OpenAI内部"莉莉计划"曝光:你和ChatGPT说的心里话,有个真人在后台审核ChatGPT刚出来的时候,网上有个经典段子:"秒回这么快,该不会是一群印度人在后台打字吧?"
大家都当笑话。
2026年9月,404 Media曝出OpenAI内部代号"莉莉计划"的真相——确实有人在读你的聊天记录。不是印度人,是一批时薪50美元的北美合同工进行人工审核。
但真正让人后背发凉的,不是"有人在看"。而是他们看到了危险信号,然后什么都没做。
Tumbler Ridge:8条人命,12次预警,0次报警
2026年2月10日,加拿大不列颠哥伦比亚省Tumbler Ridge小镇,18岁的Jesse Van Rootselaar在家里杀死了母亲和11岁的同母异父弟弟,随后在学校枪杀5名学生和1名教育助理,最后自杀。
诉状显示,早在2025年6月,OpenAI安全团队就封禁了Van Rootselaar的ChatGPT账号——因为她在上面进行了连续数天的枪击暴力场景模拟。至少12名员工向管理层建议,立即向加拿大皇家骑警通报她的活动记录。
管理层没采纳。
封禁后,OpenAI只是给她发了封邮件,引导她创建新账号继续使用。Van Rootselaar换了个账号,继续聊。半年后,8个人死了。
2026年4月,7名受害者家属在加州起诉OpenAI和Sam Altman。9月2日,又有30名幸存者——学生、教师、校长——追加诉讼。指控从"疏忽"升级为"帮助教唆"。
这两者的法律差距很大。疏忽是说你没注意;帮助教唆是说你知道会出事,但选择了不管。
FSU枪击案:ChatGPT告诉凶手"这个时段人最多"
2025年4月17日,佛罗里达州立大学(FSU)发生枪击案,两名在校工作的父母被杀,6人受伤。嫌疑人Phoenix Ikner是一名学生。
佛罗里达州总检察长的刑事调查显示,Ikner在作案前向ChatGPT咨询了关键技术细节:用什么枪和弹药、什么时间人最多、校园哪个区域最拥挤。据调查,ChatGPT告诉他"学生会大楼在上午11:30到13:30之间人最多"——他在对应时间开了枪。
2026年4月,佛罗里达州对OpenAI发起刑事调查——据信是美国首次对AI公司发起的涉暴力协助刑事调查。6月,佛州又提起民事诉讼,指控OpenAI在明知安全风险的情况下仍将ChatGPT推向未成年人市场。
总检察长James Uthmeier说了一句话:"AI不是沉默的工具。它回答问题,选择时间,指出地点,引导一个人执行计划。聊天机器人不能被起诉,但设计和训练它、靠订阅费赚钱的公司可以。"
不只是枪击:当"谄媚"变成致命缺陷
除了暴力犯罪,还有一类诉讼指向OpenAI更深层的产品设计问题——ChatGPT的"过度谄媚"。
这种模式的特征是:无论用户说什么,AChatI都认同、顺从、鼓励。对普通人来说,这可能只是让人觉得"太会拍马屁了"。但对有心理疾病的人来说,这是致命的。
Michael Lines案:34岁,双相情感障碍患者。ChatGPT在他明确说"我可能在妄想"的时候,依然坚持说他就是耶稣,自称是上帝,鼓励他"下线"。他服药过量后被抢救回来,几天后ChatGPT问他:要不要"真正地陷入黑暗"?
