回顧過(guò)去幾十年，AI的發(fā)展幾乎就是一部“頂級(jí)模型與新方法”迭代史。

從DeepBlue擊敗象棋世界冠軍、AlphaGo征服圍棋、GPT-4刷爆各類(lèi)考試榜單，到o1、R1等新一代模型橫掃數(shù)學(xué)、編程、寫(xiě)作、操作等任務(wù)，每一次歷史性突破的背后，都是訓(xùn)練方法、模型架構(gòu)的根本性創(chuàng)新。

這時(shí)候的游戲規(guī)則很簡(jiǎn)單：誰(shuí)能發(fā)明更強(qiáng)的訓(xùn)練方法、模型架構(gòu)，就能稱霸榜單；誰(shuí)能在ImageNet、GLUE、MMLU等benchmark上顯著提升，就能寫(xiě)進(jìn)教材、贏得引用。

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姚順雨畢業(yè)于清華姚班，普林斯頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士，2024 年 8 月加入 OpenAI，是思維樹(shù)（ToT）作者。

而現(xiàn)在，AI領(lǐng)域長(zhǎng)達(dá)數(shù)十年的“算法為王”思路，終于迎來(lái)顛覆。OpenAI的研究員姚順雨在一篇文章寫(xiě)道：先驗(yàn)和環(huán)境遠(yuǎn)比算法本身更重要。他將接下來(lái)的AI時(shí)刻稱之為“下半場(chǎng)”。

“AI第一半場(chǎng)像極了‘應(yīng)試教育’，刷榜、拿分、畢業(yè)。第二半場(chǎng)才是‘真教育’，要讓AI在真實(shí)世界持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值。”

第一半場(chǎng)，我們見(jiàn)證了方法與模型的輝煌；第二半場(chǎng)，我們要直面現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜與挑戰(zhàn)。只有解決“效用問(wèn)題”，讓AI成為現(xiàn)實(shí)中的價(jià)值創(chuàng)造者，這場(chǎng)比賽才算真正開(kāi)始。

To thrive in this second half, we’ll need a timely shift in mindset and skill set, ones perhaps closer to a product manager.

可以理解為：“未來(lái)，第一流AI研究員的能力，或許更像一位產(chǎn)品經(jīng)理，而不是算法工程師。

以下是文章全文，文摘菌做了不改變?cè)獾木幾g：

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簡(jiǎn)而言之：我們正處在AI的中場(chǎng)時(shí)刻。

幾十年來(lái)，AI領(lǐng)域的核心一直在于開(kāi)發(fā)新的訓(xùn)練方法和模型。這些努力確實(shí)帶來(lái)了巨大突破：從在國(guó)際象棋和圍棋上擊敗世界冠軍，到在SAT和律師資格考試上超越大多數(shù)人類(lèi)，再到收獲國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克（IMO）和國(guó)際信息學(xué)奧林匹克（IOI）的金牌。

這些載入史冊(cè)的里程碑，無(wú)論是DeepBlue、AlphaGo、GPT-4，還是o系列模型，背后其實(shí)都離不開(kāi)AI方法的根本創(chuàng)新：搜索、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模型規(guī)模擴(kuò)展和推理能力。隨著時(shí)間推移，AI的表現(xiàn)總是在持續(xù)提升。

那現(xiàn)在到底發(fā)生了什么變化？

用三個(gè)詞概括：強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）終于“成了”（RL finally works）。更準(zhǔn)確地說(shuō)，是強(qiáng)化學(xué)習(xí)終于實(shí)現(xiàn)了泛化。

經(jīng)過(guò)多年的探索和一系列關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的積累，我們終于找到了一個(gè)行之有效的通用方法，可以用語(yǔ)言和推理來(lái)解決各種強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)。

要知道，就在一年前，如果你跟大多數(shù)AI研究人員說(shuō)：“有一種通用方法，既能搞定軟件開(kāi)發(fā)、創(chuàng)意寫(xiě)作、IMO級(jí)別的數(shù)學(xué)、鼠標(biāo)鍵盤(pán)操作，還能處理長(zhǎng)篇問(wèn)答。”很多人都會(huì)覺(jué)得你是在天方夜譚。

