當所有人還在比模型分數、比程式碼、比Agent，Anthropic直接把2022年諾貝爾經濟學獎得主、前聯準會主席班·柏南奇（Ben Bernanke）找來了。

柏南奇對美國，乃至對全世界的影響之大，就連歐巴馬都要親自點名感謝他拯救金融危機。

柏南奇的加入，直接給Anthropic這家公司抬了一個咖位。考慮到Anthropic預計2026年下半年進行IPO，現在看來，應該是無人能擋了。

也正是因此，Anthropic正在把AI公司的比賽，拉到了一個新高度。

不過阿莫迪請柏南奇過來，並不是過來研究模型的，也不是過來站台，而是要他過來，親自“監督”Anthropic發展，以防“AI失控”。

柏南奇的新身份是Anthropic LTBT的受託人，有權任命Anthropic的董事會成員，並且獨立於管理層和投資人。

可這就產生了一個新的問題，柏南奇是1953年生人，至今已經72歲高齡，他研究的又是經濟學，因此，柏南奇和Anthropic真的合得來嗎？

01. 其實諾貝爾經濟學獎得主也經常聊AI

說柏南奇去Anthropic是大事，並不是因為他是諾貝爾獎得主，畢竟健在的諾貝爾獎得主多了去了。

真正的原因是如果沒有這個人，2008年那場危機的結局可能完全不同。

柏南奇2006年到2014年擔任聯準會主席，正好趕上了2008年那場全球金融危機。當時雷曼破產、信用市場凍結，全球經濟離全面崩潰只有一步之遙。

圖註：班·柏南奇  圖源：視覺中國

柏南奇在回憶錄《行動的勇氣》裡說，如果不是聯準會採取了極端措施，崩盤就會發生。

他應對危機的邏輯，來自他1983年發表的一篇論文。這篇論文回答了一個根本問題：為什麼一場普通的經濟衰退，會變成大蕭條？

柏南奇表示，答案在銀行身上。

銀行大量倒閉不只是蕭條的結果，還是讓蕭條惡化、拖長的重要原因。柏南奇認為，銀行的核心功能不只是存錢放貸，它在長期經營中積累了對客戶的瞭解、對風險的判斷、對借貸關係的維護，這些“金融中介能力”是看不見的資產。

銀行一倒，這些能力跟著消失，企業和家庭的信貸管道就斷了。即使後來有新銀行接手，這些能力也不能立刻恢復。於是投資停了、就業萎縮了，衰退被放大成了蕭條。

這個結論直接改變了他解決金融危機的行動綱領。2022年，他因為這篇上個世紀發表的文章，拿到了諾貝爾經濟學獎，表彰主題是“銀行與金融危機研究”。

也正是這篇論文，才讓Anthropic這個位子，非柏南奇莫屬，等會我們還會提到。

早在10年前的時候，柏南奇就在接受《時代》周刊採訪的時候表示過自己的擔憂，他說技術和全球化正在掏空中產階級。

柏南奇表示，美國經濟的問題不是沒有增長，而是增長不產生中間層的就業機會，他的原話是“我們的經濟無法在中間層創造機會，導致了更多不平等。這是一個長期趨勢，是技術變革、全球化和技能需求共同作用的結果。”

他把這件事跟大蕭條做了對比，稱1980年代是“大家一起掉下去”；今天更可能是“經濟在往上走，但很多人沒被帶上去”。

當年沒有大模型，但如今的市場環境正如柏南奇所言，AI造就了一批新貴，可一旦沒沾上AI的邊，面對的就只有裁員。

2019年，柏南奇接受採訪時再次表達了對AI的態度：“你得明白，AI跟內燃機不一樣。過去的技術革命不管多厲害，人類的想像力、創造力、社互動動這些能力是機器碰不到的。但AI不一樣。我們正在逼近一個臨界點，不只是收銀員，連一部分部分外科醫生都可能被AI替代。”

