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OpenAI o1 核心贡献者把 AI 定义为“第四种杠杆”

近期,前 OpenAI 研究员 Hyung Won Chung 在离职消息曝光后,首次系统性地分享了他对 AI 的长期思考,塑造了一个新的想法:「AI 杠杆机制」。 在传统经济学里,人类只拥有三种杠杆: 人力杠杆:让别人替你干活。 资本杠杆:让钱替你生钱。 代码杠杆:让软件替你规模化。 Hyung Won Chung 认为,AI 正在成为第四种杠杆,具备前三者从未同时拥有的三大特性: 组合性——多个 AI Agent 可以任意拼接,形成“复合杠杆”; 可扩展性——复制 1 万份拷贝的边际成本趋近于零; 自治性——Agent 可以自主规划、执行、纠错,甚至自我复制。 因此,AI 杠杆的“放大系数”远超传统杠杆: 1 个 Agent ≈ 1 名员工; 10 个 Agent ≠ 10 倍成本,而是 10 倍产出且零额外协调开销。 在 Chung 看来,人工智能并不仅仅是一种工具,而是一种史无前例的「杠杆机制」——可以以极低的输入,撬动巨大的价值输出,从个人到文明层面,全面重塑创造力的来源。 另外,Chung 还提出了一个设问:「如果把整个人类文明看作一个系统,它的目标是什么?」他的答案是:持...

Jason Wei 提出“验证者定律”:所有可能解决且易于验证的任务都将被人工智能解决

Jason Wei(OpenAI核心科学家、思维链提示词核心作者、o1关键人物)近期提出验证不对称性理论及“验证者定律”(Verifier's Law),其核心观点是:训练AI解决一个任务的难易程度与该任务的可验证性成正比,所有可能解决且易于验证的任务,终将都被AI攻克。 验证的不对称性指的是有些任务验证起来比解决起来容易得多。随着强化学习的普遍应用,这个概念变得越来越重要。 比如:数独谜题、编写 Instagram 网页代码、或 BrowseComp 问题(找到答案很难,但验证起来非常简单)。 有的任务则接近对称,比如计算两个 900 位数字之和。还有些任务提出方案容易,但验证却很难(比如核实一篇长文章的事实,或提出“只吃野牛”的新饮食法)。 具体而言,任务的可验证性取决于以下五个关键属性: 客观真理:所有人对“好”的解决方案有普遍共识。 快速验证:任何给定的解决方案可在几秒钟内完成验证。 可扩展验证:可同时验证大量解决方案。 低噪声:验证结果与解决方案质量高度相关。 连续奖励:可对多个解决方案进行优劣排序 。 Jason Wei指出,过去十年中,大多数AI基准测试都符合前四条标准(...

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