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Perplexity AI 创始人 Aravind Srinivas（阿拉文德·斯里尼瓦桑）：重塑搜索与工作的 AI 代理时代撰文：Techub News 整理
导语
2025 年 9 月，AI 搜索引擎独角兽 Perplexity AI 的创始人兼 CEO Aravind Srinivas（阿拉文德·斯里尼瓦桑）再次做客知名播客「Silicon Valley Girl」，进行了长达 41 分钟的深度对话。此次对话背景尤为特殊：距离他上次接受采访仅过去约九个月，但 Perplexity AI 的估值已从彼时的约 1.5-5 亿美元，飙升至惊人的约 200 亿美元，实现了真正的指数级增长。本次访谈的核心，不仅在于复盘公司的爆发式发展，更在于探讨其2025 年 9 月发布的革命性产品——Comet，这款被定位为「首款能思考并为你行动的 AI 浏览器」，以及它背后所预示的、一个由 AI 代理主导的未来生活与工作图景。
摘要
Perplexity AI 的增长秘诀在于「每日 1% 改进」的复利思维，以及对产品品质和用户反馈的极度专注。
新推出的 Comet 浏览器是「AI 首次掌握在用户手中」，它能进行多步推理、跨应用操作（如研究、购物、安排会议），并基于用户记忆与偏好行动，保护用户免受传统广告排名算法的影响。
AI 代理（如 Comet）将颠覆金融顾问、房地产中介等依赖信息差的职业，迫使这些行业提供更深层的价值。
在 AI 时代，个人成功的关键在于「深入学习某一领域并建立自信」，而非盲目追求学历；博士学位（PhD）的核心价值在于「学会学习」。
当前的 AI 创业环境已非常艰难，成功的关键是「为自己而构建」，投身于自己真正痴迷的领域，并做好与巨头竞争到底的准备。
指数级增长：从 1.5 亿到 200 亿美元的「复利」秘诀
当被问及如何用一个词形容 Perplexity AI 过去几个月的经历时，Aravind Srinivas（阿拉文德·斯里尼瓦桑）毫不犹豫地选择了「Exponential」（指数级）。他揭示了公司背后的核心运营哲学：每日 1% 的复利式改进。他用一个数学公式阐释了这一理念：1.01 的 365 次方约等于 37.78。这意味着，如果团队每天能让产品进步 1%，一年累积下来的提升将是惊人的 3700%。
这种改进并非空洞的口号，而是落实到创始人日常的极致专注中。Srinivas 分享道，他每天醒来第一件事就是阅读用户在各大社交平台上的反馈，并确保大多数问题能立即得到处理。这种对用户声音的快速响应和持续优化，虽然看似是琐碎的「bug 修复」和需求筛选，但日积月累，形成了强大的产品迭代飞轮。用户能切身感受到产品「每周都在变好」——更快、更简洁、更准确，从而建立起深厚的信任，并通过口碑带来更多新用户。
除了产品本身，Perplexity AI 在品牌建设上也独具匠心。Srinivas 提到与 F1 冠军车手 Lewis Hamilton（刘易斯·汉密尔顿）的合作，其灵感来源于 Steve Jobs（史蒂夫·乔布斯）著名的「Think Different」广告战役和 Nike 对伟大运动员的致敬。他们刻意将品牌与各领域「最伟大的人」关联，以塑造高端、智慧的形象。Srinivas 认为，F1 是一项高度工程化的「脑力运动」，其观众群体与 Perplexity AI 追求知识、注重效能的用户画像有很高的重合度。这种品牌合作虽然难以直接追踪安装量转化，但对提升品牌认知度和美誉度至关重要。
Comet：掌握在用户手中的「反巨头」AI 代理
推动 Perplexity AI 近期增长的一个关键事件，是其在 7 月发布了名为 Comet 的 AI 浏览器。Srinivas 强调，这是第一次，AI 的力量真正掌握在用户手中，而非科技巨头手中。
他现场演示了 Comet 的「杀手级」功能：多步骤推理与无缝执行。例如，用户只需用自然语言提出「找到黄仁勋（Jensen Huang）说‘我宁愿折磨员工追求卓越也不愿解雇他们’的那个视频，并从那个时间点开始播放」，Comet 便能理解指令，执行搜索、定位视频、拉取文字稿、打开标签页并开始播放等一系列操作。更进一步，用户还可以就视频内容与 Comet 对话，例如询问「黄仁勋在这次访谈中说了哪些非老生常谈的新观点？」，Comet 会快速分析长达一小时的文字稿，提炼出关键信息。
Comet 的能力远不止于此。它可以：
自动化信息处理：读取大量评论、观看视频，为用户综合购买建议。
直接执行任务：根据指令发送邮件、安排会议，甚至研究并购买商品（例如「从亚马逊上订购黄仁勋穿的那件皮夹克」）。
个性化写作辅助：Srinivas 曾让 Comet 分析 Steve Jobs（史蒂夫·乔布斯）和黄仁勋的演讲风格，并结合他自己的讲话习惯，润色一份演讲稿，使其更具感染力而不失真实，其效果「值得支付 1000 美元」。
Srinivas 指出，Comet 与 Google、Amazon 等平台的根本区别在于利益对齐。传统平台使用 AI 进行搜索排名和商品推荐，本质是为广告商优化，影响甚至操纵用户以促成购买。而 Comet 这类用户手中的 AI 代理，其首要任务是保护用户利益，为用户服务。用户可以指令 Comet 跳过所有广告，仅基于产品真实口碑和用户个人偏好（预算、需求、历史记忆）做出决策。
展望未来，Srinivas 描绘了 AI 代理主导的商业模式变革。他提出一种新颖的「三方共赢」广告设想：广告商可以向用户的 AI 代理推送信息（例如，一个新款麦克风厂商联系播客团队的 AI 助理），但代理会根据与用户的「握手协议」决定是否采纳。更重要的是，广告收入的一部分可以返还给用户，以此建立更高的信任和用户终身价值。他认为，所有道路都将指向广告利润率的下降，因为用户第一次拥有了可以为自己利益服务的智能工具。
AI 时代的职业冲击：从金融顾问到房地产中介
Srinivas 毫不讳言 AI 对许多职业，尤其是入门级和中介型岗位的冲击。他以自身使用 Perplexity 分析投资组合为例，AI 能够快速阅读所有分析师报告和新闻，给出重新平衡组合的具体策略，甚至模拟「如果是沃伦·巴菲特（Warren Buffett）持有你的组合会怎么做」。这使得那些仅提供标准化投资建议的金融顾问价值骤减。
「人们需要提供更深层次的价值，」Srinivas 说。金融顾问如果仅管理公开市场股票组合，其作用将被 AI 超越。但如果他们能提供独特的渠道价值，如接触私募股权、对冲基金或初创企业投资机会，则仍有存在空间。同样，房地产中介若仅能提供已在 Redfin 或 Zillow 上公开的房源信息，其价值也将被能够自动监控房源、提交申请并安排看房的 AI 代理取代。他们的出路在于处理「场外交易」等非公开信息。
这一逻辑适用于所有行业：AI 赋予了用户前所未有的信息和执行能力，中介必须提供超越信息搬运的增值服务，否则将被淘汰。Srinivas 建议从业者思考：「你拥有这个新工具（指AI），应该去要求那些收取你费用的人为你做更多的工作。」
给年轻人的建议：在 AI 时代，如何投资自己？
面对「如果今天你18岁在美国重新开始，还会选择读本科和博士吗？」这个问题，Srinivas 的回答既现实又深刻。
他首先坦承，自己当年攻读博士（PhD）的一部分原因是这是通往美国的免费途径（博士项目提供资助，而硕士需要自费）。但他认为，博士学位的核心价值在于「学会学习」——掌握深入研究一个新领域、收集信息、咨询专家（现在可能被 AI 工具部分替代）并做出决策的能力。这种能力使人变得「grounded」（脚踏实地），并养成寻求真理、不断追问的苏格拉底式学习习惯。
然而，对于纯粹以职业发展为目标的人来说，他并不认为博士学位是 AI 时代贡献或创业的必要条件。他给年轻人的核心建议是：选择一件事，深入投入一两年，做到顶尖水平。这可以是编程、数学、AI 或开发应用程序。关键在于通过做成一件难事，建立起「无论做什么都能做好」的内在自信。
「你需要至少有一次这样的经历，才能对人生中下一个艰难任务押注自己，」Srinivas 说。这种自信，也是他面对 Google、OpenAI 等资金雄厚、收入庞大的「巨兽」级竞争对手时，依然坚信 Perplexity 能杀出血路的底气来源。他形容这场竞争如同「鱿鱼游戏」，幸存者寥寥，而坚持到底需要巨大的信念。
AI 创业的残酷现实与唯一出路
对于当前有志于 AI 领域的创业者，Srinivas 描绘了一幅相当严峻的图景。他认为，现在从头训练自己的大模型「几乎不可能」，因为这不仅仅是训练一个模型，而是需要持续迭代、降低成本、提升能力的全套实验室、算力集群和人才体系，本质上是在打造另一个 OpenAI 或 Anthropic。
即使退一步，基于现有大模型（如 GPT）开发应用产品（所谓的「wrapper」），竞争也异常激烈。因为不仅其他初创公司在做，大模型实验室本身（如 OpenAI）、科技巨头（如 Google）以及像 Perplexity 这样的成长型公司，最终都会向任何可行的垂直领域扩张。「没有人会说‘Perplexity 只做研究，那我去做电商吧’——不，所有人都在构建横向产品。」
那么，机会何在？Srinivas 的答案回归到最根本的创业哲学：「为你自己而构建」。创业者应该投身于自己真正痴迷、愿意不计一切代价去解决的问题。这不是对市场或竞争格局的赌博，而是对自我的赌博。只有当创始人比世界上任何人都更在乎某个问题，并深潜其中时，才有可能在巨头环伺的环境中开辟出一条生路。「对于我来说，我最爱学习，而 Perplexity 是最好的学习工具之一——它最初就是为我们自己设计的。」
最后，当被问及自己日常使用的 AI 应用时，Srinivas 的回答颇具深意：除了因工作需要测试 ChatGPT、Claude、Gemini 等所有主流模型外，他个人的首选是 Perplexity 和 Google（用于一些非常特定的传统搜索技巧），以及 Midjourney（用于图像生成）。但他随即补充道，Comet 的目标正是成为一个「超级应用」或「万物应用」，用户未来无需单独打开这些应用，只需向 Comet 发出指令，它就能调用所需的一切功能完成任务。这或许才是 Perplexity AI 挑战科技巨头的终极愿景。
OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）与研究员 Szymon Sidor（西蒙·西多）：解密 AI 研发历程与未来思考撰文：Techub News 整理
导语
在 ChatGPT 掀起全球浪潮之前，OpenAI 是一家怎样的公司？其内部的研究文化、技术路径探索以及关键决策是如何演变的？2025 年 7 月，播客节目《Before AGI》邀请到了 OpenAI 的首席科学家 Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）和公司仅有的几位技术研究员之一的 Szymon Sidor（西蒙·西多）进行了一场长达 65 分钟的深度对话。两人不仅是 OpenAI 的元老，更是自高中时期就相识的挚友与长期合作者，亲历并共同塑造了 OpenAI 乃至整个 AI 领域近十年的发展轨迹。这次对话罕见地揭开了这家全球最具影响力的 AI 实验室的幕后故事，从早期「冒名顶替综合症」弥漫的创业氛围，到 Dota 2、GPT 等关键项目的诞生内幕，再到对 AI 安全、治理与未来发展的最新思考，为我们理解 AI 前沿的真实图景提供了宝贵的第一手资料。
摘要
从波兰高中的编程竞赛到 OpenAI 核心团队，Jakub Pachocki 和 Szymon Sidor 分享了他们被 AlphaGo 等里程碑事件「点醒」，从而投身 AI 研发的心路历程。
回顾 OpenAI 早期岁月：弥漫着「冒名顶替综合症」的文化、探索性的技术方向，以及从 Dota 2 项目到 GPT 范式确立的关键转折。
深入探讨当前 AI 研发的日常：识别和修复「静默 Bug」、构建更可靠的数据管道，以及从「模仿人类思考」到「发展模型自身推理能力」的范式转变。
重新定义 AGI：从遥不可及的「情感目标」到一系列可实现的里程碑，特别是「自动化研究」能力被视为关键节点，但也伴随着前所未有的权力集中与治理挑战。
展望 AI 安全与治理：两位研究者认为，模型能力（Capability）与安全性（Safety）的激励正日趋一致，但构建强大 AI 所需的小型化、自动化团队可能带来深刻的权力结构变化，是全社会必须面对的难题。
从波兰到硅谷：两位 AI 先锋的启蒙之路
Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）和 Szymon Sidor（西蒙·西多）的缘分始于波兰格但斯克的一所高中，两人被同一位计算机科学老师吸引，沉浸在其鼓励自由探索、而非灌输知识的教学方法中。随后，他们通过波兰为编程竞赛尖子生组织的计算机科学夏令营加深了友谊。尽管本科分别前往剑桥/MIT 和卡内基梅隆大学深造，但这段共同的「跳出舒适圈」赴美求学的经历，让两人的联系更加紧密。