外科醫生是一種象徵，代表了高度依賴專業知識和判斷力的職業。如果連他們都會被AI替代，那我們普通人只會更危險。

不過有意思的是，2023年，柏南奇在接受《Issues in Science and Technology》雜誌採訪時，他的看法又沒那麼悲觀了。

採訪者問柏南奇：AI會怎麼影響就業？

柏南奇回答說，“這是一個老問題了，可以追溯到工業革命時期英國紡織工人砸織布機。織工的飯碗被自動織布機搶了，他們當然不高興，這完全可以理解。但另一方面，過去幾百年技術進步和生產力提升這麼大，我們並沒有出現大規模失業。”

也就是說，即便沒有見過大模型、Agent、AI程式設計、多模態的柏南奇，柏南奇也能大致摸清2026年的輪廓。

要理解柏南奇為什麼去Anthropic，你得先搞清楚一個東西：LTBT。

LTBT的全稱是Long-Term Benefit Trust，長期利益信託。這是Anthropic搞的一套管理結構，它是公司正常的股東會和董事會之外，獨立的外部監督機構，負責盯著Anthropic，以確保企業貫徹“為人類長期利益負責任地開發AI”這個使命。

不知道你有沒有看過《西虹市首富》，電影裡面，全程盯著、監管王多魚花錢的金先生，他所在的西虹人壽，就可以理解為王多魚的LTBT。

目前LTBT一共有四位受託人。尼爾·巴迪·沙阿（Neil Buddy Shah），健康領域出身，擔任主席；理查德·方丹（Richard Fontaine），國家安全專家；馬里亞諾·弗洛倫蒂諾·奎利亞爾（Mariano-Florentino Cuéllar），法律和政策領域，曾擔任史丹佛大學胡佛研究所所長；現在加上了柏南奇。

健康、國家安全、法律政策、經濟學，沒有一個AI技術專家，但這反而更合理了。

因為LTBT的存在意義是，當AI的影響溢出技術領域，開始波及經濟、就業、國家安全、公共衛生的時候，有一群人能夠站在“人類長期利益”的視角上，去制衡公司可能受到的商業壓力。

阿莫迪表示：“AI可能帶來現代歷史上任何技術中最顯著的經濟影響，Anthropic有雙重責任。理解這些影響，並據此行動。本的職業生涯從研究經濟如何應對顛覆性時刻，到親自操盤全球最大經濟體度過這樣一個時刻。他的判斷力會讓我們更好地預判和應對先進AI如何影響全球的勞動力和經濟。”

我們誰都清楚，AI改變了就業，改變了產業格局，甚至改變了經濟運行方式。所以Anthropic需要一個真正懂經濟系統怎麼運作、怎麼崩潰、怎麼修復的人，來幫它做出判斷。

為什麼這很重要？柏南奇研究金融危機時發現，真正危險的往往不是某一個地方出了問題，而是問題會不斷傳開。

這就又回到了之前提到的，柏南奇在1983年發表的論文。

一家銀行出事，本來只是它自己的問題；但如果其他銀行因此不敢借錢，企業貸不到款，員工被裁、消費者少花錢，最後可能影響整個經濟。

AI也是一樣。它帶來的衝擊不只是“一個崗位被替代”。當AI帶來的影響，從公司傳到員工，從員工傳到家庭，再從家庭傳到更多的行業，那問題可就大了。

所以，真正要關注的不是“AI會不會替代某個工作”，而是它會如何去改變社會和經濟的運轉方式。

還有一個關鍵問題，那就是出事了，得能想個辦法去解決。

Anthropic不需要找一個經濟學家來裝點門面，更不需要找一個大人物來撐場面，阿莫迪現在需要的只有柏南奇。

LTBT 主席尼爾表示：“圍繞這項技術建立的制度，跟技術本身一樣重要。本花了八年領導聯準會，以專業、獨立和穩健的判斷引導國家度過了近一個世紀以來最嚴重的金融危機。這正是我們在受託人身上尋找的標準。”

03. Reflect，2026年Anthropic 最牛功能沒有之一

除了柏南奇的任命，Anthropic還在同一天推出了Reflect功能。這是一個集幫你省token、幫你增加Claude使用體驗、以及幫你提高提示詞水平的超實用功能。

