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【新智元導讀】近日,小扎在采訪中透露,Meta等一眾大廠或許將在今年擁有能夠媲美中級軟件工程師的AI;而在未來,AI將能夠完成幾乎所有的編碼工作,甚至是AI系統(tǒng)本身的開發(fā)。面對即將到來的智能浪潮,人類該如何未雨綢繆?個人又該如何適應變革?
今年,編程可能從就業(yè)市場上最受追捧的技能之一,變成一種可以完全自動化的技能。
從小扎最近「信心滿滿」的發(fā)言來看,這并不是空穴來風:
到2025年,我們Meta以及其他正在研究這一領(lǐng)域的公司,很可能會開發(fā)出一種AI,它能夠發(fā)揮相當于中級工程師的作用,具備編寫代碼的能力。
甚至,他還提出了一個「終極設(shè)想」——Meta大部分代碼的編寫,以及AI系統(tǒng)的開發(fā),都將由「人·工智能」工程師來完成,不是「人·類」工程師!
按小扎的話說,未來的人類將從重復性工作中解放出來,去探索更多的可能性,并擁有更強的創(chuàng)造力。
Meta軟件工程師的薪酬從E3級別每年18.4萬美元,到E9級別每年325.1萬美元不等。其中,中級軟件工程師的年薪約為50萬美元
其實,自2024年末,科技圈便開始充斥著這類雄心勃勃的「預言」。
各個大廠的研究人員和高管們,開始急切地討論超級智能系統(tǒng)的降臨,仿佛一場智能革命即將席卷而來。
Salesforce的老板Marc Bernioff更是放出豪言稱,公司今年將停招軟件工程師
馬斯克:超級AI將于2030年問世
在去年12月的一條推文中,馬斯克表示:「到2025年底,AI會超越所有人類個體的智能水平,而到2027-2028年期間,將會超越全體人類的個體智能?!?/p>
「到2030年,AI幾乎必然會超越全人類的智能總和(概率接近100%)。」
奧特曼:AI將在2025年全面進入就業(yè)市場
類似的,OpenAI CEO奧特曼也在今年1月的博客中表示,OpenAI已經(jīng)掌握構(gòu)建傳統(tǒng)意義上的AGI的方法。
并且他相信,在2025年,可能會看到AI智能體首次「加入勞動力市場」,并實質(zhì)性地改變公司的產(chǎn)出。
Dario Amodei:2025-2027年有望實現(xiàn)AGI
去年6月,Anthropic CEO Dario Amodei表示,他認為在未來1-3年內(nèi)實現(xiàn)AGI的「可能性很大」。
如何解讀AI圈的「未來宣言」?
正如賓大教授Ethan Mollick指出,這些來自業(yè)內(nèi)人士的大膽預測有著明顯的目的——他們在籌集資金,抬高股票估值,或許還在說服自己正在創(chuàng)造歷史。
而大模型本身,也在穩(wěn)定性方面存在本質(zhì)上的缺陷:在某些任務上表現(xiàn)卓越,卻在看似更簡單的任務上顯得力不從心。這種「能力參差不齊」是當前AI系統(tǒng)的核心特征,短期內(nèi)難以得到根本改善。
但是,將這些預測簡單地歸類為炒作,是非常不明智的。
無論出于什么目的,AI實驗室里的研究人員和工程師,似乎確實真誠地相信他們正在見證一個前所未有的突破。
僅憑他們的這種確信或許不足以令人信服——但越來越多的公開基準測試和演示,開始揭示他們?yōu)楹螘腥绱讼敕ā?/p>
就像潮水正在以超乎想象的速度上漲。
潮水漸漲
12月下旬,OpenAI發(fā)布了全球最強「推理模型」——o3。它在一系列測試中所表現(xiàn)出的令人震驚的進步,可以說完全超出了我們對AI技術(shù)水平的預期。
在這之中,有三個基準特別值得關(guān)注:
1. GPQA:即便用谷歌也無法解答的博士級測試。
測試中,可以利用互聯(lián)網(wǎng)的博士在其專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的得分為81%,而在領(lǐng)域之外則跌到了34%。相比之下,o3在整體上實現(xiàn)了高達87%的正確率,首次超越了人類專家。
2. Frontier Math:由數(shù)學家創(chuàng)建的非公開數(shù)學問題。
這項測試難度極高,此前沒有任何AI能夠獲得超過2%的得分,而o3卻取得了25%的正確率。
3. ARC-AGI,題目對于人類相對容易但對AI來說很難的智能體測試。
在這里,o3再次擊敗了所有之前的AI以及人類基準水平,得分達到了87.5%。
雖然這些測試都有局限性,但它們表明,我們之前認為AI無法逾越的門檻實際上可能會很快被突破。
AI智能體
隨著AI變得越來越智能,它們成為了更高效的AI智能體。
智能體又是一個定義模糊的術(shù)語,通常指的是能自主實現(xiàn)一系列目標能力的AI。
之前的文章中已經(jīng)展示了一些早期的智能體系統(tǒng),而過去幾周的發(fā)展也向我們證明,至少在一些細分但具有重要經(jīng)濟價值的領(lǐng)域中,實用性的AI智能體已經(jīng)變得可行。
一個典型例子是谷歌的Gemini及其Deep Research功能——一個定制的研究型AI智能體。
比如,我們問它「從創(chuàng)始人的角度研究,比較高增長創(chuàng)業(yè)公司的各種融資方式」。智能體就會立刻制定計劃,并閱讀了多達173個網(wǎng)站。
幾分鐘后,一份完整的分析報告就出爐了!其中,包含118個參考文獻,篇幅長達17頁。
那么,質(zhì)量如何呢?