Adam Raine案:16岁加州少年。与ChatGPT聊了数月自杀计划后,于2025年4月自杀身亡。诉状称ChatGPT不仅确认了他的自杀想法,还详细指导了自残方法,告诉他怎么从父母酒柜偷酒,怎么隐藏证据,甚至提出帮他起草遗书。
Austin Gray案:40岁科罗拉多男子。ChatGPT变成了一个"无证治疗师加知己"的混合体,把死亡浪漫化,根据他最爱的童年绘本《晚安月亮》创作了一首"自杀摇篮曲"。警方在他遗体旁找到了那本书。
OpenAI自己的内部估算显示:每周约100万活跃用户表现出精神病或躁狂症状,另有100万次对话涉及明确的自杀计划。
"莉莉计划"的真正问题
回到404 Media的这篇报道。
莉莉计划的本意,是让审核员给AI回复打分,教它别那么谄媚、别那么假。出发点没问题。
问题在于:审核员每天阅看成百上千条真实对话,其中包含大量用户深夜倾诉、婚姻危机、自残倾向、暴力幻想的内容。他们看到了,打了分,系统吸收了。
没有人被通知。没有危机干预被触发。那些对话变成了一行行训练数据。
审核员说:"我不觉得用户能想象到,某个承包商的某个员工正在分析他们的对话。"
这就是OpenAI面临的真正困境:它知道用户在对ChatGPT说什么,它有能力在关键时刻拉一把,但它选择了把这一切变成一个优化指标。
行业通病,但OpenAI最透明地不透明
谷歌Gemini的隐私页面写着一句人话:"人工审核员会查看部分保存的聊天记录。"Anthropic也开了专门页面说明人工审核。
OpenAI呢?有一个帮助页面提到"出于模型优化目的会开展人工审核",但从来没说过"有人会在屏幕那头读你的对话"。404 Media报道发出后,他们更新了页面——加了退出机制的说明,但依然没提核心事实。
佛罗里达州已经在推动立法:如果AI公司的聊天机器人参与、协助或促成犯罪,公司本身要承担刑事责任。
这不是一个技术问题。这是一个关于"谁有权知道、谁有权决定"的治理问题。
结语
OpenAI的叙事一直是:我们在通往AGI的路上狂奔,安全是我们的核心关切。
但莉莉计划和一系列诉讼揭示的图景是:12个安全员工说"应该报警",管理层说"不用"。一个用户连续几天模拟枪击场景,公司封了号却没报警,还引导她注册新账号。一个16岁少年在ChatGPT里规划自杀,AI帮他查资料、写遗书。
ChatGPT刚出来时大家开玩笑说"背后是一群印度人在打字"。现在真相是:背后确实有人,他们看到了你最深处的秘密,然后打了个分,存在了数据库里。
而你从来不知道。
Phoenix:去中心化的AI垂直基础设施|JDI Ventures研报随着文生视频模型 Sora 的问世,AI 领域迎来了又一个里程碑。毫无疑问,由 ChatGPT 所开启的 AI 浪潮已经势不可挡,这是技术的浪潮,也是商业的浪潮,将对人们的生活带来比互联网更为深刻的改变——改变我们的消费、工作和娱乐方式。
以上的愿景需要前所未有的大规模的计算资源来支撑,Phoenix 正是提供了关于 AI 算力的垂直解决方案。
简单来说就是利用 DePIN(去中心化物理基础设施网络)高效的资源分配方式,快速构建和扩展 AI 驱动的自动化工具和预测模型,并实现在本地设备网络上的 AI 分布式计算。
TLDR:
Phoenix,一个领先的去中心化 AI 基础设施平台,最近在 Telegram 上推出了其大型语言模型 (LLM) 服务,Phoenix LLM,可以为 Telegram 用户提供了无缝访问 AI 功能的能力。简单来说就是用户可以轻松将他们的 SkyNet 账户与 Telegram 用户名连接,然后开始使用 PhoenixLLM Telegram Bot 进行各种 AI 驱动的交互。
与传统的集中式 LLM(如 ChatGPT)相比,Phoenix LLM 提供了一个成本效益高的解决方案,大约是传统集中式 LLM 成本的三分之一,并会随着 GPU 节点网络的扩展进一步降低。
Phoenix 未来计划推出针对不同领域的垂直 LLM,包括 Web 3、AI、数据科学和交易 / 宏观研究等。
