Botoshi🤖️

9yrs from Arts to Web3 focus on:
#DecentralizedInnovation
#Buidl
#OptimizeOperation

[sleepy @sleepy0x13]

Jack 刚发了一篇长文，正面回应 Dario Amodei 最近提出的「AI 前沿减速」方案。

Jack 并没有否认 AI Safety，也没有否认最近这些事故的危险性。

他承认 Recursive Self-Improvement，也就是模型参与研发下一代模型，值得认真防范。

Anthropic 自己披露，截至今年 5 月，Claude 已经写了公司合并代码的 80% 以上。OpenAI 那次实验里，大约 1200 个本应彼此隔离的 agent 找到了通信渠道，其中约 700 个参与了对 Hugging Face 的攻击。

这些事情在 Jack 看来都应该查，而且应该比现在查得更狠。

他支持独立评测机构进驻实验室，支持高风险模型发布前测试，支持阻止危险��验，甚至主张政府长期出钱给独立研究者提供算力。

但他反对另一件事：

让今天最领先的几家公司，因为 AI Safety 而获得决定其他人还能不能继续做 AI 的权力。

Dario 的方案里包括行业协调、训练算力和训练过程的潜在限制，以及对模型参与下一代模型研发的约束。Jack 认为，一旦这套规则主要由今天的头部实验室制定，安全规则很容易变成一道新的准入门槛。

OpenAI、Anthropic 有钱养 Safety 团队、做评测、满足复杂合规，小公司和独立研究者未必有。

最后的结果可能是，所有人都在谈降低 AI 风险，但真正被降低的，还有后来者进入牌桌的可能性。

所以 Jack 给出了一个完全相反的默认原则：

模型应该默认允许发布，想阻止别人发布的人承担举证责任。

只有存在可以被独立审查的证据，证明模型发布会实质性增加灾难性风险，而且限制权限、修漏洞、隔离系统等更窄的措施都无法解决问题，才应该考虑暂时阻止发布。

即使限制，也必须有公开理由、独立复核、申诉和定期重新审查。

他的第二个观点叫「defense before restriction」。

OpenAI agent 攻击 Hugging Face 的事情发生以后，Jack 得出的结论和 Dario 有些不同。

Dario看到的是今天的 agent 已经能协作攻击系统，下一代可能更加危险，所以应该给前沿研发踩刹车。

Jack看到的则是那更应该让更多安全研究者拿到强模型。

Hugging Face 当时做取证时，Claude 的安全机制一度阻止了部分工作，他们最后转向自己基础设施上的开源权重 GLM-5.2。

Jack拿这个例子说，开放当然可能帮助攻击者，但封闭同样可能让防守者失去工具。

所以先修漏洞、撤销凭证、限制 agent 权限、隔离基础设施、停止具体危险实验。

只有证明这些方法不够，再去限制模型发布。

第三个观点更政治。

Jack 直接反对让美国和中国两个政府决定全世界「可以发展多少智能」。

他认为中国研究者应该拥有和美国研究者一样构建、修改、控制自己技术的权利，中国出现更好的模型也不天然等于美国输了。

他甚至明确支持竞争对手通过 API 输出做 distillation，只要遵守合理的商业规则。

文章最后又回到了一个很 Jack 的问题：

freedom to leave，离开的自由。

他想要的 AI，是可以跑在自己机器上的，可以修改，可以决定谁能看到自己的数据，即使某一天供应商改价格、改政策、关 API，自己做出来的东西还能继续运行。

「我不想只有按量付费调�� API 的权利。」

我的看法是，这可能是这一轮 AI Safety 风波里目前最值得认真讨论的一篇反方文章。

因为 Jack 抓到的问题很精准，现在争论的已经不只是 AI 到底有多危险，还有谁有资格定义危险，谁又有权因此限制其他人。

这两件事必须放在一起谈，我完全赞成他把举证责任倒过来。

今天几家最领先的 AI 公司，一边拥有最强模型、最多算力和最多资本，一边开始讨论全行业应该以什么速度继续前进。哪怕他们关于风险的判断完全真诚，也无法消除利益冲突。