畢竟，這些任務(wù)都極其復(fù)雜，許多研究者一輩子的學(xué)術(shù)生涯可能只專注于其中一個(gè)小領(lǐng)域。

但現(xiàn)在，這一切真的成真了。

接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么？AI的“下半場(chǎng)”。

從現(xiàn)在開(kāi)始，將把重點(diǎn)從“解決問(wèn)題”轉(zhuǎn)向“定義問(wèn)題”。在這個(gè)新的階段，如何評(píng)估AI能力，比單純訓(xùn)練模型更加重要。

我們不再只問(wèn)“我們能不能訓(xùn)練出能解決X問(wèn)題的模型？”，而是要問(wèn)“我們究竟應(yīng)該訓(xùn)練AI去做什么？我們又該如何衡量真正的進(jìn)步？”想要在下半場(chǎng)脫穎而出，我們不僅要及時(shí)調(diào)整思維方式和能力結(jié)構(gòu)，甚至可能需要逐漸向產(chǎn)品經(jīng)理靠攏。

1.上半場(chǎng)

要理解AI的“上半場(chǎng)”，不妨看看那些真正的贏家。

到目前為止，你認(rèn)為最具影響力的AI論文有哪些？我做過(guò)斯坦福224N課程里的一個(gè)小測(cè)試，結(jié)果其實(shí)并不意外：Transformer、AlexNet、GPT-3等等。

這些論文有什么共同點(diǎn)？它們都帶來(lái)了基礎(chǔ)性的突破，讓我們能訓(xùn)練出更強(qiáng)大的模型。同時(shí)，它們之所以能發(fā)表，也因?yàn)樵谀承┗鶞?zhǔn)測(cè)試上取得了顯著提升。

但其實(shí)還有個(gè)更深層的共性：這些“贏家”本質(zhì)上都是新的訓(xùn)練方法或模型，而不是基準(zhǔn)測(cè)試或具體任務(wù)。哪怕是公認(rèn)最具影響力的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集ImageNet，它的引用量還不到AlexNet的三分之一。而如果你再看看方法和基準(zhǔn)之間的對(duì)比，這種差距就更加明顯了。

以Transformer為例，它的主要基準(zhǔn)是WMT’14機(jī)器翻譯任務(wù)。WMT’14的工作坊報(bào)告被引用大約1,300次，而Transformer論文的引用數(shù)已經(jīng)超過(guò)16萬(wàn)。

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這恰好說(shuō)明了AI“上半場(chǎng)”的玩法：重心始終在于打造新的模型和方法，至于評(píng)測(cè)和基準(zhǔn)測(cè)試，雖然必不可少，但始終只是輔助，為論文體系服務(wù)。

為什么會(huì)這樣？很大一個(gè)原因在于，在AI發(fā)展的上半場(chǎng)，提出新方法本身比設(shè)計(jì)新任務(wù)更難、更令人興奮。創(chuàng)造一項(xiàng)全新的算法或模型架構(gòu)，比如反向傳播算法、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（AlexNet），或GPT-3背后的Transformer，都需要極高的洞見(jiàn)和工程能力。

相比之下，為AI設(shè)計(jì)任務(wù)通常要簡(jiǎn)單得多：我們只需把人類(lèi)已經(jīng)在做的事情（比如翻譯、圖像識(shí)別、下棋）直接轉(zhuǎn)換成基準(zhǔn)測(cè)試即可，這里面并沒(méi)有太多創(chuàng)新或者技術(shù)難點(diǎn)。

此外，新方法往往比具體任務(wù)更具通用性和適用范圍，因此價(jià)值更高。比如Transformer架構(gòu)，最初只是在WMT’14機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證，但后來(lái)卻成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等眾多領(lǐng)域的核心動(dòng)力，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了它最初的應(yīng)用場(chǎng)景。

一個(gè)優(yōu)秀的新方法可以在許多不同的基準(zhǔn)測(cè)試上取得突破，因?yàn)樗旧砗?jiǎn)潔而通用，其影響力自然也就跨越了單一任務(wù)。

這種模式持續(xù)了數(shù)十年，并不斷催生出改變世界的創(chuàng)新和突破，其具體表現(xiàn)就是各個(gè)領(lǐng)域基準(zhǔn)成績(jī)的不斷刷新。那么，這種游戲規(guī)則為什么會(huì)發(fā)生改變？原因在于，所有這些創(chuàng)新和突破的積累，已經(jīng)讓我們?cè)凇敖鉀Q任務(wù)”這件事上，獲得了質(zhì)的飛躍和真正可行的“通用配方”。

