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Scaling已死吓坏硅谷,Ilya紧急辟谣!

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②使用自带的软件商店

打开“Scaling已死吓坏硅谷,Ilya紧急辟谣!”的手机自带的“软件商店”(也叫应用商店)。在推荐中选择您想要下载的软件,或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

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Scaling已死吓坏硅谷,Ilya紧急辟谣!2024更新

忠的阴,都没办法吸收,她道不全,所以这天地单一,你们三人的道,她无法吸

> 厂商新闻《Scaling已死吓坏硅谷,Ilya紧急辟谣!》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-30 11:10

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    新智元报道

    编辑:元宇 好困

    【新智元导读】通往AGI的路上,只靠「大」已经不够了,我们正站在寻找「下一把钥匙」的十字路口。

    过去5年,全世界都在信奉「大力出奇迹」(Scaling Law)。

    即Ilya Sutskever所说的「扩展时代」(Age of Scaling)。

    想要AI更聪明?那就喂更多的数据,堆更多的算力,把模型做得更大。

    事实证明,这个办法极其有效。

    但就在最近,Ilya却突然说:单纯的「大力」,可能再也出不了那种「奇迹」了!

    哪怕你现在拥有比以前多100倍的资源,也未必能像以前那样看到AI的能力产生质的飞跃。


    我们正从Scaling时代,走向研究时代

    这番话一出,AI圈直接炸锅。

    网上纷纷开始传:「完了,Scaling要终结了!」


    就在昨天,Ilya赶紧出来做了一个非常关键的澄清——

    扩展(Scaling)确实还能带来进步,它没有停滞。

    但是,即便我们继续扩大规模,有些至关重要的东西,依然是缺失的。


    德扑之父Noam Brown,第一时间就转了Ilya的帖子。

    他认为,如今的社交媒体往往会把AI辩论简化成两种夸张的刻板印象:

    (A)怀疑派,认为大语言模型没戏,AI纯属炒作。

    (B)狂热派,认为完事已经具备,ASI指日可待。

    但如果抛开那些标题党,去看看顶尖研究人员实际上说了什么,就会发现他们的观点有着惊人的共识:

    1. 光靠现在的技术范式,就足以给经济和社会带来巨大的冲击,即使没有进一步的突破;

    2. 要搞定AGI/ASI,还需要更多的研究突破(「持续学习」和「样本效率」就是研究人员常提的两个例子);

    3. 我们很可能在20年内搞定这些问题,并实现目标:

      Demis Hassabis说也许5-10年

      François Chollet最近说大概5年

      Sam Altman说ASI可能在几千天之内到来

      Yann LeCun说大约10年

      Ilya Sutskever说5-20年

      Dario Amodei最乐观,认为可能2年内就行,不过他也承认可能要久点

    换句话说没人觉得ASI是天方夜谭,或者得等100多年才能实现。

    其中的分歧主要在于那些「突破」会是什么,以及它们来得会有多快。


    对此,图灵奖得主Yann LeCun表示完全赞同。


    如何补上「重要的东西」?

    那么问题来了,Ilya所说的「重要的东西」,又是什么呢?




    情绪价值函数

    从Ilya此前的播客对话中,或许我们也可以得出一些有关「重要的东西」的线索。

    他在对话中谈到了一个问题:

    人类的「天赋」是什么?为什么比模型泛化更强?

    在对话中,有一段核心观点非常发人深省——

    人类的学习能力,不仅仅来自经验,还来自自进化硬编码的「价值函数」。

    Ilya表示,科学家们曾发现,一个因为脑损伤失去情绪能力的人,智力没变、语言没变、逻辑没变,却变得极其不会做决定。

    甚至,连穿袜子都要想半天。

    也就是说,情绪并不是「多余的噪音」,而是决策系统的一部分。

    这让我们不得不重新思考:人类与生俱来的情绪,在多大程度上是在帮我们成为一个在世界中「能正常运作的智能体」?


    情绪,就是一种「价值函数」。

    它会告诉你「这条路可以走」「那条路很危险」「这个方向不靠谱」....

