Scaling終結(jié)傳言震動硅谷，Ilya緊急澄清：AI邁向AGI需突破新方向
在通往AGI的道路上，僅靠‘大’已遠遠不夠，我們正處于尋找‘下一把關(guān)鍵鑰匙’的十字路口。
過去五年間，全球AI領域都信奉‘大力出奇跡’的Scaling Law（規(guī)模法則）。
這正是Ilya Sutskever所提出的‘擴展時代’（Age of Scaling）。
想讓AI更智能？那就投喂更多數(shù)據(jù)、堆砌更多算力、構(gòu)建更大模型。
事實證明，這種方法曾極為有效。
然而近期，Ilya卻突然表示：單純的‘大力’，或許再也無法創(chuàng)造以往那樣的‘奇跡’了！
即便擁有比過去多百倍的資源，也未必能像從前那樣見證AI能力的質(zhì)的飛躍。
我們正從Scaling時代，逐步邁向研究時代。
這番言論一出，AI圈瞬間沸騰。
網(wǎng)絡上開始流傳：‘完了，Scaling要終結(jié)了！’
就在昨日，Ilya緊急出面做出關(guān)鍵澄清——
擴展（Scaling）確實仍能推動進步，并未停滯。
但即便持續(xù)擴大規(guī)模，一些至關(guān)重要的核心要素依然缺失。
德?lián)渲窷oam Brown第一時間轉(zhuǎn)發(fā)了Ilya的帖子。
他認為，當下社交媒體常將AI辯論簡化為兩種極端刻板印象：
（A）懷疑派：認為大語言模型難成氣候，AI純屬炒作。
（B）狂熱派：覺得萬事俱備，人工超級智能（ASI）指日可待。
但若拋開標題黨內(nèi)容，深入了解頂尖研究者的真實觀點，會發(fā)現(xiàn)他們存在驚人共識：
1. 僅憑現(xiàn)有技術(shù)范式，就足以對經(jīng)濟與社會產(chǎn)生巨大沖擊，即便沒有進一步突破；
2. 要實現(xiàn)AGI/ASI，還需更多研究突破（‘持續(xù)學習’與‘樣本效率’是研究者常提及的例子）；
3. 我們很可能在20年內(nèi)解決這些問題并達成目標：
- Demis Hassabis稱或許5-10年
- Fran?ois Chollet近期表示約5年
- Sam Altman認為ASI可能在幾千天內(nèi)到來
- Yann LeCun稱大約10年
- Ilya Sutskever表示5-20年
- Dario Amodei最為樂觀，認為可能2年內(nèi)實現(xiàn)，不過他也承認或許需要更久
換言之，無人認為ASI是天方夜譚，或需等待百年才能實現(xiàn)。
分歧主要在于這些‘突破’具體是什么，以及它們會多快出現(xiàn)。
對此，圖靈獎得主Yann LeCun完全贊同。
如何彌補‘關(guān)鍵缺失’？
那么問題來了，Ilya所說的‘關(guān)鍵缺失’究竟是什么？
情緒價值函數(shù)
從Ilya此前的播客對話中，或許能找到關(guān)于‘關(guān)鍵缺失’的線索。
他在對話中探討了一個問題：
人類的‘天賦’是什么？為何泛化能力比AI模型更強？
對話中有一段核心觀點引人深思——
人類的學習能力不僅源于經(jīng)驗，還來自進化過程中硬編碼的‘價值函數(shù)’。
Ilya提到，科學家發(fā)現(xiàn)因腦損傷失去情緒能力的人，智力、語言、邏輯均未改變，卻變得極度缺乏決策能力。
甚至連穿襪子都要思索許久。
這意味著情緒并非‘多余噪音’，而是決策系統(tǒng)的一部分。
這讓我們不得不重新思考：人類與生俱來的情緒，在多大程度上幫助我們成為能在世界中‘正常運作的智能體’？
情緒就是一種‘價值函數(shù)’。
它會提示‘這條路可行’‘那條路危險’‘這個方向不靠譜’……
反觀當下AI，雖有類似價值函數(shù)的訓練方式（如模型打分器），但較為脆弱、粗糙，且并非內(nèi)置機制。
這也解釋了‘情緒價值函數(shù)’對預訓練的重要性。
此外，他還指出當前技術(shù)路線后勁不足——模型雖持續(xù)改進，卻無法實現(xiàn)AGI，我們至今尚未掌握構(gòu)建真正可行系統(tǒng)架構(gòu)的方法。
不久前，Google DeepMind首席技術(shù)官、谷歌新任首席AI架構(gòu)師Koray Kavukcuoglu也談及對當前AI技術(shù)發(fā)展的看法。
他堅信AI進步步伐未放緩，Scaling仍在持續(xù)。同時提到，通往AGI道路的動力永遠是創(chuàng)新。