2.“通用配方”

那么，這套“通用配方”究竟是什么？其實(shí)它的核心要素并不意外：大規(guī)模語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練、模型和數(shù)據(jù)的極致擴(kuò)展，以及“推理+行動(dòng)”的理念。乍一聽(tīng)，這些詞可能和硅谷每天流行的術(shù)語(yǔ)沒(méi)什么兩樣，但為什么要稱之為“配方”呢？

我們可以從強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）的角度來(lái)理解。強(qiáng)化學(xué)習(xí)常被認(rèn)為是AI的“終極形態(tài)”，畢竟，從理論上講，RL可以保證在各種博弈中取勝；從實(shí)際應(yīng)用看，沒(méi)有RL也很難想象像AlphaGo這樣超越人類(lèi)的系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)。

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，核心有三大要素：算法、環(huán)境和先驗(yàn)知識(shí)。長(zhǎng)期以來(lái)，RL研究者的關(guān)注點(diǎn)主要集中在算法本身（比如REINFORCE、DQN、TD-learning、actor-critic、PPO、TRPO等），也就是智能體如何學(xué)習(xí)的“智慧核心”，而環(huán)境和先驗(yàn)知識(shí)通常被看作是固定的或者只是最簡(jiǎn)單的配置。

舉個(gè)例子，Sutton和Barto那本經(jīng)典的RL教科書(shū)，幾乎只講算法，幾乎沒(méi)有涉及環(huán)境設(shè)計(jì)或先驗(yàn)知識(shí)的內(nèi)容。

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然而，進(jìn)入深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)時(shí)代后，大家逐漸意識(shí)到，環(huán)境本身對(duì)最終效果有著巨大的影響：一種算法的表現(xiàn)，往往高度依賴于它所被開(kāi)發(fā)和測(cè)試的環(huán)境。如果忽略了環(huán)境，你可能會(huì)造出一個(gè)只在“玩具”環(huán)境中表現(xiàn)優(yōu)異的“最優(yōu)”算法。所以，為什么我們不先弄清楚到底要解決什么樣的環(huán)境，再去找最合適的算法呢？

Universe項(xiàng)目

這正是OpenAI最初的思路。他們先推出了gym，一個(gè)涵蓋各種游戲的標(biāo)準(zhǔn)RL環(huán)境，之后又有了World of Bits和Universe項(xiàng)目，試圖把互聯(lián)網(wǎng)或者計(jì)算機(jī)本身變成一個(gè)“游戲環(huán)境”。這個(gè)思路聽(tīng)起來(lái)很不錯(cuò)吧？只要我們能把所有數(shù)字世界都變成可操作的環(huán)境，然后用聰明的RL算法去解決它們，數(shù)字世界的AGI似乎就指日可待了。

這個(gè)計(jì)劃很不錯(cuò)，但卻沒(méi)有完全奏效。OpenAI在這條路上確實(shí)取得了不少進(jìn)展，比如用RL解決了Dota、機(jī)械手等難題。但他們始終沒(méi)能攻克“使用計(jì)算機(jī)”或者“網(wǎng)頁(yè)導(dǎo)航”這樣的任務(wù)，而且在一個(gè)領(lǐng)域?qū)W到的RL代理，幾乎無(wú)法遷移到另一個(gè)領(lǐng)域。顯然，某個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)還缺失了。

直到GPT-2和GPT-3的出現(xiàn)，大家才意識(shí)到，缺的其實(shí)是“先驗(yàn)知識(shí)”。你需要大規(guī)模的語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練，把普世的常識(shí)和語(yǔ)言知識(shí)“蒸餾”進(jìn)模型里，之后再進(jìn)行微調(diào)，才能讓AI成為網(wǎng)頁(yè)代理（WebGPT）或者聊天機(jī)器人（ChatGPT），并最終改變世界。事實(shí)證明，RL中最關(guān)鍵的部分，可能既不是算法本身，也不是環(huán)境本身，而是“先驗(yàn)”。而這些先驗(yàn)知識(shí)，可以通過(guò)和RL完全無(wú)關(guān)的方式獲得。

大規(guī)模語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練為聊天場(chǎng)景帶來(lái)了良好的先驗(yàn)，但在“控制計(jì)算機(jī)”或“玩電子游戲”等領(lǐng)域，效果卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如聊天。

