"強烈反對"公司反華言論,姚順宇宣布跳槽

日期: 2025-10-09 | 來源: 環球時報 | 有0人參與評論 | 字體: 小中大
中國官媒環球時報報道：據香港《南華早報》10月8日報道，一名人工智能（AI）領域的中國學者宣布從美國AI初創公司Anthropic離職，加入其競爭對手谷歌的DeepMind實驗室。他表示，Anthropic的“反華言論”是自己離職的重要原因之一。

根據姚順宇（Shunyu Yao）6日在個人博客發布的文章，他在大語言模型Claude的開發商Anthropic工作不到一年就離開。他說自己“強烈反對”該公司的“反華言論”。上個月，Anthropic公司宣布將停止向“中國實體控股的公司”提供人工智能服務，並在內部文件中將中國列為“敵對國家”。對此，姚順宇在文中寫道：“需要說明的是，我相信Anthropic的大多數員工並不同意這種定性，但我認為，我已沒有辦法繼續留下來。”

報道稱，公開資料顯示，姚順宇本科畢業於清華大學，後在斯坦福大學獲得理論與數學物理學博士學位，並曾在加州大學伯克利分校從事博士後研究。2024年10月，他加入Anthropic，參與研發Claude 3.7 Sonnet大語言模型，該模型已於今年2月發布。

姚順宇表示，他之所以選擇加入Anthropic是因為該公司被視為是“物理學背景的學者進入人工智能研究領域的理想起點之一”。他寫道：“與物理學相比，人工智能的發展速度快得驚人。回顧過去一年，我對已發生的變化感到震驚。”

《南華早報》報道稱，近年來，包括OpenAI在內的多家美國AI公司對中國的負面言論增加，包括直接點名來自中國的競爭者DeepSeek公司。一名要求匿名的前員工透露，OpenAI內部部分來自中國等國的技術人員對公司的相關言論感到不安。

相比之下，谷歌DeepMind首席執行官德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）呼吁中美兩國在人工智能安全等共同關切的領域加強合作。目前，姚順宇已跳槽加入谷歌DeepMind的大語言模型“雙子星”（Gemini）團隊，負責參與開發該公司的基礎模型。

針對Anthropic公司針對中國企業的相關做法，中國外交部發言人郭嘉昆在9月5日表示不了解具體情況，並強調中方一貫反對將科技和經貿問題政治化、工具化、武器化，這一做法不利於任何一方。

原文鏈接:

My infant year as an AI researcher — Moving from physics to AI

我作為人工智能研究員的幼年歲月——從物理學轉向人工智能

Shortly after I left Berkeley postdoc and joined Anthropic, I was planning to write a short article, mostly as a note for myself, about my thought process behind leaving physics and join AI research.

在我離開伯克利博士後並加入 Anthropic 後不久，我本打算寫一篇短文，主要作為給自己的記錄，說明我離開物理學並投身人工智能研究的思考過程。

Yet, I have never got time to write those down due to the intense work at Anthropic :) Until last Friday(Sept.19), I resigned from Anthropic and got a week’s break before I joined Google DeepMind.

然而，由於在 Anthropic 的緊張工作，我一直沒有時間把這些寫下來 :) 直到上周五（9 月 19 日），我從 Anthropic 辭職，並在加入 Google DeepMind 之前休息了一周。

Why did I leave physics, and why did I choose AI

我為什麼離開物理學、為什麼選擇人工智能

Mostly because I want to find a direction that have more chances for young people. Theoretical physics is an amazing field for training: it is intellectual challenging, deep and require technics from wide variety of fields including math, computer science(eg.complexity theory) and of course, physics itself. Yet, this field has running out of experiments for many years. A field without experiments can be problematic in many different ways, for example, it will be hard to judge objectively the importance of a theoretical work. It will also be hard to unblock disagreements/confusions just by systematical experiments. 

主要是因為我想尋找一個對年輕人有更多機會的方向。理論物理是一個極好的訓練場：它在智力上具有挑戰性、深刻，並且需要來自包括數學、計算機科學（例如復雜性理論）以及當然還有物理學本身在內的多種技術。然而，多年來這個領域的實驗越來越少。一個沒有實驗的領域在許多方面都會出現問題，例如，很難客觀地判斷一項理論工作的意義。僅靠系統性的實驗也很難解決分歧或澄清困惑。

Then it mainly comes down to AI or QC(quantum computing). Although I believe QC will become important in the future, my impression is the bottleneck now is mainly experimental platforms. Thus I choose AI, which is interestingly similar to physics research as follows:

於是主要就在人工智能和量子計算之間做選擇。雖然我相信量子計算將來會變得重要，但我的印象是目前的瓶頸主要在實驗平台。因此我選擇了人工智能，有趣的是，它在以下方面與物理學研究相似：

How does working on AI feel as a physicist?

