## 552｜OpenAI前科学家揭秘：为何有些任务AI突飞猛进，有些却效果不佳？

你好，我是快刀青衣，欢迎收听快刀广播站，每天带你看AI。

今天这期内容的主角，是OpenAI前核心科学家Jason Wei。他是“思维链提示”（Chain-of-Thought）的奠基人之一，也是那类一旦发文、大家都会认真读两遍的AI圈人物。

他最近写了一篇新博客，分享了他对AI发展方向的思考。文章中提到一个非常有价值的核心观点，叫作「验证者定律」，简单讲就是：AI的能力强不强，很大程度上取决于它所做的任务结果是不是容易验证。

这个说法听起来可能有点学术，但说实话，我读完后脑子里立刻浮现出一个实际应用场景：如果让我判断一个AI项目靠不靠谱，或者某个方向值不值得现在投入，我不会先问“模型能力有多强”或者“能不能理解复杂的上下文”，而是会先问一句：我们能不能快速判断AI输出结果的好坏？

接下来，我就带你一起拆解下Jason的核心观点，也分享一下我从里面读到的启发。

---

Jason在文章开头就开门见山地提出了自己的观点：「训练AI解决某个任务的难度，跟这个任务是否容易被验证，有非常强的正相关关系。」

也就是说，AI更擅长解决那些“结果好坏”更容易判断的问题。

他举了几个特别生活化，同时也有说服力的例子：

这几个例子背后的共性是什么？解决过程复杂，结果判断简单。Jason的意思也很明确：AI怕的不是任务很难，而是“没法快速判断结果对错”。

---

紧接着，Jason引入了一个关键概念：验证不对称性。他说，这种现象在很多任务中都很常见——我们可能要花很多时间、算力和精力去解决一个问题，但验证一个已有答案是否正确，却常常只需要几秒钟。

不过，Jason特别指出，还有一种更棘手的情况，叫做“近似对称验证”。用更通俗的话说，就是验证答案花费的时间，跟解决问题本身差不多。

比如，两个特别长的数字相加，比如900位数，你要验证这个加法对不对，在没有直接答案的情况下基本上得自己重新算一遍。

再比如，有人写了一个复杂的数据处理程序，你想验证它是否有效，很可能得从头跟一遍流程，理解每一步的逻辑，有时候甚至要自己重新实现一遍。

还有更要命的，是那种验证比解决还要费时间的任务：

例如，对一篇文章中的所有陈述进行事实核查，可能比写这篇文章本身花费的时间还要长；

很多科学假设也是一样：有人提出"只吃野牛肉和西兰花能让你活得更健康"，说出来容易，但想要验证结论是否靠谱，需要花好几年时间去做跟踪研究。

前面说的这些“近似对称验证”的任务，现阶段对AI来说就比较头疼，因为它没办法享受到"秒级反馈"的好处。AI学东西靠的就是不断试错，如果每次试错后都得等很久才知道对不对，那学习速度就会慢很多。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025072021/1882289866885644832/072021.png)

---

说到这里，Jason抛出了他的核心判断。他说，未来AI会快速突破的任务，遵循「验证者定律」。换句话说，所有可能被解决且易于验证的任务，都终将被AI解决。

他还总结了五个判断标准，简单讲就是看一个任务适不适合AI来做：

他指出，过去十年AI进步最快的那些领域，你比如图像识别、机器翻译、语言理解，基本都符合这五个条件。为什么这些领域AI进步这么快？就是因为研究人员知道怎么验证、怎么给分、怎么排名。

反过来，那些没有清晰标准的领域，比如“这篇文章写得有没有文采”“这句话会不会得罪人”“这首歌好不好听”，就很难训练出稳定的AI模型。

Jason的这个判断，其实给了我们一个特别实用的方法：你要做AI产品的时候，别管它听起来多酷炫，先问自己一个问题：这个任务的结果，好不好验证？

为了证明这不只是纸上谈兵，Jason特别举了谷歌DeepMind的最新项目——AlphaEvolve。

他说，这个项目就是验证者定律的“现实版”。核心思路很简单：让AI不断生成各种解法，快速验证哪个更好，把最优秀的留下来，继续改进优化，就像一个"AI版达尔文实验室"。

AlphaEvolve解决的问题听起来很学术：“找出能容纳 11 个单位六边形的最小外部六边形。”

你可能觉得这就是一道几何题，但关键在于：这个问题的好坏，可以精确计算出来。你只要算算面积，看看所有小六边形能不能都装进去，立马就知道这个方案行不行。

这种任务完美符合验证者定律的五个标准，所以AI能通过海量的试验、调整、优化，最终找到比人类数学家还要巧妙的解决方案。

---

读完Jason Wei这篇文章，我最大的感受就是：未来AI会在哪些任务上大爆发，不是看它有多聪明，而是看我们能不能给它提供清晰、快速的反馈。

这句话听起来简单，但你真的可以拿它去看现在市面上那些AI项目、工具、创业方向。你会发现一个规律：现阶段真正跑得远、做得稳的项目，基本都有个共同点：不管任务多复杂，最后的结果一定能被快速验证。

比如AI写代码、AI批量处理图片、AI读文档做摘要，这些都属于“验证很明确”的任务；但像AI做教育、AI判断谁该升职、AI给心理建议，就变得很模糊。

AI下半场，我们正在进入一个“验证为王”的时代。如果你是产品经理、研究人员、创业者，或者就是想看懂AI发展方向的普通人，建议你记住Jason的这个判断方法，去思考看看，你手头有哪些任务，是可以快速判断结果好坏的任务。就从这些任务开始，着手应用AI。

原文链接在文末，有兴趣的朋友可以去读读原文。

好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享给你的朋友或者转发到朋友圈，明天我们接着聊AI。

> 相关链接：
> https://www.jasonwei.net/blog/asymmetry-of-verification-and-verifiers-law?utm_source=chatgpt.com

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025072021/1882290009692782828/072021.png)
