Jared Kaplan 是 Anthropic 的联合创始人，这是一家旨在创建优先考虑安全和伦理标准的人工智能系统的 AI 实验室。Kaplan 的学术背景涵盖了对量子引力和共形场论的深入研究，他目前继续担任约翰·霍普金斯大学物理与天文学系的副教授。^[5] ​

早年生活与教育

Jared Daniel Kaplan 对科学的探索始于伊利诺伊数学与科学学院。随后，他在斯坦福大学攻读物理学和数学本科，并获得理学学士学位。Kaplan 在哈佛大学继续其学术生涯，在 Nima Arkani-Hamed 的指导下获得了物理学博士学位。他的博士论文题目为《全息术的各个方面》（Aspects of Holography），深入探讨了量子引力的复杂理论。^{[5] [3] [5]}

职业生涯

学术生涯

Jared Kaplan 于 2012 年 9 月加入约翰·霍普金斯大学担任教授。他的学术工作涵盖了理论物理的多个领域，包括量子引力、AdS/CFT 对应关系、粒子物理学、宇宙学以及共形场论（CFT）自助法（bootstrap）。他的研究还探讨了 CFT 自助法在量子力学和引力理论中的应用。

在受聘于约翰·霍普金斯大学之前，Kaplan 于 2009 年 9 月至 2013 年 8 月在 SLAC 国家加速器实验室担任博士后研究员，并曾在斯坦福大学担任博士后职位。在他的学术生涯中，他获得了斯隆研究奖学金（Sloan Research Fellowship）和美国国家科学基金会早期职业发展奖（NSF CAREER Award）。

OpenAI

Kaplan 从 2019 年 1 月到 2020 年 12 月在 OpenAI 担任研究顾问。他的研究包括 GPT-3 的工作以及对神经语言模型规模法则的研究。他合著了多篇论文，描述了模型性能与模型规模增长之间的关系。

他还参与了 OpenAI Codex 的开发，这是一种专为代码生成和代码相关任务设计的语言模型。

Anthropic

2021 年 1 月，Kaplan 与前 OpenAI 研究人员共同创立了 Anthropic，并担任首席科学官。

他在 Anthropic 的工作包括对人工智能系统和安全方法的研究。他参与了公司《负责任扩展政策》（Responsible Scaling Policy）的制定，该政策概述了与 AI 安全、透明度和模型部署相关的程序。他还为 Claude 系列 AI 模型的开发做出了贡献，该系列模型在发布前整合了对齐方法和安全协议。

2025 年 12 月，Kaplan 讨论了能够执行部分自身训练过程的 AI 系统所带来的潜在收益和风险。他表示，此类系统的开发应伴随着国际合作和监管。^{[5] [8] [3] [4] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14]}

访谈

AI 对齐与社会 #01

2024 年 12 月 10 日，Jared Kaplan 出现在由 Baratunde Thurston 主持的 Life with Machines 播客中，讨论了人工智能、Anthropic 的 AI 开发方法以及与 AI 治理和安全相关的话题。

在访谈中，Kaplan 概述了 Anthropic 对“宪法 AI”（Constitutional AI）的使用，这是一种应用预定义原则集来评估和完善模型响应的训练方法。据 Kaplan 称，该方法旨在通过 AI 辅助评估结合训练过程中的人类反馈来影响系统行为。他表示，该方法旨在鼓励生成准确、有用且符合公司定义原则的响应。

Kaplan 还讨论了他从理论物理学向人工智能研究的转变，解释了他的背景如何影响了他对机器学习的看法。根据 Kaplan 的说法，AI 模型的性能遵循着与计算资源、训练数据和模型规模增加相关的可衡量规模模式。他还表达了这样一种观点：这些领域的持续进步可能会使 AI 系统能够执行目前由人类完成的更广泛的任务。

访谈以 Kaplan 对 AI 治理的看法结束。据他所说，与先进 AI 系统的开发、监管、所有权和可接受使用相关的问题，应在研究人员、政策制定者和技术组织的参与下进行公众讨论。^[15]

AI 安全与人工智能的未来 #02

2024 年 12 月 10 日，Jared Kaplan 出现在 Baratunde Thurston 的 YouTube 频道上，讨论了人工智能、Anthropic 的研究重点、AI 安全以及先进 AI 系统的开发。

在访谈中，Kaplan 表示 Anthropic 的建立重点是将 AI 安全纳入其研发过程。他描述了公司在可解释性研究、Claude 的开发以及《负责任扩展政策》方面的工作，该政策根据 AI 系统的能力将其分为不同的 AI 安全等级（ASL），并为每个等级关联了相应的安全措施。Kaplan 还讨论了宪法 AI，将其描述为一种训练方法，通过强化学习和自我评估使 AI 模型优化以遵循预定义的原则集。

Kaplan 还谈到了 Anthropic 的商业和研究合作伙伴关系，包括与亚马逊云服务（AWS）和谷歌的合作。据 Kaplan 称，这些合作伙伴关系支持了 AI 模型的部署，同时允许公司继续进行 AI 安全和治理方面的研究。

访谈还涵盖了人工智能领域的教育和职业路径。Kaplan 表示，计算机科学以外学科的人士可以通过研究现有成果、实施项目以及与研究社区互动来转向 AI 领域。他还表示，随着技术的发展，跨不同任务协调和应用 AI 系统可能会成为一项日益重要的专业技能。

在讨论通用人工智能（AGI）时，Kaplan 表示，根据他的评估，在广泛的智力任务中具有与顶尖人类专家相当的认知能力的 AI 系统可能会在未来大约两到三年内出现。他将这一估计描述为基于该领域近期发展速度的个人预期，而非确定的时间表。

Kaplan 还更广泛地讨论了科学研究，将其描述为一个迭代过程，结论可能会随着新证据的出现而改变。在这种背景下，他表示 AI 的开发应与安全研究、评估方法和治理框架同步进行。^[16]