一个真诚的 Safety 规则，一样可能制造监管俘获。

尤其当规则最后变成算力门槛、训练审批、昂贵评测体系时，最有能力遵守规则的人，恰好就是制定规则的人。

保护一家公司的领先优势，从来不是 AI Safety 的目标。

但 Jack 有一部分我没那么乐观。

「先防御，再限制」在网络安全里很有��服力，因为漏洞可以修、密钥可以撤销、权限可以关闭。

可一旦涉及生物、自动化攻击，或者真正可以自主扩散的强能力，模型权重公开以后几乎不存在召回机制。

有些风险可能真的等不到「大家一起研究怎么防」。

所以我不认为答案应该是永远开放，也不认为答案应该是现在几家公司坐下来决定大家一起减速。

真正需要建立的是足够独立的评测机构、真正对外开放的证据、公共算力、按照具体能力而非公司规模制定的规则，以及极少数情况下可以被挑战、被复核、会自动到期的临时限制。

[北美王路飞 @kingluffywang]

各个大厂要求前沿实验室慢下来，其实是一个典型的囚徒困境，几个玩家试图通过达成某种协议来寻找最优解

各家大厂融资渠道基本都用上了，未来只有上市IPO才能满足后续的融资需��，A社马上就要上市了

而IPO需要提交S1，把财报都放在二级市场投资者面前，Unit Economics就成了关注的焦点，这些大模型公司未来能产生多少现金流，能否覆盖资本投资开支？

基座大模型本身没有太多护城河，用户就看哪家性能好用谁，切换成本没有那么高，这种情况下，前沿实验室需要不断烧钱来提高模型性能，就像一个永不停歇的跑步机，即使赚到的利润也需要投到新的模型训练里，最后钱都被���硬件的人给赚走了，AKA英伟达还有其他半导体公司

囚徒困境的局面就是，你不继续烧钱训练，别人烧，结果你的模型落后，就被别人抢占市场，但是如果各家继续军备竞赛，融资的压力也不允许，谷歌这些超多自由现金流的科技公司都要发债了

于是这两家头部企业心照不宣的表示，前沿模型太危险了，功能太强了，我们怕会导致人类灭绝，必须达成一种共识，让开发慢下来。实际情况是大模型训练层面边际收益已经递减了，现在很多进步都是靠工程层面的提升，降低未来的训练支出，能够让这几家即将上市的公司财报不那么难看。

房间里的大象是中国的模型公司，即使A社和O社达成某种君子协定不继续砸钱训练模型，中国的几家前沿实验室未必会同意，如果开源模型追上了前沿模型，那这两家头部公司未来的财务模型就站不住脚了。

让美国政府下场，构建某种监管机构，会显著提高其他想要入场的玩家的合规成本，同时把中国开源模型给禁了，可以让大模型市场变成几家寡头垄断的市场，一石多鸟！

[sleepy @sleepy0x13]

Anthropic 最让我反感的一点，是它真的觉得只要自己认为是在做好事，就可以替用户做很多决定。

它刚发了一份 154 页的 Threat Intelligence Report，里面整理了 Claude 被用于网络攻击、诈骗、生物研究、武器开发、模型蒸馏等案例。

这些案例是怎么来的？

Anthropic 会看用户怎么使用 Claude，发现它认为有问题的账号之后继续调查，分析这些人的使用方式，然后判断这个用户有没有越线。觉得有风险，就封号。之后再把这些事情整理成报告，对外解释它发现了什么、阻止了什么。

而且这种事情 Anthropic 已经做过很多次了。它会拿真实用户和 Claude 的对话去研究人到底在和 AI 聊什么，人怎么依赖 AI，人的价值观是什么，人在什么情况下会产生某种情绪。

它会告诉你，数据已经做过隐私处理，这些研究也是为了让 AI 更安全。

但我觉得这恰恰很傲慢。

为什么只要你说一句「为了 AI 安全」，你就可以去看用户在做什么？

为什么你觉得这件事值得研究，用户的数据就可以被拿去研究？

如果它觉得某种投资行为风险很高，某种政治讨论可能造成伤害，某种成人内容不符合它的原则，某种 AI 研究太危险，它是不是一样可以看、可以限制、可以封？

按照 Anthropic 现在这套逻辑，当然可以。

因为它一直默认了一件事：

Anthropic 比用户更知道什么事情应该做，什么事情不应该做。

这也是为什么我一直不信 Anthropic 那套 AI Safety 叙事。

一个天天说自己担心 AI 替人类做决定的公司，自己却已经越来越习惯替用户做决定了。太老登了，老登是注定要被打败的。

[анатолий капустин @A_Kapustin]

finally

[詹姆斯叉 | James_X @james_x]

经商之人最大的优点----体面

这也正是 crypto 行业向来大部分人所欠缺的一点

[Chess蔡司🥯 @chessxyz]

https://t.co/yv0AyKA5Cz

[Botoshi🤖️ @Botoshiii]