在Koray看來，Gemini3不僅是模型架構(gòu)，更像是開放式探索，需要持續(xù)尋求新架構(gòu)、新想法、新方式。
或許，這些未來的新架構(gòu)、新想法、新方式中，就包含Ilya所指的‘關(guān)鍵缺失’。
AI泡沫會破裂嗎？人類飯碗會丟失嗎？
不難發(fā)現(xiàn)，近期圍繞‘AI引發(fā)失業(yè)潮’與‘AI泡沫論’的爭論愈發(fā)激烈。
這恰好印證了Noam Brown開篇強調(diào)的核心觀點：
即便沒有進一步突破，僅憑現(xiàn)有AI技術(shù)范式，也足以對現(xiàn)有經(jīng)濟結(jié)構(gòu)與社會秩序造成深遠沖擊。
此前有媒體報道，AI基礎設施投資已成為推動美國經(jīng)濟增長的關(guān)鍵因素。
據(jù)微軟、Alphabet、Meta、亞馬遜透露，2025年它們的資本支出總額將達約3700億美元，且預計2026年這一數(shù)字還會攀升。
哈佛大學經(jīng)濟學家Jason Furman估計，2025年上半年，數(shù)據(jù)中心與軟件處理技術(shù)的投資幾乎貢獻了美國全部GDP增長。
或許你已感受到，當前AI領域熱度極高。隨便一家公司沾上AI，股價或估值就能飆升。
泡沫之爭
在以奧特曼、蓋茨和貝佐斯為代表的人士看來，這種狂熱下肯定存在泡沫，但未必是壞事。
這與郁金香炒作不同，是一種‘產(chǎn)業(yè)泡沫’。
正如互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂后，許多公司倒閉，但光纖、服務器留存下來，互聯(lián)網(wǎng)真正改變了世界。
換句話說，就像修建鐵路。瘋狂投資期可能因鋪設過多鐵軌導致很多鐵路公司破產(chǎn)，但鐵路網(wǎng)最終建成，開啟了工業(yè)時代。
當前的AI投資，正是在鋪設未來的‘數(shù)字鐵路’。
不過，英偉達掌門人黃仁勛堅決反對‘泡沫論’。
在他看來，我們正在經(jīng)歷計算方式的根本轉(zhuǎn)型——
過去用通用芯片（CPU）處理數(shù)據(jù)，現(xiàn)在要用加速芯片（GPU）進行智能推理與生成。
只要AI能持續(xù)產(chǎn)出‘值得付費的智能’，這就不是泡沫，而是實打?qū)嵉墓┬桕P(guān)系。
同樣，只要數(shù)據(jù)中心的芯片在實際工作而非空轉(zhuǎn)，這就不是純粹的金融游戲。
飯碗之戰(zhàn)
若說泡沫僅影響投資者錢包，那第二個話題則關(guān)乎每個人的生計。
近期，麻省理工學院與橡樹嶺國家實驗室合作開發(fā)的‘Ic eberg Index’（冰山指數(shù)）模擬工具顯示：AI目前已具備取代美國11.7%勞動力的能力。
這次不同，白領真的面臨威脅。
Anthropic首席執(zhí)行官Dario Amodei是最激進的‘吹哨人’，他警告未來5年內(nèi)50%的入門級白領工作可能消失。
馬斯克表示，只要是‘坐在電腦前處理數(shù)字’的工作，都可能被AI迅速接管。
相比之下，廚師、水管工等需與物理世界互動的‘體力活’，反而成了最安全的職業(yè)。
這或許印證了‘AI教父’Geoffrey Hinton的扎心建議：
去當水管工吧。
因為AI擅長寫法律文書、做表格，卻難以修好漏水的水管。
面對這種悲觀論調(diào)，黃仁勛再次發(fā)聲，直接反駁Amodei的觀點。
他認為，取代你的不是AI，而是‘會用AI的人’。公司用AI提升效率后會賺更多錢，進而雇傭更多人開展新項目。
LeCun的態(tài)度是‘人類是老板，AI是超級助手’。AI越強，人類越輕松。
摩根大通首席執(zhí)行官描繪了美好的職場愿景：
或許未來我們每周只需工作3.5天，就能過上好日子。
最終，無論大佬們?nèi)绾螤幷?，他們實則都認可一點：AI海嘯即將來臨。
悲觀者看到被淹沒的風險，樂觀者則發(fā)現(xiàn)沖浪的機會。
我們唯一能做的，就是在AI浪潮中別站在海灘發(fā)呆，趕緊下海學會游泳。
參考資料
https://x.com/ilyasut/status/1994424504370581726
本文來自微信公眾號‘新智元’，作者：元宇 好困，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
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