## 525｜AI大神卡帕西演讲划重点：软件3.0时代来临，智能体革命刚刚开始

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

最近在技术类的公众号或者群里，有一个演讲刷屏了，甚至有人说这是十年来最好的技术类演讲，这说法有点儿夸张了，但卡帕西的这次演讲中，确实有很多他个人的独特洞察，非常值得一听。

对于我们AI学习圈的同学来说，卡帕西这个名字应该并不陌生。我之前也介绍过他：他在斯坦福读书时的导师是著名的李飞飞教授，还主讲了非常受欢迎的AI视觉课程。当时他还是研究生，就已经是这门课的主要授课人之一。

他培养过的许多学生，如今都成了硅谷核心技术团队的骨干。也正因为这段经历，他一直很关注AI与教育的结合。

他的职业经历更是令人瞩目：既是OpenAI的创始成员之一，又曾被马斯克亲自招募，出任特斯拉的AI总监，之后又回到OpenAI。

去年，他正式宣布离开OpenAI。自那之后，他虽然在网上仍然非常活跃，但很少出现在公开活动中。所以这一次他突然在YC创业学院的活动中亮相并发表演讲，确实令很多观众感到惊喜。

这次分享中，卡帕西提到了不少涉及软件工程底层逻辑的内容，理解上略有门槛，所以我来梳理一下他在这场40分钟的演讲中，主要都表达了什么，帮大家划一下重点。

我记下的第一条笔记是卡帕西在演讲中提的一个概念，叫“软件3.0”。这是整个演讲中最精髓的地方。他说软件发展到现在，经历了三个截然不同的时代。

软件1.0，是我们最熟悉的传统软件研发流程，指的是由人类程序员一行行编写代码的方式。不管是我上大学时学的QBasic，还是后来流行的C语言、PHP、Python，这些编程语言虽然各具特色，但核心都需要遵循精确的逻辑与指令执行流程。

而软件2.0，是随着深度学习的兴起而出现的。它的核心已经不再是人工编写的代码，而是通过训练来控制神经网络的权重。这个阶段，很多事情不再依赖程序员去手动写逻辑，而是依靠数据驱动模型进行“学习”。

比如特斯拉前自动驾驶负责人卡帕西就曾提到，特斯拉的自动驾驶系统最初包含大量C++代码，这是典型的软件1.0方式；而图像识别部分则是由训练得来的神经网络完成的，这正是软件2.0的体现。

随着时间的发展，这部分神经网络的能力和规模都在增长，那么之前的一些1.0版本的代码就被删除了，因为同样的功能和能力都被神经网络覆盖了。

我来解释一下，例如一个系统专门用来识别某个车头摄像头的图像，并且向后端传递识别的信息。这个模块的代码有两部分组成，AI主导的神经网络当时能力有限，只能识别出各种汽车，那么人类程序员就要编写其他的代码来弥补识别能力的不足，例如路上出现一头牛，代码应该怎么处理，例如出现了一块石头，应该怎么传递这个信息。

所以在AI技术不够强大的情况下，神经网络负责识别汽车，其他物体需要程序员一行行写代码来实现。但是某一天，神经网络突然一升级，那么这个摄像头不但能直接识别路上的牛了，连鸡鸭鹅都能识别出来。那么这个系统里的传统代码就没有存在的必要了。

这就是软件1.0和2.0的区别。那什么是软件3.0呢？

卡帕西说我们现在正迎来软件3.0时代的黎明。它的核心特征，是大语言模型具备了可编程性。

回顾软件2.0时代，虽然神经网络已经具备了某种“涌现”能力，但这个过程实际上很难被人类控制，甚至连模型的研发者，有时候也无法解释为什么模型会突然拥有某项技能。

但到了3.0时代，卡帕西指出，我们可以用自然语言，比如英语，让大模型执行明确的任务，AI也因此变得更加可控。

他说，这一转变意义深远，因为从本质上说，它大大降低了软件创造的门槛。

我的第二条笔记，是关于这场AI革命到底更像哪个时代。现在很多人都把这波AI革命称为“新一轮的电力革命”。在卡帕西看来，这个类比虽然有一定道理，但如果要更精确一些，他认为，把当前的AI模型类比成“操作系统体系”会更贴切。

在计算机发展的早期，操作系统出现了两种路径：一类是像Windows、MacOS这样的封闭系统——这就类似于今天我们看到的ChatGPT、Gemini这样的产品；另一类是以Linux为代表的开源系统，而在现在的AI世界中，Meta的Llama生态、以及国内的DeepSeek，就是开源阵营的代表。