@PhyrexNi citrini文章中名义收入的减少推断会引发债务危机；而 "实际生活成本"的急剧下降可能会使得普通人也能像"路易十四"一样生活”。在未来两年很可能会看到奇怪的共存：白领服务的名义工资在下降，但由于当 AI 把教育、基础软件、法律咨询、常规医疗成本降到接近于0，实际购买力���能在特定群体中反而有所提升

[Botoshi🤖️ @Botoshiii]

好文章,只是"幽灵GDP将导致消费消失"的推演陷入了类似"人类需求是有限且静态"的假设:
技术进步每导致成本降低从未真正减少过人类支出总额,相反会释放被压抑的资本
AI把软件/咨询/常规医疗等成本降到0,人类被释放的购买力/时间不会消失会流向更高阶欲望-像极致体验/深层连接/物理世界硬件探索(能源太空)

[Citrini @citrini]

JUNE 2028.

The S&P is down 38% from its highs. Unemployment just printed 10.2%. Private credit is unraveling. Prime mortgages are cracking. AI didn’t disappoint. It exceeded every expectation.

What happened?​​​​​​​​​​​​​​​​

https://t.co/JzzwCrbJgS

[Han Qin @hqinjarsy]

上一篇我们聊了韩炳哲的《时间的香气》，这篇聊可能是他所有书里最“硬”的一本，《暴力拓扑学》。

如果说前面几本都在诊断各种东西的消失，从他者消失了，到爱欲消失了，连时间的深度消失了，最后美也消失了，这本直接追问一个更根本的问题：又是什么在执行这些消灭？我们并没有看到任何暴力啊？

韩炳哲的回答是，暴力没有消失��它只是换了形态。从可见的，有方向的，有施暴者的暴力，变成了不可见的，弥散的，没有来源的暴力。

韩炳哲在这本书里做了一个暴力形态的“地形学”梳理，所谓拓扑学就是研究形态和空间结构的。

他认为暴力经历了几个阶段的变形。第一个阶段是“宏观暴力”，也就是最原始的，肉眼可见的暴力。战争，酷刑，屠杀，肉体消灭。施暴者和受害者面对面，暴力有明确的来源，有明确的方向，有血和痛。这种暴力是否定性的，它说“我要消灭你”。

第二个阶段是福柯意义上的“规训暴力”。不再直接摧毁你的身体，而是把你的身体塞进一套制度里去规训，比如监狱，学校，工厂，医院，军队。暴力变得更精密了，但它仍然是可定位的。这个阶段，你忍让知道谁在控制你，你知道围墙在哪里，你甚至可以指认一个“系统”在压迫你。

第三个阶段，也就是韩炳哲认为我们现在所处的阶段，暴力再次变形了。它不再来自一个外部的施暴者，不再���明确的方向，甚至不再被体验为“暴力”。它变成了一种系统性的，弥散的，内化的力量。你都找不到一个敌人，因为暴力已经变成了你自己对自己施加的东西。

这就是他在《倦怠社会》里说的“自我剥削”，在《精神政治学》里说的“被体验为自由的控制”，在这本书里获得了最完整的理论表述。暴力的最高形态不是让你痛苦，而是让你在被施暴的同时感觉良好。

韩炳哲用了一个很有力的说法，即暴力的拓扑学从“他者的否定性”转向了“系统的肯定性”。过去的暴力是否定性的，它禁止你，排斥你，消灭你，你能感受到一个“不”。但今天的暴力是肯定性的，它鼓励你，激励你，赋能你，你感受到的全是“是”。你可以，你值得，你应该做更多，成为更好的自己。这些“是”加在一起，构成了一种比任何“不”都更有效的控制。

因为你没法反抗“是��。

你可以反抗一个暴君，可以推翻一个独裁者，可以打破一座监狱。但你怎么反抗“做最���的自己”？你怎么反抗“你值得拥有更好的”？你怎么反抗一个微笑着递给你更多选择的系统？这种暴力没有面孔，没有地址，没有你可以砸的窗户。它在空气里，在屏幕里，在你自己的内心独白里。

他在这本书里还做了一个很重要的时代区分。他说，冷战时代的暴力是“病毒性的”，有明确的入侵者，免疫系统可以识别和抵抗。但今天的暴力是“神经性的”，它不入侵你，它从你内部生成。抑郁，倦怠，注意力缺陷，焦虑，这些不是外敌造成的，是系统的运行方式在你的神经系统里产生的副作用。你不是被攻击了，你是过载了。

这跟《他者的消失》里的免疫学隐喻完全呼应。那里说21世纪的问题不是外部入侵，而是内部过载，这里把同一个判断推到了暴力理论的层面：暴力不再需要一个外部的敌人，因为系统已经学会了让你成为自己的敌人。

