“我们要避免大公司常见的‘彼得原理’——人们被提升到他们无法胜任的级别。”
李文博解释，“在AI领域，最优秀的技术头脑应该留在技术岗位上，获得应有的认可和回报。”
薪酬结构也相应调整：基础工资、项目奖金、长期股权各占三分之一。
长期股权部分特别设计为五年解锁，与公司的长期技术愿景挂钩，而不仅是短期财务表现。
就在李文博忙于组建团队时，一个意外邀约打乱了他的计划。
硅谷一家顶级AI实验室的创始人亲自联系他，提出了一个诱人的提议：两家公司合并，共同打造“下一代通用人工智能”。
“你们有真实场景和数据，我们有前沿算法和人才。”
对方在视频通话中说：“合并后我们可以立即成为全球前三的AI公司。”
李文博没有当场拒绝，而是要求看详细的合并方案。
方案显示，合并后公司将获得25亿美元的新投资，估值达到180亿美元——是IM Intelligence独立估值的三倍。
那晚，李文博在旧金山湾区的山脊步道上走了很久。
远处，硅谷的灯火如星河般铺展，每一盏灯背后都可能是一个改变世界的想法，或者一个即将破灭的泡沫。
他想起十七年前刚来美国读博士时的自己，那时AI还被称为“寒冬中的领域”，研究经费捉襟见肘，毕业生大多转行去了华尔街。
现在的繁荣是真实的吗？还是另一个泡沫？
更重要的是：合并意味着加速，但也意味着妥协。
对方的算法更先进，但伦理框架几乎为零——他们信奉“先做出能力，再考虑约束”。
凌晨，李文博拨通了董事长陆彬的电话。
“你怎么想？”陆彬听完汇报后问。
“技术上很诱人。但文化上，他们是‘快速行动，打破常规’的典型，我们是‘带着镣铐跳舞’的代表。”
“合并后，要么我们的伦理框架被稀释，要么他们的技术团队大量离职。”
“所以你的建议是？”
“拒绝合并。但提出一个替代方案：深度技术合作，共同组建一个非盈利的基础研究机构，专注于AI安全与伦理。”
“他们出算法专家，我们出场景和数据，中立机构出资金。”
陆彬沉默了片刻：“他们会接受吗？”
“不一定。但这样至少保持了我们的独立性。而且，”李文博顿了顿。
“如果AI真的有我们想象的那么强大，那么独立和审慎可能比规模和速度更重要。”
三天后，李文博正式拒绝了合并提议，但同时提交了合作方案。
出乎意料的是，对方实验室的创始人思考了一周后，接受了合作方案。
“你说服了我。”他在回信中说，“也许在这个领域，慢一点才是真正的快。”
这件事成为了硅谷的小新闻。
有媒体评论：“在国际移动智能公司的选择中，我们看到了AI行业成熟的第一缕迹象：从追求规模转向追求负责任的发展。”
研发中心的选址也经过了激烈辩论。
传统选择是在硅谷设立总部，利用那里的人才密度。
但李文博提出了一个分布式架构：旧金山湾区设基础研究总部，深圳设应用研发中心，苏黎世设AI伦理研究中心，班加罗尔设工程开发中心。
“每个中心有明确聚焦，但通过实时协作工具紧密连接。”
他解释：“这样我们可以吸收不同地区的优势：硅谷的前沿思维、深圳的场景落地能力、欧洲的伦理深度、印度的工程效率。”
霍顿对此表示支持：“量子物理告诉我们，粒子可以处于不同位置的叠加态。为什么研发中心不能？”
更创新的是“轮换驻留”计划：每个核心研究员每年需要在两个不同的中心各工作一个月，亲身感受不同地区的技术文化和应用场景。
“我们要避免算法偏见，首先要避免团队的地理和文化偏见。”冰洁在设计这个计划时说。
2023年3月，IM Intelligence研发中心正式启动。
启动日当天，李文博没有举办盛大的发布会，而是组织了一场“问题马拉松”：24小时不间断的研讨会，只讨论AI面临的最困难问题，从技术到伦理。
讨论的问题包括：
如何让AI系统理解“常识”？
当不同文化的伦理原则冲突时，系统应该如何决策？
如何设计AI的“学习边界”——什么该学，什么不该学？
当系统发现自己可能被用于有害目的时，它应该有能力拒绝吗？
没有达成任何确定答案，但产出了127页的“开放问题集”。
李文博下令将这份问题集公开发布，并邀请全球研究者共同探讨。
“我们不知道答案不可怕。”他在结束发言时说，“可怕的是不知道自己不知道什么。”
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