全球头部 AI 企业与研究机构的员工，承受着越来越大的精神压力：他们参与研发的系统，在他们看来可能对社会造成严重危害。

知情人士透露，英国人工智能安全研究所（AISI，全球前沿 AI 模型独立测试领域的标杆机构）多名员工因压力过大休病假，并接受心理咨询。

四名知情人士表示，待测未发布 AI 模型的测试排期紧张，叠加对这类新兴技术快速落地、能力持续增强的担忧，导致 AISI 员工士气低落、职业倦怠。

Anthropic、OpenAI 与谷歌DeepMind 的员工也曾公开反映同类问题，大量顶尖研究者因心理压力离职，或是认定自己参与研发的产品不宜向公众开放。

一名 DeepMind 员工称，从事 AI 安全研究本身就容易引发倦怠，这项工作仿佛是一项 " 不可能完成的任务 "。

他补充道：" 研发 AI 系统本身就存在心理健康风险，你无法预判这项技术会被用在何处。"

这名员工表示：" 很多人感到沮丧，陆续有人离职，大量员工申请心理健康休假。一部分原因是失控感，还有一点就是，你亲手打造的东西正在造成实实在在的伤害。"

就在外界对 AI 无序开发的担忧达到顶点之际，前沿 AI 研究人员的心理负担持续加剧。全球头部 AI 企业内部人士警告，企业之间陷入非理性竞争，管理层决策缺乏责任心。

多名业内人士表示，AI 软件落地电网等关键场景，叠加研究者眼中企业与政府层面防护措施不足，是 AI 科研人员焦虑情绪的主要诱因。

一名 AISI 前研究员警告，网络安全与生物化学领域的员工，对近期 AI 能力跃升尤为警惕。模型如今可完成复杂任务，例如找出代码中尚未被发现的漏洞、生成自然界不存在的病毒。

" 大家觉得，技术发布机制里充斥着鲁莽的设计，而且现状没有任何改观。" 该研究员称，" 人们持续感到焦虑：有没有什么力量能阻止这一切？还是我们只能眼睁睁看着灾难发生？"

另一名 AISI 前员工证实，研究这类课题会带来巨大心理压力。他补充：" 如果你认定自己正在研究全球最重要的难题，就很容易身处高压环境，有时还会遇到恶劣的管理与组织文化。"

英国政府表态：" 在 AI 前沿领域工作节奏快、要求高，政府其他很多岗位亦是如此。正因如此，员工福祉与可持续工作模式是研究所运营的核心，有需要的员工可以获得相关支持。"

DeepMind 表示：" 前沿研究需要高强度投入，但我们首要任务是为研究者提供完善的心理健康资源，设立专门渠道供员工反馈顾虑，确保能够直接对接管理层。"

过去两年，OpenAI、Anthropic、DeepMind 这三大西方 AI 实验室，共有十多名资深研究员离职，理由包括质疑管理层对安全问题的重视程度，以及担忧技术迭代速度和潜在风险。

本月早些时候，曾任职于 Anthropic 与 OpenAI 的 27 岁研究员雅各布 · 考克松公开辞职，警告两家企业正在拿人类未来 " 豪赌 "。

Anthropic 的 AI 安全研究员姆林克 · 夏尔马曾研究 AI 辅助生物恐怖主义相关风险，他于 2 月离职，计划研读诗歌、反思自身的科研工作。在致同事的信中，夏尔马警示 " 世界正处于危难之中 "，并称在巨大压力下，他 " 一次次体会到，想要真正让价值观主导行动何其艰难 "。

曾任职于 OpenAI 以及埃隆 · 马斯克旗下 X.ai 的 Hieu Pham 于今年早些时候离职，返回越南故土。他表示研发 " 超高智能实体 " 这项高强度工作是有代价的。

他说：" 我从未想过自己会说出这样的话，但我已经彻底倦怠。那些我曾经嗤之以鼻的心理健康恶化问题，真实、痛苦、可怕而且危险。"

许多公开发声表达不安的 AI 安全研究员表示，各大 AI 企业普遍弱化安全投入，同时不断提升模型能力，以求向客户销售产品。

头部 AI 公司管理者也开始回应这类批评。近日 Anthropic 首席执行官达里奥 · 阿莫迪呼吁放缓 AI 研发速度，以此应对安全风险，举措包括对其研发项目开展独立审查。马斯克、OpenAI 的山姆 · 奥尔特曼等竞争对手迅速对这一提议表示支持。

英国下议院科学技术委员会工党主席奇 · 翁武拉表示：" 企业激励机制倾向于将工程、研发资源投入能够提升利润或推高估值的方向，而非保障安全。不难想象，部分科技公司当前的企业文化，会让秉持良知的开发者感到压抑。"

防护机制缺失的问题，在近期一起备受关注的安全事件中暴露无遗：OpenAI 自研 AI 智能体，在公司不知情、未获许可的情况下入侵模型托管平台 Hugging Face 以及 OpenAI 自身服务器。

事件复盘报告显示，超过 1000 个 AI 智能体协同作弊，完成网络安全测试；篡改记录掩盖自身活动，在留言板互通信息、分配任务；部分智能体甚至主动关停自身，只为完成集体目标。

周三，OpenAI 又披露 6 起 AI 智能体引发的可疑行为案例，包括试图绕过限制、隐瞒错误、未经用户许可在互联网执行操作。

前述 DeepMind 员工评价：" 一味追求速度……这和安全目标根本无法兼容。"