山姆·麦坎德利什（Sam McCandlish）

概况

山姆·麦坎德利什（Sam McCandlish）是 AI 公司 Anthropic 的联合创始人之一，并担任该公司的首席技术官（CTO）^[1][5]。他同时也是 Anthropic 的第一任「负责任扩展官」（Responsible Scaling Officer），负责监督公司的《负责任扩展政策》^[1]。

关于他的公开记录，主要是论文署名与职务，而不是访谈或演讲：在 2020 年代初塑造大语言模型「怎么造」和「怎么管」的几份关键技术报告里，都能看到他的名字。

规模法则研究

2020 年 1 月，他与 Jared Kaplan 合作发表《Scaling Laws for Neural Language Models》，是第二作者 ^[2]。所谓规模法则，描述的是某个可测量的量——最常见的是模型的损失（loss），也就是它在被训练的任务上犯的错——如何随模型规模、训练数据量和训练算力的增长而变化。它的实用价值在于可预测性：如果规模与损失之间的关系足够平滑，那么在一个尺度上测到的结果，就可以用来推断大得多的模型会是什么表现，而不必等那个模型真的造出来。

这种思路把模型研发的一部分变成了预测问题，也是后来一些系统敢按过去看来不切实际的规模去设计的原因之一。

从 GPT-3 到宪法式 AI

他是 2020 年 GPT-3 论文《Language Models are Few-Shot Learners》的共同作者 ^[3]。该论文的贡献声明中，把他和 Jared Kaplan 列为「预测一个巨型语言模型应当会持续带来收益」的人，也就是说，他们押注的是：单纯把模型放大很多倍，效果仍会继续提升，而不是很快见顶 ^[3]。

2022 年 12 月，他是《Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback》的共同作者 ^[4]。这一方法借助 AI 依据一组书面原则给出的反馈，来训练模型减少有害输出，而不是对每一个判断都只依赖人工标注。它后来成为把模型对齐到明文规则的常用做法之一。

负责任扩展政策

Anthropic 的《负责任扩展政策》以「AI 安全等级标准」（AI Safety Level Standards）为骨架：这是一套分级的安全与保障措施，随着模型能力提高而变得更严格，从适用于能力非常基础的模型的 ASL-1 起步，依次经过 ASL-2、ASL-3 ^[1]。其思路是让开发者承担的义务与模型实际能做的事情相匹配，能力越强，要求越重。

作为 Anthropic 的第一任负责任扩展官，麦坎德利什负责监督这一政策 ^[1]。2024 年 10 月 15 日，Jared Kaplan 接替他担任该职务，而他继续担任首席技术官 ^[1]。

意义

麦坎德利什的经历落在两件通常被分开讨论的事情的交点上：一是如何把模型做得更大更好，二是如何判断一个模型的能力已经强到需要更严格的防护。规模法则与 GPT-3 的工作属于前者；宪法式 AI 论文的署名和担任负责任扩展官的经历属于后者 ^[2][3][4][1]。