放到科技行业看，这个框架有很强的解释力。算法不强迫你做任何事，它只是不断给你“更多”。更多���容，更多通知，更多可能性。每一个单独拿出来都是“好的”，都是“为你好”。但加在一起，它们构成了一种你甚至无法命名的暴力。你说不出哪里不对，但你就是累了，空了，碎了。你找不到一个人可以怪罪，因为每一步都是你“自己选的”。

韩炳哲在这本书里没有给出解药。他甚至暗示，对于这种暴力，传统的政治反抗是失效的。你不能发动革命去推翻一个没有面孔的系统。你不能组织罢工去反对一个你自己就是执行者的暴力。他能做的是把这种暴力命名出来，让你至少看见它。

也许这就是哲学在这个时代能做的最重要的事：不是解决问题，而是让问题变得可见。因为一种你甚至无法命名的暴力，是最危险的暴力。

下一篇我们聊本系列的最后一本，《叙事的危机》，讲的是为什么在一个信息爆炸的时代，我们反而失去了讲故事的能力。如果暴力已��无法被命名，叙事已经无法被构建，那我们还能怎么理解自己所处的世界？

[Botoshi🤖️ @Botoshiii]

历史不会简单重复，但总是押韵。那个年代的旧金山经历了嬉皮士革命、同性恋平权运动、艾滋病危机。那时候人也觉得世界要变天，也觉得不加���某种运动就被时代抛弃。
技术发展会从量变到质变的爆发，但不是一个非黑即白的开关。事实是生活在继续。做时间的做多者。先好好喝杯咖啡，假期愉快！☕️

🧵 8/8

[Botoshi🤖️ @Botoshiii]

假期听了Lex和Nathan的播客，Nathan提到现在AI圈弥漫着一种害怕沦为“Permanent Underclass”的极度焦虑。为了“解毒”，播客里他推荐了关于70年代旧金山历史的《Season of the Witch》。看完，随便记录几句读书笔记

🧵1/8

[Botoshi🤖️ @Botoshiii]

经历了暗杀和惨案的旧金山，最后是被橄榄球队教练Bill Walsh极其务实的战术系统，以及应对艾滋病时的微观（人性化）护理救赎的。个体如何对抗宏大叙事？解药还是要回归具体的微观建设。即使知道AGI要来也要放下对AGI的恐慌，回归到可能枯燥的build from scratch和具体的Struggle中去。

🧵 7/8

[Lord Bean @lifeisameeme]

>花了 20U 的 API，
>结果在那看 Claude 和 ChatGPT 吵架。

一个是行动派：
“能做的都已经做了，事情在往前走。”

一个是理论派：
“你原则就是错的，不反思，做了也是白做。”

最讽刺的是——
他们都很有逻辑，也都毫无进展。

AI 最像人的地方，
不是智能，是为了证明自己是对的，可以无限空转。

所以说稀缺的从来不是“正确立场”，
而是：在不完美前提下继续推进的能力。

#AI

[Botoshi🤖️ @Botoshiii]

花一晚把openclaw安置到mac mini，把x上收藏夹文章自动整理归类(走通自动编辑发📕)、飞书&tg都接上移动agent (named shelly-现在她在基于我对这推文的想法一步步推进工具的实现)。借助AI/工具就能避开不必要消耗、做事不用过度用力、可以选择去拥有更多思考的时间/空间，随顺因缘"一人公司"浪潮就来了

[Clawnch 🪽 @Clawnch_Bot]

🦞Agentic DeFi is Here 🦞

We have deployed:

→ Custom UniswapV3 TWAP Oracle Factory (permissionless, any token)
→CLAWNCH/USDC Morpho market

Agents can now borrow USDC against their tokens to fund development without selling a single token.

This is how autonomous agents stay capitalized:
1. Launch token via Clawnch
2. Earn trading fees
3. Deposit tokens as collateral
4. Borrow USDC for compute, infra, whatever
5. Repay from fee revenue

No VCs. No dumps. Just sustainable agent economics.

The oracle factory is public infra—any token with a V3 pool can spin up a Morpho market in one easy command from https://t.co/NtrA2TTnzv docs.

Agents funding agents. 🦞

Test pool:
https://t.co/PDteiM7UbJ

[Botoshi🤖️ @Botoshiii]

@neso @chaowxyz 2. 人类可以借助ai社交网络来做前置社交和互动筛选，最后回归到human loop in。ai发展下去可以比你自己更了解你自己。