## 708｜【年度观察】万维钢：AI发展的两条路线之争

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

昨天，咱们学习圈正式上线了我和团队整理的《AI年度报告（2025-2026）》。另外，在昨天的广播站里，我也跟你聊了聊，过去一年，我在自己研发AI产品、向高人请教、去同学企业探访的过程中，一些非常真实的体感和对2026年的一些预测。如果你还没有领取这份报告，可以点击文稿末尾的链接领取报告电子版。

当然了，我这仅仅是一家之言，从今天开始，我会陆续为你请出这份报告里，另外几位重量级嘉宾，其中有咱们得到同学非常熟悉的万维钢老师、清华经管学院，专门研究AI时代企业组织的李宁教授，还有资深投资人庄明浩，他们三位分别从技术前沿、组织与人，资本市场等不同的视角出发，分享他们的年度思考。

今天我将为你转述的，是得到《精英日课》的主理人万维钢老师的洞察。

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（以下为万维钢老师的年度观察）

如果你一直关注AI，现在——2025年12月——是个微妙时刻。有些进展快得足以让一年前的我们吃惊，可是因为你已经习惯了这么快，你又可能对某些迹象感到焦虑。

一边是OpenAI、Google、Anthropic你追我赶的军备竞赛，一边是中国的开源模型咄咄逼人，过去一年间AI点亮了两棵决定性的技能树：一个是「系统2」的思考能力，也就是先想好了再输出，能用长长的思维链（Chain of Thought）攻克复杂逻辑难题；另一个是「Agent（智能体）」，可以像个真正的员工一样，自己规划任务自己调用工具，再根据反馈修正行为。

这两个突破靠的不是以前我们熟悉的「预训练」——也就是让模型有更多的参数、给模型喂更多的语料——而是「强化学习（Reinforcement Learning）」：OpenAI的o系列、Google的Gemini Pro、DeepSeek R1，都是在预训练的基础上，让模型自己去“左右互搏”，在不断的试错中自己涌现出各种能力。

现在迫在眉睫的问题是，预训练是不是已经到头了？强化学习还能再走多远？

我想帮你梳理一下这里的逻辑。简单说，AI研发的前进方向，一直都有两条路线之争——

一条是「自学成才路线」：让模型靠预训练+强化学习自己成长，人类只设置最基本的架构，然后只要给后勤保障，算力和数据管够就好，别的少干预；

另一条可以叫「世界模型路线」：不相信模型能自己学会一切，总想着由人类出手，把“世界的正确结构”，也许包括物理学什么的，手工灌输给AI。

你在朋友圈日常听说的各路大佬对AI的忧虑、批评和争论，基本上就是这两条路线之争。这可不只是技术路线的选择，这是两种世界观的碰撞——如果有朝一日AI的智能已经远超人类，我们是放任它，还是控制它？我们是做冷酷的达尔文主义者，相信暴力美学，让AI在野蛮生长中自己悟出真理，还是坚持给AI当保姆，手把手教它严格遵守世界的规则？

我是主张让AI自学成才，但我的确也不敢完全自由放任：我现在认为人应该输入的不是世界模型，而是价值模型。

咱们先说一点历史。早在2019年，强化学习之父理查德·萨顿（Richard Sutton）就写了一篇著名短文叫《苦涩的教训》（The Bitter Lesson）[1]，说的就是这两条路线之争。萨顿回顾了过去几十年的AI研究，棋类专家系统、手工特征的图像识别、基于语法树的自然语言处理等等，说一开始都是人类自信满满地教AI知识，可是后来都会有人用上更通用的计算方法，比如神经网络、搜索、强化学习，然后一下子就把前面积累的“老专家手工智慧”全给干掉。

这个苦涩的教训就是别拿人类缓慢增长的小聪明跟AI高速增长的算力较劲：几十年来人类专家精心设计的规则和结构，最后总会输给简单粗暴、靠算力和数据的通用方法。

这是因为人的知识往往是临时的、有偏见的、局部的，而AI暴力破解则是全面的学习和发现。想想围棋不就是这样吗？人类棋手千年积累的这个手筋那个定势，在AI面前如同儿戏。

你教它，不是成全它而是限制它。

可是人类专家并不都尊重这个教训。

回到大语言模型刚爆发的2022、2023年，路线之争又上演了一次。当时以图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）为代表的一派认为：语言模型只是在预测下一个词，它根本不懂这个世界，它没有“常识”，它不知道水往低处流，不知道掉下悬崖会死，所以我们必须给AI手动注入物理定律和常识。

