在 AI 发展日新月异的当下，关于 AGI（通用人工智能）何时到来的争论从未停止。有人认为还需要数年，有人则认为奇点已至。本期节目，我们带来了 Chain of Thought（思维链）提示技术的普及者、OpenAI o1 模型及 Deep Research 的共同创造者、现任 Meta 超级智能实验室研究员 Jason Wei 在斯坦福 AI 俱乐部的最新演讲。
Jason 并没有给出一个简单的“是”或“否”，而是提出了三个简洁而深刻的思维框架，帮助我们驾驭接下来的 AI 浪潮。这期内容不仅解释了为什么“智能”的价格将趋近于零，还通过“验证者定律”揭示了 AI 解决难题的底层逻辑，并用“智能的参差边缘”打破了关于 AI 快速起飞的单一叙事。无论你是 AI 研究者、开发者还是对未来感到迷茫的普通人，这套分析框架都能帮你更理性地判断 AI 在不同领域落地的真实速度和潜力。
时点内容 | Key Topics
* 智能商品化 (Intelligence as a Commodity)： 随着自适应计算（Adaptive Compute）和推理时计算（Test-time Compute）的引入，即使不单纯扩大模型规模，获取智能的成本也将持续趋近于零。
* 知识获取的瞬间化： 从去图书馆查阅资料，到互联网搜索，再到 AI Agent 时代，获取公共信息的阻力将完全消失，这意味着基于信息差的壁垒将被打破。
* 验证者定律 (Verifier's Law)： 生成很难，但验证往往很容易（如数独、代码）。Jason 提出，AI 解决任务的能力与该任务的“可验证性”成正比。凡是容易验证的任务（具备客观真理、快速反馈、低噪音等特征），最终都会被 AI 攻克。
* 利用不对称性训练 AI： DeepMind 的 AlphaEvolve 等案例展示了如何利用“生成-验证”的不对称性，通过大量计算和自我博弈来提升 AI 性能。
* 智能的参差边缘 (The Jagged Edge of Intelligence)： 反驳“快速起飞”理论。AI 不会一夜之间在所有领域超越人类，而是在不同任务上表现出参差不齐的进步速度。
* AI 进步的三大启发式法则： 数字化任务、人类容易做但数据量大的任务、以及拥有丰富数据的领域，AI 将发展最快。
* 未来预测图谱： Jason 对不同领域被 AI 攻克时间的预测——从翻译、编程（已攻克）到 AI 研究（2027）、电影制作（2029），再到几乎不可能被替代的管道维修和情感陪伴。
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[视频来源]https://www.youtube.com/watch?v=b6Doq2fz81U
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