內(nèi)容來(lái)源： 網(wǎng)絡(luò)信息整理匯編。 責(zé)編 | 賈寧 排版 | 拾零 第 9412 篇深度好文：3047 字 | 9 分鐘 閱讀

商業(yè)趨勢(shì)

筆記君說(shuō)：

“我們不要懼怕技術(shù)變化的速度。歷史上每次技術(shù)躍遷，最早學(xué)習(xí)使用新工具的人總是最大受益者。AI就像當(dāng)年的電腦、互聯(lián)網(wǎng)，早點(diǎn)接觸、早點(diǎn)理解，就能早點(diǎn)獲得優(yōu)勢(shì)?！?/p>

這篇文章來(lái)自O(shè)penAI首席研究員盧卡什·凱澤爾，他也是人工智能研究領(lǐng)域的資深人士，以下是他在對(duì)話中的自述部分，略有刪減。

希望今天的內(nèi)容，對(duì)你有所啟發(fā)。

一、AGI（通用人工智能）的重新定義

其實(shí)我不太喜歡“通用人工智能（AGI）”這個(gè)詞。現(xiàn)在很多人把AGI定義為“能做人類能做的任何事”，但這個(gè)定義有問(wèn)題。

AI和人類根本是兩回事——它在數(shù)學(xué)、編程等領(lǐng)域已經(jīng)遠(yuǎn)超人類，但在物理世界里，機(jī)器人仍然笨拙。讓AI在物理世界取代人類，目前技術(shù)上不劃算，經(jīng)濟(jì)上更不劃算。

從去年開(kāi)始，AI推理模型已經(jīng)能處理很多專業(yè)辦公任務(wù)。它不再是幾秒鐘給你一個(gè)答案，而是能持續(xù)思考幾小時(shí)，產(chǎn)出高質(zhì)量成果。這意味著部分工作流程可以被自動(dòng)化，讓人類專注于更有創(chuàng)造性的部分。

所以，別擔(dān)心AI會(huì)全面取代人類工作，但它確實(shí)會(huì)改變工作方式。就像Excel沒(méi)有淘汰會(huì)計(jì)，但淘汰了不會(huì)用Excel的會(huì)計(jì)。未來(lái)，會(huì)用AI輔助工作的人，效率可能是別人的很多倍。

當(dāng)前AI在編程領(lǐng)域的進(jìn)步就是明證。一年前還難以想象，現(xiàn)在AI已經(jīng)能編寫(xiě)復(fù)雜程序、處理大型代碼庫(kù)、審查安全漏洞。

我團(tuán)隊(duì)里一半的人，現(xiàn)在都是先讓AI寫(xiě)一遍代碼，再人工微調(diào)。這只是開(kāi)始。

AI不會(huì)一次性取代整個(gè)職業(yè)，但它會(huì)逐漸“吃掉”每個(gè)職業(yè)中重復(fù)、繁瑣的部分。律師的法律檢索、醫(yī)生的初步診斷、教師的作業(yè)批改、設(shè)計(jì)師的素材整理……你的工作有多少“可重復(fù)、可流程化”的部分，就有多少可能被AI增強(qiáng)甚至替代。

二、為什么AI有時(shí)聰明有時(shí)笨？

所有AI大公司都面臨同一個(gè)限制：GPU（計(jì)算芯片）就這么多。付費(fèi)用戶可以使用更強(qiáng)大的模型，但像OpenAI這樣的機(jī)構(gòu)，核心使命是讓更多人體驗(yàn)AI的能力。

唯一的方法，就是讓免費(fèi)版盡可能接近頂尖水平——這非常困難，因?yàn)樾枰谟邢匏懔ο伦鰳O致優(yōu)化。

所以你會(huì)看到有時(shí)AI回答很快很準(zhǔn)，有時(shí)卻顯得“變笨了”。這其實(shí)是系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)分配計(jì)算資源，讓更多人能用到基本服務(wù)。

