之中，只有一方付出，另一方只会闪躲的情态。这首歌就叫做《I asked for so little》，可以翻译成「我要的不多」，典型的苦情歌，受到欢迎完全不稀奇。

在这首《Still not choosing me》中，写的是为什么「我爱的人不爱我」，很常见的主题，经典永流传。没有人永远失恋，但总有人正在失恋着。

之前的视觉效果 AI 感还是很强，尤其是视频，基本上经不起细看。

但是到了她的大热单曲《How Was I supoosed to Know》，不仅是唱感情问题，还唱到了原生家庭伤痛：父母没有教过什么是好的「爱」，只能让孩子带着伤痕，「错把虚情当真爱」。

这不得掀翻了社交媒体，简直是 buff 叠满。

而且相比于早期简陋的动态歌词板，《How Was I supoosed to Know？》制作精良了不少，不仅没有粗糙的 AI 感，音乐编曲也好了不少。片尾一看，多了许多名字——背后有人了。

Xania Monet 出道没多久，就能够强势上榜，自然也引来了不少橄榄枝，很快就签了公司 Hallwood Media，经纪合约价值三百万美元。

难怪，有了公司，新歌档次都上去不少，登顶榜单也就不奇怪了。

等下，你说你去找了 Billboard，没看到这首歌？

登顶，但没完全登顶

这里的确有一个小小的信息差：Xania Monet 登上的是垂类电台榜单之一，Adult R&B Airplay Chart 成人 R&B 电台播放榜。

这是一个衡量美国成人 R&B 广播电台播放频率的榜单，以电台播放数据为口径。要知道，现在美国依然有大量覆盖全国或地区的 FM/AM 广播电台，这些电台每天仍然需要大量歌曲轮播，并且还是保持着人工编辑的体系。

Billboard 与一个叫 Mediabase 的监测机构合作，利用自动识别技术（audio fingerprinting），监控这些电台在每小时、每个地区播放了哪些歌，统计播放次数、时间段、地区等，最终形成榜单。

这意味着，Xania Monet 的歌想要被电台播放，仍然需要编辑加入到播放列表当中。她能登顶，恰恰意味着这些歌已经被不少 R&B 电台认可并轮播，进入了日常听众的耳朵中。

平时开着车、做着家务而随手打开电台的听众，可能根本不知道她是 AI 歌手。

这使得她登顶的榜单，意义更加独特：她恰恰是因为已经在社交媒体上很红了，才进入电台视野。

简单点说：Xania Monet 无论是在流量层面，还是在品质层面，都出现了一些「逆转」。尽管专业圈内人还是批评态度，一般听众却相当受感动。

类似的评论还有很多，般听众并不会细究创作过程，他们更关心歌曲本身能带来怎样的情绪体验。

不过，这并不意味着 AI 就已经登峰造极，可以写出打动人心的歌了——尤其是 Xania Monet 的例子里，她的旋律和演唱是由 AI 生成的，可是歌词，却完全是来自人类创作者。

Xania Monet 背后，是一位叫做 Telisha “Nikki” Jones 的创作者，她并非专业歌手，但是热爱写诗填词。今年她接触到了 Suno，尝试把自己写的诗歌和歌词输入进去，设定诸如「灵魂唱腔」「慢板 R&B 风格」「轻吉他配重鼓点」等一系列风格关键词，然后让 AI 创作出完整的歌曲。

歌词 100% 源自琼斯本人的经历和情感，例如《How Was I Supposed to Know?》，灵感正是来自 Jones 童年时就失去父亲的真实创痛，这些发自肺腑的诗句后来成为歌曲的核心。

歌词和主题的确是 Xania Monet 最出挑的地方，当然，歌曲和演唱也没有拖后腿，都是在平均水准之上的。主歌旋律通常舒缓真挚，副歌迸发情感张力。

在 Jones 的设定中，Monet 的嗓音突出灵魂乐质感，唱腔也一下就抓住了听众的耳朵。再加上歌词写得细腻动人，全部加在一起，这才能如此受到欢迎。

可以说，Xania Monet 提供了一个 AI 创作的「高分示范」：保证核心内容（主题歌词）的品质，同时完全原创，从而规避版权风险。从音乐作品到人设都走真情路线，而不是「为了 AI 而 AI」，把生成本身当噱头。

听众更容易把她看作一个有血有肉的新人歌手来欣赏，自然比面对一个夸张虚拟网红时更能产生好感。

最关键的一点：作品本身够打动人。这也是最「背反」的一点，回想我一开始听 Xania Monet 的歌时，已经知道了她是 AI，所以从未关注她的唱法，却能够一下子识别出歌词和主题是她的突出点。

这是不是意味着，AI 始终难以越过一道天堑，那种细腻幽深的情感，归根到底无法「生成」，只能来源于人自身。

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丢了一批人物标签给 AI 写人物小传，让它模仿某位小说家的笔法，来给演员交代角色。

你觉得这像谁的手笔？

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南方的空气里常常有潮湿的味道，像是雨下过以后残留的影子，久久不散。城市白天拥挤喧嚣，夜晚却显得空旷，好像光亮突然被抽走，留下无数未完的句子。在这样的环境里，一个男人行走。他的脚步从不急躁，像对时间有着自己的节奏感，和别人不太一样。

年少的时候，他把自己交给了工业设计。形状、光影、比例，这些东西比人群更让他安心。六年在公司，十年在创业，那些日子像一张张被翻阅过的旧画册，色彩褪去了，但线条还在。产品的生与死，像车站里人群的来去。大多数人只看见成功或失败，他却更在意其中被忽略的细节。

别人眼中的他冷静得过分，总是习惯提前几步想好方向，就像棋局上的布局。但在那层冷静的外壳下，常常闪现一些不合逻辑的柔软时刻。比如一段旋律，随便一盏灯的影子，甚至一个不经意的眼神，足以让他停下手里的笔。理性和浪漫在心里不停打架，谁也没有赢过谁。

他知道自己带着黑暗生活。抑郁的日子像一条看不见的走廊，没有尽头。他学会了靠药物维持稳定，像有人随身带着一块怀表，偶尔瞥一眼，提醒自己仍然存在。那段经历让他对痛苦格外敏感，也让他在与人相处时多了一层隐秘的温柔。他不会轻易表现出来，但在内心深处，对别人的脆弱始终心知肚明。

夜晚经常独自坐在桌前，电脑屏幕的光照在脸上，桌上散落着草图和未完成的文字。那些想法有时像城市里的霓虹一样闪烁不定，无法全部抓住。他清楚其中大部分不会被记住，就像梦醒时遗落的片段。但仍旧一遍一遍画下去，像一种执念，也像是一种呼吸。

在喧闹的城市里，他习惯保持慢半拍的步伐。人群汹涌，他的节奏却像潜水时的心跳，缓慢、克制，不慌不忙。他看似与周围保持着距离，其实心里始终怀有一种模糊的渴望——不是要成为谁，也不是要得到什么，而是想在梦与现实之间找到某种入口。梦与梦之间，总有裂缝。裂缝里偶尔透进光。

对很多人来说，他是个不好接近的人。但真正靠近以后会发现，那些冷漠与安静只是表层，像水面下覆盖着的冰。深处的水仍然温热，流动着。理性、浪漫、痛苦和温柔同时存在，没有谁能完全把它们分开。

这样的人物，像一个在现实里造梦的旅人。他的路从不喧哗，却留下清晰的痕迹。

（*正文及标题均由 AI 完成）