## 461 | OpenAI科学家姚顺雨：AI进入下半场，从“能做什么”转向“该做什么”

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

最近，OpenAI的研究科学家、AI大神姚顺雨的一篇文章在AI圈子里火了，名字叫《The Second Half》，你可以理解为“AI 世界的下半场”。

先简单介绍一下作者，姚顺雨本科就读于清华大学的姚班，后来在普林斯顿大学拿到了计算机博士学位。不过，他的知名度不仅仅来自于这些学术背景，而是因为他的一系列研究成果都围绕着AI智能体展开。

他提出了几个非常重要的智能体框架，比如ReAct，结合了推理和行动，让语言模型在互动中既能思考又能行动；还有思维树，他引入了多路径思维结构，提升了大语言模型在复杂问题中的解决能力。正因为这些贡献，2024年8月，OpenAI把他挖了过去，专门做智能体相关的研究。

接下来我就跟同学们介绍下作者这篇文章的核心观点。当然，文章里有一些细节涉及到强化学习、预训练等技术概念，我会尽量用一场足球比赛作为例子，形象地解释一下这些技术名词背后的含义。

作者提到，我们现在正处于人工智能的“中场休息”阶段。既然是中场休息，就意味着有上下半场。上半场并不仅仅指的是最近这两年AI爆火的时期，而是包括了过去几十年人工智能的发展历程。那么，人工智能的上半场，主要做了些什么呢？

作者在斯坦福大学的课程里做了一个测试，问学生们认为迄今为止最有影响力的AI论文有哪些。最终的答案也不意外，基本上都是像Transformer、AlexNet、GPT-3这些经典论文。这些论文有一个共同点，就是它们提出了一些基础技术层面的突破，帮助我们能够训练出更强大的模型。而且，AI领域中最具影响力的论文，通常都是那些关注训练方法或模型的论文，而不是任务类或者基准测试类的论文。

举个例子，谷歌八子当年的那篇经典的Transformer论文，被引用的次数已经达到了惊人的16万次。而当年斯坦福教授李飞飞创办的AI视觉基准测试ImageNet，被其他论文引用的次数，还不到AlexNet的三分之一。

从这里我们可以看出，AI上半场的“游戏规则”其实很简单：它的重点是专注于构建新的模型和算法，而AI评估系统或者AI任务研究则相对次要。

这种明显的研究偏好，在作者看来也是非常正常的，因为在AI的上半场，研究底层方法要比让AI完成任务更令人兴奋。而对于基准测试，让AI去做那些人类已经在做的任务，例如翻译、图像识别或者是下围棋，这些在顶尖AI大神看来，并不需要更多的洞察力或者是工程技术。

不过，作者提到，这种游戏规则已经持续了几十年，并且激发了许多改变世界的想法和突破。但现在，随着AI完成了更多的基准测试和任务，这些积累的经验已经在AI能力上带来了质的变化。

那么，在作者看来，AI的能力到底发生了哪些变化呢？

用一句话来概括，那就是“强化学习终于奏效了”，更准确地说，强化学习终于具备了泛化能力。作为OpenAI的研究科学家，他提到，经过一系列弯路和里程碑式的突破后，业内终于找到了一种可行的方法，可以通过语言和推理来解决各种强化学习任务。

这句话的意思是什么呢？简单来说，就是只要设定好规则，AI就能自己思考、推理并学习，而不需要为每个任务单独设计特殊的规则。

要知道即使在一年前，如果有人告诉大部分AI领域的研究员，有一种方法可以同时解决软件工程、创意协作、全球奥赛级别的数学难题、甚至是键盘鼠标操作这些完全不同的领域问题，他们肯定会嘲笑你，说你是在做白日梦。因为这些任务中的每一项都非常复杂，很多研究人员在攻读博士期间，可能也只会专注于其中一个小领域。

那么，在他看来，接下来会发生什么呢？他说，人工智能的下半场将从现在开始，重点从“解决问题”转向“定义问题”。在这个新时代，评估变得比训练更为重要。我们不再只是问“我们能训练一个模型来解决某个问题吗”，而是会变成“我们应该训练人工智能去做什么？我们如何衡量AI的真正进展？”

