全球博士生職業生涯一夜清零！
最近，Anthropic研究員給全球博士生潑了一盆冷水——
你們的職業生涯，已經一夜歸零了！
這次演講的標題是《人類世的終結》，給出了一系列令人觸目驚心的資料。
過去十年，訓練模型所需的算力增長了1000萬倍；
AI 獨立完成任務所能持續的時間，每隔幾個月就翻一番；
過去 7 個月裡，模型一直在解決數學家們此前未能攻克的數學難題；
在矽谷，擁有「長期時間線」意味著認為 AGI 將在 10 年內到來。
根據EpochAI的推演，到2030年，全球可用的計算能力將是2025年的10,000倍！
我們在圖表上的位置將小到無法用肉眼分辨。現在，我們甚至連這根陡峭曲線的拐點都還沒跨過去。
我們仍處於指數增長的起點！
從頭到尾，這場演講不斷甩出冰冷、震撼的技術資料。
Anthropic研究員Jascha Sohl-Dickstein的核心觀點就是：在AGI即將降臨的今天，你們原先設想的傳統職業規劃，已經徹底不復存在了。
在座的全場頂尖名校博士生不斷哀嘆：自己的職業生涯，可能真的涼了。
01. 我們，正站在指數級爆炸的邊緣
「看看這張GDP隨時間變化的圖表，」Jascha指著大螢幕。
「那個站在曲線頂端的人就是你。你覺得世界很正常，未來只是現在的線性延伸。但這大錯特錯。」
GDP隨時間變化圖，圖中曲線在1950年後呈極其陡峭的指數級上升，而人類正站在歷史懸崖邊
為了打破這種「線性錯覺」，Jascha拋出了一組驚人的資料。
1.算力暴漲1000萬倍的十年
從1950年所謂「人類世」的起點開始算起，過去十年裡，用於訓練頂級AI模型的算力，暴漲了整整1000萬倍！
他用一個圈，標出了人類大腦一生所能進行的計算量上限——大約是1兆次Petaflops。
而現在，AI模型訓練的算力，已經逼近甚至在某個維度上超越了這個代表「人類一生智慧」的數值。
AI模型算力規模對數圖，右上角的圈代表人類大腦一生的計算量上限
2.任務完成時間的指數級躍升
「時間尺度不是指AI完成任務有多快，而是指分配給人類去做同樣的軟體任務，人類需要多久才能完成。」
Jascha展示了一張圖，顯示AI能夠無輔助獨立成功完成任務（成功率50%以上）的時間跨度，正在呈指數級飆升。
「不到一年前我做這個演講時，我預計模型要在2026年或2027年才能完成相當於軟體工程師一整天的工作量。」
「而現在，短短不到一年後，這個指標已經漲了10倍，我們已經越過了那個節點！」
Meter組織發佈的不同軟體任務AI完成能力」的圖表（X軸是模型發佈年份，Y軸是人類完成該任務所需的時間尺度）
3.「AI只能做訓練集裡的題」？別騙自己了！
很多人自我安慰說：「AI沒有真正的創造力，它只能解決它見過的問題。」但Jascha擊碎了這個幻想。
Paul Erdős留下了大量未解的數學猜想，真正的頂尖數學家都在試圖解開。
「就在過去的7個月裡，AI模型已經開始解決這些Erdős留下的難題。AI正在推翻人類已知數學的邊界！」
在矽谷的核心技術圈，大家對AGI到來的共識是幾年內。
有些人，會說自己對AGI的時間線比較保守。然後一問才知道，他們所謂的「保守」，指的是10年內。
Jascha做了一個驚人的預測：到2030年，全球可用的計算能力將是2025年的10,000倍！
02. 人類世極速終結與「瘋狂的奧弗頓之窗」
在這場演講中，Jascha提出了一個全新概念：「人類世（Anthropocene）」。
在地質學上，人類的活動已經深刻改變了地球，未來數十億年後，地層中的核爆炸放射性同位素將證明我們曾經存在過。
但Jascha認為，這個由人類作為主要智慧體驅動世界改變的「人類世」，可能會是一個極其短暫的地質時代。
不到一年前，他在哈佛做類似演講時，收到了一封敵意郵件：「這簡直是**瘋話！」
在社會學中，有一個詞叫「奧弗頓之窗」，指的是公眾能接受的觀點範圍。
一年前，公開談論「AGI即將到來，人類將被取代」，還被認為是跌出奧弗頓之窗的瘋話。
但現在，這已經變得理所當然。
Jascha列舉了一連串大佬的背書。
英國首相蘇納克說：「對超越人類認知能力的AGI的競爭，具有根本的重要性。」