Reflect目前是beta版，面向 Claude 網頁版和桌面端的 Free、Pro 和 Max使用者開放，前提是你得先開啟Memory功能。入口在設定裡，點進去之後，它會生成一份關於“你怎麼使用Claude”的報告。

這個功能想解決的問題，說起來其實挺樸素的，它會幫你總結，你到底用Claude幹了什麼？

Anthropic在採訪了81000名使用者之後發現，很多人心裡都有類似的困擾，AI到底應該在我的生活裡佔多大比重？那些事情該交給 AI，那些事情該自己來？什麼時候AI比人強，什麼時候人比AI強？

這些問題，大部分人沒有答案，因為沒人幫他們把使用習慣攤開來看過。Reflect 就是幹這個的。

第一塊是用量可視化。它會把你過去1個月、3個月、6個月甚至12個月的Claude使用記錄做個彙總，告訴你最常聊什麼話題，什麼時間段用得最多，主要在處理那類任務。

就像手機螢幕使用時間統計一樣，但細節更多，而且更針對AI協作。後續還會加上一個“你在Claude上花了多少時間”的統計。

第二塊更有意思。Reflect會定期給你拋一個問題，讓你停下來想一想。比如：“有沒有一件事情，即使Claude可以做得更快，你還是想自己來做？”

對，這個功能是在幫你“去AI化”。

AI的能力越來越強，今天能幫你查資料、寫文章，明天能幫你做分析，後天可能直接替代你做決策。

如果一個人把越來越多的事情交給AI，那他自己還剩什麼？那些事情是他不應該交出去的？那些事情反而自己做更高效？

第三塊是技能建設。Anthropic搞了一個叫“4D AI Fluency Framework”的東西。

Reflect的報告會按照這個框架的維度，分析你跟Claude協作的模式。比如它可能會告訴你，說你經常在自己的語氣裡重新改寫Claude生成的郵件草稿，或者你習慣自己先定好策略再讓Claude執行。

隨後它還會給你一些實用建議，比如與其每次都重新解釋背景，不如建一個Project來沉澱上下文，以此節省token、提高Claude使用效率。

到這你可能會想，Anthropic怎麼知道我平時問Claude什麼問題？它收集我的隱私了！

Anthropic表示，Reflect不會翻看你的聊天記錄，也不會直接讀取你接入Claude的信箱、網盤等工具裡的原始檔案。

舉個例子，比如你讓Claude幫你總結郵件，它可能知道你最近經常在處理什麼類型的工作，所以Reflect可能會告訴你“你最近常在整理郵件、跟進項目”。但它不會把某封郵件的正文、附件內容直接放進Reflect。

而且Reflect收集到的資訊只會用來生成你的Reflect回顧，不會被挪去做其他用途。

Anthropic還專門找了MIT媒體實驗室“Advancing Humans with AI”項目、波士頓兒童醫院數字健康實驗室、以及家庭線上安全研究所的專家來參與設計，處理敏感話題的方式。

你還可以在Reflect裡設定“安靜時段”，或者在用了一段時間Claude之後讓Reflect提醒你休息一下。

Anthropic估計已經不把自己當AI公司了，他們現在的命題是“AI這麼強了，我們得多替人著想”。

不過，這是典型的阿莫迪式敘事。 (字母AI)

Anthropic宣佈前聯準會主席班·柏南奇（Ben Bernanke）加入其監管機構“長期利益信託”，該機構有權選舉和罷免公司部分董事會成員，柏南奇曾領導聯準會應對2008年金融危機、2022年獲諾貝爾經濟學獎，將為Anthropic應對AI相關經濟、勞動力問題提供專業建議。

Anthropic宣佈，前聯準會主席班·柏南奇（Ben Bernanke）加入了公司的監管機構“長期利益信託”（Long-Term Benefit Trust，LTBT）。

柏南奇在周四（7月9日）發佈的聲明中表示，“人工智慧的潛力巨大，其可能帶來的後果也多種多樣。這種潛力最終如何發揮，部分取決於我們圍繞它建立的制度。”