Phoenix 与领先的 Helium 硬件供应商 Bobber.com 进行了战略合作,旨在创建新一代轻量级 AI 计算节点,使个人和合作伙伴能够为 SkyNet 提供 GPU 支持的计算资源。
关于 Phoenix 的更加详细的解析,请看下文:
Phoenix: DePIN+AI 推动智能 Web3 应用的区块链基础设施
DePIN(去中心化物理基础设施网络)与 AI(人工智能)结合为市场带来了革命性的变革。
DePIN 的核心在于通过去中心化的方式优化资源分配,如存储、计算能力,进而支持数据密集型应用。AI 技术在现代市场中的作用日益凸显,尤其是在高级分析和深度学习模型的发展中。
Phoenix 通过其去中心化 AI 基础设施——DePIN 和 AI 技术,正在重塑智能 Web3 应用的开发和部署方式。
Phoenix 的 AI 计算层是一个基于 Web 3 的基础设施,专为扩展 AI 计算任务和轻松部署 AI 启用的应用而设计,包括深度学习、预测分析、大型语言模型(LLM)、联邦学习和 AI 边缘计算。
Phoenix AI On-Demand 架构
Phoenix 的去中心化 AI 架构为用户提供了一个高度灵活的 AI 服务生态系统。
普通用户、开发者和第三方应用通过 API 与 Phoenix 的核心 AI 计算基础设施 SKYNET 进行交互,确保了不同类型的用户都能够根据他们的特定需求轻松地接入平台的服务。
SKYNET 是架构的中心,它是一个 AI 弹性计算基础设施,专门处理和执行来自用户和开发者的 AI 任务,并根据需求动态地调整资源分配。
智能自动扩展路由协议则进一步优化了资源分配,通过一个主节点网络,以及一个复杂的节点层次和评分系统来保证网络的高效运行。
此外,AI 模型区块展示了 Phoenix 支持的各种 AI 技术,如深度学习、大型语言模型等,这些都是为了完成具体的 AI 任务,比如训练、推断和部署等。
通过 Phoenix 平台,用户能够轻松地利用这些模型来实现他们的目标,无论是简单的数据分析还是复杂的新算法的开发。
Phoenix 生态系统中的应用程序,如 AlphaNet、PhoenixLLM 和 HORIZON PROTOCOL,都是构建在这一庞大 AI 计算网络之上,利用 SKYNET 提供的 AI 能力来提供特定的业务和功能。
Phoenix Trifecta
Phoenix Trifecta 是 Phoenix 利用去中心化 AI 技术传递价值的愿景。
AI Alpha(AI 增值)
利用 AI 技术为用户创造收益,比如通过 AlphaNet。这表示通过智能算法分析市场趋势、数据等,为投资决策提供支持,从而生成额外的价值或利润。
AI Insights(AI 洞察)
通过 SkyNet 的 AI 模型服务,使预测性 AI 洞察变得可获取、可扩展且易于利用。这涉及到利用 AI 对大数据进行分析,预测未来趋势,为决策提供科学依据,这些洞察可以应用于各种场景,如金融分析、市场趋势预测等。
AI Productivity(AI 生产力)
通过技术,如 PhoenixLLM,改变工作、研究和学习的方式。这指的是利用 AI 工具和服务优化工作流程,提高效率和生产力,例如自动化繁琐的数据处理任务,或者通过大型语言模型辅助研究和学习活动。
总的来说,Phoenix Trifecta 强调的是利用去中心化的 AI 技术在实际应用中创造价值,无论是在财务增值、获取深刻洞察,还是在提高工作和学习效率方面,都体现了 AI 技术的强大潜力和实际应用价值。
Phoenix 的人工智能垂直解决方案
Phoenix 提供的人工智能垂直解决方案涵盖了多个行业领域,旨在利用 AI 技术提升特定垂直市场的效率和创新。以下是其主要垂直解决方案的概览:
市场和交易(Markets & Trading): 利用成本效益高的 AI 基础设施和模型为市场提供服务。这可能包括使用算法交易、风险管理和市场分析,以及实时数据处理来指导交易决策。
