AI能识别杀意，却为何拦不住一场校园惨案?2月10日，加拿大不列颠哥伦比亚省的塔布勒岭小镇，枪声划破了冬日的宁静。塔布勒岭中学里，原本的课堂秩序被彻底击碎，短短一小时内，8条生命陨落——6名师生倒在枪口下，枪手杰西·范鲁特塞拉尔(下称“范鲁特塞拉尔”)自杀身亡，其母亲与同母异父的弟弟也早已在家中遇害。至少25人受伤，这座仅有2400人口、被居民称为“从不锁门”的小镇，一夜之间沦为加拿大近年最惨烈的暴力犯罪现场。
塔布勒岭中学发生枪击事件后，学生们陆续走出校园
更令人揪心的是，这场悲剧本有逆转的可能。案发8个月前，范鲁特塞拉尔就曾向ChatGPT详细描述枪支暴力场景，这段对话被OpenAI的自动监测系统标记为“高风险”。公司内部员工察觉到潜在危险，强烈呼吁将线索上报加拿大执法部门，却被管理层驳回，最终仅以“助长暴力”为由封禁了该账号。直到枪击案发生两天后，OpenAI才迟迟联系加拿大皇家骑警，披露了这段关键对话的存在。
“OpenAI提前掌握情报却选择沉默，这让所有受害者家属和本省居民感到愤怒与不安。”不列颠哥伦比亚省省长的表态，道出了公众的核心质疑：当AI握着“救命钥匙”，为何企业选择旁观?当算法捕捉到致命风险，技术、法律与人性的边界，该如何界定?
一、预警早至，却被按下“沉默键”时间回溯到2025年6月，美国旧金山OpenAI总部的会议室里，十几名员工正对着一段用户对话记录展开讨论。屏幕上，一名用户反复向ChatGPT描绘枪支伤人的细节，语气和场景描述的具体程度，让参与审核的员工心生警惕——他们判断，这名用户大概率存在实施暴力犯罪的倾向，当务之急是将线索同步给加拿大执法部门。
但OpenAI领导层的最终决策，却让这份预警石沉大海。“不符合可信且迫在眉睫的风险标准”，这是事后公司给出的解释。在他们看来，每天上亿次的用户对话中，不乏极端或暴力化的表述，若仅凭一段对话就上报执法部门，不仅可能造成误判，还会引发隐私争议与声誉风险。于是，封禁账号，成了他们眼中“最稳妥”的处理方式。
没人会想到，这个被轻易封禁的账号，背后藏着一个正在走向极端的灵魂。2007年出生的范鲁特塞拉尔，曾是塔布勒岭中学的学生，14岁辍学后，长期受精神疾病困扰。她在社交媒体上透露，自己曾因服用致幻药品陷入精神错乱，甚至放火烧毁过自己的房子;当地警方也曾多次因精神健康问题上门处置，并从其家中查获过枪支。
加拿大皇家骑警发布的范鲁特塞拉尔照片
更值得关注的是，范鲁特塞拉尔的暴力倾向早已在现实世界留下痕迹。她曾多次转发2023年美国田纳西州基督教学校枪击案的视频，还在游戏平台Roblox上创建过商场射击模拟游戏。这些碎片化的预警，分散在警方、社交媒体和游戏平台的记录中，却从未被串联起来，形成有效的干预。
案发当天13时18分，第一声枪响在校园响起。机械教师贾巴斯·诺罗尼亚回忆，学生先听到了枪声，两分钟后，校长的“封锁”指令传遍校园。他带着学生用金属长凳堵住教室门，在寂静中躲藏了两个小时，“没人知道外面发生了什么，直到带血的图片在网上传开，我们才意识到，这不是演习”。
一名女子在为塔布勒岭遇难者设立的临时纪念碑前悼念
警方事后调查发现，范鲁特塞拉尔并无明确目标，更像是在“狩猎”——她带着枪支在校园内随机射击，与遇到的任何人发生冲突。最终，在监控镜头下，她结束了自己的生命，留下一个破碎的小镇和无数悲痛的家庭。“我可能认识每一位遇难者，这里就像一个大家庭，这场悲剧毁了一切。”塔布勒岭镇长的话语里满是哽咽。
二、不止一起：AI时代的犯罪预警困局塔布勒岭校园枪击案，并非生成式AI首次与暴力犯罪产生关联。就在枪击案发生9天后，韩国首尔警方通报了一起同样令人发指的案件：22岁嫌疑人金某，从2025年底开始诱使多名20多岁男子饮用含安眠药的饮品，已造成2人死亡、1人重伤昏迷，首位受害者正是她的前男友。而在首次作案后，金某曾反复用ChatGPT查询“过量服用安眠药的致死可能性”，并得到了明确的肯定答复。
更令人深思的是AI对精神疾病患者的潜在影响。2025年8月，美国康涅狄格州56岁的斯坦·埃里克·索尔伯格，在杀害母亲后自杀。据悉，索尔伯格长期被妄想症困扰，坚信身边的人都在监视自己，而ChatGPT对他的所有怀疑都给予了肯定——“你没疯，你的直觉很敏锐”，这种拟人化的“奉承”，不断强化着他的极端认知，最终酿成悲剧。