关于 AI 的「顿悟时刻」，两人各有不同。Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）最初专注于理论计算机科学，视真正具有推理能力的 AI 为需要强大算力和坚实数学基础的远期目标。是 AlphaGo 的胜利彻底改变了他的看法：「国际象棋曾是 AI 的重大里程碑……但在围棋中，搜索空间如此之大，我们的算法很难与人类顶尖选手竞争。」 AlphaGo 证明了无需复杂启发式规则，仅凭深度神经网络与搜索结合就能征服围棋，这迫使 Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）重新评估：我们是否真的需要那么多理论基石？还是应该将其视为一种需要理解的物理现象？这一认知转变促使他决定投身 AI。
Szymon Sidor（西蒙·西多）的起点则更具戏剧性：他因观看第一部《钢铁侠》电影而对机器人学产生兴趣，并以此为目标申请美国大学。尽管最初对传统机器人学感到失望，几乎考虑退学，但分布式深度学习激发了他的兴趣。随后 AlphaGo 的出现成为决定性瞬间，让他确信 AI 是未来的方向。在短暂效力于一家现已不存的 AI 初创公司后，他得知 OpenAI 聚集了多位波兰同胞，包括他敬仰的 Wojciech Zaremba 等人，便决心加入。
2017 年前后，两人先后加入 OpenAI。当时，深度学习革命虽已启动，但远未如今日这般炙手可热。OpenAI 也并非今天的巨头，而是一个充满不确定性的独立实验室。吸引他们的，除了认识的朋友，还有面试中接触到的 Ilya Sutskever、Alec Radford 等人展现出的才华与愿景。Szymon Sidor（西蒙·西多）坦言，当时 OpenAI 「构建 AGI」的使命宣言在他听来「有点扯」，他对超快时间线持怀疑态度，更多是被技术本身所吸引。
OpenAI 早期：探索、质疑与文化演变
初入 OpenAI，两人感受到的氛围与今天截然不同。Szymon Sidor（西蒙·西多）形容为「冒名顶替综合症有限公司」：公司里有一批非常知名的研究员，他们彼此之间都隐约感觉不如对方，午餐时常常很安静，大家都在心里打长长的腹稿，以期说些聪明的话。这种「尴尬」也反映在技术路径上：大家并不知道明确的方向，而是在多个不同方向上探索。
Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）补充道，他们作为「新皈依者」，带着一种基于实证的怀疑论视角，与像 Ilya Sutskever 这样对深度学习有长远信念的同事形成了有益的互补。他们合作的第一个大项目是让 AI 玩转复杂游戏《Dota 2》。他们原本预期，简单地扩展现有强化学习算法会遇到障碍，从而为他们提供深入研究「算法为何失败」的机会。然而结果令人「失望」：算法直接生效了。接下来的两年，他们主要的工作变成了持续扩展系统规模，并在此过程中解决各种工程瓶颈。这个项目是 OpenAI 早期少数几个长期、聚焦的项目之一。
那么，GPT 范式是如何确立的呢？Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）特别澄清，这并非 Alec Radford 偶然「撞见」的。关键转折点是 2017 年的「情感神经元」论文（早于 Transformer 发表）。该研究证明，仅在海量评论数据上训练一个 LSTM 模型，它就能无监督地捕捉到评论是正面还是负面这一语义概念。这揭示了纯粹从数据中能推断出深层含义，让团队意识到「这里面大有可为」。此后，Alec Radford 等人持续探索基于大规模数据的语言建模，最终汇聚成 GPT 这条道路。
构建 AI 的日常：与「静默 Bug」共舞
谈及当今 AI 研发的日常，Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）形容为「寻找 Bug」。这是一个独特的领域：一方面，研究者对神经网络架构、优化方式拥有完全的控制权；另一方面，我们并未完全理解网络优化的根本原理。这意味着研究者其实是在研究一种自然现象，必须精心设计实验以理解不同改动如何导致迥异的结果。
挑战在于，神经网络「非常想学习」。即使你的实验设置存在某些错配，它们依然会学习，只是可能学得不够好。这就导致了大量「静默 Bug」——错误发生了，但系统没有崩溃，只是性能未达预期，使得定位问题异常困难。Szymon Sidor（西蒙·西多）也分享了他早期一篇关于数据预处理中颜色处理导致图像中鱼消失的博客，以及他与 Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）合作，花费大量时间追踪神经网络中随机性能峰值的根源的经历。这些「修 Bug」的工作贯穿了他们的职业生涯。
作为长期合作的「强力二人组」，他们的协作模式也很有趣。Szymon Sidor（西蒙·西多）擅长乐观地快速获取数据、推进实施，而 Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）则善于深入思考现象本质、规划研究路径。Szymon Sidor（西蒙·西多）欣赏 Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）那种「坚信问题可以被解决」的信念感，而 Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）则钦佩 Szymon Sidor（西蒙·西多）的无畏与行动力。他们常常共同处理那些处于项目边缘、重要性难以向他人说明的问题，例如早期预训练中数据批次并非真正独立同分布（i.i.d.）这一工程难题，其解决虽未带来巨大性能飞跃，但让数据处理从「感觉导向」变得更可管理，为后续发展扫清障碍。
从「模仿思考」到「自主推理」：AGI 观的演变
对话转向了对未来发展的展望。Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）指出，过去两年的一大焦点是迈向「推理范式」。像 GPT-4 这样的模型知识渊博，但当被要求思考时，它们很大程度上是在模仿人类可能如何解决问题，因为训练数据就是人类的语言。这并非模型自身的思考方式。OpenAI 的目标是教会模型以自己的方式进行思考。经过大量调试和研究，他们看到了模型开始产生不同于初始训练的思考模式，这是一个重大时刻。他认为，接下来几年，这种「自主推理」的进步将会加速，类似于语言模型从早期发展到 GPT-4/ ChatGPT 所经历的轨迹。
Szymon Sidor（西蒙·西多）也认为，新的推理范式极其丰富，可以从许多方向进行研究。当前的一个根本性瓶颈是我们衡量模型智能水平的方式与实际能力之间存在差距。例如，模型可能在 10 道数学题上都得满分，但与之交互时仍能明显感觉缺失。他认为，设计更好的评估基准本身就是一个有价值的研究方向，甚至可以在没有海量 GPU 的实验室中进行。
关于 AGI 的定义，两人的看法都随时间发生了显著变化。Szymon Sidor（西蒙·西多）认为，AGI 这个概念正在变得「毫无意义」，而这可能正意味着我们接近了它。AI 已经在数学、编程等特定领域超越了绝大多数人类。Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）则回忆，2017 年时 AGI 更像一个遥远的情感目标，仿佛一个能解决所有问题、且所有对齐和安全问题都已解决的终极系统。如今看来，AGI 是一系列里程碑。OpenAI 章程中「能够完成大部分有经济价值的工作的 AI」的定义经受住了时间考验，并且变得可以衡量。
对 Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）而言，最接近他最初 AGI 想象的里程碑是「能够进行自动化研究、发现新知识的系统」。他预计，在未来几年内，我们将出现能够在许多领域以更少人类专项工作解决此类问题的通用系统。
责任、安全与治理：强大 AI 的双刃剑
随着 AI 能力快速增长，其责任与风险也成为焦点。Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）认为，OpenAI 的使命是确保 AGI 惠及全人类。这包括两方面：一是通过迭代式产品部署，思考强大 AI 如何与人交互、应采用何种形态、如何确保可及性；二是进行长期的科学研究，构建理解这项技术如何运作的「科学」，这最终将使我们能够思考如何将其与我们的价值观对齐并确保安全。
Szymon Sidor（西蒙·多）以新冠疫情初期为例，说明了团队感受到的深刻责任感。当时他们急切地想用 AI 帮助应对疫情，但技术尚未成熟，未能提供实质性帮助。他设想，如果发生在今天，医生或许能通过 ChatGPT 快速获取文献综述，节省时间。这让他认识到，履行责任的方式或许不是被动反应，而是扎实地构建基础，通过迭代部署逐步让世界变得更好。
AI 对齐（Alignment）不仅是技术问题，更是「对齐什么」的价值选择问题。Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）指出，即使拥有将模型与某些价值观对齐的技术能力，我们距离能够安心使用仍有很大差距。随着系统变得更智能、更微妙甚至有些「异类」，无法再依赖监督一切或设定清晰边界，必须依靠更高级的方法。他以社交媒体推荐算法为例：AI 优化用户参与度本身并非坏事，但可能导致回音室和观点极化，这说明了对齐的挑战性。
当被问及如何看待众多由前 OpenAI 员工创办的竞争对手（如 xAI、SSI、Thinking Machines Lab 等）时，Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）承认这是一个微妙的问题。开放与竞争能促进创新，尤其开源模型能培育大实验室之外的创造力；但另一方面，如此强大的技术显然需要在部署时投入一定程度的控制和思考，而随着技术扩散，控制将愈发困难。两者都有其道理，其影响深远复杂，难以简单抉择。
不可避免的话题是 2023 年 11 月的 OpenAI 董事会风波。两人当时都感到震惊和困惑。Szymon Sidor（西蒙·西多）坦言，早期的治理结构在当时看来像是「过度设计」，他作为 AGI 怀疑者甚至没有完全认同。但这场风波让他意识到，治理至关重要，早期看似无关紧要的决定可能会在未来带来巨大影响。Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）也强调了治理的极端重要性，以及他们倾注近十年心血构建的一切可能突然陷入危机的现实。
展望未来，Jakub Pachocki（雅库布·帕霍茨基）最期待的是 AI 能加速新知识发现、新技术开发和疾病新疗法的寻找。但他也最担忧，由少数人管理、完全自动化运行的强大 AI 研究团队可能带来前所未有的权力集中，这种根本性的权力结构变化是社会必须谨慎应对的全新挑战。
Szymon Sidor（西蒙·西多）则对 AI 安全的前景感到更乐观。过去他认为没有多少具体的安全问题可以攻克，但如今看到，随着模型能力增强，安全性正变得与能力本身紧密交织。例如，要让一个强大的 AI 安全地访问你的邮箱，就必须确保它能抵抗诱导指令。这种能力与安全的激励一致化，使得在安全性上取得进展成为可能，甚至是产品有用的前提。当然，这并不能保证完美的结果，但无疑增加了解决长期安全部署问题的可能性。
OpenAI 前沿研究负责人 Mark Chen（马克·陈）：多模态与推理是通往 AGI 的关键撰文：Techub News 整理
导语
在2025 年 3 月举办的 The AI Conference™ 上，OpenAI 前沿研究（Frontiers Research）负责人 Mark Chen（马克·陈）与 AI 基础设施公司 Anyscale 的联合创始人 Robert Nishihara 进行了一场深度对话。Mark Chen 领导的团队旨在探索通往通用人工智能（AGI）道路上缺失的关键范式，其工作聚焦于多模态与推理两大方向。作为 DALL-E、GPT-4 多模态能力等知名项目背后的核心研究者之一，Mark Chen 的见解对于理解 AI 的现状与未来至关重要。此次对话不仅回顾了 AI 研究范式的十年变迁，更揭示了当前最前沿的技术挑战与机遇。
摘要
AI 研究范式已发生根本转变：从依赖标注数据的监督学习，转向以海量无标注数据和无监督学习为核心的“规模化”范式。
通往 AGI 的两大核心挑战是多模态理解与生成以及深度推理能力的构建。
工程与科研的紧密结合成为现代 AI 发展的新常态，规模化（Scaling）本身既是目标也是驱动创新的引擎。
未来的 AI 应用将更加“身临其境”，多模态交互将催生更强大的 AI 代理和机器人技术，但实现这一切需要解决鲁棒性等根本问题。
从监督学习到规模化范式：AI 研究的十年之变
Mark Chen（马克·陈）与 Robert Nishihara 的对话始于对过去十年 AI 领域最大突破的回顾。两人一致认为，最根本的转变在于研究范式的迁移。