歐巴馬說：「AI比手機技術的破壞力更大，而且來得更快，它正在取代我們認為的高級腦力勞動。」
Google前CEO埃瑞克·施密特更是直言：「未來3到5年內，我們會看到與最頂尖人類一樣聰明的AGI；6年內，超越全人類總和的超級智能就會出現。社會根本沒有準備好。」
各國政要和頂級資本，都對此深信不疑。
03. 全場博士破防：開題報告還沒寫完，AI就做完了
在這個演講中，Jascha對在場的美國頂級牛校博士們預言——
你們的博士職業規劃，已經結束了！
有一次，他和一位博士生對話。後者認同AGI將在3年內實現，但卻說：「我打算再過兩年博士畢業，然後去做個博後，接著申請大學教職……」
Jascha當場無語了。
「我不知道10年或20年後的學術工作是什麼樣子，我甚至不知道10年後任何工作會是什麼樣子，但我非常確定，它絕對不會是今天這個樣子。」
不管是什麼專業，在場所有博士的職業規劃，可以一夜清零了。
怎麼辦？
他給所有在場科研人員和職場人，提出三條生存法則。
生存法則一：不要做「慢條斯理的探索」，做能被算力放大的事！
科研界有一個著名的「苦澀的教訓」：利用強大算力的通用方法，最終將擊敗一切精巧的人類設計。
Jascha警告說：「你最需要避免的一種下場是：你辛辛苦苦幹了兩年，取得了線性進展。但在你完成之前，別人隨便給大模型寫個Prompt，得出的結果比你兩年的心血還要好！」
你的課題方向必須重新洗牌，放棄那些會被規模化算力輕易碾壓的題目，去尋找那些能隨著算力增長而變得更強的領域。
生存法則二：別再幻想「穩定的職業」，安全感已經無法購買
很多人在做人生選擇時，習慣於為了降低風險而犧牲高回報，比如選擇體制內、終身教職。
但Jascha一針見血地指出：「如果AI將引發大規模的社會重構，那麼社會的基線風險就已經高到無法逃避。你以為的『安全選擇』，其實根本不安全。你只是白白犧牲了高回報的潛力，卻沒有換來任何真正的保障。」
既然退無可退，不如去做那些真正有趣、甚至具有高風險高回報的事情。
生存法則三：站在指數曲線上，你就永遠不會落後
「我每天都在和Cladue一起工作，感覺像帶了一個極其渴望執行、才華橫溢、但目前科研品味還一般的超級研究生。我自己已經完全不寫程式碼了。」
如果你不使用AI，你就會被指數曲線遠遠拋在身後。
你必須強迫自己每天使用AI工具。把它們當成你的下屬，練習如何做老闆，如何清晰地界定任務、溝通預期。
只要你站上這條指數級增長的快車道，借助它的力量起飛，你就不會被甩下車。
不過，Jascha也提出了一個警告——
「寫作即思考。請不要讓AI為你寫第一份草稿，你可以讓它幫你找錯。但如果你把寫作外包出去了，你就把思考也外包出去了。」
04. 你擁有無與倫比的槓桿
聽完這些，你可能會感到深深的無力感：面對這樣龐大的歷史車輪，我們個人的掙扎還有意義嗎？
Jascha回答：並不是。
他強調，正是因為我們現在還處於指數曲線的極早期階段，你手裡握著巨大的槓桿。
回顧歷史，在指數增長的早期，幾個人的小決定就能徹底改變未來。
1980年，兩個科學家制定了電子郵件的標準化協議，才有今天的郵件。
聊天軟體晚了十年才規範，導致我們今天仍然在不同的App之間築起高牆。
哈伯-博施法（合成氨技術）的發明者，既讓地球能養活幾十億人，也製造了最致命的炸藥。
「你的每一個小決定：你選擇研究什麼問題？你把某個技術稱為『能力』還是『風險』？你主張開源還是閉源？這些在這個早期階段，都將對未來的商業、社會和政治格局產生巨大的蝴蝶效應。」
最後，Jascha描繪了既輝煌又悲涼的未來圖景——
「在不久的將來，會有一個短暫的黃金時代。在這個時期，你將成為大量Agent的『互補者』和『解鎖者』。一周內，你就能解鎖整個職業生涯都沒達成的成就。」
「但再往後，必定會有一個時期到來。那時，你將不再具備任何AI無法取代的『獨特方向』，你不再能解鎖AI做不到的智力工作。」
「所以，請在這段依然由人類主導的最後的黃金時代裡，盡情享受吧！」
「去做一些等你老去時，在包裹太陽的戴森球別墅裡能夠回想起來，並引以為傲的事情吧。」 (新智元)