Karpathy：多数人还不知道AI能干什么

AI能力到底发展到哪一步了？OpenAI联合创始人、如今在Anthropic做研究的安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）给出了一个不太一样的观察角度：问题不在于AI能做什么，而在于绝大多数人根本没机会看到。

他把大模型的用户群切成了四层。最外一层约有60亿人——占全球人口的大约四分之三——几乎从未接触过大模型；往里一层是10亿到20亿轻度用户，把ChatGPT这类免费产品当作「更好用的谷歌搜索、写作助手」；再往里是约2000万人，约占全球人口的0.2%，他们是数学和编程领域用前沿模型干活的专业用户。

真正拉开差距的是最里层：按他的估算，全球只有约5000人——0.00006%——能用上内部最前沿的系统。他的原话是：「外部世界看到的只是预览。」这群人看到的是「成千上万个智能体协作数周做软件巨工程：铸造零日漏洞、以机器速度展开网络攻防、发现新科学、推进数学前沿」，而这些都是「过去顶尖专家要干上好几年的事」。

让这件事更微妙的是变化的速度。就在2024年10月，卡帕西还公开说AI智能体基本是营销话术、几乎不能用；几个月后，他彻底不再手写代码，从「一个字符一个字符地敲记忆里的命令」变成了把活儿整个交给智能体，随后又以OpenAI联合创始人的身份加入了Anthropic。

与此同时，人类的审查能力开始掉队。他举例说，人们至今还在给几个月前的「OpenAI-Hugging Face事件」做「考古」，而数学家「恐怕要在那722篇前沿数学手稿上啃上一阵子」。OpenAI CEO奥尔特曼9月初在G20创新部长会议上表达过类似的判断：现在的AI编程工具能用17分钟干完一家创业公司过去三个月的活，「世界还没有意识到这意味着什么」。

为什么能力偏偏集中在代码和数学上？卡帕西的解释是：大模型的能力峰值出现在「数字化、可验证、经济价值高」的领域——因为这类能力来自基于可验证奖励的强化学习，而公司也必然把训练资源投向收入潜力最高的方向。眼下，就是代码和数学。他称当下是「这一刻的怪异之处」：公众大多没接触过这些系统，接触了也只觉得是个傻乎乎的聊天机器人；多数专业人士只感到有限提升；而一小撮人正在经历「曲线陡然竖起的眩晕」。这一切在同时发生。

编译自 The Decoder，原标题："Anthropic's Andrej Karpathy says 'the external world has seen the preview' of what AI can actually do"