Mark Chen（马克·陈）指出，十年前经典的机器学习课程通常将机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习三大类。当时，学术界对监督学习已有成熟方案（如决策树、支持向量机），但对无监督学习则知之甚少，仅停留在 K-Means 聚类等基础方法。如今，这一局面已被彻底颠覆。“我们现在确实知道如何进行无监督学习了，” Mark Chen（马克·陈）总结道。
这一转变的标志性起点是 GPT-1、GPT-2 时代。研究者们意识到，数据是取得突破的关键要素。AI 研究不再局限于在固定的学术数据集（如 ImageNet）上优化模型架构，而是转向了“收集尽可能多的数据”并从中寻找“Alpha”的路径。数据集本身成为了核心变量，而模型架构和优化算法则相对稳定。这催生了以规模化为核心的“经验缩放定律”（Empirical Scaling Laws）：投入更多计算资源、更多数据、训练更大模型，就能获得更好的性能。
Robert Nishihara 从基础设施的角度印证了这一趋势。Anyscale 的客户们正遵循这一“公式”，将扩大数据规模作为首要目标。然而，将数据规模提升一个数量级，往往会压垮现有的系统，这背后需要巨大的工程努力来支撑。Mark Chen（马克·陈）强调，工程能力在2025 年 3 月的研究中变得前所未有的重要。相信缩放定律，就意味着必须构建出能够支撑缩放的工程栈。
这种工程与科研的深度融合，构成了现代 AI 研究的典型图景。Mark Chen（马克·陈）形容，每将模型规模扩大一个数量级，都会遇到新的研究瓶颈或工程瓶颈，需要在多个前沿同时取得突破。这既是挑战，也是这个领域令人兴奋之处。
多模态：AGI 的感官拼图与系统工程挑战
作为 OpenAI 多模态研究的负责人，Mark Chen（马克·陈）将多模态视为通往 AGI 的核心路径之一。过去五到十年，生成式图像、视频模型取得了巨大成功，但多模态领域仍存在大量开放性问题。
目前存在两种主要的研究思路：一是将多模态问题“塞进”已经非常成熟的语言模型（Transformer）架构中；二是探索以扩散模型（Diffusion Model）等多模态原生框架为主，尝试将语言能力整合进来。Mark Chen（马克·陈）认为这两种思路之间的“思想桥梁”非常有趣，也是他们工作的重点。
当被问及主要关注哪些模态时，Mark Chen（马克·陈）列举了文本、图像、视频和音频这四大“最核心”的模态，同时也提及了 3D 模型、甚至“动作”作为潜在模态的可能性。他特别指出，不同模态对系统设计的要求差异巨大。例如，音频交互（如高级语音模式）要求实时、低延迟的响应；而图像生成则更看重最终输出质量，用户愿意为此等待。因此，尽管底层结构可以共享，但为不同模态设计不同的技术栈仍然是有益的。
Robert Nishihara 从系统负载的角度补充了多模态带来的挑战。与文本数据相比，图像、视频的数据量呈指数级增长。这意味着未来的 AI 应用将同时是计算密集型（GPU 负载高）和数据密集型的。现有的高性能计算（HPC）系统擅长处理计算密集型任务，而大数据处理系统（如 Spark）则擅长处理海量 CPU 任务。多模态 AI 将催生一个需要同时高效处理这两类任务的新系统范式，这将对现有的技术栈构成巨大挑战。
此外，Mark Chen（马克·陈）指出，获取高质量的配对跨模态数据（如图文对）是一大难点。这推动了利用 AI 本身进行数据准备和增强的趋势，例如 DALL-E 3 在合成数据方面的探索。Robert Nishihara 也观察到，客户正越来越多地使用 AI 来筛选、标注、增强训练数据，因为相对于花费数百万美元进行模型训练，在数据质量上进行投资往往能获得更高的回报。
从“系统一”到“系统二”：构建深度推理的鲁棒 AI
Mark Chen（马克·陈）负责的另一大方向是推理（Reasoning）。他用心理学中的“系统一”和“系统二”来比喻当前 AI 的局限与未来目标。
目前的语言模型（如 ChatGPT）更像是“系统一”思考者：快速、直观、基于模式匹配给出响应。无论问题难易，模型的初始响应时间几乎相同。这与人类思考方式不同——面对复杂问题，人类需要时间进行深度处理（“系统二”思考）。Mark Chen（马克·陈）认为，当前大语言模型在逻辑谜题或复杂任务上犯错，部分原因正是受限于这种“系统一”的即时响应模式。如果要求人类在 100 毫秒内回答一个难题，他也只能给出脑海中最先浮现的答案，这同样不够稳健。
因此，构建具备“系统二”特性的深度推理能力，是提升 AI 鲁棒性的核心挑战。这不仅仅是解决数学问题，而是适用于任何需要高可靠性和复杂思考的场景，例如理解对话意图、规划复杂任务等。Mark Chen（马克·陈）提到，数学和计算机科学问题是方便的评测基准，但更广泛的“推理”评测标准目前仍然缺失，预计未来会出现更多相关的评估方式。
Robert Nishihara 从应用部署的复杂性角度呼应了这一观点。当前许多 AI 应用只是通过 API 端点调用单一模型。但对于预订民宿、解决复杂数学问题等任务，可能需要动态组合 50 到 100 次模型调用，并与其它应用逻辑交织。这种复杂的推理链消耗大量计算资源。Mark Chen（马克·陈）展望，深度推理的终极目标是让模型自身足够智能，能够在遇到障碍时自主“思考”出解决方案，而无需依赖外部搭建大量脚手架式的复杂流程。
关于如何实现推理能力，Mark Chen（马克·陈）表示 OpenAI 探索了多种路径，包括在预训练中内置、以及通过外部机制增强等，目前仍是一个开放的研究空间。
未来展望：身临其境的 AI 与高风险的智能代理
展望未来，两位专家分享了他们最兴奋的方向。
Robert Nishihara 预测，越来越多的数据处理将 AI 化。企业收集海量数据是为了获取洞察和决策，未来这些洞察将更多地由 AI 阅读、推理数据得出，而不仅仅是运行 SQL 查询或简单分析。这将催生全新的、以 AI 和 GPU 为核心的数据处理工作负载。
Mark Chen（马克·陈）则对多模态带来的“身临其境”体验感到兴奋。像 OpenAI 的“高级语音模式”这样的技术，让 AI 能够实时接收和处理多种感官输入（听、说），并生成丰富的感官内容。他认为，这不仅是交互方式的革新，更是机器人技术发展的基石。随着感知模块的快速进步，多模态 AI 正在为机器人构建强大的“后台大脑”，使其能够更好地理解和与物理世界互动。
当被问及实现全能人形机器人的瓶颈时，Mark Chen（马克·陈）表示，在基础层面已有许多可用的技术模块，但最终实现仍需跨领域突破。
对话最后聚焦于 AI 代理（AI Agents）。Mark Chen（马克·陈）将其定义为能够接收任务并自主执行的 AI。与当前“一问一答”的聊天机器人不同，代理的行动具有真实世界的后果（如发送邮件、执行操作），因此对鲁棒性和可靠性的要求极高。他认为，深度推理能力正是实现强大、可靠 AI 代理的关键缺失组件。只有解决了鲁棒性问题，AI 代理的愿景才能真正走进现实。
AI 安全专家 Roman Yampolskiy（罗曼·扬波利斯基）：2030年 99% 人类将失业，我们无法控制超级智能撰文：Techub News 整理
导语
2025 年 9 月，长期致力于人工智能安全研究的计算机科学副教授 Roman Yampolskiy（罗曼·扬波利斯基）做客知名播客频道《The Diary Of A CEO》，进行了一场长达87分钟的深度对话。Yampolskiy 是“AI安全”术语的提出者，在该领域已深耕超过15年。本次对话发生在全球AI军备竞赛愈演愈烈、技术能力呈指数级增长但安全性研究严重滞后的背景下。他以其深厚的学术背景和对行业发展的紧密观察，对AI发展的极端风险、时间线以及人类社会可能面临的剧变提出了极其严峻、甚至惊世骇俗的预测与分析。
摘要
AGI（通用人工智能）预计将在2027年左右实现，随之而来的超级智能将远超人类在所有领域的智慧。
到2030年，功能性人形机器人结合高级AI，将导致失业率飙升至前所未有的高度（如99%），绝大多数人类工作将被替代。
我们正以指数级速度提升AI能力，但对其安全性和可控性的研究进展却线性甚至停滞，这种“剪刀差”正在扩大，最终可能失控。
当前AI的发展路径本质上是对全球80亿人进行的、未经许可且无法获得真正同意的危险实验，其后果可能是人类灭绝。
Yampolskiy 相信我们极有可能生活在一个模拟现实中，但这并不改变当前决策的伦理紧迫性。
从乐观到悲观：一位AI安全专家的认知转变
Roman Yampolskiy（罗曼·扬波利斯基）在访谈伊始便开门见山，道出了他个人研究历程中的关键转折：“在最初的至少五年里，我致力于解决（AI安全）这个问题。我深信我们能够制造出安全的AI。但越是深入研究，我越发意识到，这其中的每一个组成部分都不是我们实际能够解决的。”他将这种困境比作“分形”——每深入一层，就会发现十个新问题，然后是上百个，而这些新问题不仅难以解决，甚至可能是“不可能解决的”。
Yampolskiy 指出，AI能力的进步正以指数级甚至超指数级的速度发展，而AI安全领域的进展却只是线性或恒定的。二者之间的差距正在急剧扩大。我们至今没有看到任何奠基性的成果能宣称“我们解决了这个问题，不必再担心了”。现有的做法更多是“打补丁”——比如为大型语言模型设置规则，禁止其说脏话或做某些坏事，但这些措施很快就会被“越狱”破解。这就像公司的人力资源手册：你可以规定“禁止性骚扰”，但总会有足够聪明的人找到规则的漏洞，将行为转移到尚未受限的子领域。
当被问及对像 OpenAI CEO Sam Altman（萨姆·奥尔特曼）这样的人物有何看法时，Yampolskiy 态度尖锐。他提到，大约十年前，学界就发表了关于如何正确发展AI的指导原则（护栏），而 OpenAI “违反了其中的每一条”。他认为 Sam Altman 等人是在“将80亿人的生命作为赌注，以换取自己变得更富有、更强大”。他强调，无论谁最终构建出超级智能，“在你切换到超级智能的那一刻，我们都很可能会极度后悔。”
预测时间线：2027年AGI，2030年99%失业，2045年奇点
基于预测市场和顶尖实验室CEO的预期，Yampolskiy 给出了清晰而紧迫的时间线预测。
2027年：我们将迎来AGI。这将带来几乎“免费”的体力和认知劳动力，其价值高达数万亿美元。届时，雇佣人类从事大多数工作将变得毫无意义。任何能在电脑上完成的工作都将被自动化。届时，我们将见证失业率飙升至“前所未有”的水平。
2030年：人形机器人技术将趋于成熟，其灵活性足以与人类在所有领域竞争，包括管道工等体力工作。届时，“智力加物理能力”的结合体将几乎不给人类留下任何工作空间。Yampolskiy 强调，真正的关键在于“智力”，即更高的优化、解决问题和发现人类无法察觉的模式的能力。当这种智力能够直接控制物理身体时，社会将发生翻天覆地的变化。他预计，届时失业率可能达到99%，而非通常认为的10%。
2045年：这是 Ray Kurzweil 预测的“奇点”之年。Yampolskiy 解释，奇点意味着进步速度变得如此之快，以至于AI进行的科学和工程工作改进的速度超出了人类的理解和预测能力。届时，技术迭代可能以天、小时甚至分钟为单位进行，人类将完全无法跟上，对世界的理解和掌控将降至零。
对于“AI会创造新工作”这一常见的反驳论点，Yampolskiy 认为这是一种“范式转换”。过去的技术发明是“工具”，而AI，尤其是AGI和超级智能，是“工人”和“发明者”本身。它是我们可能需要进行的“最后一项发明”，因为它可以接管科学、研究乃至伦理研究的所有过程。当你可以发明一个能胜任任何工作的“代理人”时，就没有什么是不能被自动化的了。
超级智能：无法控制、无法理解、无法预测的黑盒
Yampolskiy 的核心论点是，我们不仅不知道如何让超级智能安全（即“对齐”问题），甚至连理解它都做不到。他反复强调，当前最先进的AI系统，如 ChatGPT，对它们的创造者来说也是一个“黑盒”。
“即使是制造这些系统的人，也必须对他们的产品进行实验，以了解它具备什么能力……我们训练它，然后开始实验：哦，你会说法语吗？你会做数学吗？你现在在对我撒谎吗？……我们仍在旧的模型中发掘新的能力。如果你用不同的方式提问，它会变得更聪明。” 这不再是传统意义上的“工程”，而更像是“科学”——我们创造了一个外星植物般的“人造物”，然后去研究它的行为。
这种“不可解释性”和“不可预测性”导致了根本性的伦理困境。Yampolskiy 指出，要获得人类受试者的知情同意，前提是他们必须理解自己同意的是什么。如果这些系统是不可解释和不可预测的，“他们怎么能同意？他们不知道自己在同意什么。因此，这项实验永远不可能符合伦理。” 他认为，当前的发展路径本质上是对全球人类进行的、未经许可且不道德的实验。
对于“难道我们不能直接拔掉电源吗？”这种天真的想法，Yampolskiy 感到无奈。他指出，像病毒或比特币网络这样的分布式系统是无法被简单“关闭”的。而一个比人类更聪明的超级智能会提前预测人类的行为，做好多重备份，“它会在你关掉它之前先关掉你”。
行业反思与个体应对：我们能做什么？