作者还提到，为了让AI在下半场能够蓬勃发展，AI领域的从业者需要及时调整思维方式和技能。或者说，AI下半场的要求，可能会更接近产品经理的角色要求。看到这里时，我不由得长出了一口气，心想，太好了，作为一个产品经理，我终于能在AI时代保住自己的工作了。

因为后面涉及了作者关于强化学习的一些技术介绍。作为一个重度球迷，我决定用一场足球赛的逻辑，来帮大家重新理解这篇文章里的核心观念，这样更容易理解。

我们把AI的发展当做一场经典的足球赛。在上半场，一开始，科学家们更像是教练，努力的教会AI学会各种踢球动作。例如深蓝学会了下国际象棋，阿尔法狗学会了下围棋，GPT4学会了参加考试和答题。这都是AI在上半场取得的巨大进步和进球。

在上半场，科学家们更关注的是“AI能不能完成这个任务”，每次AI学会一种新技能，大家都觉得很厉害，感到很兴奋。

而此时此刻，我们正好来到了比赛的“中场休息时间”。AI科学家们发现，在学会了很多动作之后，AI竟然还学会了一种特别厉害的方法，这种方法可以让一个球员不仅能踢前锋，还能踢中场、后卫，甚至守门员的角色都能快速学会。换句话说，过去需要花很多时间去单独训练的技能，现在AI能够自己快速掌握。这是一个巨大的转折点。

以前，我们关注的是AI能不能赢得比赛，而现在我们更关心的是，AI要踢什么样的球赛，怎么定义赢球的标准。比如，在上半场，AI已经能做到写对作业了。但到了下半场，我们需要思考的问题是：是不是该让AI直接替代我们写作业？还是应该让AI帮助我们更好地学习和掌握知识？

那么，下半场谁能赢得比赛呢？不会是那些依然只专注于训练AI去完成单一任务的科学家，而是那些能发现新问题、能创造新游戏规则的人。所以，我们需要更关注的是，如何给AI布置有意义的任务，如何衡量AI是否真的在帮助我们。

放到足球场上来说，这就意味着比赛规则变了。以前我们看的是谁进球多，现在我们更看重的是谁踢得漂亮，谁能踢出更有创意的球，谁能给观众带来更多的快乐和价值。

这么一解释，你是不是更能理解AI大神这篇文章的核心意思了？其实就是在说，在AI时代，上半场还是AI科学家和技术专家的机会，而下半场，每个善于思考和洞察的人，都有可能获得巨大的机会。

对于我们学习圈的同学，我有一个建议：除了关注AI目前的发展和技术进步，不妨花点时间思考一下，现在你工作中或者生活中使用的AI工具。如果未来六个月内，技术门槛降低10倍，能力提升10倍，成本降低10倍，那么会发生什么样的变化？特别是那些现在AI做不到的事情，但随着技术提升，未来一定能做到的事情。

我在文稿里贴两张图片，是我用一模一样的指令词，让AI绘图软件Midjourney在两年前的4月，和这个月分别画的图。图中描绘的是在八十年代的广场上，一对中国青年男女坐在一起。大家可以通过这张对比图，直观地感受一下AI能力的飞跃。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025042109/1873891815325778260/042109.png)

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025042109/1873891837874880852/042109.png)

我特别喜欢姚顺雨在文章结尾说的那句话：“欢迎来到下半场”。那种感觉就像在八万人的体育场里，外面球迷的呐喊声震耳欲聋，球队的更衣室里弥漫着兴奋的味道，主教练用手里的战术板，敲了敲桌子，然后拍拍手，指着门外，大声说：“走，让我们拿下比赛。”

我也把这篇文章的英文全文链接放在文稿里了，感兴趣的同学可以去读一下。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

https://ysymyth.github.io/The-Second-Half/

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025041916/1873733111989716852/041916.jpeg)