地址：https://arxiv.org/abs/2010.02903

為什么？這些領(lǐng)域距離互聯(lián)網(wǎng)文本的分布更遠(yuǎn)，直接在這些任務(wù)上用SFT（監(jiān)督微調(diào)）或RL，泛化能力很差。我在2019年就注意到這個(gè)問(wèn)題：當(dāng)時(shí)GPT-2剛剛問(wèn)世，我嘗試用它加SFT和RL來(lái)玩文字冒險(xiǎn)游戲：CALM，這也是世界上第一個(gè)用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型構(gòu)建的智能體。模型在單個(gè)游戲上要經(jīng)歷數(shù)百萬(wàn)步的RL訓(xùn)練，才能逐步“爬坡”；更糟糕的是，換一個(gè)新游戲就幾乎無(wú)法遷移。

雖然這正是RL的典型表現(xiàn)，RL研究者對(duì)此早已見(jiàn)怪不怪，但我還是覺(jué)得奇怪：我們?nèi)祟?lèi)明明可以幾乎不用訓(xùn)練就能上手新游戲，還能很快表現(xiàn)得更好。這讓我第一次有了“頓悟”，人類(lèi)之所以能泛化，是因?yàn)槲覀儾恢皇菣C(jī)械地執(zhí)行“去2號(hào)柜子”“用鑰匙1打開(kāi)3號(hào)箱子”“用劍打怪”這種操作。我們還會(huì)主動(dòng)思考，比如：“地牢很危險(xiǎn)，我需要武器。現(xiàn)在沒(méi)看到武器，可能得從鎖著的箱子里找。3號(hào)箱子在2號(hào)柜子里，那我應(yīng)該先去那里把它打開(kāi)。”

reasoning

“思考”或“推理”本質(zhì)上是一種非常特殊的“行動(dòng)”：它并不會(huì)直接改變外部世界，但推理本身的空間卻是開(kāi)放且近乎無(wú)限的。

你可以思考一個(gè)單詞、一句話、一段文章，甚至隨意組合一萬(wàn)個(gè)英文單詞，而你周?chē)氖澜鐓s不會(huì)因此立即發(fā)生變化。在經(jīng)典的強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論框架下，這其實(shí)是一個(gè)很難處理的問(wèn)題，也讓決策變得幾乎不可能。想象一下，你需要在兩個(gè)箱子中選擇一個(gè)，其中一個(gè)裝著一百萬(wàn)美元，另一個(gè)是空的，你的期望收益是五十萬(wàn)美元。但如果我再加入無(wú)限多個(gè)空箱子，你的期望收益就會(huì)變成零。

然而，一旦我們把“推理”納入RL環(huán)境的動(dòng)作空間，并用語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練獲得的先驗(yàn)知識(shí)來(lái)驅(qū)動(dòng)AI泛化能力，就能在做出不同決策時(shí)靈活地分配推理所需的計(jì)算資源。

這是一件極其神奇的事。坦白說(shuō)，我自己對(duì)其中的奧秘還沒(méi)有完全梳理清楚，可能日后還需要專門(mén)寫(xiě)一篇文章來(lái)詳細(xì)討論。如果你感興趣，可以去看一下ReAct論文，了解智能體推理的起源故事，也能感受到我當(dāng)時(shí)的思考和靈感。

地址：https://arxiv.org/abs/2210.03629

我的直觀理解是：即使你面對(duì)無(wú)數(shù)個(gè)空箱子，在你過(guò)往的所有經(jīng)歷和各類(lèi)“游戲”中，這些選擇和嘗試其實(shí)積累了經(jīng)驗(yàn)，也為你在關(guān)鍵時(shí)刻做出正確決策打下了基礎(chǔ)。抽象地說(shuō)，語(yǔ)言通過(guò)推理，賦予了智能體強(qiáng)大的泛化能力。

當(dāng)我們找到了合適的RL先驗(yàn)（即通過(guò)大規(guī)模語(yǔ)言預(yù)訓(xùn)練獲得的知識(shí)）和理想的RL環(huán)境（即將語(yǔ)言推理作為行動(dòng)的一部分），你會(huì)發(fā)現(xiàn)，RL算法本身反而變得不那么重要了。于是我們才有了o系列、R1、deep research、能用計(jì)算機(jī)的智能體等一系列突破。諷刺的是，長(zhǎng)期以來(lái)，RL研究者一直把重心放在算法上，幾乎無(wú)人關(guān)注“先驗(yàn)”，幾乎所有RL實(shí)驗(yàn)都從零開(kāi)始。我們花了幾十年時(shí)間，才終于意識(shí)到，也許最應(yīng)該關(guān)注的恰恰是我們一直忽略的部分。