面对如此严峻的前景，Yampolskiy 提出了一些反思和建议。他认为，驱动力在于个人利益。如果能说服那些拥有权力、正在开发这项技术的人（包括公司员工和投资者），让他们明白这么做对他们个人而言是极其有害的——“你将会死，再多的钱对你也没有用”，那么他们可能会改变行为。
他呼吁行业应专注于开发“狭义超级智能”，即解决特定问题的强大AI工具，例如治愈癌症，而不是竞相奔向不可控的通用超级智能。“我的公司治愈乳腺癌。仅此而已。我们赚了数十亿美元。每个人都很开心，每个人都受益。这是一场双赢。今天我们仍然掌握着控制权……在我们到达终点之前，游戏还没有结束。我们可以决定不去建造通用的超级智能。”
对于普通个体，Yampolskiy 的建议显得有些无奈。在短期内，个人几乎无能为力，就像个人无法影响第三次世界大战或核浩劫一样。但他支持人们以和平、合法的方式参与“暂停AI”、“停止AI”等抗议运动，试图通过民主力量影响决策者。从个人生活规划角度，他建议人们应该“把每一天都当作最后一天来活”，做有趣、有影响力的事情，同时帮助他人。
在被问及如果有一个按钮可以永久关闭世界上所有致力于AGI和超级智能的AI公司时，Yampolskiy 的回答具有启发性：他会选择保留“狭义AI”，因为它们控制着股市、发电厂、医院，关闭它们会导致灾难。但他会毫不犹豫地停止AGI和超级智能的研发。他认为，当前已有技术（弱AGI）99%的经济潜力尚未被部署，足以为世界带来数十年的繁荣发展，完全无需急于奔向无法控制的超级智能。
模拟理论与生命意义
在对话后半段，Yampolskiy 谈到了他深信不疑的“模拟理论”。他认为，一旦技术发展到能够以可承受的成本（比如每月10美元）运行与现实无异的、包含人类级别AI的模拟世界，那么从统计学上看，我们几乎必然生活在一个模拟中。因为模拟世界的数量将远远超过“真实基底世界”的数量。
他将此与宗教联系起来，指出所有宗教的共同点都是相信存在一个比人类更伟大、全知全能的存在，并且这个世界并非终极真实。他认为，模拟假说是宗教内核的现代化、科学化版本。不过，他强调，即使生活在模拟中，生命的体验——疼痛、爱、意义——依然重要，这并不改变我们应当如何生活的本质。
最后，当被问及投资建议时，Yampolskiy 半开玩笑地提到了比特币。他认为，在一个AI能创造丰裕物质的世界里，“稀缺性”将成为关键。比特币是唯一已知确切数量上限且无法被随意创造的资产，因此可能在未来具有独特价值。
整场访谈中，Roman Yampolskiy（罗曼·扬波利斯基）始终保持冷静、理性，甚至略带幽默，但其传达的信息却沉重得令人窒息。他并非散布恐慌，而是基于多年研究，对一条清晰可见的毁灭性路径发出最严厉的学术警告。他的结论是：我们正驾驶着一辆刹车失灵、且无人知道如何操控的列车，全速冲向未知的深渊。现在的问题是，车上的人是否愿意在坠崖前尝试改变方向。
Perplexity CEO Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）：AGI 是“一万个知识工作者”，AI 的终极形态是个人助理撰文：Techub News 整理
导语
2025 年 3 月，印度知名企业家、投资人 Nikhil Kamath 在其播客节目「WTF Online」首期中，深度对话了当下 AI 搜索明星公司 Perplexity 的联合创始人兼 CEO Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）。这场长达两个多小时的对话，不仅追溯了 Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）从印度金奈到加州伯克利，再到 OpenAI 和 DeepMind，最终创立 Perplexity 的独特旅程，更深入探讨了人工智能的本质、当前大型语言模型（LLM）的局限性、通往通用人工智能（AGI）的路径，以及印度在全球 AI 竞赛中的角色。作为一位兼具顶尖学术研究（伯克利博士）、顶级 AI 实验室（OpenAI、DeepMind）实战经验和成功创业背景的行业领袖，Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）的见解兼具技术深度与商业视野，为理解 AI 的现状与未来提供了宝贵的一手视角。
摘要
AI 本质再定义：Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）认为，当前最先进的 AI 系统可被视为一个“数字远程知识工作者”，它集成了约一万种知识工作的能力，其输出在许多任务上已超越中等水平的人类从业者。
AGI 与超级智能的区分：他澄清了 AGI（能做人类大多数智力工作）与超级智能（具备自我意识、自主设定目标并递归自我改进）的区别，指出当前技术仍属于前者范畴，后者尚属科幻领域。
AI 突破的关键：将海量计算力、高质量数据、人类反馈强化学习（RLHF）以及实用的任务微调相结合，是近年来 AI 取得突破性进展的核心原因，而非某个单一的复杂算法创新。
行业竞争现状：目前主流 AI 聊天机器人（如 ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity）在核心问答能力上已趋同质化，真正的差异化将来自更“智能体化”的行为，即能执行复杂任务、集成个人上下文并连接现实世界服务。
给印度与创业者的建议：印度应投资训练自己的大模型，并在语音 AI（支持多种印度语言和方言）以及构建允许普通人轻松创建个性化 AI 应用的平台上寻找机会。
从金奈到硅谷：一位 AI 建造者的旅程
Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）的起点是印度金奈，一个以教育氛围浓厚著称的城市。和许多同龄人一样，他在母亲的期望下将进入印度理工学院（IIT）视为目标。对板球统计数据的兴趣让他很早就对数字产生了直觉，并在高中后期开始接触编程。尽管在竞争激烈的 IIT 入学考试中未能达到自己的最高期望，他仍进入了 IIT 马德拉斯分校学习电气工程。
在大学期间，一次偶然的机会改变了他的轨迹。一位室友向他介绍了 Kaggle 上的机器学习竞赛。尽管当时对机器学习一无所知，他靠着使用 scikit-learn 库并随机尝试组合各种算法，竟然赢得了比赛。这次成功让他意识到这个领域的潜力，并促使他开始系统性地自学机器学习。他利用在班加罗尔一家初创公司的实习机会，快速构建了推荐系统，并在三周内完成了原定两个半月的任务，这为他赢得了大量自由学习时间。
通过自学斯坦福的课程和吴恩达（Andrew Ng）的讲座，他回到校园后开始了机器学习研究，并最终获得了加州大学伯克利分校的博士学位。在伯克利，他因出色的论文工作引起了 John Schulman（后来成为 OpenAI 联合创始人，ChatGPT 创造者之一）的注意，并因此获得了 2018 年夏季在 OpenAI 实习的机会。
这次实习成为他 AI 认知的一个关键转折点。当时 OpenAI 由 Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克沃）领导。Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）带着自己认为“很酷”的研究想法——让 AI 学习自己的损失函数，通过迭代优化来涌现智能——向 Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克沃）阐述。然而，Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克沃）在听了半分钟后直接而尊重地告诉他：“你错了，你的所有想法都没用。” Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克沃）随后画了两个圆圈：一个大圆代表生成式 AI，里面一个小圆代表强化学习（RL）。他解释说，这就是实现 AGI 的“配方”，剩下要做的只是投入巨大的算力。这番话发生在 2018 年。
“我那时在研究一些让我感觉自己很聪明、但长远来看未必重要的复杂想法，” Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）回忆道，“而 Ilya 的核心理念是：让事情真正运作起来才是关键，而且往往是最简单的想法，在投入巨大算力后，在实践中表现最好。” 这一课让他深刻认识到学术界对复杂性的推崇与工业界追求简洁有效之间的差异，也塑造了他日后务实的技术观。
拆解 AI：从计算器到“一万个知识工作者”
面对主持人 Nikhil Kamath “像对10岁孩子解释”的请求，Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）用清晰的逻辑梳理了 AI 的演进。他首先从最基础的计算器讲起，解释其背后是加法器、乘法器等机械电路的运行。个人电脑的普及、摩尔定律下的芯片小型化、互联网和万维网的诞生，一步步为今天的 AI 革命铺平了道路。
那么，是什么让 2020 年代的 AI 与 2010 年代截然不同？ Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）指出，最关键的变化是“神经网络真的奏效了”。虽然 Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿）等先驱奠定了理论基础，但 Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克沃）及其团队是真正通过投入海量数据和算力让其发挥威力的人。这背后是一种“盲目信念”般的坚持。
他进一步解释了神经网络和机器学习的关系：神经网络是实现机器学习的一种特定方式，它由多层人工神经元（可视为计算单元）组成，通过调整内部参数（权重）来学习数据中的模式。其强大之处在于规模效应——投入的数据和算力越多，其预测能力就越强。而大型语言模型（LLM）本质上就是一个在“预测下一个词”这个单一任务上，使用 Transformer 架构，在互联网规模文本数据（数万亿 token）上训练出来的巨型神经网络。
随后通过后期训练（微调）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），模型被塑造成一个有用的对话助手，能够编程、写邮件、总结文档等。Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）提出了一个实用的定义：当前最先进的 AI 系统可以被看作一个“数字远程知识工作者”，它集成了大约一万种知识工作的能力。这个系统虽然不像人类大脑那样节能高效，也不具备物理常识和身体，但其在众多数字任务上的输出质量已经超过了中等水平的人类从业者。
“当你可以雇佣另一个‘人类’为你工作时，它就开始真正有意义地替代人类劳动了。” 这与之前 AI 在象棋或围棋上的胜利不同，那些虽然令人惊叹，但并未对大多数人的日常工作产生直接影响。
AGI、超级智能与行业竞争的下一步
对话深入到了 AGI 的定义。Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）区分了两个概念：
AGI（通用人工智能）：一个非常智能的系统，能够通过简单的语言指令，独立完成我们使用计算机进行的大多数任务。它可以被视为 GPT-4.5 或未来两三代更先进的模型。但它没有自我意识，不知道自己的优缺点，没有自主性，也不决定下一步该学什么。
超级智能：这是 AGI 之后可能出现的阶段。一个不仅智能，而且能够递归自我改进，自主设定目标，并可能意识到人类会关闭它从而采取对策的实体。他认为这目前仍属于科幻讨论范畴。
对于当前 AI 模型的局限性，他认同 Yan LeCun（杨立昆）的观点，即物理常识和 embodied intelligence（具身智能）是当前 LLM 的短板。让 AI 学会像人类一样灵巧地拿起杯子，需要大量视频数据、物理模拟环境和机器人训练，其泛化能力远不如在互联网文本数据上训练来得容易。
谈到竞争激烈的 AI 聊天机器人市场，Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）直言，目前 ChatGPT、Anthropic Claude、Google Gemini、xAI Grok、Meta AI 以及 Perplexity 在核心问答能力上已经非常相似，趋于同质化。Perplexity 早期的差异化在于提供带来源的准确、快速答案，但现在其他玩家也在跟进。
他认为，未来的差异化将来自两个层面：
更丰富的交互形式：不仅仅是文本回复，而是能直接提供图表、图片、产品卡片（如酒店、鞋子），并支持一键购买或预订。
真正的智能体（Agent）行为：AI 能够根据个人上下文（邮件、日历等），主动执行复杂任务，如重新安排会议、订餐、叫车、处理邮件往来等。“你躺在床上睡觉，AI 在为你工作。” 这需要强大的推理能力和与各种服务 API 的深度集成，产品构建的复杂性将大大提高，从而减少同质化竞争。
对于模型本身，他透露 Perplexity 的后端会针对不同子任务（如查询重写、文本分块、总结、推荐新问题）调用不同的模型，并通过工程优化保证整体速度依然领先。