我們不知道算力的上限在哪里，但確定的是：我們需要比現(xiàn)在多得多的計(jì)算資源。有人擔(dān)心這么多GPU是否能用完，我完全不擔(dān)心。即便算力增加十倍，依然有巨大應(yīng)用空間。我們可以訓(xùn)練更大的模型，然后精簡(jiǎn)優(yōu)化。市場(chǎng)最終會(huì)調(diào)節(jié)投入產(chǎn)出比，這是好事。

AI服務(wù)有時(shí)不穩(wěn)定、有時(shí)收費(fèi)，背后都是算力成本的現(xiàn)實(shí)約束。但趨勢(shì)是明確的：隨著技術(shù)成熟和規(guī)模擴(kuò)大，AI服務(wù)會(huì)越來(lái)越便宜、越來(lái)越易得。就像手機(jī)流量從昂貴到普及一樣，AI能力正在成為新的“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”。

三、AI從“背誦”走向“思考”

過(guò)去幾年，AI主要基于Transformer架構(gòu)，通過(guò)預(yù)測(cè)下一個(gè)詞來(lái)訓(xùn)練。這種模式已經(jīng)接近瓶頸，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)上的通用數(shù)據(jù)基本用完了。

但新的推理范式才剛剛開(kāi)始，我們已經(jīng)證明這條路可行，隨著方法改進(jìn)，這條路的潛力巨大。

關(guān)鍵區(qū)別在于，舊范式是“預(yù)測(cè)下一個(gè)詞”，新范式是“生成內(nèi)部思考過(guò)程”。AI會(huì)為自己創(chuàng)建一些不展示給用戶的“思考Token”，可以調(diào)用工具、搜索信息、運(yùn)行代碼，直到完成整個(gè)推理過(guò)程，才輸出最終答案。

這意味著，AI正在從“知識(shí)庫(kù)”變成“思考伙伴”。以前你問(wèn)AI問(wèn)題，它給出的是統(tǒng)計(jì)上最可能的答案；未來(lái)AI會(huì)真正“理解”問(wèn)題，并展示思考過(guò)程。這對(duì)教育、咨詢、決策支持等領(lǐng)域是革命性的。

AI的進(jìn)步不會(huì)放緩，未來(lái)一兩年可能會(huì)有劇烈的突破。這確實(shí)令人敬畏，甚至有些恐懼。

想象一下，未來(lái)每個(gè)人都有一個(gè)“數(shù)字思維伙伴”。它不會(huì)直接給你答案，而是陪你一起思考，展示不同的思考路徑、指出你的邏輯漏洞、提供你沒(méi)想到的信息維度。這不是替代你的思考，而是增強(qiáng)你的思考。

四、推理模型的本質(zhì)

新推理模型的關(guān)鍵突破是：它學(xué)會(huì)了在思考過(guò)程中“試錯(cuò)”和“反思”。

比如，它會(huì)嘗試一條路徑，發(fā)現(xiàn)行不通，然后退回重新思考。它甚至?xí)谒阉鲿r(shí)發(fā)現(xiàn)信息矛盾后，主動(dòng)尋找第三個(gè)來(lái)源驗(yàn)證。

這多么像人類的學(xué)習(xí)過(guò)程！我們也是通過(guò)嘗試、失敗、反思、再嘗試來(lái)掌握復(fù)雜技能的。

這種能力不是通過(guò)簡(jiǎn)單訓(xùn)練獲得的，而需要強(qiáng)化學(xué)習(xí)。這很困難——你不能從一個(gè)完全隨機(jī)的狀態(tài)開(kāi)始，必須給AI一定的“思考基礎(chǔ)”，然后小心調(diào)整訓(xùn)練方法。但一旦成功，效果就非常驚艷。

AI思考的時(shí)間變長(zhǎng)了，因?yàn)樗獧?quán)衡不同選項(xiàng)、驗(yàn)證不同路徑。它學(xué)會(huì)了這些，僅僅因?yàn)槲覀兘o了它“必須得到正確答案”的信號(hào)。對(duì)人類學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，這是很弱的反饋，但對(duì)AI卻足夠。

