Anthropic科学家宣布:全球博士生职业生涯一夜清零!

2026-10-30 科技 阅读

                  新智元报道   最近,Anthropic 研究员给全球博士生泼了一盆冷水——你们的职业生涯,已经一夜归零了!   这次演讲的标题是《人类世的终结》,给出了一系列令人触目惊心的数据。   过去十年,训练模型所需的算力增长了 1000 万倍;   AI 独立完成任务所能持续的时间,每隔几个月就翻一番;   过...

  新智元报道

  最近,Anthropic 研究员给全球博士生泼了一盆冷水——你们的职业生涯,已经一夜归零了!

  这次演讲的标题是《人类世的终结》,给出了一系列令人触目惊心的数据。

  过去十年,训练模型所需的算力增长了 1000 万倍;

  AI 独立完成任务所能持续的时间,每隔几个月就翻一番;

  过去 7 个月里,模型一直在解决数学家们此前未能攻克的数学难题;

  在硅谷,拥有「长期时间线」意味着认为 AGI 将在 10 年内到来。

  根据 EpochAI 的推演,到 2030 年,全球可用的计算能力将是 2025 年的 10,000 倍!

  我们在图表上的位置将小到无法用肉眼分辨。现在,我们甚至连这根陡峭曲线的拐点都还没跨过去。

  我们仍处于指数增长的起点!

  从头到尾,这场演讲不断甩出冰冷、震撼的技术数据。

  Anthropic 研究员 Jascha Sohl-Dickstein 的核心观点就是:在 AGI 即将降临的今天,你们原先设想的传统职业规划,已经彻底不复存在了。

  在座的全场顶尖名校博士生不断哀叹:自己的职业生涯,可能真的凉了。

  我们,正站在指数级爆炸的边缘

  「看看这张 GDP 随时间变化的图表,」Jascha 指着大屏幕。

  「那个站在曲线顶端的人就是你。你觉得世界很正常,未来只是现在的线性延伸。但这大错特错。」

  GDP 随时间变化图,图中曲线在 1950 年后呈极其陡峭的指数级上升,而人类正站在历史悬崖边

  为了打破这种「线性错觉」,Jascha 抛出了一组惊人的数据。

  1. 算力暴涨 1000 万倍的十年

  从 1950 年所谓「人类世」的起点开始算起,过去十年里,用于训练顶级 AI 模型的算力,暴涨了整整 1000 万倍!

  他用一个圈,标出了人类大脑一生所能进行的计算量上限——大约是 1 万亿次 Petaflops。

  而现在,AI 模型训练的算力,已经逼近甚至在某个维度上超越了这个代表「人类一生智慧」的数值。

  AI 模型算力规模对数图,右上角的圈代表人类大脑一生的计算量上限

  2. 任务完成时间的指数级跃升

  「时间尺度不是指 AI 完成任务有多快,而是指分配给人类去做同样的软件任务,人类需要多久才能完成。」

  Jascha 展示了一张图,显示AI 能够无辅助独立成功完成任务(成功率 50% 以上)的时间跨度,正在呈指数级飙升。

  「不到一年前我做这个演讲时,我预计模型要在 2026 年或 2027 年才能完成相当于软件工程师一整天的工作量。」

  「而现在,短短不到一年后,这个指标已经涨了 10 倍,我们已经越过了那个节点!」

  Meter 组织发布的不同软件任务 AI 完成能力」的图表(X轴是模型发布年份,Y轴是人类完成该任务所需的时间尺度)

  3. 「AI 只能做训练集里的题」?别骗自己了!

  很多人自我安慰说:「AI 没有真正的创造力,它只能解决它见过的问题。」但 Jascha 击碎了这个幻想。

  Paul Erdős留下了大量未解的数学猜想,真正的顶尖数学家都在试图解开。

  「就在过去的 7 个月里,AI 模型已经开始解决这些 Erdős留下的难题。AI 正在推翻人类已知数学的边界!」

  在硅谷的核心技术圈,大家对 AGI 到来的共识是几年内。

  有些人,会说自己对 AGI 的时间线比较保守。然后一问才知道,他们所谓的「保守」,指的是 10 年内。

  Jascha 做了一个惊人的预测:到 2030 年,全球可用的计算能力将是 2025 年的 10,000 倍!

  人类世极速终结与「疯狂的奥弗顿之窗」

  在这场演讲中,Jascha 提出了一个全新概念:「人类世(Anthropocene)」。

  在地质学上,人类的活动已经深刻改变了地球,未来数十亿年后,地层中的核爆炸放射性同位素将证明我们曾经存在过。

  但 Jascha 认为,这个由人类作为主要智慧体驱动世界改变的「人类世」,可能会是一个极其短暂的地质时代。

  不到一年前,他在哈佛做类似演讲时,收到了一封敌意邮件:「这简直是**疯话!」

  在社会学中,有一个词叫「奥弗顿之窗」,指的是公众能接受的观点范围。

  一年前,公开谈论「AGI 即将到来,人类将被取代」,还被认为是跌出奥弗顿之窗的疯话。

  但现在,这已经变得理所当然。

  Jascha 列举了一连串大佬的背书。

  英国首相苏纳克说:「对超越人类认知能力的 AGI 的竞争,具有根本的重要性。」

  奥巴马说:「AI 比手机技术的破坏力更大,而且来得更快,它正在取代我们认为的高级脑力劳动。」

  谷歌前 CEO 埃里克·施密特更是直言:「未来 3 到 5 年内,我们会看到与最顶尖人类一样聪明的 AGI;6 年内,超越全人类总和的超级智能就会出现。社会根本没有准备好。」