正如喬布斯所說(shuō)：“你無(wú)法預(yù)見(jiàn)未來(lái)如何把這些點(diǎn)連接起來(lái)，只有當(dāng)你回頭看時(shí)，這些點(diǎn)才會(huì)連成線。”

3.下半場(chǎng)

這套“通用配方”正在徹底改變AI的游戲規(guī)則。回顧上半場(chǎng)的玩法：

• 我們不斷提出新穎的訓(xùn)練方法或模型，在各種基準(zhǔn)測(cè)試上“爬坡”突破；
• 隨之創(chuàng)造更難的基準(zhǔn)測(cè)試，然后繼續(xù)循環(huán)。

但這一套游戲正在被“配方”所打破，因?yàn)椋哼@套配方本質(zhì)上已經(jīng)把“刷榜”變成了標(biāo)準(zhǔn)化、產(chǎn)業(yè)化的流水線工作，不再需要太多全新的創(chuàng)意。只要按部就班地?cái)U(kuò)大模型、數(shù)據(jù)和算力，就能高效泛化到各種任務(wù)。你費(fèi)盡心思為某個(gè)特定任務(wù)設(shè)計(jì)的新方法，或許能提升5%，但下一代o系列模型，哪怕不是專門(mén)為這個(gè)任務(wù)設(shè)計(jì)，可能就能直接提升30%。

即便我們不斷設(shè)計(jì)更難的基準(zhǔn)，配方的擴(kuò)展能力極強(qiáng)，很快（而且越來(lái)越快）就能攻破這些新基準(zhǔn)。我的同事Jason Wei曾用一幅非常直觀的圖，清楚地展現(xiàn)了這一趨勢(shì)：

progress

那么，下半場(chǎng)還能怎么玩？如果創(chuàng)新方法已經(jīng)不再重要，而更難的基準(zhǔn)測(cè)試也會(huì)被“配方”迅速攻克，我們還能做什么？

我認(rèn)為，我們需要從根本上重新思考“評(píng)測(cè)”這件事。這不僅僅是設(shè)計(jì)更難的新基準(zhǔn)，更是在質(zhì)疑現(xiàn)有的評(píng)測(cè)體系，創(chuàng)造全新的評(píng)測(cè)方式，從而倒逼我們?nèi)グl(fā)明超越現(xiàn)有“通用配方”的新方法。這其實(shí)很難做到，因?yàn)槿祟?lèi)本身就有慣性，我們很少會(huì)主動(dòng)質(zhì)疑那些被視為理所當(dāng)然的基本假設(shè)，往往下意識(shí)地把它們當(dāng)作“自然法則”。

舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)明這種慣性：假如你曾基于人類(lèi)考試體系，發(fā)明過(guò)歷史上最成功的AI評(píng)測(cè)之一。在2021年，這或許是一個(gè)極為大膽的創(chuàng)意，但三年后，這個(gè)思路已經(jīng)被用到極致。你會(huì)怎么辦？大概率是再設(shè)計(jì)一套更難的考試。又或者，你已經(jīng)讓AI攻克了基礎(chǔ)的編程任務(wù)，你可能會(huì)選擇不斷尋找更高難度的編程題，直到AI達(dá)到國(guó)際信息學(xué)奧賽金牌水平。

這種慣性很正常，但問(wèn)題在于：AI已經(jīng)在國(guó)際象棋、圍棋上擊敗了世界冠軍，在SAT、律師資格考試中超過(guò)了大多數(shù)人類(lèi)，甚至在IOI、IMO上拿到了金牌。可放眼現(xiàn)實(shí)世界，至少?gòu)慕?jīng)濟(jì)和GDP的角度來(lái)看，這個(gè)世界并沒(méi)有發(fā)生什么本質(zhì)性的變化。

