目前架构下，自进化后的AI也无法替代人类的判断力｜田渊栋

穿透技术狂热，追问机器如何重写文明的底层代码。本期是《沸腾之下》系列第02期

到 2026 年年中，AI 「研发自动化」的进度表，已经相当激进了。

在 Anthropic 6 月披露的报告中，Claude 已经接管了内部超过 80% 的代码编写。Mythos 模型在一段训练代码的优化任务上实现了 52 倍的加速，远超人类熟练研究员耗时数小时勉强做到 4 倍的水平。

在国内，MiniMax 的 M3 模型仅用 12 小时，就无人类干预地跑通了「数据合成、训练、评测到迭代」的全流程。面壁智能的 MiniCPM5 甚至借助 Agent 闭环，让模型自己写出了算力利用率比原生 Megatron 高 10% 的预训练框架。

这些都证明，行业在确确实实地推进递归式自我改进（RSI）的边界。

RSI，即模型实质性地介入「让自身变强」的完整研发链条。由其自己去定义目标、构建环境、编写代码、运行实验，并将验证成功的改进反哺给底层模型。

早在 1965 年，数学家 I.J. Good 就提出了「智能爆炸」的构想。我们上期的嘉宾当代最具影响力的哲学家之一尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）等学者后续对超级智能演进路径的系统性推演中，RSI 始终是通向终极智能最核心的一环。

但过去十年，这仅仅是个思想实验，因为底层的模型能力根本无法支撑起这样一个进化的闭环。

但现在，随着模型的成熟，技术的底座已经快要合拢。

如果 AI 真的跨过自进化门槛，那么研究本身将如何变化？人的能力结构将如何转型？组织为什么还需要存在？

站在RSI的门槛上，这些问题都亟待需要被回答。

而田渊栋博士，可能是回答这些问题最适合的人之一。

他曾经长期在 Meta  FAIR 进行前沿 AI 研究，提出过对Grokking（模型突然变强）的阶梯解释。同时也产出了如强化学习、Self-Play自博弈、模型自优化和开放式探索等方向。

在2026年，他作为联合创始人加入了 Recursive AI 公司，这家公司正如其名，正是意图建立一套自进化的AI系统。

他既是自进化的专家、也是硅谷浪潮中组织变化的亲历者。

在这场变革的前夜，我们与他进行了一场长谈。我们试图拨开AI 自动化的迷雾，直击自进化系统当前的真实卡点。也试图探讨，当职场的成功路径从「带领一个百人团队」变成「驾驭一群 Coding Agent」时，个人与组织该如何重新确立自己的坐标。

站在新旧范式交替的悬崖边，他给出的答案，出人意料地带有某种存在主义的底色。

在田渊栋看来，试图在参数调优和执行效率上与机器赛跑，注定是一场必败的战役。当 RSI 彻底重塑智力分工的明天，人类最后的护城河，是那些无法被结构化外化的「深层理解」。

这包括对问题方向的敏锐嗅觉，是决定超级智能该往何处去的判断力（Taste），以及面对真实复杂境遇时，作为主体的不可替代性。

以下是我们的对话。

01

自进化 AI 的门槛是什么？

沸腾之下：现在自进化 AI 是很火的技术前沿问题。但很多公司其实已经在做自动化 AI R&D，尤其是后训练部分，agent 主导的数据合成、训练、评估、迭代都已经比较成熟。Recursive AI 想做的自进化 AI，和这些已经落地的自动化 AI R&D，核心区别是什么？

田渊栋：这些自动化 R&D 都是第一步。我们之后希望 AI 能发现新的算法、新的模式、新的架构、新的 data mix，甚至找到和现在 Transformer 架构很不一样的架构，通过这种方式找到下一代训练范式。

这是我们最高的目标。

沸腾之下：所以这是一个更 open 的过程？

田渊栋：对。最简单的 recursive 形式是调超参，但超参空间并不大。现在大模型很强，我们可以使用更大的搜索空间。

注：这里的“自动化 AI R&D”更多指把已有研发流程中的数据生成、训练、评估、调参等环节交给 agent 执行；而“自进化 AI”更强调系统能否发现新的算法、架构或训练范式，并将结果反馈到模型自身的改进中。二者的差别不在自动化程度，而在是否形成“改进自身”的闭环。

沸腾之下：我有一个不太成熟的理解：能不能把 AI 自进化理解成一个自动科学发现流程？先发现问题，再定义目标和 reward，再探索解决方法，再构造环境和所需数据，最后验证结果，并把改进保留下来。这个改进可以是外部形式，也可以是参数形式。你觉得这个理解对吗？

