AI未来展望：智能、验证与锯齿边缘

在AI技术不断革新的2025年，人类似乎已步入一个前所未有的智能时代，但前OpenAI核心成员Jason Wei却认为AI不会瞬间超越人类，并分享了他的三大AI洞见。

回顾这一年，AI的迅猛发展令人惊叹。那么，如何用三句话总结2025年AI的进展呢？

所有可验证的任务，终将被AI解决

智能将成为商品，知识价值趋于零

AI不会瞬间超越人类

最近，前OpenAI核心研究员、CoT（思维链）作者Jason Wei在斯坦福大学AI Club发表了一场精彩的演讲。

这是他跳槽至Meta后少有的公开分享。

这一年，我们的世界在AI的浪潮中究竟发生了哪些变化？未来又将走向何方？

量化交易员称AI虽酷，却替代不了他们的工作；而顶级实验室的AI研究者却预测，未来2-3年内，AI将取代他们的岗位。那么，孰对孰错呢？

智能的商品化

Jason Wei提出了一个概念：Intelligence as a Commodity（智能商品化）。

AI的发展可以分为两个阶段：

第一阶段：前沿突破——当某项任务对AI而言还颇具挑战时，研究重点便是解锁新能力。

第二阶段：能力商品化——一旦AI能完成某项任务，该能力就会被迅速复制，成本趋近于零。

例如，在MMLU（多任务语言理解基准）上，过去几年模型性能稳步提升，而达到特定分数的成本却逐年下降。

“自适应算力”的兴起

AI的兴起也标志着深度学习首次实现了真正的自适应计算（Adaptive Compute）。

以往，无论任务难易，模型消耗的算力都相同。

而现在，可以根据任务难度动态调整推理算力。

例如，在o1模型中，推理时增加计算量，就能在数学题上获得更高准确率。这意味着智能的成本可以持续下降，无需无限扩大模型规模。

验证者法则

所有能被验证的任务，最终都会被AI解决。

因此，各种评测基准应运而生。只要建立“可验证的任务”，AI就会攻克该领域。

显而易见的是，越容易生成的任务越难被验证。这就是所谓的“验证的非对称性”。

“生成难，验证易”的不对称现象

“解数独”和“编写网站代码”都是中等难度和高难度的任务。

“数独”的正确性验证相对简单；而“网站开发”的验证只需点击浏览。

“智能的锯齿边缘”

“为什么AI不会‘瞬间超越人类’”

“不会出现”所谓的“Fast Take off（快速爆炸式发展）”。

“AI的自我改进能力将是渐进的、分任务发展的。”

“智能与知识将变得快速且廉价，公共知识的获取时间趋零。”