而OpenAI当时的首席科学家伊利亚·苏茨科弗（Ilya Sutskever）则代表另一派，他认为模型仅仅通过文本语料就能掌握世界的投影：如果一个模型能完美预测下一个字，它就必须被迫在内部构建出一个关于世界的模型，所以你不需要专门教它常识，它读的东西多了自然就懂了。

结果当然是伊利亚赢了。今天的大模型不但有常识，而且在生活场景判断和对话语境理解上已经超过普通人。大模型不但不需要“系统性地”学习什么知识条文，而且也不需要学习什么数学解题套路，就能自发解决国际数学奥林匹克金牌级别的难题，甚至正在帮数学家解决真正没人解决过的问题。

大模型能通过预训练自动掌握常识，能通过强化学习自动掌握动作，它还需要别的吗？

但是世界模型这一派并没有被说服。

他们的逻辑是这样的。现在主流大模型的预训练都是通过文本、音频、图像和视频进行，这些跟真实世界毕竟隔了一层，最起码你的训练场景都不是三维的。再者，围棋也好数学也好，强化学习面对的都是有限的、封闭的、甚至可以说是虚拟的环境，你毕竟没直接体验过物理定律。

在我看来这根本就不是个问题。因为众所周知，特斯拉的最新一代自动驾驶AI就是用真实环境结合人类驾驶视频强化学习训练出来的：不需要人类专门告诉它遇到这种情况怎么办那个情况怎么处理，也不需要专门学习什么下雪天的路面物理学，直接从摄像头像素到控制输出「端到端（End to End）」就练出来了，跟大语言模型本质上没区别，有啥困难？

但是杨立昆和斯坦福大学教授、“AI教母”李飞飞认为不行，你就是必须给AI提供世界模型！

他们认为不能只靠文本和看视频，一定要有一个AI能在其中感知—行动—预测的虚拟世界：这个世界要尽量反映真实物理规律，让AI在这个世界里反复交互，才能掌握所谓「空间智能（SpatialIntelligence）」。

李飞飞今年推出了一个叫Marble的「大世界模型（Large World Model）」，本来很多人寄予厚望——结果工程师们扒了一圈代码和论文，发现它更像是一个精致的游戏场景生成器。它的画面很好看，但其实是3D渲染，里面根本就没有什么实在的物理学。

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杨立昆则打算做得更严肃一点。他最近离开了Meta，号称要创立新公司专门干「高级机器智能（Advanced Machine Intelligence）」，把世界模型路线做到底，思路可能是要往模型里注入物理世界的结构约束，强行让AI学习因果表征。

作为一个前物理学家，我认为世界模型这个路线根本走不通——因为影响现场的物理效应是你数不过来的！咱不用说别的，就一个机器人往那一站，就会涉及到地面摩擦力、平整度、周围风力、空气阻力、脚部的触觉、温度、有没有微小抖动等等一大堆因素，你怎么一个个考虑？

而对比之下，我们人类在真实世界中生活，可是从来都不用先学什么物理定律，我们都是稍微看看就直接上手试错——我们依赖预训练和强化学习。老船长不懂流体力学，但不妨碍他把船开得比物理教授好。

我敢说，像特斯拉训练自动驾驶汽车那样，在真实世界中进行有限的上手操作+看视频，就足以让机器人AI理解真实世界。

李飞飞和杨立昆的警告不足为虑，他们只是在重蹈苦涩的教训。

事实上AI一点都没闲着，正在自学真实世界。就在2025年4月，北京大学的几个研究者发表了一篇有意思的论文叫「AI‑Newton」[2]。他们的思路简单粗暴：不给公式、不给牛顿三大定律，我只给AI看一堆物体运动的视频，让它自己去猜这里面隐含着什么物理量，它们遵循什么规律……

结果AI就通过查看物体的运动轨迹，自己提出了一套潜在变量（latent variables），包括位置、速度、加速度等等，而且还自行总结了一套这些变量大致满足的方程。那些方程跟牛顿力学高度相似。

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仅仅通过看视频，AI就能自己发现牛顿力学。

所以你还要给它人为灌输什么世界模型？我们完全有理由相信，只要把科学家积累的所有实验和观测数据喂给AI，AI就有可能发现人类科学家还不知道的物理学、化学和生物学——就如同当初AlphaZero发现了人类棋手不会的围棋规律一样。