    再来看今天的AI,虽有类得价值函数的训练方式,比如模型打分器,但比较脆弱、粗糙,还不是内置的。

    这也就解释了,「情绪价值函数」之于预训练的重要性。

    此外,他还提到了当前技术路线后劲不足——模型虽持续改进,但无法实现AGI,我们至今尚未掌握构建真正可行的系统架构的方法。

    前不久,Google DeepMind CTO、谷歌新任首席AI架构师Koray Kavukcuoglu也谈到了自己对于当前AI技术发展的看法。

    他坚信AI进步的步伐并未放缓,Scaling仍在持续。同时,他也提到通往AGI道路上的动力源泉永远是创新。

    在Koray眼中,Gemini3不仅仅是一个模型架构,更像一种开放式的探索,需要持续地寻求新架构、新想法、新方式。

    或许,在这些未来的新架构、新想法、新方式中,可能包含着Ilya所提到的「重要的东西」。

    泡沫会破吗?饭碗会丢吗?

    不难发现,这段时间围绕「AI引发失业潮」以及「AI泡沫论」的争辩,已然愈演愈烈。

    而这恰好印证了Noam Brown在开篇所强调的核心观点:

    在没有进一步突破的前提下,仅凭当前的AI技术范式,也足以对既有的经济结构与社会秩序造成深远冲击。


    此前,曾有媒体报道,AI基础设施投资已成为推动美国经济增长的关键因素。

    据微软、Alphabet、Meta、亚马逊表示,它们2025年的资本支出总额将达到约3700亿美元,并预计这一数字在2026年还将继续攀升。

    哈佛大学经济学家Jason Furman估计,2025年上半年,数据中心和软件处理技术的投资几乎贡献了美国全部的GDP增长。

    或许,你已经感觉到了,现在的AI热得发烫。随便一家公司沾上AI,股价或估值就能起飞。


    泡沫之争

    在以奥特曼、盖茨和贝佐斯为首的人看来,这种狂热之下,泡沫肯定是有的,但这未必是坏事。

    和炒作郁金香不同,这是一种「产业泡沫」。

    正如此前互联网泡沫破裂后,很多公司都死得很惨,但光纤留下了,服务器留下了,互联网真的改变了世界。

    换句话说,就像修铁路。疯狂投资时期,可能因为铺了太多铁轨,很多铁路公司破产了。但铁路网最终建成了,它确实开启了工业时代。

    现在的AI投资,就是在铺设未来的「数字铁路」。


    不过,黄仁勋,这位英伟达的掌门人,则坚决反对这种「泡沫论」。

    在他看来,我们现在所进行的,是计算方式的根本转型——

    以前用通用芯片(CPU)算东西,现在要用加速芯片(GPU)来推理和生成智慧。

    只要AI能持续产出「值得付费的智能」,这就不是泡沫,而是实打实的供需关系。

    同样,只要数据中心里的芯片真的在干活,而不是空转,这就不是纯粹的金融游戏。



    饭碗之战

    如果说泡沫只是影响投资者的钱包,那么第二个话题则关乎我们每个人的午餐。

    最近,MIT与橡树岭国家实验室合作开发的「Iceberg Index」(冰山指数)模拟工具指出:AI目前已具备取代美国11.7%劳动力的能力。

    这次不一样,白领真的要遭殃。


    Anthropic CEO Dario Amodei是最激进的「吹哨人」,他警告说,未来5年内50%的入门级白领工作可能会消失。

    马斯克则表示,只要是「坐在电脑前处理数字」的工作都可能被AI迅速接管。

    相形之下,反而是厨师、水管工这些需要和物理世界打交道的「体力活」,则成了最安全的避风港。

    这可能正应了「AI教父」Geoffrey Hinton的扎心建议:

    去当个水管工吧。

    因为AI很擅长写法律文书、做表格,但它很难修好你家漏水的水管。


    面对这样的悲观论调,黄仁勋再次站了出来,直接点名反对Amodei的观点。

    他认为,取代你的不是AI,而是「会用AI的人」。公司用了AI效率提高,会赚更多钱,然后雇更多人来干新项目。

    LeCun的态度则是,「人类是老板,AI是超级助手」。它越强,你越轻松。

    摩根大通CEO则是描绘了一幅美好的职场乌托邦景象:

    也许以后我们一周只需要工作3.5天,就能过上好日子。

    最后,无论这些大佬们怎么吵,他们实际上都承认一点:海啸要来了。

    悲观者眼中看到的是被淹没的风险,而乐观者则从中看到了冲浪的机会。

    而我们唯一能做的,就是在AI浪潮之下,别站在海滩上发呆,赶紧下海学会游泳。

    参考资料:

    https://x.com/ilyasut/status/1994424504370581726

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