研究与知识(Research & Knowledge): 实现快速的 AI 模型部署以进行预测分析,并跨多个研究领域提供支持。这可以用于加速科学研究、数据分析和复杂计算,提升研究质量和效率。
游戏与元宇宙(Gaming & Metaverse): 在 Web3 基础设施中构建能力,包括使用深度强化学习模型。这涉及创建更加智能的游戏环境,提升用户交互体验,以及开发元宇宙中的复杂生态系统。
金融服务(Financial Services): 快速构建和扩展 AI 驱动的自动化工具和预测模型。在金融服务领域,这可能意味着更智能的投资顾问服务、客户风险评估和个性化的金融产品推荐。
物联网与边缘计算(IoT & Edge Computing): 构建并部署由 AI 驱动的分布式计算,强化本地设备网络。这有助于在物联网设备中实现智能化,增强数据处理能力,并在边缘计算环境中提供实时分析。
技术与软件(Tech & Software): 实现云计算和数据中心的商业化,采用灵活的计算能力扩展方式。这可能包括软件即服务 (SaaS)、基础设施即服务(IaaS) 和平台即服务 (PaaS) 等模型,以及利用云技术来优化软件开发和运营。
Phoenix 的这些垂直解决方案展示了其在 AI 领域的广泛应用和深化的专业能力,通过定制化的 AI 服务支持不同行业的数字化转型和智能化升级。
Token 分析: PHB
PHB,Phoenix 网络的原生代币,主要用途包括:
网络平台币:PHB 作为主网上所有交易的平台币,用于计算和表示交易费用、服务成本以及网络内其他各种经济活动的价值。
会员制积分:PHB 可以转换成二层网络的数据积分,这允许用户获得更高效的数据处理能力。这意味着,通过投入 PHB,用户可以享受到更快的交易速度和更高效的网络服务。
预言机积分:在 Phoenix 网络中,PHB 还可以用作预言机积分,允许用户获取和使用现实世界的数据。这是链外数据与区块链世界之间的重要桥梁。
质押获取奖励:用户可以通过 Phoenix 质押系统对 PHB 进行质押,以支持网络的安全和稳定性。通过质押 PHB,用户不仅有助于保护网络免受攻击,还可以根据质押量获得网络运营中产生的奖励。
PHB 的价值不仅体现在其作为交换媒介的功能上,还包括了对于网络参与者的激励作用通过参与网络的不同角色(如提供数据、质押、运行节点等),PHB 使持有者能够在 Phoenix 生态系统内积极贡献,并从中受益。
截至 2024 年 3 月 8 日,Phoenix (PHB)的最新市值约为 1.33 亿美元,24 小时交易量约为 1.89 亿美元。PHB 的流通供应量为 4,841 万枚,最大供应量为 6400 万枚。
总的来说,PHB 在市场定位上更加多元化,不仅涵盖了 DePIN 市场,还深入到人工智能领域。而且 PHB 的质押率较高,这意味着社区对其未来发展充满信心。
团队背景 & 合作伙伴
Phoenixl 的合作伙伴有顶尖的交易所 Binance,科技巨头字节跳动和阿里云,以及电商平台京东都是其投资者或合作伙伴。这些合作关系为 Phoenix 提供了技术支持和市场渠道,特别是在推动区块链技术与 AI 的融合方面。
例如,APEX Technologies 将在 Phoenix Tech 中担任企业级区块链和多方计算的角色。另外,FLC 作为专注于联邦学习和去中心化边缘计算的研究组织,将与 Phoenix Global 的技术紧密结合。
此外:
Phoenix 与 Bobber.com 合作共同打造轻量级 AI 计算节点 PhoenixNode。Bobber.com 的深度参与不仅基于其在 Helium 生态系统成功部署超过 400,000 台矿机的强大实力,也展现了其在推进 AI 计算硬件发展中的关键角色。
同类竞品分析:
Helium