“Anthropic建立了一種獨特的治理結構，力求確保人工智慧為人類帶來的長期益處遠遠大於其風險。我很榮幸能有機會參與其中，我將盡我所能為這項至關重要的使命做出貢獻。”

2023年9月，Anthropic設立了一個全新的、獨立的治理結構LTBT，該機構由五位互不相關的外部成員組成，有權選舉和罷免Anthropic董事會的部分成員，旨在確保公司始終履行服務公共利益的使命。

Anthropic聯合創始人兼總裁Daniela Amodei表示，“人工智慧或許是現代史上所有技術中對經濟影響最為深遠的，而Anthropic肩負著雙重責任：既要理解這些影響，又要採取行動應對它們。”

“本（柏南奇）的職業生涯涵蓋了從研究經濟體如何應對顛覆性事件到幫助全球最大經濟體度過此類危機。他的判斷力將使我們能夠更好地預測和應對先進人工智慧對全球勞動力和經濟的影響。”

柏南奇於2006年在小布希總統提名下接任格林斯潘出任聯準會主席， 2010年在歐巴馬的提名下獲得連任，2014年年初結束任期，由葉倫接任。柏南奇領導聯準會幫助美國經濟度過2008年金融危機，也是該行第一位將聯邦基金利率降至接近零的主席。2022年，柏南奇被授予諾貝爾經濟學獎。

值得一提的是，在2008年金融危機期間，聯準會現任主席凱文·華許是柏南奇與華爾街的主要聯絡人，但兩人在貨幣政策上存在巨大分歧。在反對柏南奇力推“購買6000億美元國債”的QE2計畫後，華許於2011年辭去了聯準會理事的職務。

2010年，美國眾議院金融服務委員會就雷曼兄弟破產舉行聽證會，柏南奇出席。

Anthropic此次任命正值外界對人工智慧社會影響的擔憂持續升溫之際，包括AI可能取代大量白領崗位，以及市場擔心圍繞AI的大規模投資正在催生金融泡沫。

作為全球估值最高的AI初創企業之一，Anthropic未來將在這些議題上獲得柏南奇的專業建議。

Anthropic首席執行長達里歐·阿莫代伊（Dario Amodei）此前曾預測，未來幾年不斷進步的AI技術可能取代多達一半的白領工作。

近年來，Anthropic的Claude模型在程式設計等工作場景中的表現不斷提升。其程式設計智能體（coding agent）的成功推動公司估值接近1兆美元，並預計將在今年晚些時候啟動IPO。

不過，這家AI初創公司也面臨政治層面的挑戰。上個月，Anthropic因與川普政府圍繞產品網路安全問題產生分歧，曾暫時下架Mythos和Fable模型。此外，公司還因AI模型的使用問題與美國國防部陷入法律糾紛。

柏南奇加入後，將與Neil Buddy Shah、Richard Fontaine和Mariano-Florentino Cuellar共同擔任受託人。鑑於LTBT還有一個空缺，Anthropic表示，未來還計畫再增聘一名受託人。 (科創板日報)

一個研究了一輩子系統如何崩潰的前聯準會主席，加入了Anthropic的治理信託。在危機到來之前把制度搭好。

7月9日，前聯準會主席、2022年諾貝爾經濟學獎得主班·柏南奇（Ben Bernanke）被任命為AI公司Anthropic長期利益信託（Long-Term Benefit Trust，LTBT）成員。柏南奇現任布魯金斯學會傑出研究員，成為該信託第四名已知成員。

區別於技術高管或科學家的加盟，柏南奇帶來的是另一種能力，在系統性危機面前保持冷靜、用制度設計對抗恐慌的經驗。

他2006年至2014年執掌聯準會，經歷了2008年全球金融危機，推動量化寬鬆、零利率和前瞻指引等非常規貨幣政策，這些工具事後被廣泛認為阻止了第二次大蕭條。他的學術研究聚焦大蕭條和銀行在金融危機中的角色，為他贏得了2022年諾貝爾經濟學獎。進入政府之前，他在普林斯頓大學度過了二十多年學術生涯，曾擔任經濟系主任。