所以，AI的進(jìn)步路徑對(duì)我們特別有啟發(fā)意義：真正的學(xué)習(xí)不是記住更多信息，而是建立“試錯(cuò)-反思-優(yōu)化”的循環(huán)。無(wú)論你是學(xué)習(xí)新技能還是解決工作難題，主動(dòng)構(gòu)建這樣的循環(huán)，都能加速你的成長(zhǎng)。

那些依賴經(jīng)驗(yàn)、直覺(jué)、模式化的工作（如看X光片、法律文書(shū)審查），會(huì)被AI輔助；而那些需要真正創(chuàng)新、跨界思考、人際情感的工作，人類的優(yōu)勢(shì)會(huì)更長(zhǎng)久。

五、AI正在理解整個(gè)世界

最新的AI模型是基于文本、圖像、音頻聯(lián)合訓(xùn)練的。視頻目前被視為圖像序列，但原生化訓(xùn)練是必然趨勢(shì)。

技術(shù)上說(shuō)，我們把音頻、圖像編碼成“Token”（詞元），讓模型預(yù)測(cè)下一個(gè)Token。這種方法效果好得驚人：生成的圖像不再有六根手指，能呈現(xiàn)報(bào)紙文字；音頻能表現(xiàn)口音、低語(yǔ)甚至歌唱。

谷歌最新的機(jī)器人模型也開(kāi)始融入推理能力。這在物理世界很關(guān)鍵：底層需要快速反應(yīng)（像本能），高層需要深思熟慮（像理性）。如何結(jié)合兩者，需要更好的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

這意味著AI將從“文本專家”變成“多感官通才”。你可以用語(yǔ)音和它自然對(duì)話，給它看一張照片讓它分析，甚至未來(lái)它能看懂視頻內(nèi)容。這種人機(jī)交互會(huì)越來(lái)越自然，就像和真人交流一樣。

視頻數(shù)據(jù)很多，但大部分信息冗余。如果要訓(xùn)練機(jī)器人，視頻信息至關(guān)重要；但要理解抽象概念，文字更有效。語(yǔ)言模型已經(jīng)掌握了人類大部分抽象世界，現(xiàn)在的短板是對(duì)物理世界的理解。

AI的“大腦”會(huì)很快成熟，但“身體”（機(jī)器人硬件）普及還需要時(shí)間。就像自動(dòng)駕駛，我們以為它會(huì)很快到來(lái)，結(jié)果多花了十幾年。這意味著，在至少未來(lái)5-10年，AI的主要影響還是在數(shù)字世界、信息世界、服務(wù)世界，而不是物理世界。

結(jié)語(yǔ)：

在智能革命中，保持底層認(rèn)知力

未來(lái)已來(lái)，它屬于準(zhǔn)備好的人。未來(lái)決定現(xiàn)在，未來(lái)將發(fā)生什么，決定現(xiàn)在要做什么。

這個(gè)未來(lái)，既包括全新的AI文明、AI科學(xué)，也包括歷久彌新，更需要底層思維的哲學(xué)、政治、經(jīng)濟(jì)、商業(yè)。

正是在這個(gè)時(shí)代背景下，筆記俠推出了中國(guó)首個(gè)面向企業(yè)家的PPE（政治、經(jīng)濟(jì)、哲學(xué)）課程。宗旨是讓大家回到?jīng)Q策的源頭，重構(gòu)我們的底層認(rèn)知邏輯，擁有未來(lái)5年的決策底牌。

未來(lái)，讓我們一起做保持清醒和篤定的決策者。

希望你是帶領(lǐng)企業(yè)走在行業(yè)前沿的創(chuàng)始人、CEO，或是核心決策者；

希望你的公司已是細(xì)分領(lǐng)域的標(biāo)桿，或你正帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)在大型企業(yè)里擔(dān)當(dāng)要職；

希望你渴望在AI浪潮中牢牢把握方向，做出更聰明、更高效的戰(zhàn)略選擇；

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參考資料：

《2年內(nèi)AI將“劇烈突破”|OpenAI首席研究員2萬(wàn)字對(duì)話實(shí)錄》，數(shù)字開(kāi)物

*文章為作者獨(dú)立觀點(diǎn)，不代表筆記俠立場(chǎng)。

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