田渊栋：高层理解差不多。它相当于把研究员做研究的过程自动化。自动化之后，AI 找到新的洞察和想法，再放回原来的 AI 里，让 AI 变得更强。AI 变强之后，又可以继续自动化。大概就是这个逻辑。

它和 AI Scientist 的区别在于，AI Scientist 的目标可能是 AI 之外的东西，比如材料设计、药物设计。这些任务本身不涉及把 AI 改回去，没有自制、自我增强的路径。

我们更愿意找一些自制的应用做。如果我们发现新的预训练架构，就可以放回预训练，让模型变得更强。这是很多 AI Scientist 方向不具备的。

注：AI Scientist 通常指用 AI 自动化科学研究流程，例如提出假设、设计实验、写论文或解决材料、药物等外部科学问题。Recursive AI 关注的是更递归的版本：研究对象不是外部科学问题，而是 AI 自身如何继续变强。

沸腾之下：现在已经工业落地的自动化系统，大概覆盖了哪些部分？Recursive AI 想推进的是哪一部分？比如预训练有一部分自动化，调参也有自动化流程。哪些部分相对成熟，哪些还不成熟？

田渊栋：很难说哪些成熟、哪些不成熟。就算是调参，也可以调出很好的结果。如果你对参数空间理解得更深，模型或调参 AI 也许能发现一些更好的参数组合。

所以不是说调参永远是最低等的，最重要的是模型对问题有没有更好的理解。理解更好，调参也会有更深刻的意义。

具体行动空间不是衡量自进化强不强的唯一原因。

沸腾之下：更重要的是探索空间到底强不强？

田渊栋：对，探索空间，以及能不能在探索空间里找到惊人的发现。

很多大模型老师傅做研究时，看了很多信号之后，会形成对问题非常重要的洞察。这个洞察写下来，可能极大提高效率。洞察可以很简单，可以是调参数，也可以是改两行代码。

具体行动不重要，重要的是对问题有多深的理解。

注：“探索空间”可以理解为系统允许自己尝试的方案范围。调参、改代码、改数据配比、改架构都只是不同层级的行动空间；真正决定自进化能力的，是系统能否在这些空间里形成有效洞察，而不是动作本身看起来是否高级。

沸腾之下：AI 是一个很好的 pattern learner，它能总结已有内容中的概率和 pattern。包括自然科学发现，某种程度上也是递归式、归纳式的。

老师傅看了很多例子以后发现规律，再总结出来、做改进，照理说这应该是 AI 擅长的。但您在其他访谈里也提到，AI 自己的创新能力仍然有限。这里是不是有矛盾？

田渊栋：创新分层次。比较简单的创新，AI 已经很强了，甚至超过人。

比如把概念迁移过去，应用已有概念做重复工作，这些 AI 已经做得很好。

但在更复杂、更抽象的创新层次上，AI 还达不到人的水平。

这两者不一样。

沸腾之下：更复杂的创新大概是什么模式？比如有一种发现是递归性的，也有一种可能是偶然性的。AI 是不是不太能掌握这种偶然性，或者更高级的新发现？

田渊栋：可以看一些例子，比如伽罗华如何发现群论，爱因斯坦如何发现相对论甚至广义相对论。这些是在大量实验基础上形成的概念突破。

概念突破能解决很多之前无法解决的问题。有了这个概念之后，你问问题的角度、对问题的理解都会耳目一新。

现在 AI 还做不了这样的研究。

沸腾之下：是因为它还没有比较好的概念归纳和总结能力吗？

田渊栋：对，或者说它缺乏对新式结构的即时理解。它更多还是从过去的派生中做匹配。

当然，即使只是模式匹配，AI 在实用上已经很有用了。很多地方用简单模式匹配也能达到很好的效果。

如果最高方向暂时做不了，仍然会有很多应用落地场景。

沸腾之下：那以现在 AI 的自回归架构，它是否可能涌现出更高级的语义总结，或者更新 pattern 的理解？

田渊栋：以现在的大模型和训练算法，我觉得不太容易（做到对新结构的理解）。但如果找到新的算法，也许可以做到。

现在还在探索中。

注：“概念突破”不是在已有模式中做更好的匹配，而是改变问题本身的表达方式。田渊栋用群论和相对论作为例子，是为了说明真正高级的科学发现往往来自新的抽象框架，而不仅是从大量样本中归纳出局部规律。

02

如何跨过自进化 AI 的门槛？

如果说第一部分讨论的是“什么才算自进化”，那么这一部分讨论的是更工程化的问题，即怎样让系统真正跨过这道门槛？这里的瓶颈不只是算力，也不只是模型本身，而是一系列具体的工程步骤。