不过他也提到，现在的我们，其实还处在AI发展的早期阶段，就像计算机刚刚起步的年代，还远远没到“个人电脑时代”。

如果要做个更精确的类比，卡帕西说，现在的AI阶段差不多相当于1960年左右的计算机时代。那个时候，计算资源非常昂贵，而我们今天早已习以为常的一些操作——比如个人电脑的普及、鼠标的使用、图形用户界面的出现——在当时还都没被发明出来。

他的这个类比其实隐含的意思是，这场AI革命才刚刚开始，很多新的产品、新的交互方式都还没有被发明出来，ChatGPT所引领的这波文本聊天方式，可能只是一个短期的过渡产品形态。

第三条笔记，是关于AI大模型和工具普及的速度。卡帕西指出，这波AI革命有一个前所未有的变化——过去，像操作系统这样层级的新技术，往往只掌握在少数大型企业手中。普通人想用上这些技术，常常要等上十年甚至二十年。

而这一次完全不同。我们看到，最先进的AI工具和能力，从一开始就掌握在所有人手中。它们只是软件，只要一次迭代更新，就能在一夜之间传递给数十亿用户。这种传播速度和普及程度，放在过去几乎是难以想象的。

其实咱们同学仔细想一想，就在半年前，DeepSeek的开源发布，让很多原本对科技不太敏感的人，甚至一些原本连智能手机都不太熟练使用的长辈，也能直接用上全球最先进的AI工具。这种变化，的确只有在这个时代才可能发生。

第四条笔记，是卡帕西对“大模型到底是什么”的思考。

他表示，自己更愿意把大模型看作某种程度上人类精神世界的模拟，是对人类思维的某种“随机映射”。他说，现在的AI拥有类似百科全书的知识储备和记忆能力，能记住大量的信息，远远超过任何一个个体的人类，因为它读过的内容实在太多了。

这让卡帕西想起了电影《雨人》里的自闭症患者——患有“学者综合征”的哥哥。说实话，我也是第一次听说“学者综合征”这种病，听起来还挺厉害的。他拥有几乎完美的记忆力，能像翻通讯录一样背出无数个名字和电话号码。

AI在某些方面就很像这样，它确实拥有某些“超能力”，但同时也存在明显短板，比如会频繁产生幻觉，甚至凭空编造内容。

所以，卡帕西用“锯齿状智能”来形容AI——在某些问题上展现出超人般的能力，紧接着却可能犯下常人都不会犯的低级错误。

此外，还有一个待解决的问题，就是“遗忘”。由于上下文长度的限制，AI在长时间任务中容易丢失前文信息。如果是人类员工，随着在组织中的时间变长，理解力会提升、积累更多上下文、发展出专业能力；而对AI来说，它并不具备这种能力，至少现在还没能解决。

第五条笔记，是关于“当我们拥有了AI之后，教育会变成什么样”。

卡帕西说，他的大量思考都投入到了“如何让AI更加可控”这个问题上。他并不认为，只对AI说一句“Hi，教我物理”就能真正实现有效的学习。

在他看来，这样一句看似简单的话语背后，其实对应着两个不同的AI程序：一个是为物理老师设计课程的工具，另一个是把课程提供给学生的系统。

在这两种产品中，我们必须确保AI的行为在特定教学大纲、课程节奏、项目进展等方面都受到明确约束，只有这样，AI才可能真正被应用在教育领域中。

第六条笔记，是卡帕西关于未来的预测。

他说，今年他看到很多人提出“2025年是智能体元年”这样的说法，这让他感到有些担忧。因为在他看来，与其说这是“智能体之年”，不如说是智能体接下来的“十年起点”——它们的发展才刚刚开始，接下来将是一个需要长期投入、稳扎稳打的过程。这不是一场一年就能完成的变革，而是一条需要人类深度参与、慎重推进的路径。

他还举了一个非常容易理解的例子：钢铁侠的战甲。钢铁侠的战甲本质上是一种“能力增强器”，在托尼·斯塔克的控制下，能够扩展他的身体能力和作战能力。但它也可以被视作一个“智能体”——在电影中，它能够自主飞行、寻找托尼、完成复杂任务。

所以卡帕西说，我们现在正在打造的，正是类似“钢铁侠战甲”的系统。第一步，是让它作为一个工具，增强我们的能力；而在未来，随着技术演进，它才可能逐渐具备更多的自主性。但这个过程需要时间，更需要谨慎。

好，以上就是我听完卡帕西这次的演讲，记下的6条笔记。如果要用一句话来总结的话，那就是“AI很强，现在变革刚刚开始，别着急，慢慢来比较快。”

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。

> 相关链接：
> 卡帕西演讲视频
> https://youtu.be/LCEmiRjPEtQ?si=n5Kpy9p-uTjTDTOH

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025062317/1879770561475854636/062317.png)