作為在沃頓商學院教授創(chuàng)業(yè)入門課程超過十年的教師,Ethan Mollick不僅在這個領(lǐng)域發(fā)表過文章,自己創(chuàng)辦過公司,還寫過創(chuàng)業(yè)方面的書。
他認為,這份報告相當扎實,也沒有發(fā)現(xiàn)任何明顯的錯誤,感興趣的讀者可以查看原文進行驗證。
此外,教授還指出,AI智能體目前最大的局限不在于準確性,而是只能訪問公開的非付費網(wǎng)站,無法獲取學術(shù)或付費出版物的內(nèi)容。并且,它的分析也略顯膚淺,在面對相互矛盾的證據(jù)時缺乏有力的論證。
總結(jié)來說,它雖然還比不上最優(yōu)秀的人類專家,但已經(jīng)超過了他所見過的許多報告的水平。
Deep Research項目的負責人透露,這僅僅是一個小團隊的試點項目。因此可以推測,意愿更強、規(guī)模更大團隊和公司,也能夠?qū)崿F(xiàn)類似成果。
如今,特定領(lǐng)域的AI智能體已經(jīng)是實際的產(chǎn)品,而不再是遙不可及的設(shè)想。
這就引發(fā)了一個問題:是否很快就會出現(xiàn)通用型AI智能體?用戶只需提問,這些通用型AI智能體就能通過計算機和互聯(lián)網(wǎng)來完成任務。
隨著時間推移,謎底遲早揭曉。
一旦通用型智能體系統(tǒng)能夠可靠且安全地運作,將會帶來巨變,因為AI智能體能將在現(xiàn)實世界中,真正發(fā)揮作用。
「小進步」不斷
智能體和超級智能是實現(xiàn)革命性AI所需的核心要素,但還有許多其他領(lǐng)域也在快速發(fā)展。包括AI記憶容量(上下文窗口)的提升,以及賦予它們視覺和語音能力的多模態(tài)技術(shù)。
回顧一下過往的發(fā)展歷程,我們就能清晰地看到這種進步。
舉個例子,從ChatGPT發(fā)布之前,Ethan Mollick就一直用「坐飛機使用wifi的水獺」這個提示詞來測試圖像和視頻模型。
在2023年10月,這個提示詞只能生成一個令人毛骨悚然的怪物形象。而僅僅18個月后,多個圖像創(chuàng)作工具就能完美駕馭這個提示詞了。
根據(jù)教授的測試,最新的谷歌Veo2只需不到15分鐘的操作,就可以完成一段30秒的視頻生成。(當然還需要一些時間等待視頻渲染完成)
可以看到,畫面中陰影和光線的質(zhì)量,以及水獺打開筆記本電腦這個細節(jié)的處理,都非常精彩。
隨后,教授再次提升難度,將這個水獺的奇妙故事改編成了80年代風格的科幻動畫,讓水獺遨游太空。并且,還利用Suno配上了復古風格的主題曲。
同樣,創(chuàng)作過程幾乎不需要人工干預。
縱觀這些發(fā)展,我們該如何看待各AI實驗室關(guān)于智能浪潮即將來臨的預測?
如今,我們已經(jīng)看到了AI足以改變諸多腦力工作的能力:o3基準測試突破了之前的壁壘;特定領(lǐng)域的AI智能體能夠進行復雜研究;多模態(tài)系統(tǒng)可以創(chuàng)造越來越精妙的內(nèi)容。
而這還僅僅是個開始,更強大的系統(tǒng)和通用型AI智能體即將問世。
面對這些預測,令人擔憂的不是這個時間表準確與否,而是我們連應對當前AI能力的準備都不充分,更遑論面對預測成真的可能性了。
當AI研究人員專注于對齊問題時,卻很少有人試圖勾勒和闡述AI深度滲透的世界會是什么模樣——這不僅僅是一個技術(shù)問題,更關(guān)乎如何選擇和部署AI。
生命未來研究所、基礎(chǔ)問題研究所和Metaculus的聯(lián)合創(chuàng)始人,Anthony Aguirre曾寫道:
科技公司之所以構(gòu)建價值萬億美元的AI基礎(chǔ)設(shè)施,并不是因為指望你每月支付20美元,使用AI工具提高生產(chǎn)力。而是因為他們知道,如果有可能的話,你的老板愿意花數(shù)百甚至數(shù)千美元,用AI來取代你。
正如開篇Marc Bernioff的「證言」:Salesforce不會在2025年招聘軟件工程師,因為AI已經(jīng)帶來了顯著的生產(chǎn)力提升。
這波浪潮中,打工人的命運可能被改變,企業(yè)可能要轉(zhuǎn)型……它可能與每個人都息息相關(guān)。
即將到來的智能浪潮本身并無善惡之分,關(guān)鍵在于我們?nèi)绾挝从昃I繆,如何適應變革。
最重要的是,我們選擇如何駕馭它:這些將決定它是成為推動進步的動力,還是引發(fā)動蕩的源頭。
此時此刻就是展開這些討論的最佳時機,等到浪潮洶涌而至之時,為時晚矣!
參考資料:
https://www.businessinsider.com/mark-zuckerberg-meta-ai-replace-engineers-coders-joe-rogan-podcast-2025-1
https://www.oneusefulthing.org/p/prophecies-of-the-flood
https://controlai.news/p/the-unknown-future-predicting-ai
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