  各国政要和顶级资本,都对此深信不疑。

  全场博士破防:

  开题报告还没写完,AI 就做完了

  在这个演讲中,Jascha 对在场的美国顶级牛校博士们预言——

  你们的博士职业规划,已经结束了!

  有一次,他和一位博士生对话。后者认同 AGI 将在 3 年内实现,但却说:「我打算再过两年博士毕业,然后去做个博后,接着申请大学教职……」

  Jascha 当场无语了。

  「我不知道 10 年或 20 年后的学术工作是什么样子,我甚至不知道 10 年后任何工作会是什么样子,但我非常确定,它绝对不会是今天这个样子。」

  不管是什么专业,在场所有博士的职业规划,可以一夜清零了。

  怎么办?

  他给所有在场科研人员和职场人,提出三条生存法则。

  生存法则一:不要做「慢条斯理的探索」,做能被算力放大的事!

  科研界有一个著名的「苦涩的教训」:利用强大算力的通用方法,最终将击败一切精巧的人类设计。

  Jascha 警告说:「你最需要避免的一种下场是:你辛辛苦苦干了两年,取得了线性进展。但在你完成之前,别人随便给大模型写个 Prompt,得出的结果比你两年的心血还要好!」

  你的课题方向必须重新洗牌,放弃那些会被规模化算力轻易碾压的题目,去寻找那些能随着算力增长而变得更强的领域。

  生存法则二:别再幻想「稳定的职业」,安全感已经无法购买

  很多人在做人生选择时,习惯于为了降低风险而牺牲高回报,比如选择体制内、终身教职。

  但 Jascha 一针见血地指出:「如果 AI 将引发大规模的社会重构,那么社会的基线风险就已经高到无法逃避。你以为的『安全选择』,其实根本不安全。你只是白白牺牲了高回报的潜力,却没有换来任何真正的保障。」

  既然退无可退,不如去做那些真正有趣、甚至具有高风险高回报的事情。

  生存法则三:站在指数曲线上,你就永远不会落后

  「我每天都在和 Cladue 一起工作,感觉像带了一个极其渴望执行、才华横溢、但目前科研品味还一般的超级研究生。我自己已经完全不写代码了。」

  如果你不使用 AI,你就会被指数曲线远远抛在身后。

  你必须强迫自己每天使用 AI 工具。把它们当成你的下属,练习如何做老板,如何清晰地界定任务、沟通预期。

  只要你站上这条指数级增长的快车道,借助它的力量起飞,你就不会被甩下车。

  不过,Jascha 也提出了一个警告——

  「写作即思考。请不要让 AI 为你写第一份草稿,你可以让它帮你找错。但如果你把写作外包出去了,你就把思考也外包出去了。」

  你拥有无与伦比的杠杆

  听完这些,你可能会感到深深的无力感:面对这样庞大的历史车轮,我们个人的挣扎还有意义吗?

  Jascha 回答:并不是。

  他强调,正是因为我们现在还处于指数曲线的极早期阶段,你手里握着巨大的杠杆。

  回顾历史,在指数增长的早期,几个人的小决定就能彻底改变未来。

  1980 年,两个科学家制定了电子邮件的标准化协议,才有今天的邮件。

  聊天软件晚了十年才规范,导致我们今天仍然在不同的 App 之间筑起高墙。

  哈伯-博施法(合成氨技术)的发明者,既让地球能养活几十亿人,也制造了最致命的炸药。

  「你的每一个小决定:你选择研究什么问题?你把某个技术称为『能力』还是『风险』?你主张开源还是闭源?这些在这个早期阶段,都将对未来的商业、社会和政治格局产生巨大的蝴蝶效应。」

  最后,Jascha 描绘了既辉煌又悲凉的未来图景——「在不久的将来,会有一个短暂的黄金时代。在这个时期,你将成为大量 Agent 的『互补者』和『解锁者』。一周内,你就能解锁整个职业生涯都没达成的成就。」

  「但再往后,必定会有一个时期到来。那时,你将不再具备任何 AI 无法取代的『独特方向』,你不再能解锁 AI 做不到的智力工作。」

  「所以,请在这段依然由人类主导的最后的黄金时代里,尽情享受吧!」

  「去做一些等你老去时,在包裹太阳的戴森球别墅里能够回想起来,并引以为傲的事情吧。」

  参考资料:

  https://www.youtube.com/watch?v=3LZN2UUxDos

  编辑:Aeneas

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