Anthropic聯合創始人兼總裁Daniela Amodei在公告中表示，“AI可能擁有現代史上任何技術中最重大的經濟影響，Anthropic有雙重責任，既要理解這些影響，也要採取行動。柏南奇的職業生涯從研究經濟如何應對破壞性時刻，到幫助引導全球最大經濟體度過這樣的時刻。他的判斷力將幫助我們更好地預判和應對先進AI如何影響全球的勞動力和經濟。”

理解這次任命的份量，需要理解Anthropic的長期利益信託到底是什麼。

Anthropic是一家特拉華州公益公司（Public Benefit Corporation），註冊證書中將“負責任地開發和維護先進AI，以造福人類長期利益”列為公益宗旨。LTBT設立於2023年9月，是一個嵌入公司治理核心的獨立機構，持有特殊的Class T股份，有權選舉和罷免Anthropic董事會成員。

根據Anthropic公佈的設計，五名成員在公司沒有任何股權，不分享利潤，只獲得服務時間的補償。新成員由現有成員選出，經公司協商後任命。信託的權力隨時間和融資里程碑逐步擴大，最終目標是取得董事會多數席位。

這個目標在2026年4月提前實現。4月14日，諾華CEO Vas Narasimhan被信託任命為董事。至此，信託指定的董事在七人董事會中佔據多數席位。董事會成員包括Dario Amodei、Daniela Amodei、Yasmin Razavi、Jay Kreps、Reed Hastings、Chris Liddell和Narasimhan。按原定計畫，信託應在成立四年內（即2027年9月前）取得多數席位，實際達成提前了約一年半。

LTBT主席Neil Buddy Shah在公告中說，“圍繞這項技術建立的制度本身，將和技術本身一樣重要。柏南奇執掌聯準會八年，帶領國家度過了近一個世紀以來最嚴重的金融危機，憑藉的是專業、獨立和穩健的判斷。隨著AI影響擴大，這正是我們在信託中尋找的標準。我們很幸運柏南奇選擇加入這項工作。”

信託目前的四名成員背景涵蓋全球健康、國家安全、法律和經濟學。主席Neil Buddy Shah是克林頓健康倡議組織（Clinton Health Access Initiative）CEO，是唯一一位從創立至今一直任職的成員。Richard Fontaine是新美國安全中心（Center for a New American Security）CEO，2025年5月加入。Mariano-Florentino Cuéllar是卡內基國際和平基金會主席、前加州最高法院大法官，2026年1月加入。加上柏南奇，信託尚有一個席位待填補，以達到設計規模五人。

LTBT創立時共有五名初始成員。除Shah外，其餘四位均已離任。蘭德公司CEO Jason Matheny於2023年12月卸任，以避免與蘭德公司的政策項目產生潛在利益衝突；AI安全對齊研究中心創始人Paul Christiano於2024年4月卸任，出任美國AI安全研究所負責人；Evidence Action CEO Kanika Bahl和Effective Ventures US臨時CEO Zach Robinson於2026年1月完成任期。

柏南奇在聲明中說，“人工智慧的潛力是巨大的，結果的範圍也同樣巨大。這種潛力如何發揮，部分取決於我們圍繞它建立的制度。Anthropic建立了一個獨特的治理結構，試圖確保AI對人類的長期利益遠遠超過風險。我很榮幸能有這個機會，並將盡力為這一關鍵使命做出貢獻。”

Anthropic的治理實驗挑戰了一個常見假設，即公司治理結構是後台事務，與產品競爭力無關。

Anthropic的論點恰恰相反。在AI領域，前沿模型的客戶，無論是企業還是政府機構，在選擇模型時關心的不只是性能指標。他們還會問，這家公司有沒有能力控制自己的技術？競爭壓力大到一定程度時，會不會犧牲安全換取速度？出現重大事故時，有沒有機制能追究責任？