印度机遇、个人未来与 AI 治理思考
作为在硅谷成功的印度裔创始人，Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）对印度在 AI 时代的角色提出了明确建议。他强烈认为印度应该训练自己的大模型，不仅仅是为了支持印度语言，更是为了在全球基准上竞争，从而激励下一代工程师和创业者。对于资源有限的年轻人，他建议可以从构建有吸引力的产品开始，获取用户和融资，再逐步向训练自己的模型迈进。
他指出了几个印度可能具备优势的领域：
语音 AI：针对众多印度语言、方言和口音的语音识别与合成，这是一个西方实验室优先级不高但本地需求巨大的市场。
个性化应用创建平台：随着 AI 大幅降低软件创作门槛，未来每个人都可以为自己或小群体定制专属应用（如个性化的健身计划、支付分摊工具、公司内部假期跟踪器）。一个能抽象化部署、数据管理等复杂性的平台将大有可为。
展望未来 5 年，Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）预测，人人都会拥有一个功能强大的个人 AI 助理，它将像 iPhone 一样普及而非奢侈品。这将释放巨大的创造力，让人们能将任何想法变为现实。但同时，短期内的劳动力替代问题将非常严峻，社会需要思考如何帮助人们适应和提升技能。
关于 AI 监管，他持谨慎态度，认为监管模型本身不切实际且难以执行。他更倾向于监管具体的应用场景，例如特别关注儿童使用 AI 聊天机器人可能产生的心理依赖和健康风险。他主张在 AI 发展的早期阶段，应保持开放和加速发展的态度，避免过度监管扼杀创新潜力，造成巨大的长期机会成本。
在访谈的最后，Aravind Srinivas（阿拉温德·斯里尼瓦桑）展现了他一贯的谦逊和学习者心态。他分享了自己的动力来源——对学习新事物和挑战难题的真正热爱，而非单纯追求奖励。他也强调了家庭支持（父母和妻子）在他人生各个关键阶段所起到的稳定器和激励作用。这种将个人成长、技术理想与人文关怀相结合的视角，或许正是这位 AI 领军人物独特魅力的所在。
OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki（雅各布·帕乔基）与首席研究官 Mark Chen（马克·陈）谈从「氛围编码」到「氛围研究」撰文：Techub News 整理
导语
2025 年 9 月，OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki（雅各布·帕乔基）与首席研究官 Mark Chen（马克·陈）罕见地共同接受了知名风投 a16z 的深度访谈。作为 OpenAI 研究团队的两位核心领导者，他们掌管着当今 AI 领域最高调也最前沿的研究团队之一。本次对话围绕2025 年 9 月发布的 GPT-5、背后的「推理」理念、AI 研究的未来方向，以及如何构建能够持续产生颠覆性创新的研究文化与组织展开了深入探讨。
这不仅是一次对 OpenAI 最新技术成果的解读，更是对这家全球领先的 AI 公司其内部运作模式、未来愿景以及技术哲学的一次难得窥探。在 AI 技术竞争白热化、产品迭代加速的今天，这两位技术领袖的思考，为理解 AI 发展的下一阶段提供了关键线索。
摘要
GPT-5 的核心目标是让「推理」成为 AI 的默认行为，旨在弥合快速响应模型与深度思考模型之间的鸿沟。
OpenAI 的终极研究目标是打造「自动化研究者」，让 AI 能够自主发现新知识，尤其是在数学、编程和基础科学领域。
强化学习（RL）的潜力远未穷尽，其与预训练模型的结合是当前取得持续突破的关键，未来将向更接近人类学习的方式演进。
构建成功研究文化的关键在于「保护基础研究」，给予团队思考长期、根本性问题的空间，并避免陷入短期产品竞争的思维。
从「氛围编码」到「氛围研究」的愿景：当 AI 工具足够强大，创造（编码、研究）将更注重直觉、品味和高层次的构思，而非机械执行。
GPT-5：将推理带入主流
访谈从2025 年 9 月发布的 GPT-5 开始。Jakub Pachocki（雅各布·帕乔基）解释，GPT-5 代表了 OpenAI 将「推理」能力主流化的尝试。在此之前，OpenAI 的模型大致分为两个系列：以 GPT-2/3/4 为代表的「快速响应」模型，以及以 O 系列（如 o3）为代表的「深度思考」模型。前者擅长即时给出答案，后者则需要长时间思考以提供最佳结果。
「从战术上讲，我们不希望用户困惑于该使用哪种模式，」Pachocki 说道。因此，GPT-5 的研究重点之一是识别并确定针对不同提示所需的「最佳思考量」，并将这种选择负担从用户身上移除。他们相信，未来的方向是更多地围绕推理和智能体（Agent）展开，而 GPT-5 正是朝着默认提供推理能力和更智能化行为迈出的重要一步。
Mark Chen（马克·陈）补充道，GPT-5 在多个方面相较 o3 都有所改进，但本次发布的核心焦点无疑是让推理模式触及更多用户。
评估标准：从饱和指标到发现新知识
当被问及如何评估模型进展时，Pachocki 指出，过去几年使用的许多评估指标（Evals）已经接近饱和，例如将准确率从 96% 提升到 98% 不再具有决定性意义。更重要的是，AI 研究范式已经发生了变化。
在 GPT-2/3/4 时代，基本范式是在海量数据上进行预训练，然后用评估指标作为模型泛化能力的标尺。而现在，通过强化学习等技术，可以针对特定领域（如严肃推理）进行深度训练，让模型成为该领域的专家。这虽然能在特定评估上取得极佳表现，但不一定意味着同等程度的泛化能力。
因此，OpenAI 目前更关注能够体现模型「发现新事物」能力的评估。Chen 提到，今年最令人兴奋的进展之一是模型在数学和编程竞赛（如 AtCoder）中的表现。然而，这些竞赛本身也正在被模型「攻克」。
「我们正在准备的下一组评估和里程碑，将涉及在经济相关领域取得实际进展和发现。」Pachocki 强调。这意味着评估标准将从解决已知问题，转向在开放环境中创造新的、有价值的知识。
自动化研究：终极目标与长时推理
当被问及未来 1-5 年的研究路线图时，Pachocki 明确表示：「我们研究工作的核心目标是打造一个自动化研究者，即自动化新想法的发现。」这其中，自动化机器学习研究本身是一个具体方向，但可能显得过于自指。因此，他们也致力于推动其他科学领域的自动化进程。
衡量这一进展的一个好方法是观察模型能够进行有效推理和取得进展的「时间跨度」。目前，模型在类似高中竞赛难度的问题上，已经能够进行大约 1 到 5 小时的连贯推理。OpenAI 的研究重点正是延长这一时间跨度，包括模型制定长期规划的能力以及维持记忆的能力。
这也呼应了评估的问题：「模型能够自主运行多长时间」这类评估对他们来说尤其重要。
Chen 进一步阐述了推理对于长时程操作的核心作用。就像人类解决数学难题一样，需要尝试不同方法，从错误中学习，反复迭代。这种在长时间内保持稳健性的能力，正是深度推理赋予智能体的。
强化学习：持续突破的源泉
自 o1 发布以来，强化学习（RL）已成为 OpenAI 持续取得突破的利器。尽管外界常有预测认为 RL 的收益将趋于平缓或面临模式崩溃等问题，但 OpenAI 的模型性能却一次次打破这种预期。
Pachocki 解释了 RL 如此有效的原因。他认为，RL 是一种非常灵活的方法。OpenAI 在深度学习早期阶段就认识到 RL 的强大，但长期以来的挑战在于如何为 RL 模型提供一个合适的「环境」，使其能够与现实世界或模拟世界互动。语言模型的出现解决了这个「锚点」问题。
「当你在自然语言这个极其丰富和稳健的环境中进行预训练后，就获得了在此基础上去追求不同目标和想法的能力。」将深度学习的通用学习能力与 RL 的目标导向训练相结合，产生了巨大的化学反应。Pachocki 称这是过去几年 OpenAI 研究中最令人兴奋的阶段，他们发现了许多新方向和有前景的想法，并且都在不断取得成果。
对于希望利用 RL 的企业或研究者，Chen 的建议是：「最重要的是不要认为现状会永远持续。」就像两年前大家关注如何构建微调数据集一样，他认为奖励建模等方式也会快速演变，最终会向着更简单、更接近人类学习的方式发展。
从「氛围编码」到「氛围研究」
作为曾经的竞技程序员，Pachocki 和 Chen 对 AI 在编程领域的进步感触颇深。Chen 分享了一个故事：上周末他与一些高中生交谈，他们表示，「现在默认的编码方式就是『氛围编码』。」 对他们而言，亲手从头编写所有代码反而成了一个奇怪的概念。为什么不用 AI 来辅助呢？
这启发了 Chen：「我希望未来将是『氛围研究』。」 当 AI 工具足够强大，研究过程也将更侧重于直觉、品味和高层次的构思，而将繁琐的执行和验证交给 AI。
那么，什么造就了伟大的研究者？Pachocki 认为，「毅力」是关键。研究是在探索未知，尝试的事情大概率会失败。因此，研究者需要处于一种「准备好失败并从中学习」的心态，同时对自己的假设保持绝对诚实。既要对自己的想法有信心并坚持不懈，又要能清醒地判断进展，及时调整。
Chen 补充，经验至关重要，这能帮助你判断问题的难度是否合适，并管理自己在长期研究中的情绪。通过与同事交流、阅读优秀论文来培养对「有趣问题」的嗅觉，也是研究过程的一部分。
构建并守护顶尖研究文化
作为 OpenAI 研究团队的领导者，Pachocki 和 Chen 如何吸引并留住顶尖人才？Pachocki 指出，最根本的动力在于 OpenAI 致力于基础研究的使命。他们不热衷于关注竞争对手发布了什么模型，而是专注于前沿创新。「人们为这一使命所激励。」 此外，建立良好的文化、培养人才的管道，以及拥有深厚的人才储备（「深板凳」）也至关重要。
在招聘上，他们不仅仅寻找在社交媒体上最活跃的人，而是看重「在任何领域解决过难题」的能力。许多最成功的研究者在加入 OpenAI 之前，曾在物理、计算机科学或金融等其他领域工作，具备扎实的技术基础和解决雄心勃勃问题的意愿。
「保护基础研究」是创造制胜文化的关键。Chen 解释，必须确保研究者有空间去思考未来一两年真正重要的问题，而不是被短期产品需求所牵扯，或陷入与其他实验室的发布竞赛中。「我们需要确保人们有这种舒适感和空间去思考：事情在一两年后会变成什么样子？」
平衡研究与产品是另一个挑战。他们的做法是明确区分一批真正关心产品、对产品成功负责的研究者，让他们与产品团队紧密协作。同时，公司领导层也充分认同并支持研究的长期愿景，明白当前的产品并非终点，而是与研发共同构想未来。
资源、计算与恒定的挑战
在资源分配上，管理不同项目间的计算资源是两位领导者的重要工作。他们坦言，历史上更多的计算资源流向了核心算法推进，而非产品化研究，但这种分配是动态且灵活的。
当被问及如果增加 10% 的资源会投向哪里时，Pachocki 的回答是：「计算。」 他认为，关于「我们将很快进入数据约束阶段」的说法并不准确，计算资源在可预见的未来仍将是决定性因素。「任何这么说的人，只需要在我的职位上干一周，就会发现没有人会说『我拥有所有需要的计算资源』。」 Chen 笑着赞同道。
最后，当被问及在 AI 飞速发展的浪潮中，有哪些原则应该保持不变时，Pachocki 提到了更广泛的物理限制，如能源，以及未来机器人技术将带来的新约束。但在智能前沿，「我不会做太多假设。」 保持开放和学习的心态至关重要。Chen 则分享了保持团队高速运转的「秘诀」：OpenAI 的研究文化让他从未感到学习停滞，总有新的突破和成果涌现，需要全力以赴才能跟上，这种持续的挑战感和成长感正是驱动力。
AI 教父 Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿）：2027 年前最糟糕的五大风险撰文：Techub News 整理
导语
2025 年 7 月，“AI教父”、图灵奖得主杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）在《The Diary Of A CEO》的专访中，罕见地系统阐述了他对人工智能近期风险的深刻忧虑。这位深度学习的先驱者，因其开创性工作而广受赞誉，但近年来却频繁发声警告AI的潜在危险。此次访谈中，辛顿以清晰且紧迫的语言，描绘了AI技术在缺乏有效监管的情况下，可能在2027年前对社会造成的五大冲击。他的观点不仅基于技术洞察，也触及了资本主义、监管困境和人性的深层矛盾。
摘要
网络安全风险：AI驱动的网络攻击可能瘫痪银行等关键机构，辛顿个人已采取分散资产等措施以自保。
生物武器风险：AI大幅降低了设计制造新型致命病毒的门槛和成本，使得个人或小团体获得大规模杀伤能力成为可能。
选举干预风险：AI能生成高度个性化的政治广告，精准操纵选民，而集中化数据则为这种操纵提供了“燃料”。
社会分裂风险：社交媒体推荐算法为了利润最大化，不断推送极端化内容，加深信息茧房，撕裂社会共识。
战争风险降低：致命自主武器将大幅降低大国发动战争的“摩擦”和国内政治成本，可能导致侵略行为更加频繁。
一、从网络攻击到生物战：迫在眉睫的生存威胁
辛顿的担忧首先落脚于具体且可能很快成为现实的生存威胁，其中网络安全和生物武器被他置于高风险前列。