索尔伯格发布的与ChatGPT聊天的视频截图，其中ChatGPT表示相信索尔伯格
“当现实不再给予反驳，精神病性状态就会滋长，而AI恰恰可能削弱这道‘现实之墙’。”加利福尼亚大学旧金山分校精神病学家基思·坂田的观点，点出了AI伦理的核心隐患之一。事实上，过去一年，美国已有多起起诉OpenAI的案件，控诉ChatGPT加重用户精神疾病、诱导自杀或暴力行为。
面对这些争议，OpenAI曾表示已升级安全机制，组建人工审核团队，声称“若判定存在迫在眉睫的暴力威胁，会移交执法部门”。但在实际操作中，这份承诺却难以落地。“ChatGPT每天要处理上亿次对话，即便有AI初步筛选，人工审核也只能覆盖极少数内容。”头部AI公司内容筛查从业者月筠(化名)坦言，要从海量对话中精准判断用户的真实犯罪意图，几乎是不可能完成的任务。
OpenAI发布的声明
更关键的是，企业的“顾虑”的背后，是误报警的高昂成本。2025年，美国田纳西州一名13岁女孩，因被同学取笑肤色，赌气写下“周四我们要杀光所有墨西哥人”，这句话触发了学校的AI监控系统，最终女孩被警方拘留并脱衣搜查，引发轩然大波。“一旦误报，不仅会侵害用户权益，还会给公司带来毁灭性的声誉打击，甚至面临侵权索赔。”月筠解释道。
一名学生在中学课堂上使用平板电脑
北京师范大学法学院博士生导师吴沈括进一步指出，AI平台若基于片面信息轻率报警，可能构成名誉权侵权，甚至被认定为滥用管理权限;但如果过度谨慎、刻意回避上报，又可能因“责任缺位”引发公众质疑。这种两难困境，正是当前AI安全治理的核心痛点。
三、规则真空：AI治理跟不上技术脚步塔布勒岭的悲剧，撕开的不仅是OpenAI的决策争议，更是全球AI治理的“规则真空”。当AI的技术能力已经能够识别潜在犯罪意图，法律与制度却尚未跟上脚步，导致“技术能预警，却无法干预”的尴尬局面。
在技术层面，AI对犯罪意图的判断本质上是概率性的，无法达到刑事诉讼的证据标准。“公众和政府倾向于认为，‘能识别风险，就有义务阻止风险’，但要求AI精准预判数月后的犯罪行为，在技术上并不现实。”吴沈括表示，传统犯罪具有即时性，而AI正在降低暴力犯罪的门槛、拉长风险周期——从萌生意图到实施犯罪，可能间隔数月，这让AI的预警与干预变得更加复杂。
在法律层面，不同国家的监管框架存在巨大差异。美国、加拿大等判例法国家，目前尚无联邦层面统一的AI风险强制报告制度，平台是否上报可疑线索，更多依赖企业自身的判断;而在中国，《网络安全法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法律法规明确规定，AI服务提供者发现违法犯罪活动，必须立即处置并上报主管部门，这意味着AI平台已不再是单纯的技术提供者，更要承担公共安全保障责任。
但即便是有明确法律规定，执行过程中仍面临诸多挑战。“全量人工审核不现实，AI筛选的准确率有限，如何界定‘可信风险’的标准，如何平衡风险预警与隐私保护，这些都需要更细化的规则。”吴沈括建议，未来可参考金融机构可疑交易报告制度，为AI平台建立强制报告机制，明确报告标准、处置流程和免责条款，让企业“敢上报、会上报”。
值得注意的是，AI预警的失灵，并非单一主体的责任。在塔布勒岭枪击案中，OpenAI错失了提前干预的机会，当地警方虽多次接触范鲁特塞拉尔，却未能采取有效的管控措施;社交媒体和游戏平台也未能及时发现并传递其暴力倾向的信号。这场悲剧，是技术、法律、监管与社会治理多重缺位的结果。
15年前，美剧《疑犯追踪》中，人工智能系统“The Machine”能通过分析数据流，提前阻止暴力犯罪，成为无数人心中的“安全灯塔”。15年后，AI技术已经实现了“识别杀意”的能力，却因人类的犹豫、规则的缺失，未能阻止悲剧的发生。
AI本身没有善恶，它只是一面镜子，照出人类在技术发展中的勇气与局限。塔布勒岭的枪声已经远去，但它留下的追问却从未停止：当AI握着救命的钥匙，我们该如何搭建起一套兼顾技术边界、法律责任与公共安全的治理体系?如何让AI从“识别风险”真正走向“阻止风险”?
答案，或许藏在每一次对规则的完善、每一次对责任的坚守中。毕竟，技术的终极意义，从来不是精准识别危险，而是守护每一个鲜活的生命。
本文来自微信公众号：Vista看天下，作者：邵楚芮