LTBT的運作邏輯是在事前建立獨立制衡。當董事會多數席位由一群不持有公司股票、沒有經濟利益衝突的人任命時，公司對短期股東壓力的抵抗能力理論上比傳統結構更強。

OpenAI的治理危機是行業的前例。2023年11月，OpenAI董事會解僱了CEO Sam Altman，隨後在投資者和員工壓力下讓其復職。那次事件暴露的問題是，當AI公司的治理結構依賴個人而非制度設計時，在足夠大的壓力面前容易失靈。

LTBT不能完全消除這種風險，但其設計方向是將安全優先的承諾從CEO個人意願轉化為董事會層面的結構性約束。

2024年5月，AI治理觀察組織AI Lab Watch的Zach Stein-Perlman在LessWrong上發佈了一篇分析文章，標題直截了當，“也許Anthropic的長期利益信託是沒有權力的”。文章指出，Anthropic沒有公開證明信託實際上能做出股東不喜歡的事情，信託的法律檔案細節從未完全發佈。

文章的核心關切是，儘管信託被設計為獨立機構，但Anthropic的股東在滿足特定超級多數條件時，可以在未經受託人同意的情況下修改信託條款及其權力。由於超級多數的具體閾值未公開，外部觀察者無法評估股東對信託的實際約束力。考慮到Google和Amazon等大投資者持有大量股份，利潤導向的投資者聯合起來達到超級多數並非不可能。

獨立性邊界也受到關注。儘管成員不持有公司股權，但他們的任命需要經過公司協商。當信託成員需要替換時，公司是否會在選擇過程中施加影響？

還有一種更深層的擔憂。當信託任命的董事在董事會佔據多數，而信託本身僅由五名成員控制，這實際上形成了一個小規模決策結構。如果這五人在關鍵判斷上一致失誤或陷入集體思維，治理結構的糾錯功能可能失效。

不過，從2026年4月信託取得董事會多數席位來看，LTBT的權力正在從紙面走向實踐。Anthropic也設計了修正機制，信託結構可以通過受託人與董事會或股東協商進行調整；在足夠大的股東超級多數同意下，也可以修改信託條款，但所需超級多數比例隨信託權力擴大而提高。

拋開Anthropic個案，LTBT的意義在於提供了一個新的治理範式。

傳統科技公司治理依賴兩種模式，創始人控制（通過雙重股權結構）或股東控制（通過董事會選舉）。前者的問題在於創始人可能失去制衡，後者的問題在於短期股東利益可能壓倒長期社會責任。

LTBT提供了第三種可能，由一個獨立的、無財務利益的專業機構來監督董事會，在創始人決策和股東利益之間建立緩衝。

這個模式有先例可循。央行獨立於財政部的制度設計，正是為了讓貨幣政策不受短期政治周期干擾。柏南奇是這一制度的堅定捍衛者之一。他加入LTBT，可以理解為將這一信仰延伸到了AI治理領域。

不同的是，央行獨立性的建立花了數十年，經歷了多次危機和制度迭代。AI治理沒有這麼長的時間窗口。LTBT從2023年9月公佈到2026年4月取得董事會多數，不到三年。這個速度在制度史上極為少見。

它能否真正發揮作用，取決於商業壓力真正來臨時，信託成員能否堅持長期安全優先的判斷。如果LTBT在實踐中頂住了壓力，它可能成為AI行業治理的參照範本。如果未能頂住，行業可能回到創始人主導的舊路，或轉向更嚴格的外部監管。

柏南奇在聲明中的那句話，放在一個前聯準會主席口中自有其份量，“這種潛力如何發揮，部分取決於我們圍繞它建立的制度。”他親眼見證過制度設計正確時災難可以被避免，也研究過制度設計錯誤時系統可以崩潰到何種程度。

現在，他將這份判斷力帶到了AI治理的桌上。 (鈦媒體AGI)

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柏南奇出山，Anthropic殺死比賽？

前聯準會主席，加盟Anthropic治理層

柏南奇加入Anthropic長期利益信託：聯準會獨立性邏輯能否延伸到AI治理