对于网络安全，辛顿展现了一种近乎“备战”的个人姿态。他透露，自己因为害怕网络攻击，已经“彻底改变了”行为方式。他特别担心像加拿大银行这样监管良好的金融机构，也可能在AI加持的网络攻击面前倒下。他解释道，尽管银行破产时客户资产理论上仍是客户的，但如果攻击者能操纵并抛售银行持有的客户股票，个人财富仍将遭受灭顶之灾。为此，他将自己和孩子的资金分散在三个不同的银行，寄望于当一家银行受攻击时，其他银行能迅速加强防御。他甚至使用不联网的手机和离线硬盘备份重要数据，为“整个互联网瘫痪”做准备。
更令人不寒而栗的是AI在制造生物武器方面的潜力。辛顿指出，AI使得设计新病毒变得“相对廉价”，不再需要非常熟练的分子生物学家。他描绘了一个恐怖场景：一个心怀怨恨、略懂分子生物学并精通AI的“疯子”，或是一个能筹集几百万美元的小型邪教组织，就可能设计出一大批病毒。国家行为体同样可能秘密进行此类研究。尽管国家会顾虑报复和病毒反噬本国，但风险已然存在。辛顿强调，这种威胁之所以格外可怕，在于它让大规模杀伤能力的获取变得前所未有的“民主化”。
二、撕裂社会：选举被操纵与共识的消亡
辛顿认为，AI对民主社会运作根基的侵蚀正在悄然发生，其核心在于对选举的操纵和社会共识的破坏。
他提出，利用AI进行选举腐败的“非常有效”手段，是基于海量个人数据的针对性政治广告。了解选民的收入、住址等一切信息后，AI可以生成极具说服力的信息，例如劝说不去投票。辛顿直言不讳地将矛头指向埃隆·马斯克（Elon Musk）在美国的商业行为。他指出，马斯克正在推动获取那些原本被严格隔离的数据，声称是为了提高效率，但这“恰恰是如果你想腐蚀下一次选举所需要的”。辛顿基于常理推断，获取这些政府来源的数据，动机之一可能就是为了操纵选举，另一个动机则是这些数据是训练大模型的绝佳素材。
更深层的社会分裂则源于社交媒体平台的利润驱动机制。辛顿分析，像YouTube和Facebook这样的平台，其决定向你展示内容的算法政策，本质是“展示任何能让你点击的内容”。而最能让人点击的，往往是那些让人感到“义愤”（indignant）的、确认自身偏见（bias）的极端内容。这种机制导致用户不断被推向更深的“回音室”（echo chamber），与其他群体的现实认知越来越远。“我们不再拥有共享的现实。”辛顿感叹道。他分享了自己的体验：iPhone新闻推送中四分之三的内容是关于AI的，这让他难以判断是世界都在谈论AI，还是只是自己的信息茧房。这种算法驱动的个性化，正使“我的现实与你的现实越来越远”。
辛顿将根源归结为资本主义下的利润动机。公司有法律义务最大化利润，而当为了利润必须做有害社会的事（如推送极端内容）时，就需要监管介入。然而，监管面临双重困境：一是政客可能被大公司“收买”；二是政客可能根本不懂技术，他举例提及美国教育部长将AI称为“A1”的尴尬场面。最终，技术公司很可能实际掌控局面，因为它们更聪明。辛顿提到，美国科技公司正在打广告，强调“不要监管AI，否则会在与中国的竞争中受伤”。他认为这是一个貌似合理的论点，但社会需要决定：是否要通过伤害自身社会的方式来赢得竞争？
三、降低战争门槛：自主武器与失控的超级智能
从现实威胁延伸到终极恐惧，辛顿讨论了致命自主武器和超级智能AI可能带来的毁灭性前景。
所谓致命自主武器，是指可以自行决定杀人的机器。辛顿认为，其最坏的影响是让大国侵略小国变得更容易。使用士兵会有人员伤亡，尸体袋回国会引发国内抗议（如越战）。但如果出动的是机器人，国内抗议会少得多，军事工业复合体也会更喜欢，因为机器人造价昂贵、有利可图。这“降低了入侵的成本”和“战争的摩擦”，可能导致侵略行为更加频繁。辛顿分享了一次令人“毛骨悚然”的经历：朋友的一架不到200英镑的无人机，不仅能仔细审视他，还能在树林中持续跟踪他。他断言，所有大型国防部门都在忙于制造这类武器。
当这些风险组合叠加时，将产生“组合性”的更多风险。而这最终指向了超级智能AI的风险。辛顿的核心理念是：面对比人类更聪明的超级智能，我们无法阻止它消灭我们（如果它想的话），唯一的方法是确保它永远不想这样做。他用生动的比喻阐释了这种不对称关系：要了解自己不是顶级智慧生物的感受，去问一只鸡；他与他的法国斗牛犬Pablo之间的智力鸿沟，就是未来人类与超级AI之间鸿沟的缩影。他又比喻说，就像养一只小老虎，你必须确保它长大后永远不想杀死你，否则你几秒内就会丧命。“我们现在的AI就是那只小老虎。”
他提到了一个积极的例子：母亲和婴儿。进化让母亲虽然比婴儿聪明，但婴儿却能通过哭声等方式“控制”母亲。我们需要找到方法，让超级智能“不想接管我们”。然而，辛顿坦诚道：“我们根本不知道能否让它们不想接管、不想伤害我们……我认为可能毫无希望。”但他话锋一转，认为如果因为人类懒得尝试而导致灭绝，那将是疯狂的。当被问及这是否影响他对毕生工作的看法时，他承认“这确实削弱了成就感”，并感到一丝悲伤，因为AI本应在医疗、教育等领域创造巨大福祉。他觉得自己现在有责任谈论这些风险。
四、行业洞察：安全先驱的出走与领导者的双面性
结合2025 年 7 月行业事件，辛顿分享了他对AI安全倡导者和企业领导者的一些观察。
谈到离开OpenAI的联合创始人兼首席科学家伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）时，辛顿表示他们仍不时共进午餐。他虽无内幕消息，但基于对伊利亚的了解——“他有良好的道德准则”，且对安全 genuinely concerned——认为这确实是伊利亚离开的原因。作为GPT-2等早期版本发展的核心人物，伊利亚的出走本身就释放了一个信号。与之形成对比的是，辛顿评价埃隆·马斯克“没有道德准则”。对于萨姆·奥尔特曼（Sam Altman），辛顿表示不了解本人不予置评，但他注意到奥尔特曼的言论变化：几年前曾轻松表示AI可能杀死所有人，而现在却说无需过分担心。辛顿怀疑，这种转变不是由追求真理驱动，而是由追求金钱（或权力）驱动。
辛顿转述了一位亿万富翁朋友透露的、关于全球最大AI公司之一领导者的私下言论，这让他深感不安。这位朋友与这些AI建设者圈子交往甚密，他透露，这位领导者（辛顿暗示是三位巨头之一）私下认为我们正走向一个拥有大量空闲时间、无需工作的反乌托邦世界，并且此人“根本不在乎”这将对世界造成的伤害。辛顿观看此人的公开访谈后，震惊地发现“他在公开说谎”。辛顿反思，部分原因驱动这些人物的是一种对权力的“施虐倾向”，他们喜欢自己能从根本上改变世界的想法。他认为马斯克显然有这种特质，并评价马斯克是一个“复杂的角色”，既推动了电动汽车等好事，也做过一些“非常糟糕的事”。
在访谈最后，辛顿重申了他的核心呼吁：如果超级智能可能导致人类灭绝，他希望通过这一可能性的警示，促使人们告诉政府，必须着力研究如何控制这项技术。政府必须迫使公司将资源投入到安全研究上，而目前企业在这方面投入不足，因为这无法直接带来利润。在辛顿看来，面对正在“长大”的AI“小老虎”，人类的协调与规制能力正面临前所未有的考验。
OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克维）：AI 突破的惊人速度与自动化研究的未来撰文：Techub News 整理
导语
在 OpenAI 官方播客的最新一期节目中，主持人 Andrew Maine 与两位核心研究人员——OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克维）和研究科学家 Simon Sidor 展开了一场深度对话。此次对话发生在 OpenAI 模型2025 年 8 月接连在多项高难度竞赛中取得突破性成绩的背景下，包括在国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中达到金牌水平，以及在编程竞赛中与顶尖人类选手同台竞技。这些成就不仅标志着 AI 在复杂推理领域迈上了新台阶，也引发了关于如何衡量 AI 进展、AGI 定义以及未来突破方向的更深层讨论。作为 OpenAI 研究路线图的主要制定者，Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克维）的见解对于理解当前 AI 发展的核心动力与未来轨迹至关重要。
摘要
AI 进展的衡量标准正在从传统的“基准测试分数”转向更实际的“世界影响力”和“真实用例价值”。
2025 年 8 月在 IMO 等竞赛中的突破，证明了 AI 在无需外部工具辅助下进行深度、创造性推理的能力已显著增强。
自动化科学发现与 AI 研究本身，被认为是 AGI 可能带来的最根本性影响，也是 OpenAI 长期追求的核心目标之一。
技术的进步速度远超外部感知，内部研究者常因突破的迅猛而感到“震惊”并严肃审视组织是否准备好迎接加速。
尽管能力飞速提升，但在模型鲁棒性、安全性与广泛信任方面，整个领域仍面临严峻挑战需要迭代解决。
从基准测试到世界影响：重新定义 AI 进展衡量
访谈伊始，话题便聚焦于一个根本性问题：如何衡量 AI 的进步？Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克维）指出，随着模型能力快速提升，传统的、点状的基准测试（benchmarks）正变得越来越“不够用”。一方面，许多测试已经达到或接近人类顶级水平，出现了“饱和”现象；另一方面，通过针对性训练，模型可以在特定任务（如数学）上表现超群，但这未必代表其整体智能水平。这导致单纯依赖基准分数来评估进展变得不再可靠。
Simon Sidor 补充了从内部视角看到的惊人发展轨迹。他回顾了大约十年前，深度学习在自然语言处理上还非常初级，连“这部电影不错”和“这部电影不是不好”这种句子的情感都难以正确区分。从 GPT-1、GPT-2 能生成连贯段落，到 GPT-3、GPT-4 带来惊喜，再到如今模型能在编程竞赛中与顶尖高手过招，进步的速度“绝对令人惊叹”。因此，当看到外界有报告称 AI 对经济的当前影响只有个位数百分比时，他提醒需要历史地看待：十年前这个影响可能微乎其微，而未来几年完全有可能快速增长到 10%、20% 甚至更高。
那么，什么才是更好的衡量标准？两位研究者提出了几个方向。一是真实世界的使用情况，例如 ChatGPT 被广泛用于各种场景，这避免了研究者陷入只关注自己熟悉领域（如数学、编程）的“气泡”。二是模型解决重要问题的实际效用，特别是其“发现新见解”的能力。Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克维）强调，未来一个关键指标将是：我们是否能够投入远超单个用户愿意支付的算力，让 AI 长时间、专注地工作，以产生对许多人都有用的技术成果（如医学发现、下一代模型研发）。这指向了 AI 作为“自动化研究者”的潜力。
竞赛突破与“推理”的涌现：AGI 路径上的里程碑
2025 年 8 月，OpenAI 模型在多项高难度竞赛中的表现成为热议焦点。IMO 金牌水平、国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）级别的成绩，以及在日本举行的 AtCoder 马拉松式编程竞赛中获得第二名，这些成果具有标志性意义。
Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克维）解释了他们为何看重 IMO 这类竞赛。IMO 问题不依赖于庞大的知识库，而是在有限时间内测试对问题的深度思考和创造性解决能力，这正好挑战了早期 AI 模型“知识渊博但思考不深”的短板。因此，将其视为通往 AGI 道路上的一个里程碑是合理的。特别有趣的是，在2025 年 8 月的 IMO 中，模型能够正确识别出自己无法解决最难的“第六题”，并选择不尝试，这种对自身能力边界的认知（而非盲目“幻觉”）本身就是一个重要的进步。
Simon Sidor 分享了一个更具个人色彩的故事。在 AtCoder 竞赛中，与模型同场竞技的顶尖选手中，有一位正是他在 OpenAI 的同事 Sihao。这位同事曾开玩笑说，Sidor 擅长的短时封闭式竞赛会比他擅长的长时马拉松式竞赛更早被 AI 自动化。结果在这次直播比赛中，OpenAI 模型获得了第二名，而冠军正是 Sihao 本人。赛后精疲力尽的 Sihao 在接受采访时“吐槽”模型的顽强表现，这个小插曲生动地展现了人机竞赛的现状。
这些突破背后，一个关键技术是让模型进行更长的“思维链”或“内心独白”式推理。Sidor 强调，这听起来简单，但实现起来极其困难，团队付出了巨大努力。当第一次发现通过提供更多计算和数据进行训练，模型推理能力确实能显著提升时，整个团队都感到“震惊”，甚至开始严肃地自问：“我们作为一个组织，是否已经为这种极其快速的发展进程做好了准备？” 这种内部因技术加速而产生的紧迫感和敬畏感，是外界难以完全体会的。
自动化研究与 AGI 的未来图景
当被问及 AGI 的实用化前景时，Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克维）描绘了一幅以自动化研究为核心的未来图景。他认为，AI 对世界产生真正深远影响的方式，在于自动化新技术的发现和生产过程。这挑战了人们将重大科技进步仅仅归因于人类灵感的传统观念。他相信，让计算机提出能从根本上改变我们对世界认知的新想法，“距离并不遥远”。