其中包括验证信号、人的 insight、反馈速度，以及系统如何把不同进化路径组织成一个可持续的闭环。

沸腾之下：一个比较现实的问题是，frontier-scale 模型一次训练可能以周或月为单位，非常贵。在这种情况下，研究团队到底如何判断一条训练路线是对的？

田渊栋：现在还是要靠老师傅看具体数字。一个模型从预训练开始，到RL，再做 RLHF，最后出厂。我们希望最终模型的指标很好，但最终参数指标和一开始预训练决策之间有什么关系，现在还不是很清楚。

所以还是要靠经验，靠过去的知识，找到好的方案，找到中间矩阵去衡量这个过程。

这样大家才有信心说之前的判断是对的。如果这个过程能够自动化，后面会更好。

沸腾之下：现在推动 AI 研究的主要瓶颈，是 GPU、集群稳定性，还是奖励信号、验证信号这些东西跟不上？

田渊栋：我觉得奖励信号和人的 Insight 更重要。

集群当然也重要，你需要一个最小集群规模才能入场，卡太少很难做事。但卡大到一定程度之后，最大的问题是怎样让每个人最大程度展现他的知识，发现新的 Insight。

注：reward signal 指训练或搜索过程中用来判断“做得好不好”的反馈信号。在编程题、数学题这类任务里，反馈往往比较清晰；但在研究路线、组织决策、长期产品判断中，反馈慢且模糊，自进化系统也就更难闭环。

沸腾之下：您之前在自优化上的研究，很多时候会让模型自己产生反馈信号，比如 self-play（自博弈）、Agent as a judge（Agent作为裁判）、meta-rewarding（元奖励）。你觉得模型或 Agent 自己能否成为一种跨任务的通用奖励（Reward）信号源？

田渊栋：模型可以提供一些信号。因为生成永远比判断难，判断比生成简单。

一个模型花很多力气生成很多数据，但判断起来会更简单一些。通过这种不对称性，总能在生成结果里找到一些问题，再让模型去改进。

但主要问题是，模型可能只能发现比较粗浅的信号。对于一些更高级、更复杂的大问题，模型不一定能发现。这就需要人。人有比较高的鉴赏能力，能找到模型找不到的重要信号。

沸腾之下：所以通用奖励（universal reward）或者通用验证器（ universal verifier），当下还是两条路径：一条是基于模型自己作为验证器，另一条是靠人去写规则（Rubic）的模式？

田渊栋：对，这两个最后会结合。整个 loop 往往是一个对抗训练的过程：先跑，跑完发现问题，再加补丁，补丁之后再跑。

注：verifier 是“验证器”，用于判断一个结果是否正确或足够好；rubric 是人写的评分标准。模型自评可以覆盖大量样本，但容易停留在粗浅层面；人类 rubric 更能注入高层判断，但成本高、覆盖面有限。

沸腾之下：我看 Recursive AI 团队之前有很多关于自进化的研究，比如 Jeff Clune 参与的 Darwin Goedel Machine，是达尔文式进化加元学习；AI Scientist 更偏 tree search；你自己的研究偏 self-play；另外还有双层 agent、元学习等路径。它们看起来并不完全统一。

这些自进化方法背后有没有更统一的逻辑？

田渊栋：最后肯定会是综合性的模式。进化这条路上没有特别清楚的数学理论，也没有一个方案一定比另一个方案好。

我总可以举出一些例子，说明一个方案在某些情况下更好，在另一些情况下更差。现在很多时候还是在探索过程中。

沸腾之下：自进化现在可能有两条路径。一条是更偏参数的自进化；另一条是传统 RL，通过环境学习新知识，再积累，包括外部化积累，比如 skill evolve。你怎么看这两种模式？

田渊栋：强化学习不一定是唯一道路。强化学习只是训练模型、通过某种方式修改权重的一种方案。它现在依照马卡洛夫决策流程来建模整个过程，最终修改权重，得到更好的模型。

但所有进化方式最终还是要落实到权重修改上。权重修改本身有很多事情可以做，我们不会卡死在一个方法上，会比较灵活地做很多事情。

沸腾之下：multi-agent 训练逻辑和传统 Markov 逻辑也不太一样。后续多 agent 训练会有什么变化？

田渊栋：现在很多并不是多 AI，而是单 agent 多 context，这是一个比较标准的路径。

它可以拓展成多 model：某些模型在某些方面强，就用它做这件事；另一些模型在别的方面强，就换一个模型。

没有特别清楚的准则，最终还是看效果。

多一点 agent 或 model，视角不同，可能获得更一般化、更丰富的结果，这在某些方面是有利的。

注：这里提到的 self-play、tree search、强化学习、元学习、进化搜索，都是让系统在某种反馈下持续改进的路径。田渊栋强调的不是哪一种路线会胜出，而是最终都要落实到“如何让模型或系统状态发生有效更新”。

