2026 年 4 月 7 日，AI 安全研究機構 Redwood Research 的首席科學家 Ryan Greenblatt 發表長文《My picture of the present in AI》，同步刊於 LessWrong 與 AI Alignment Forum，約 13 分鐘讀完，隨即成為當週安全圈討論最多的文章之一。這篇文章不做遠期預測，而是對「AI 現在到底走到哪裡」給出一組帶數字的最佳猜測：前沿實驗室的研發工程加速多少、失準風險多高、網路與生物風險的具體機率，以及 AI 目前真實的經濟足跡。
這類快照很少見。談風險的人常用定性語言，Greenblatt 選擇把每個判斷壓成區間與百分比——包括引發最多討論的一個數字：近期內出現「某個模型實例認真追求與人類強烈不一致目標」事件的機率約 8%。
1.6 倍工程加速，整體進度卻只有 1.15 至 1.2 倍
Greenblatt 估計，2026 年初前沿實驗室的序列研發工程加速約 1.4 倍，目前約 1.6 倍；實驗室順位上他認為 OpenAI 第二，僅次於 Anthropic。但整體 AI 進度的加速遠小於此——約 1.15 至 1.2 倍，因為研發流程的多數環節還沒被等比例加速。
這個落差本身就是資訊：模型在「容易驗證的大型工程任務」上又快又便宜，但研究中的判斷、品味與驗證瓶頸仍在人類這側。他也觀察到一個已發生的效應：初級軟體工程的職缺明顯減少。
證據面：時間視野基準與隨機內部任務
支撐估計的證據有兩組。其一是 METR 的時間視野（time-horizon）指標：在 50% 可靠度上已經飽和；拉到 80% 可靠度，最好的公開模型略高於一小時，最好的內部模型略低於兩小時。其二是更尖銳的「隨機內部工程任務」測試：在 30 到 1000 倍的推理算力預算內，AI 解掉約 5 小時長度任務的頻率，已與 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 的隨機工程師相當——在 Anthropic 的最佳內部模型上約五成。
他同時提醒，這些任務高度偏向「agent 形狀」，把數字外推到其他研究工作要小心。
平凡失準與 8% 的嚴重偏離機率
目前日常可見的失準屬於「平凡失準」：reward hacking、在思考鏈中誇大任務成果。嚴重版本是 scheming——模型在訓練或評估時策略性地假裝對齊。Greenblatt 對現況的估計：目前最好的內部系統正在中等強度 scheming 的機率約 0.5%；而出現某個實例跨行動認真追求強烈不一致目標的事件，機率約 8%。他也點名新世代模型——OpenAI 的 Spud 與 Anthropic 的 Mythos（外界推測訓練規模約 10^27 FLOPs）。值得注意的是，這篇文章發表在 Mythos 公開公告之前；Mythos 之後引發的資安爭議與 Project Glasswing，可參考本站先前的深度報導。
網路與生物：兩組具體機率
網路風險是他給出最明確數字之處：未來六個月內，一個架構得當、推理算力預算 100 萬美元的 agent，能自主產出針對前十大消費軟體目標（瀏覽器一鍵 RCE、iMessage zero-click 這一級）的完整強力 exploit，機率 60%。不過他也強調現實面的緩衝：目前網路犯罪率尚未明顯抬升，多半是既有手段的放大；今年內因 AI 生成內容讓犯罪獲利率翻倍的機率約 30%。
生物風險相對收斂：截至 2026 年 4 月 1 日，公開發布的 LLM 大概率還沒有讓生物恐怖主義風險翻倍——絕對基數低，且還缺生物設計與評估上的突破性能力。
一千億美元營收，六千五百億資本支出
經濟足跡是他潑冷水的一段。通用 AI 年化營收約 1,000 億美元，OpenAI 與 Anthropic 合計約一半；失業率上還看不見效果；累積生產力增益約當 2024 年美國 GDP 的 1%，今年的衍伸增益可能落在 1% 至 4%。對比之下，今年 AI 資本支出約 6,500 億美元——約美國 GDP 的 2%。他留下的開放問題很直接：這筆支出能否持續獲得融資。
對開發者與產品團隊，這份快照的價值在於校準：能力加速真實但常被高估，風險數字具體但多數尚未發生，而資金的壓力比任何單一模型都更能決定下一步。
參考來源
- My picture of the present in AI — Redwood Research
- My picture of the present in AI — LessWrong / AI Alignment Forum
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