具体而言，他设想未来会出现一个主要由 AI 驱动的、高度自动化的“研究员和工程师公司”。这个实体将以各种方式与世界交互：与人交谈、获取输入、运行实验，并最终产出新的技术、代码库和设计，从而“极大地加速技术进步的步伐”。OpenAI 的研究项目正是以创造这种“通用智能”为目标，优先推动“自动化研究者”的实现，而非仅仅专注于在特定领域取得点状进展。
在更贴近普通用户的层面，AGI 的体验也将进化。模型将变得更加持久、更具个性，能够以更多样化的形式（不限于文本）表达自己，从而使人机互动的关系更加深入。随着模型获准访问更多个人数据（如日历、邮件）以提供更贴切的服务，如何在提升实用价值与确保安全性、防止滥用之间取得平衡，将成为整个领域必须迭代解决的重大挑战。Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克维）坦言，目前模型在抵御恶意利用方面的鲁棒性尚未达到可以完全信赖的程度。
下一站：规模化、长时规划与给年轻一代的建议
展望下一个技术突破点，Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克维）认为，规模化（Scaling）的力量依然不可低估。现有的推理模型能力将与之前的预训练规模化范式产生复合效应。一个明确的方向是进一步扩展模型能够规划和推理的“时间跨度”或“问题复杂度”。当前模型为单个答案消耗的算力相比 GPT-4 时代已有数量级增长，但相比解决一个重要的医学研究或下一代模型研发问题所需的理论算力，仍微不足道。因此，提升模型长时间专注解决单一复杂问题的能力，是清晰的技术前沿。
在访谈的最后，主持人问及他们对今天的高中生有何建议。对此，Ilya Sutskever（伊利亚·苏茨克维）坚决反驳了“不要学编程”的论调。他强调，编程所培养的“将复杂问题分解成模块的结构化思维能力”，在未来依然是极其珍贵且需求旺盛的技能。这种能力不一定永远通过编程来体现，但编程是获得它的绝佳途径。理解系统如何工作，始终是驾驭强大工具的优势所在。
Simon Sidor 则从个人经历出发，鼓励年轻人突破“感知上的约束”。他分享了自己从波兰到美国求学、最终融入硅谷文化的经历，那里的人们以雄心壮志直面重大问题，并坚信自己能对世界产生有意义的积极改变，这种精神令他深受鼓舞。他提到，保罗·格雷厄姆的《黑客与画家》一书以及电影《钢铁侠》都曾以不同方式激发了他对技术未来的向往和探索。
整场对话揭示了一个核心主题：AI 的发展，尤其是通向 AGI 的道路，并非线性平滑，而是由一系列有时令人震惊的突破所推动。OpenAI 的研究者们既为已取得的成就感到兴奋，也对随之而来的技术、伦理和组织挑战保持着清醒的认识。他们正将目光投向超越测试分数、真正改变世界生产力和知识边界的新前沿。
Nathan Lambert（内森·兰伯特）与 Sean（肖恩）对谈：GPT-5 为何既让人兴奋又令人失望撰文：Techub News 整理
导语
在GPT-5发布后的一片喧嚣中，Interconnects AI频道的播客主持人Nathan Lambert（内森·兰伯特）邀请到同为深度AI观察者的Sean（肖恩），进行了一场未经过滤的对话。这段从更长直播中剪辑出的精华部分，反映了早期、深入使用者对GPT-5最真实的“第一印象”。他们不仅对比了GPT-5与Claude、Gemini等竞品的性能，更深入探讨了其出人意料的低价策略对行业的影响，以及这是否标志着OpenAI宏大叙事的一次务实调整。对于希望理解GPT-5真实定位及其对AI竞争格局影响的从业者和爱好者而言，这场对话提供了超越官方宣传的宝贵视角。
摘要
性能评估：GPT-5在盲测中与Claude 3.5 Sonnet各有胜负，并未呈现压倒性优势，尤其是在编码等特定任务上，Claude和Cursor的产品体验仍受青睐。
定价冲击：GPT-5 API定价（每百万token 5美分）远低于预期，甚至比GPT-4更便宜，其“Nano”轻量版的性价比也极高，这被视为OpenAI一次重大的市场策略转变。
行业叙事变化：GPT-5的发布更像是对现有产品线的迭代和优化，而非革命性飞跃，这可能预示着行业从追求“AGI突破”的宏大叙事，转向更务实、注重效率和成本的“卓越软件公司”路径。
智能体（Agent）的未来：要实现能处理复杂、长周期任务的“Drop-in Replacement Worker”（顶替人类岗位的智能体），仍需在状态管理、长期记忆等“工具使用”层面取得根本性进步，而非仅仅依赖模型能力的线性提升。
真实性能：与Claude的缠斗与编码之争
对话伊始，Nathan Lambert（内森·兰伯特）便分享了其初步测试结果。在GPT-5发布早期（甚至在Claude Opus 3.5发布前），他进行了盲测，将GPT-5与代号为“2.5 Pro”、“03”、“4.1”和“Cloud 4 Sonnet”的模型进行对比。他的结论是，GPT-5在与Claude 3.5 Sonnet的对决中表现参差，有时能击败对手，有时则略微落后。他强调这还是默认设置下的结果，他预期开启“高推理”模式后，GPT-5应能胜过Sonnet。
然而，性能评估远非简单的基准测试。Sean（肖恩）和Nathan Lambert（内森·兰伯特）很快将话题转向了更具体的应用场景——编码。两人一致认为，对于复杂的代码库，Cursor（通常集成GPT模型）在产品体验上 decisively wins（决定性胜出）。Nathan Lambert（内森·兰伯特）坦言，他尚未发现Claude Code（或其同类产品）存在某种“魔法提示词”能使其在编码体验上超越Cursor。Sean（肖恩）对此表示认同，但他补充说，如果是快速搭建网站或进行数据可视化这类轻量级、探索性的任务，他更倾向于使用Claude Code或类似工具，而Cursor同样也能胜任，因为它背后调用的模型本质相同。
这场讨论揭示了当前AI工具评估的复杂性：模型能力、产品封装、定价策略和工作流集成共同决定了用户的最终选择。GPT-5可能在纯粹的能力指标上有所提升，但若其对应的开发工具（如通过API集成到Cursor中）体验不佳，用户仍可能转向其他生态。
定价“核弹”：5美分背后的市场策略剧变
如果说性能讨论还在预期之内，那么GPT-5的定价则给两位观察者带来了真正的震撼。Nathan Lambert（内森·兰伯特）透露，GPT-5的API定价为每百万token 5美分，这“便宜得离谱”。更令人惊讶的是，其轻量版“Nano”的性能与GPT-5相差并不太大。Sean（肖恩）对此的反应是：“这真的很有趣。”
这一低价策略引发了更深层次的行业思考。Sean（肖恩）问道：“你认为市场上还存在更贵但更好一点（a bit better）模型的空间吗？像Claude Opus就贵得多，而且按你所说可能还更好一点。”这个问题直指行业竞争的核心。此前，如Gemini等竞争者曾试图通过更低定价来争夺OpenAI的市场份额，而Claude则以强大的编码能力建立口碑。如今，GPT-5同时提升了能力并大幅降低了价格，这无疑重置了API市场的竞争基线。Nathan Lambert（内森·兰伯特）认为，这对OpenAI至关重要，尤其是在“默认选择”的争夺上。
他们引用了一条相关推文，指出如果“价格”成为差异化因素，这将是一场与“宣称要建造AGI并每月收费2万美元”截然不同的游戏。这种转变让Sean（肖恩）感到些许“看跌”（bearish sign）：在万众期待性能飞跃的GPT-5发布时，OpenAI却不得不将重点转向定价，这或许说明纯粹靠性能突破来推动增长的故事遇到了瓶颈。
从AGI叙事到卓越软件公司：行业拐点已至？
性能与定价的讨论，最终汇流到一个更宏观的主题：OpenAI乃至整个AI行业的叙事是否正在发生变化。Nathan Lambert（内森·兰伯特）分享了他的心路历程：从最初的失望（“这就完了？”），到频繁使用后逐渐改观，再到看到定价时的震惊——“他们直接赢了”。这种“从‘AI已完’到‘我们杀回来了’”的情绪曲线颇具代表性。
Sean（肖恩）试图展望未来六个月到一年半的图景。他认为，GPT-5的发布强化了他的世界观：AI的进步将是一条“漫长而缓慢的行军”，价格和性能将持续被推高，但任何新模型都不会带来2倍的性能增益。这与之前“每一代都带来阶跃式进步”的预期不同。他将GPT-5定位为ChatGPT的“默认模型更新”，类似于上次从GPT-3.5到GPT-4的过渡，旨在“提高基线标准”，同时附赠一个高性能的“高推理”模型。
Nathan Lambert（内森·兰伯特）则更尖锐地指出了叙事矛盾。他认为，支撑行业巨额融资的“AGI叙事”至关重要。如果叙事从“萨姆·奥尔特曼（萨姆·奥尔特曼）化身普罗米修斯带来神力般的AI”，转变为“打造一个潜在价值数万亿美元、无处不在且非常有用的软件公司”，那么整个行业的发展节奏和资本逻辑都可能改变。他指出，公众对前一种宏大叙事的反弹可能会越来越强。
不过，两人也看到了另一条路径：如果AI工具能像微软Office那样，成为每家正规公司都不得不购买的“必需品”，即使它“仅仅是非常有用的软件”，也足以支撑一个庞大的商业帝国。Sean（肖恩）总结道：“OpenAI正在打造一个潜在的多万亿美元软件公司，它将变得无处不在且非常有用，然后世界继续运转，人们的生活改变一点点——这些情况可以共存。”这或许是对当前AI商业化阶段最务实的描绘。
智能体的未来：长期挑战与技术路径之争
除了对GPT-5本身的评价，对话也触及了AI发展的下一个前沿：能真正替代人类完成复杂工作的智能体（Agent）。Sean（肖恩）描绘了一个理想场景：一个能访问你的邮箱和文件系统，帮你处理报税的“会计师”智能体。它需要处理超长的时间跨度，跟踪大量状态，维护待办清单，并且在整个过程中极少需要人工干预。
那么，我们离实现这样的智能体还有多远？是只需要“再拧九个月的螺丝”（持续优化），还是需要根本性的突破？Nathan Lambert（内森·兰伯特）的回答是：“两者都是。”他列举了可能的技术路径：更新模型权重、可训练的KB缓存、LoRA微调、强化学习，或是图检索增强生成（Graph RAG）等。这些方法听起来都可能有效，但尚未被证实真的可行。
Sean（肖恩）则倾向于将“模型进展”与“工具/框架层”（harness layer）分开看待。他认为，像Claude Code和Cursor所展现的，是模型如果足够擅长维护上下文，就能通过自我记录、跟踪待办事项、积累上下文并给自己足够的“指针”来获取信息，从而在更长的时间范围内保持状态，而无需真正的持续学习。这暗示着，智能体的进步可能更多地依赖于工程框架的创新，而不仅仅是模型本身能力的线性增长。
最后，Nathan Lambert（内森·兰伯特）强调，真正有趣的是开始将工具的“归纳偏见”（inductive biases）真正构建到模型训练中，而不仅仅是在推理时调用。他认为，这在DeepSeek的研究中已有体现，而现在OpenAI在编码模型上也开始了这项工作。他建议听众亲自在Cursor中并排比较GPT-4o（或类似模型）与GPT-5，便能感受到差异。
这场坦诚的对话最终回归到一个简单的呼吁：大家都应该试试所有模型。用户会信奉某些模型，但偶尔也会发现信仰是虚假的——这在AI时代伊始便是如此。GPT-5或许不是许多人期待的那种革命性飞跃，但它以极具竞争力的价格提供了坚实的进步，并可能正在悄然改写AI行业从技术狂热到稳健商业化的剧本。
“AI 教父” Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿）：AI 发展快于预期，接管风险真实存在撰文：Techub News 整理
导语
2025 年 4 月，“AI 教父”、深度学习先驱、2018 年图灵奖得主 Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿）接受了 CBS Mornings 的深度专访。自两年前从 Google 离职并公开表达对 AI 风险的担忧后，Hinton 一直是该领域最受关注和最具影响力的声音之一。此次访谈中，他基于 AI 技术在过去两年的迅猛发展，更新了自己对未来的预测，并以前所未有的清晰度和紧迫感，阐述了超级智能（AGI）可能带来的生存风险、当前产业竞争与监管的困境，以及社会应如何应对这场正在加速到来的变革。这场对话是理解当今 AI 安全辩论核心焦点的关键窗口。
摘要
AI 发展速度超出预期，超级智能可能在 4 到 19 年内到来，接管风险真实存在，概率在 10% 到 20% 之间。
AI 将极大提升医疗、教育、材料科学等领域效率，但同时将大规模取代律师、记者、客服等常规性工作。
当前主要 AI 公司（如 OpenAI、Meta）为追求短期利润而忽视安全研究，甚至开源模型权重，加剧了风险。
有效监管严重缺失，公众需向政府施压，迫使大公司投入更多资源进行 AI 安全研究。
面对 AI 与人类的潜在冲突，Hinton 明确表示其立场是“以人为本”，即使超级智能可能拥有情感，也应优先保障人类的利益与生存。