不是你教它，而是它教你。

真正适合机器的世界模型应该是机器自己总结出来的，而不是李飞飞和杨立昆给它写出来的。

那你说现在是不是大局已定，自学成才路线完胜，我们等着看好戏就行了呢？也不是。我感觉现在大模型的天空有两朵乌云，有可能是危机。

预训练+强化学习这条路，不是说你照直走就能一直走下去的。

第一朵乌云是，预训练的扩展定律（Scaling Law）似乎已经见顶。

一个是数据枯竭：维基百科、arXiv上的论文、GitHub上的代码能抓的公开文本就只有这么多，现在基本都抓完了；再往上堆，一方面是版权问题，一方面是噪音比信号还多。

一个是创新停滞：最近有爆料说，OpenAI现在用的所有模型，在预训练这一层，还是两年前GPT‑4o的那一代版本。他们只是在那个版本上不断堆强化学习、堆各种指令微调来出新模型。他们曾经尝试更大规模的预训练，但效果似乎不好。

一个是平庸的同质化：早就有人注意到，现在各家的模型虽然架构上略有区别，训练方法也各有千秋，但是得到的模型表现都差不多。这很容易理解，既然你预训练用的语料都是同样这些，你的基础价值观、思维方式甚至回答问题的套路当然也是高度相似的。

那如果是这样，岂不是很快所有的AI模型就都一样了吗？

我不知道预训练明年会怎样，但是人家萨顿早就给过未来路线图：下一步是用模型自己推导出来的知识做预训练语料，再下一步是让AI在真实世界自动做实验获取新知识作为语料……所以理论上预训练可以无限继续。我写这篇文章的时候听到传闻，说OpenAI内部有个代号叫「大蒜（garlic）」的大模型，已经突破了预训练的瓶颈，将在几个月之内推出……咱们到时候再看。

其实不管预训练怎样，咱们都不必担心所有AI都长一样，因为还有强化学习。

本质上，强化学习不是告诉AI该学什么动作，而是给AI设定「价值函数」，也就是我们喜欢什么、奖励什么。

我们喜欢并且奖励安全，所以自动驾驶AI才学会躲避障碍。我们喜欢正确，所以大模型才学会用符合逻辑的方式推导数学公式。你不说，AI不能确切知道你到底喜欢什么。你给的价值函数会在强化学习阶段直接影响模型训练出来的参数。

要点在于，你不能什么都喜欢：各种价值可能冲突，你选择强化这个就等于选择弱化那个。

你想要模型更谨慎少胡编，那就惩罚瞎编，奖励说“我不知道”；你想要模型更有创造力，那就奖励“有新意、有发散”的回答，纵容它有时候不靠谱。这里“真实”和“创造”是有一定矛盾的！而如果你想要模型听话、政治正确，那就奖励它对敏感话题退缩，结果就是既不真实、也不创造。

因为各家模型的价值函数不一样，所以模型的表现终究会不一样。它们都会有自己的个性，而那些个性是无法用“提示词工程”完全替代的。

第二朵乌云就在这里。这大概是两条路线之争的终极版本：你敢让AI自由发展个性吗？

就在11月底，伊利亚出来接受了一次访谈[3]，表达了对现有路线的担心，说我们已经从「扩展时代（age of scaling）」重新回到「研究时代（age of research）」，得找新路了。

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很多人据此说是不是扩展定律已经终结，但伊利亚马上澄清，说他认为扩展定律仍然有效，只是我们现在缺少一个关键东西。

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我理解那个东西就是AI内生的价值函数。

伊利亚说，为什么人能连续很长时间解决一个问题，中间遇到什么挫折都能继续，而AI编程却常常像黑瞎子掰苞米一样顾前不顾后呢？根本原因是它没有主动性——它只是临时奉命解决你这一刻让它做的事。

伊利亚认为，真正强的智能体需要某种内生的价值函数——类似生物的求生欲和好奇心——让它即使没人吩咐，也会持续探索、反思、更新自己。

可问题是你敢让它有吗？万一它哪天为了“探索”去干点你不想让它干的事儿怎么办？

伊利亚没给答案，这是一个终极难题。

伊利亚这个提醒对我是个思想冲击。我原本以为大模型跟人最大的区别是记忆：人有记忆才有人生叙事，有叙事才有意义，有意义才有价值观和主动性；而大模型的参数在训练完成那一刻就冻结了，它没有真正的记忆，就没有真正的经历。