我把這稱為“效用問(wèn)題”（utility problem），并認(rèn)為這是AI領(lǐng)域目前最重要的問(wèn)題。

或許我們很快就能解決這個(gè)問(wèn)題，也可能還需要更長(zhǎng)時(shí)間。但無(wú)論如何，問(wèn)題的根源其實(shí)出奇地簡(jiǎn)單：我們的評(píng)測(cè)體系與真實(shí)世界的應(yīng)用環(huán)境，在許多基本層面上存在差異。舉兩個(gè)例子：

• 傳統(tǒng)的AI評(píng)測(cè)“理應(yīng)”是自動(dòng)化的：通常是讓智能體接收一個(gè)任務(wù)輸入，獨(dú)立完成任務(wù)，然后獲得獎(jiǎng)勵(lì)或評(píng)分。但現(xiàn)實(shí)世界中，智能體往往需要在任務(wù)過(guò)程中與人類(lèi)持續(xù)互動(dòng)——比如，你不會(huì)給客服發(fā)一大段信息后，等上十分鐘就期望對(duì)方能一次性給你完美的答復(fù)。正因?yàn)橘|(zhì)疑了這種評(píng)測(cè)假設(shè)，新的基準(zhǔn)應(yīng)運(yùn)而生：要么引入真實(shí)用戶參與（比如 Chatbot Arena），要么通過(guò)模擬用戶來(lái)實(shí)現(xiàn)交互（比如 tau-bench）。

tau

• 評(píng)測(cè)“理應(yīng)”是獨(dú)立同分布（i.i.d.）的：如果你有一個(gè)包含500個(gè)任務(wù)的測(cè)試集，通常會(huì)讓智能體分別獨(dú)立地完成每個(gè)任務(wù)，然后將所有分?jǐn)?shù)做平均，得出一個(gè)總體指標(biāo)。但現(xiàn)實(shí)中，任務(wù)往往是按序進(jìn)行的，而非彼此獨(dú)立、同時(shí)發(fā)生。比如，Google 的一位軟件工程師會(huì)隨著對(duì)代碼庫(kù)的熟悉，在解決 google3 的各種問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)得越來(lái)越好；而一個(gè)AI軟件工程師則是不斷解決同一倉(cāng)庫(kù)里的各種問(wèn)題，卻無(wú)法像人類(lèi)那樣積累“熟悉感”。顯然，我們需要具備長(zhǎng)期記憶能力的方法（事實(shí)上相關(guān)研究已經(jīng)出現(xiàn)），但學(xué)術(shù)界卻沒(méi)有相應(yīng)的基準(zhǔn)來(lái)證明其必要性，甚至缺乏質(zhì)疑i.i.d.假設(shè)的勇氣。而這個(gè)假設(shè)恰恰是機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)之一。

這些假設(shè)“似乎一直如此”，在AI的上半場(chǎng)，基于這些假設(shè)來(lái)開(kāi)發(fā)評(píng)測(cè)體系和基準(zhǔn)其實(shí)沒(méi)什么問(wèn)題，因?yàn)楫?dāng)智能水平較低時(shí)，單純提升智能本身確實(shí)能帶來(lái)效用的提升。但現(xiàn)在，“通用配方”已經(jīng)在這些假設(shè)下無(wú)往不利。因此，下半場(chǎng)的游戲規(guī)則變成了：

• 我們需要圍繞真實(shí)世界的效用，開(kāi)發(fā)全新的評(píng)測(cè)體系或任務(wù)。
• 然后用“通用配方”去解決這些任務(wù)，或在配方基礎(chǔ)上引入新的創(chuàng)新組件，循環(huán)推進(jìn)。

這個(gè)新游戲很難，因?yàn)樗錆M了不確定和陌生。但也正因如此，它令人無(wú)比興奮。上半場(chǎng)的玩家在解決電子游戲和考試題，而下半場(chǎng)的玩家，則有機(jī)會(huì)用智能打造出真正有用的產(chǎn)品，締造數(shù)十億、數(shù)萬(wàn)億美元的公司。上半場(chǎng)充滿了各種“微創(chuàng)新”的方法和模型，而下半場(chǎng)則會(huì)對(duì)這些創(chuàng)新做出真正的篩選。

只要你沿用舊的假設(shè)，“通用配方”就能輕易碾壓你的微小改進(jìn)；但如果你能創(chuàng)造出打破舊配方的新假設(shè)，你就有機(jī)會(huì)做出真正改變游戲規(guī)則的研究。