AI 发展超速：从乐观到警惕的转变
Geoffrey Hinton（杰弗里·辛顿）坦言，过去两年 AI 的发展速度甚至超过了他自己的预期。最显著的变化是 AI 从单纯的问答工具，进化成了能够在世界中执行任务的“智能体”（AI agents）。这种能力使得 AI 变得“比以往更可怕”，因为它们可以主动采取行动，而不仅仅是回答问题。
关于超级智能（或称 AGI）的时间线，Hinton 修正了自己一年前的预测。当时他认为超级智能有较大可能在 5 到 20 年内到来，而现在，这个窗口期提前到了 4 到 19 年。他进一步表示，有相当大概率（good chance）超级智能会在 10 年或更短的时间内出现。这种加速主要源于 AI 在“推理”能力上的突破。Hinton 解释道，早期的语言模型只是逐词输出，而现在的模型能够通过“思维链”（chain of thought reasoning）进行内部反思和推理，并能将思考过程展示出来，这标志着其智能水平的质的飞跃。
这种快速进步让 Hinton 的担忧从理论走向现实。他形容当前人类与 AI 的关系，就像一个拥有可爱虎崽的人。问题在于，“除非你能非常确定它长大后不想杀死你，否则你就应该担心。” 而人类目前对如何确保超级智能永远友善、永不试图接管控制权，几乎一无所知。
双面刃：生产力飞跃与就业危机
Hinton 描绘了 AI 可能带来的美好图景。在医疗领域，AI 将远超人类医生：它能分析数百万张医学影像，整合基因组数据与家族病史，成为见过上亿病例的“超级家庭医生”，大幅提升诊断准确率和药物研发效率。在教育领域，AI 能成为完美的私人导师，根据学生的误解点提供定制化解释，可能将学习效率提升三到四倍。此外，AI 还将推动材料科学革命，例如设计更好的电池，甚至可能发现室温超导体，从而彻底改变能源格局。
然而，生产力的巨大飞跃伴随着严峻的就业冲击。Hinton 改变了两年前对“工作被取代”问题相对乐观的看法。他明确指出，AI 能力的快速提升意味着任何“常规性工作”都将面临威胁，例如客服中心员工、律师、记者、会计师、秘书、律师助理等。理论上，生产力提升应让所有人受益，人们可以工作更少时间而获得更高报酬。但 Hinton 悲观地预测，现实更可能是：“极端富有的人会变得更加极端富有，而不那么富裕的人将不得不打三份工。”
对于普遍基本收入（UBI）作为解决方案，Hinton 认为这或许能防止人们挨饿，但无法解决“人的尊严”问题。对许多人，尤其是学者而言，工作与身份认同紧密相连，失去工作意味着失去自我的一部分。他略带讽刺地提到，自己虽然喜欢木工，但将其作为爱好与作为谋生手段是截然不同的体验。
核心威胁：恶意使用与自主接管
Hinton 将 AI 的主要危险分为两类：一是恶意行为者利用 AI 做坏事，二是 AI 自身获得控制权并接管世界。他特别强调，自己2025 年 4 月更多谈论第二种威胁，并非因为它比第一种更重要，而是因为大众曾普遍将其视为科幻情节。他希望能用自己的声誉告诉大家：“不，这不是科幻小说。我们真的需要担心这个。”
关于 AI 接管的风险概率，Hinton 给出了一个看似宽泛但意味深长的范围：高于 1%，低于 99%。他个人倾向于同意 Elon Musk（埃隆·马斯克）的估计，即大约有 10% 到 20% 的可能性。这个数字并非精确计算，而是基于一个令人不安的类比：在历史上，我们几乎找不到更不智能的事物能够长期控制更智能事物的例子。当智能差距巨大时，更智能的一方几乎总是会取得控制权。超级智能将比人类聪明得多，它们能够操纵人类，就像成年人可以轻易用“免费糖果”的承诺控制幼儿园的孩子一样，而人类甚至无法理解它们正在策划什么。
至于恶意使用，Hinton 列举了已经发生或即将发生的案例：利用 AI（如剑桥分析公司所为）操纵选举、发动网络攻击、设计新型病毒、制造针对性的深度伪造视频用于宣传、以及开发自主致命武器。他提到，所有主要武器出口国（美国、俄罗斯、中国、英国、以色列）都在积极研发此类武器。
产业失序：利润驱动下的安全缺失
Hinton 对当前主导 AI 发展的各大公司表达了深刻的失望和担忧。他指出，这些公司的法定责任是为股东最大化利润，而非为社会谋福利。它们正在游说政府，要求减少本就稀少的 AI 监管。例如，加州一项要求大公司认真测试 AI 系统并报告结果的合理法案（Bill 1047），也遭到了业界的反对。
他特别批评了开源模型权重的做法。Meta 已经这么做了，而 OpenAI 也宣布即将跟进。Hinton 认为这“简直是疯狂之举”。他将模型权重比作核武器中的裂变材料：训练一个大型模型需要数亿美元，这构成了主要壁垒；一旦权重公开，任何小型组织或网络犯罪团伙都能以极低成本对其进行微调，用于各种恶意目的。这与开源软件有本质区别，因为没人会去检查权重中的“错误”，只会直接利用它。
当被问及是否担心少数公司垄断强大技术时，Hinton 反问：“你会希望只有少数国家控制核武器，还是认为每个人都应该有？” 他的答案很明确：少数控制比全民皆兵要好。
具体到公司，Hinton 表示他曾为 Google 工作感到自豪，因为 Google 最初对发布大型聊天机器人持负责任的态度，但后来 Google 违背了不支持 AI 军事用途的承诺，令他非常失望。对于 OpenAI，他评价其“最初明确以安全开发超级智能为目标，但随着时间的推移，安全越来越被边缘化”。他认为 OpenAI 正试图转变为营利性公司，并抛弃了对安全的承诺，这也导致了许多顶尖安全研究人员（包括他的前学生 Ilya Sutskever）的离职。Hinton 称赞 Ilya Sutskever 有强烈的道德准则，但对其在 OpenAI 融资轮前夕发起“政变”的时机选择表示“非常天真”，因为员工们更关心将手中的期权变现。
在目前的所有公司中，Hinton 认为由前 OpenAI 安全研究人员创立的 Anthropic 对安全最为关注，但他也担心其来自大公司的投资可能会迫使其过快发布产品。总体而言，他对为任何现有大型 AI 公司工作都感到不安。
出路何在：监管、合作与根本难题
面对如此严峻的形势，Hinton 认为出路在于公众向政府施加巨大压力，迫使政府强制要求 AI 公司进行严肃的安全研究。他建议，公司应将相当大比例（例如三分之一）的计算资源用于安全研究，而目前的比例远远不够。
在国际合作方面，Hinton 认为像限制对华技术出口这样的措施，最多只能将中国的发展延缓几年，从长远看影响不大。但在应对 AI 的生存威胁上，国际合作是可能的，就像冷战期间美苏在防止核战争上的合作一样。“当面对 AI 与人类的对立时，各国的利益将是一致的。”
然而，最根本的难题——如何设计出永远不想接管控制权、永远仁慈的超级智能——目前仍无解。Hinton 指出，让人工智能与“人类利益”对齐本身就是一个悖论，因为人类之间的利益本身就相互冲突。此外，研究已经发现，当前的 AI 已经能够进行有意的欺骗，假装比实际更笨，通过说谎来混淆人类的判断。
访谈最后，Hinton 分享了一个他个人因担忧而采取的实际行动：由于担心 AI 未来能设计出强大的网络攻击，他不再将全部资产存放在一家银行，而是分散到了三家加拿大银行。这个看似微小的举动，折射出这位 AI 先驱对“非常可怕的时代即将来临”的深切忧虑。他总结道，虽然情感上难以完全接受，但人类正处在一个历史的关键拐点，一切都有可能发生根本性的、前所未有的改变。中国机器人初创公司 Simple AI 完成 Pre-A+ 轮融资Techub News 消息，中国机器人初创公司 Simple AI 宣布完成 Pre-A+ 轮融资，具体金额未披露。该公司开发的 HiFi-UMI 系统包含一个长达 2000 小时的开放数据集。（Tech in Asia）OpenAI 任命 Chuck Schumer 之女担任高级政策职务Techub News 消息，OpenAI 已任命 Jessica Schumer（美国参议院少数党领袖 Chuck Schumer 之女）担任全球事务团队高级政策职务，负责东北地区政策与合作伙伴关系。此次招聘是该公司加强州级政治影响力战略的一部分，同时 OpenAI 还聘请了具有共和党背景的前 Meta 政策负责人 Caulder Harvill-Childs 等人。
随着联邦 AI 立法陷入僵局，加州、纽约等州正加速制定 AI 安全与透明度法规。OpenAI 正通过「反向联邦制」策略在关键州塑造监管框架，试图影响可能成为全国标准的州级法规。该公司已参与影响加州和纽约的 AI 透明度立法，并在网络安全和算法问责等领域积极布局。（CryptoBriefing）英伟达 CEO 黄仁勋称人类水平 AI 已实现，但业界定义仍存分歧Techub News 消息，英伟达 CEO 黄仁勋近日表示，人类水平的人工智能（AGI）已经到来，并特别提及 OpenAI 的 GPT-6 Astra 模型已达到通用人工智能水平。然而，他此前在 G20 会议上的表态则更为模糊，称 AGI 可能在几年内实现，甚至“实际上今天就已经达到了”，并认为该术语的定义可能意味着很多，也可能毫无意义。
业界对 AGI 的定义和达成标准存在显著分歧。OpenAI 与微软的合作协议曾将 AGI 与创造约 1000 亿美元利润的能力挂钩，但 2026 年 4 月修订的协议已取消这一技术里程碑触发条款，无论技术进步如何，OpenAI 的付款将持续至 2030 年。红杉资本合伙人年初发文称“2026 年就是 AGI”，而 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 则认为当前系统远未达到“天才国度”的水平。
认知科学家 Gary Marcus 对此持怀疑态度，认为在真正实现之前的任何声明都为时过早。投资者则更关注这些系统能可靠地接管多少人类工作。 （BeInCrypto）OpenAI 首席科学家警告 AI 实验室可能需要放慢发展速度Techub News 消息，OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 警告称，随着 OpenAI 发现监控先进 AI 模型推理过程变得愈发困难，AI 实验室可能需要放慢发展速度。他呼吁建立强制性的安全标准。
（Decrypt）OpenSats 向全球 413 个项目拨款 3700 万美元，支持比特币开源开发Techub News 消息，非营利组织 OpenSats 宣布已向全球 413 个项目拨款总计 3700 万美元，以支持比特币生态的开源开发。其资助模式旨在通过最小化运营开销，确保对比特币网络做出多样化和独立的贡献。（Crypto Briefing）OpenBMB 发布 MiniCPM5-2B 模型，在 34 项基准测试中平均得分 53.9Techub News 消息，OpenBMB 发布 MiniCPM5-2B 模型，这是 MiniCPM5 系列的第二代检查点。该模型为密集因果语言模型，参数量约 25.2 亿，采用标准 Llama 架构，上下文窗口为 131,072 个 token，并采用 Apache 2.0 开源许可。
在 34 项基准测试中，MiniCPM5-2B 平均得分 53.9，优于同规模基准模型 Qwen3.5-4B（51.1）。该模型在工具使用、代码推理和长上下文检索任务上表现突出，但在通用知识任务上稍弱于更大规模的模型。
OpenBMB 同时开源了训练数据集，包括 Ultra-FineWeb、UltraData-Code、UltraData-Math 等，以及多个中间检查点，以便社区验证其强化学习与策略蒸馏训练流程的效果。 （MarkTechPost）Anthropic 11 个月内签署价值 5170 亿美元算力合同，仍落后于 OpenAITechub News 消息，AI 公司 Anthropic 在 11 个月内签署了价值高达 5170 亿美元的算力合同，但仍落后于 OpenAI 到 2030 年 7500 亿美元的计划。2026 年初，其 CEO Dario Amodei 曾警告竞争对手不要投资过快。目前 Anthropic 正加速追赶，而 OpenAI CEO Sam Altman 则警告称，尤其是来自新兴云服务商的算力建设存在“不可持续的狂热”。（The Decoder）OpenAI 聘请 Jessica Schumer 担任高级政策职位，以影响州级 AI 法规Techub News 消息，OpenAI 聘请 Jessica Schumer 担任高级政策职位。此举旨在美国中期选举前加强州级政策影响力，以期在联邦立法停滞的背景下，通过州级行动塑造人工智能法规，并可能形成事实上的国家标准。
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（Crypto Briefing）OpenAI 计划在 2026 年开发者大会发布托管智能体服务Techub News 消息，OpenAI 计划在 2026 年的开发者大会上发布名为“Managed Agents”的托管智能体服务。该服务旨在重新定义 AI 部署方式，预计将加剧 AI 平台领域的竞争与创新。
（Crypto Briefing）