梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
又一位离职OpenAI的核心研究员发声！
刚刚被曝加入Meta的Hyung Won Chung，分享了他对AI未来的深刻思考：人工智能正在成为有史以来最强大的杠杆机制。
Hyung Won Chung和一同离开OpenAI的Jason Wei是长期搭档，他们的合作可以追溯到谷歌大脑时期，两人曾共同作为第一作者发表了关于模型微调的重要论文《Scaling Instruction-Finetuned Language Models》。
Jason Wei曾称赞他：
Hyung Won Chung识别新范式并完全舍弃任何沉没成本的能力给我留下了深刻的印象。2022年底，他意识到了强化学习的力量，并从那时起就一直在宣扬它。
Hyung Won Chung在OpenAI期间，是o1、o1-preview和Deep Research等核心项目的贡献者。
不过演讲中他没有聊具体的技术细节，而是从一个更宏大的视角解读AI——它如何从个人层面到人类文明层面，彻底改变我们创造价值的方式。
演讲发生在两个月前，他却在被曝出离开OpenAI后这个时间点分享这些观点，特别是AI如何变革组织形式以及颠覆财富创造方式，或许暗示着他对未来发展方向的独特理解。
AI成为个人能力的倍增器
Hyung Won Chung首先从一朵含苞待放的花讲起。
他指出，人类天生不擅长察觉那些以年为单位发生的缓慢变化，这种“缺陷”让我们可能严重低估了AI带来的变革幅度。
人工智能可能是有史以来发展最快的技术，但它的发展也不是以分钟或小时为单位的，而是以几年甚至几十年为时间框架。
在解释什么是杠杆时，Hyung Won Chung给出了一个精准的定义：通过某种机制，输入的微小变化甚至零变化，能带来输出的较大变化甚至巨大变化。
他认为，历史上财富创造的主要方式都离不开三种杠杆——人力、资本和代码。而现在，AI正在成为第四种也是最强大的杠杆形式。
人力杠杆是最古老的财富创造方式。
如果单靠一个人的力量，建造金字塔几乎是不可能完成的任务。但通过雇佣成千上万的工人，个人的输入可能不变甚至更少——组织者不用亲自搬运石块，但输出却呈指数级增长。这种杠杆机制的特点是需要“许可”，也就是说，你必须征得这些工人的同意，需要支付薪酬，需要管理和协调。
即使在当今社会，人力仍然是主要的杠杆机制之一。大型企业通过雇佣数万名员工来扩大生产规模和市场影响力，这本质上还是在使用人力杠杆。
资本杠杆在20世纪成为财富创造的主要方式。
假设你想投资一处价值100万美元的房产，但只有20万美元的本金。通过从银行贷款80万美元，你用20%的资金撬动了100%的资产。
如果房产价值翻倍到200万美元，你的回报率可能达到400%甚至500%，远远超过房产本身100%的涨幅。这就是资本杠杆的威力——用较少的自有资金控制更大规模的资产，从而放大投资回报。
资本杠杆的兴起与现代金融体系的发展密不可分。银行、股市、债券市场等金融工具的出现，让资本的流动和配置变得更加高效。20世纪很多巨额财富的创造都源于对资本杠杆的巧妙运用，尤其是在金融行业。不过，资本杠杆也是一把双刃剑，2008年的金融危机就是过度使用资本杠杆导致系统性风险的典型案例。
代码和媒体代表了信息时代的新型杠杆。
如果你写了一个应用程序，第一个用户从中获得了价值n，那么当你睡觉时，第二个用户下载使用这个程序，同样获得价值n——你的输出翻倍了，而你并没有做任何额外的工作。
这之所以可能，是因为软件具有零边际成本复制的特性。一旦代码写成，服务一个用户和服务一亿个用户的成本几乎相同。
媒体杠杆的原理类似。如果他给200人做了一场讲座，把录像放到YouTube上，之后每多一个人观看，产生的价值都在增加，而不需要重复同样的工作。
更重要的是，这种价值的增长在很大程度上是没有上限的。一个视频可以被观看几百万次，一个应用可以被下载几十亿次，创作者只需要付出一次努力。