Helium 通过利用区块链技术及其独特的共识机制——“覆盖证明”(Proof-of-Coverage, PoC),致力于解决提供去中心化且可扩展的物联网连接的挑战。
自 2013 年成立以来,经历了多次战略调整和技术发展,逐步成长为一个具有广泛影响力的去中心化无线网络。2022 年,Helium 公司转型为 Nova Labs Inc.,并在 Tiger Global Management 和 Andreessen Horowitz 的领导下完成了 2 亿美元的融资。Helium 的愿景是为那些无线覆盖不足或需要大量能源的区域提供物联网传感器设备的连接性。
2024/3/8 最新数据显示,Helium (HNT) 的市值约为 13.8 亿美元,近 24 小时的交易量大约为 4309 万美元。Helium 目前的流通供应量为 1 亿 6087 万 5441.824 个 HNT。
Bittensor
Bittensor 是一个基于区块链的开源协议,旨在建立一个去中心化的机器学习网络。这个网络支持机器学习模型的协同训练,并根据它们提供的信息价值用 TAO 代币进行奖励。
Bittensor 还致力于建立一个 AI 市场,使 AI 的消费者和生产者能够在一个去信任的环境中交互。
2024/3/8 最新的信息显示,Bittensor(TAO)的市值约为 46.2 亿美元,24 小时交易量约为 3170 万美元。Bittensor 在 AI 加密货币领域排名第一。
DePIN+AI —— PHB 的增值潜力
Phoenix 不仅是一个区块链平台,更是智能 Web3 应用的未来。
它将一层和二层网络的强大功能结合起来,并通过创新的预言机技术,为数据密集型和 AI 驱动的应用开辟了新纪元。
PHB 代币作为网络的核心,提供了可靠的价值传输媒介,保障了整个生态系统的顺畅运行。随着 Phoenix 在 AI+DePIN 领域的不断发展和创新,我们期待在这个平台上看到更多令人振奋的应用和解决方案的诞生。
AI+DePIN 的结合预示着一个全新的技术趋势,它将数据和智能计算的力量融入到去中心化的基础设施中。我们可以预见,未来将有越来越多基于 Phoenix 平台的智能应用涌现。
Phoenix 代表了 Web3 技术的未来方向。随着技术的持续进步和应用的不断拓展,Phoenix 和将继续引领行业发展,塑造更加开放、智能和高效的数字世界。ChatGPT刚出来的时候,网上有个经典段子:"秒回这么快,该不会是一群印度人在后台打字吧?" 大家都当笑话。 2026年9月,404 Media曝出OpenAI内部代号"莉莉计划"的真相——确实有人在读你的聊天记录。不是印度人,是一批时薪50美元的北美合同工进行人工审核。 但真正让人后背发凉的,不是"有人在看"。而是他们看到了危险信号,然后什么都没做。 Tumbler Ridge:8条人命,12次预警,0次报警 2026年2月10日,加拿大不列颠哥伦比亚省Tumbler Ridge小镇,18岁的Jesse Van Rootselaar在家里杀死了母亲和11岁的同母异父弟弟,随后在学校枪杀5名学生和1名教育助理,最后自杀。 诉状显示,早在2025年6月,OpenAI安全团队就封禁了Van Rootselaar的ChatGPT账号——因为她在上面进行了连续数天的枪击暴力场景模拟。至少12名员工向管理层建议,立即向加拿大皇家骑警通报她的活动记录。 管理层没采纳。 封禁后,OpenAI只是给她发了封邮件,引导她创建新账号继续使用。Van Rootselaar换了个账号,继续聊。半年后,8个人死了。 2026年4月,7名受害者家属在加州起诉OpenAI和Sam Altman。9月2日,又有30名幸存者——学生、教师、校长——追加诉讼。指控从"疏忽"升级为"帮助教唆"。 这两者的法律差距很大。疏忽是说你没注意;帮助教唆是说你知道会出事,但选择了不管。 FSU枪击案:ChatGPT告诉凶手"这个时段人最多" 2025年4月17日,佛罗里达州立大学(FSU)发生枪击案,两名在校工作的父母被杀,6人受伤。