作為一名物理學家，從事人工智能的工作是什麼感覺？

In some sense, it is similar to research on thermodynamics during the 17th century. Back then, people didn’t even know what was heat: in fact people still believed in Phlogiston theory. But this does not stop people from experimenting scientifically. For example, Boyle’s law tells the relationship between pressure and volume when temperature is fixed. Thus by designing experiments systematically, people still learnt enough ‘laws’, which guided the invention/study of heat engine that changed the word.

在某種意義上，這與 17 世紀對熱力學的研究類似。那時，人們甚至不知道什麼是熱：事實上人們仍然相信燃素說。但這並不妨礙人們進行科學實驗。例如，玻意耳定律描述了在溫度固定時壓力與體積的關系。因此，通過有系統地設計實驗，人們仍然學到了足夠多的“定律”，這些定律指導了熱機的發明/研究，從而改變了世界。

From my naive point of view, it is similar in large scale AI models. On one hand, we still don’t have reliable theory or models describing the behavior of large neural networks. On the other hand, systematical research start to tell us lots of valuable lessons, eg scaling law. (And having those systematical research is becoming an essential element for making constant progress at large scale.)

從我天真的觀點看，大規模人工智能模型在很大程度上也類似。一方面，我們仍然沒有可靠的理論或模型來描述大型神經網絡的行為。另一方面，有系統的研究開始告訴我們許多有價值的經驗，比如尺度定律。（而且擁有這些系統性研究正成為在大規模領域持續取得進展的一個重要要素。）

Why Anthropic, and why leaving?

為什麼選擇 Anthropic，又為什麼離開？

Even though I left anthropic, I still view ant as (one of) the best place for physicists(maybe also other STEM background PhD) to start their journey in AI research. I joined anthropic on Oct.1st 2024, when we start to do research for the later called Claude 3.7 sonnet. After being a physicist for many years, it was so exciting to see your research getting impact on the frontier model capability immediately, and witnessing people’s way of interacting with AI changes as new capabilities emerge.

盡管我離開了 Anthropic，我仍然認為 Anthropic 是物理學家（也可能包括其他理工科背景博士）開始 AI 研究之旅的最佳去處之一。我在 2024年10月1日加入Anthropic，當時我們開始為後來被稱為Claude 3.7 Sonnet的模型做研究。作為多年的物理學者，看到自己的研究立即對前沿模型能力產生影響，並目睹隨著新能力出現人們與AI互動方式的改變，令我感到非常興奮。

Yet, I decided to leave due to two main reasons:

然而，我決定離開主要有兩個原因：

~40% of the reason: I strongly disagree with the anti-china statements Anthropic has made. Especially from the recent public announcement, where China has been called “adversarial nation”. Although to be clear, I believe most of the people at anthropic will disagree with such a statement, yet, I don’t think there is a way for me to stay.

大約 40%的原因：我強烈反對 Anthropic 所發表的反華言論。尤其是在最近的公開聲明中，將中國稱為“對抗性國家”。需要說明的是，我相信 Anthropic 的大多數人會不同意這樣的說法，但我認為我無法繼續留在這樣的環境中。

The remaining 60% is more complicated. Most of them contains internal anthropic informations thus I can’t tell.

其余的 60%則更為復雜。其中大部分涉及 Anthropic 的內部信息，因此我不能透露。

Time to move on!

是時候繼續前進了！

Relative to physics, AI moves insanely fast and looking back I am surprised by how much has happened in the past one year. It was a great honor to see Claude getting better from 3.7 to 4.5, and I personally learnt a lot. Yet it is time to move on.

相對於物理學，人工智能的發展快得驚人，回顧過去一年發生的事情我也很驚訝。看到Claude 從 3.7進步到4.5我感到非常榮幸，我個人也學到了很多東西。然而，現在是繼續前進的時候了。

From a personal perspective, Anthropic was my first, and the only, AI job, thus I don’t want my experience/knowledge being biased by a specific lab.(Especially because nowadays core-research do not write paper anymore.)

就個人而言，Anthropic是我的第一份也是唯一一份 AI 工作，因此我不希望我的經驗/知識被某一家實驗室所偏頗。（尤其是因為現在核心研究不再寫論文了。）

So Ant, it was good with you, but it is better without you :)

所以Ant，和你在一起很不錯，但沒有你會更好 :)

I joined Google DeepMind on Sept.29th.

我於9月29日加入了Google DeepMind。
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