最近很多价值的创造都得益于代码这种杠杆。硅谷的科技公司之所以能够在短时间内创造巨大价值，正是因为充分利用了软件的可复制性。一个只有几十人的团队开发的应用，可以服务全球数亿用户，这在传统行业是不可想象的。
然而他也提醒大家，杠杆机制的优势会因为竞争而逐渐减弱。
当某种杠杆被广泛认知和使用后，想要通过它获得超额回报就变得越来越难。现在想创办一家纯软件公司，或者成为一名YouTuber，都比十年前困难得多，因为竞争者众多，市场趋于饱和。
这就是为什么需要不断寻找新的杠杆机制。
人工智能正是这样一种相对较新的、正在崭露头角的杠杆形式。
与传统杠杆不同的是，AI不仅能够复制和扩展人类的某项具体能力，更重要的是它能够学习、推理和创造，这使得它既可以作为独立的杠杆发挥作用，也可以与其他杠杆形式相结合，产生更强大的复合效应
智能体开启无需许可的复合杠杆谈到AI智能体，Hyung Won Chung认为这可能是2025年及以后最令人感兴趣的研究领域。
他解释道，AI智能体巧妙地结合了两种杠杆机制的优势。
首先，它像人力杠杆一样能为你工作，就像雇佣了员工。
但更重要的是，作为纯软件形式存在的智能体具有代码的特性——如果你想让10个智能体一起工作，复制一下就行，想再增加2个也毫不费力，而且不需要征得谁的同意。
这种复合杠杆的威力已经开始在商业世界显现。你可能听说过一些只有10到20人的初创公司，却能创造数亿美元的收入，这在10年前几乎难以想象。
这些公司的秘密武器，正是大量使用AI智能体来承担原本需要数百甚至数千名员工才能完成的工作。客户服务、内容创作、数据分析、代码开发等各个环节，都可以由智能体来完成或辅助完成。
更深层的影响是，这种新型杠杆正在改变组织形式本身。
传统的大规模人类协作存在天然的瓶颈。给一个100人的团队增加一个人，产出未必能增加1%，甚至可能减少，因为新增的协调成本可能抵消了新增人力带来的价值。
但如果这100人每人都配备了AI智能体作为助手，整体产出可能会翻倍甚至更多，而协调成本的增加却微乎其微。
Hyung Won Chung将这种变化称为“意义深远”，因为它不仅仅是效率的提升，更是生产关系的根本性变革。当创造价值不再主要依赖于组织和管理大量人力，而是依赖于如何设计、训练和部署AI智能体时，整个社会的权力结构、财富分配方式都可能随之改变。
这种无需许可的复合杠杆，正在为个人和小团队打开前所未有的可能性。
在演讲的最后部分，亨元将视角拉高到整个人类文明的层面。他提出了一个深刻的问题：如果把全人类看作一个整体，我们的任务或目标是什么？
他认为，最可持续的增长和价值创造引擎是科学进步，也就是发现新知识。
从17世纪科学革命开始，财富创造就呈现出“曲棍球棒”式的增长。但在现代社会，推动科学进步变得越来越复杂，前沿技术的复杂程度可能远远超出任何单个人的能力，而人类的智力增长相对停滞，跟不上科学复杂性的增长速度。
每当遇到这样的瓶颈，我们总能找到方法突破，制造工具来扫清障碍。这次，我认为人工智能就是这样一种最有用的工具。
他特别强调了AI在连接不同领域专家知识方面的作用。
在科学界，专家们往往分散在不同的地方和群体中，跨专业领域的合作很难。“人类的知识就像一个高维空间里的尖峰，彼此之间有很大的空隙，而人工智能就像一个外壳，包裹着这些尖峰，连接起所有的专业知识。”
演讲结束时，Hyung Won Chung回到了开头的主题。他请听众思考：考虑到AI作为一种新的杠杆形式，你是否可能低估了这种变化的幅度？
视频回放：https://x.com/hwchung27/status/1945355238187393257
参考链接：[1]https://x.com/hwchung27/status/1945355238187393257
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