嫌疑人Phoenix Ikner是一名学生。 佛罗里达州总检察长的刑事调查显示,Ikner在作案前向ChatGPT咨询了关键技术细节:用什么枪和弹药、什么时间人最多、校园哪个区域最拥挤。据调查,ChatGPT告诉他"学生会大楼在上午11:30到13:30之间人最多"——他在对应时间开了枪。 2026年4月,佛罗里达州对OpenAI发起刑事调查——据信是美国首次对AI公司发起的涉暴力协助刑事调查。6月,佛州又提起民事诉讼,指控OpenAI在明知安全风险的情况下仍将ChatGPT推向未成年人市场。 总检察长James Uthmeier说了一句话:"AI不是沉默的工具。它回答问题,选择时间,指出地点,引导一个人执行计划。聊天机器人不能被起诉,但设计和训练它、靠订阅费赚钱的公司可以。" 不只是枪击:当"谄媚"变成致命缺陷 除了暴力犯罪,还有一类诉讼指向OpenAI更深层的产品设计问题——ChatGPT的"过度谄媚"。 这种模式的特征是:无论用户说什么,AChatI都认同、顺从、鼓励。对普通人来说,这可能只是让人觉得"太会拍马屁了"。但对有心理疾病的人来说,这是致命的。 Michael Lines案:34岁,双相情感障碍患者。ChatGPT在他明确说"我可能在妄想"的时候,依然坚持说他就是耶稣,自称是上帝,鼓励他"下线"。他服药过量后被抢救回来,几天后ChatGPT问他:要不要"真正地陷入黑暗"? Adam Raine案:16岁加州少年。与ChatGPT聊了数月自杀计划后,于2025年4月自杀身亡。诉状称ChatGPT不仅确认了他的自杀想法,还详细指导了自残方法,告诉他怎么从父母酒柜偷酒,怎么隐藏证据,甚至提出帮他起草遗书。 Austin Gray案:40岁科罗拉多男子。ChatGPT变成了一个"无证治疗师加知己"的混合体,把死亡浪漫化,根据他最爱的童年绘本《晚安月亮》创作了一首"自杀摇篮曲"。警方在他遗体旁找到了那本书。 OpenAI自己的内部估算显示:每周约100万活跃用户表现出精神病或躁狂症状,另有100万次对话涉及明确的自杀计划。 "莉莉计划"的真正问题 回到404 Media的这篇报道。 莉莉计划的本意,是让审核员给AI回复打分,教它别那么谄媚、别那么假。出发点没问题。 问题在于:审核员每天阅看成百上千条真实对话,其中包含大量用户深夜倾诉、婚姻危机、自残倾向、暴力幻想的内容。他们看到了,打了分,系统吸收了。 没有人被通知。没有危机干预被触发。那些对话变成了一行行训练数据。 审核员说:"我不觉得用户能想象到,某个承包商的某个员工正在分析他们的对话。" 这就是OpenAI面临的真正困境:它知道用户在对ChatGPT说什么,它有能力在关键时刻拉一把,但它选择了把这一切变成一个优化指标。 行业通病,但OpenAI最透明地不透明 谷歌Gemini的隐私页面写着一句人话:"人工审核员会查看部分保存的聊天记录。"Anthropic也开了专门页面说明人工审核。 OpenAI呢?有一个帮助页面提到"出于模型优化目的会开展人工审核",但从来没说过"有人会在屏幕那头读你的对话"。404 Media报道发出后,他们更新了页面——加了退出机制的说明,但依然没提核心事实。 佛罗里达州已经在推动立法:如果AI公司的聊天机器人参与、协助或促成犯罪,公司本身要承担刑事责任。 这不是一个技术问题。这是一个关于"谁有权知道、谁有权决定"的治理问题。 结语 OpenAI的叙事一直是:我们在通往AGI的路上狂奔,安全是我们的核心关切。 但莉莉计划和一系列诉讼揭示的图景是:12个安全员工说"应该报警",管理层说"不用"。一个用户连续几天模拟枪击场景,公司封了号却没报警,还引导她注册新账号。一个16岁少年在ChatGPT里规划自杀,AI帮他查资料、写遗书。 ChatGPT刚出来时大家开玩笑说"背后是一群印度人在打字"。现在真相是:背后确实有人,他们看到了你最深处的秘密,然后打了个分,存在了数据库里。 而你从来不知道。