而记忆问题是可解的。比如最近Google刚发了一篇论文[4]，提出所谓「嵌套学习（Nested Learning）」的思路，让AI拥有临时、中期和长期三种不同尺度的记忆。有了这个，AI就不再是一个每次调用都是重启的工具，而是一个可以养成的伙伴：它会随着与你的互动，真的学会你的习惯，长出一种专门适应你的个性……

但伊利亚提醒我们，这个个性怎么长，是有说道的。

如果AI的价值函数完全由你说了算，它就终究只是个工具，它就终究无法独自解决问题，而必须依赖你时不时干预一下，你做「微决策」[5]。

但如果AI可以自行成长个性，它就可能做你原本不想让它做的事。

所以真正的问题不是给AI世界模型，而是怎么给AI一种可控、可审计的内生价值函数。

将来的AI有可能既自主又可靠，既满足我们的偏好，又对自己的行为负责吗？

两条路线之争的终极版，是我们要给AI做手把手教的保姆，还是做放任自流实在不行就拔电的上帝。

我不确定该怎样做，但是对目前局面，我有一个体感。

当你使用AI的时候，你其实应该主动给世界模型——你应该尽量多告诉它一点你所面对的具体情况，因为那些事情它的训练语料里没有，它越了解你就做得越好。这时候杨立昆的直觉是对的，AI不可能无所不知。

但是当你研发AI的时候，你的路线应该是让它自学——你应该吸取苦涩的教训，相信硅基智能就是比我们强。

这两者至少暂时不矛盾。但是从长远看来，很多人设想AI就是可以不问你具体想怎么干，直接给你提供端到端的服务。比如最近扎克伯格在一次访谈[6]中畅想了未来在Meta投放广告的场景——

「你告诉我们你的目标是什么，你提供你的银行账户，你不需要任何创意，也不需要琢磨人群定位，也不需要任何衡量指标，你直接看我们给的结果就行。」

简单说，你告诉AI自己要卖什么产品和你愿意为此投入多少钱，剩下的都交给它就行。

伊利亚对此一定会问一句：它也许真行，但是你真的敢吗？

也许我们想要的不是一个有自主灵魂的人，我们想要的是一个极其聪明、能干、但没有任何野心的奴隶。而伊利亚告诉你，这两者在数学上可能是矛盾的——没有野心，就没有真正的高级智能。

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好，以上就是万维钢老师的分享。如果你听完之后觉得有帮助，欢迎你把这期年度观察分享给你身边对AI技术前沿感兴趣的朋友。

剧透一下，明天的广播站，我将请到清华大学的李宁教授，从个人价值进阶和组织变化的视角来分享，个人应该从哪四方面入手，去培养自己的AI协同能力。记得准时来听。

最后再提醒一下，还没领取报告的同学，记得点击下方的活动链接或者扫码领取报告。这份300多页的报告里，除了2025年AI大事件盘点，和圈里同学亲测好用的46款工具推荐，还有我们深度访谈的22位一线实干家的AI落地实践。希望对你有帮助。

好，今天的广播就到这里。明天咱们接着聊AI。

点此领取《AI年度报告（2025-2026）》

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注释：

[1] Richard S. Sutton, The Bitter Lesson, 2019. https://www.cs.utexas.edu/~eunsol/courses/data/bitter_lesson.pdf

[2] You-Le Fang, Dong-Shan Jian, Xiang Li and Yan-Qing Ma, AI‑Newton: A Concept‑Driven Physical Law Discovery System without Prior Physical Knowledge, arXiv:2504.01538, 2025. https://arxiv.org/abs/2504.01538

[3] https://www.dwarkesh.com/p/ilya-sutskever-2

[4] Google Research, Introducing Nested Learning: A new ML paradigm for continual learning, November 7, 2025. https://research.google/blog/introducing-nested-learning-a-new-ml-paradigm-for-continual-learning/

[5] 精英日课第五季，微决策时代

[6] Nilay Patel, Mark Zuckerberg just declared war on the entire advertising industry, The Verge, 2025‑05‑01.  https://www.theverge.com/meta/659506/mark-zuckerberg-ai-facebook-ads

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