沸腾之下：在 AI 迭代任务的进化中，你认为整体系统设计更重要，还是基础模型能力更重要？如果基础模型受限，提不出太多创新内容，依赖系统和人工先验注入，可行吗？

田渊栋：一定会有人类先验注入。现在看起来，不可能做到 100% 由 AI 设计系统、100% AI 自进化，那还是比较遥远的将来。

现在能做的是，让人在里面花的时间越来越少，特别是在一些简单工作上。

沸腾之下：多智能体的智能性确实可能比单次大模型调用更高，但成本也很大。你觉得这种范式会一直保持吗？

田渊栋：我觉得会保持。很多事情没有办法缩减。比如你需要很多 subagent 去调研各种数据、去网上查东西，这些事情本来就要做。换一个 model 也还是要做。你要调研，就要把所有东西拿到台面上来分析。

所以未来 token 数会越来越多，我们需要很多 token 完成事情，这不会改变。当然，有些地方可以精简：让 agent 动作更高效，思维链更短、更紧致，不要绕大圈子。

最好的模型在思考时，思维链一般是短而精悍的。multi-agent 也会往这个方向发展。

沸腾之下：现在自进化系统里最重要的卡点是什么？如果不谈模型自己的限制，最大瓶颈是什么？这些卡点未来会变吗？

田渊栋：简单问题容易做，比如我们最近放出来的一些 kernel optimization（优化架构推理引擎），几秒或几分钟就能出结果。因为反馈很强，自进化系统能很快找到新方案。

难的是反馈慢的问题。如果你要发现一个模型，但训练特别慢，就很难完成快速迭代。

在大模型到来之前，我们在 Meta 做过类似工作，比如架构搜索、神经网络架构搜索，以及在解空间里寻找一个解来解决设计问题。这些和现在的进化方向高度一致。

以前的一些方案可以拿过来，在这里焕发新的生命。

比如如果训练一个模型特别慢，可以训练一个 supernet（超网络），用它快速估计新架构在数据集上的大概效果，不用真的完整训练这个模型。这样很多信号会更快出来。

总的来说，我们希望进化链条变得很快。我们的 Kernal optimization 也是一种提效手段，以后肯定还会有更多提效方法。

注：supernet 是神经架构搜索中常见的技巧，可以用一个更大的共享网络快速估计不同子架构的效果，从而避免每个候选架构都完整训练。

03

站在自进化 AI 门槛上的人

当 AI 开始参与研发自身，人类的价值不会只体现在“产出多少”上，而会更多体现在方向感、判断力、领域知识和提出关键问题的能力上。自进化 AI 的门槛越近，越需要重新区分哪些能力会被模型替代，哪些能力会被模型放大。

沸腾之下：现在有很多人都在提一个概念，叫 AI Native （AI原生）的人。在我看来，它似乎对应的是过去组织里那些自我动力强、目标感强、行动力强、反思性也强的人。

这样的人在过去的组织中，也往往是更有推动性、更有创新力的人。AI 到来以后，它给这些人带来的变化，和过去相比有什么不一样？

田渊栋：对这些人来说，AI 是天大的好消息。因为这类人往往思路很清晰，反应快，思维也很活跃。但在 AI 到来之前，他们一定需要很多人帮助自己把事情做成。他们思维很快、思路清楚，但仍然需要别人去执行。

现在 AI 来了之后，很多执行工作可以被 AI 代替。AI 可以帮他们执行，也可以帮他们学习一些原来不知道的新知识。

所以这些人的能力会被极大放大。如果能给他们一个足够好的舞台，他们的产出可能会出乎想象。

沸腾之下：在您的观察里，现在这些 AI Native 的人，原来在公司里通常是什么角色？他们更像是处在管理层和执行者之间，还是偏管理层一些？

田渊栋：很难简单归类。

管理层里有很多不同类型的人。有些人以前是技术骨干，曾经有很辉煌的成果，后来转去做管理、带团队，没有时间继续执行自己的很多想法。这类人在 AI 时代可能会被重新解放出来，真正去做自己想做的事情，并产生很大的产出。

但也有一些管理层的人，对技术兴趣不大了，对未来的思考也不够深入，他们就不太容易进入这个角色。

还有一类 AI Native 是年轻人。他们很有想法，很有冲劲，经验可能没那么丰富，但执行力和对 AI 的热情非常高，也可能成为 AI Native 的候选。

所以 AI Native 不是一个单一职位，而是一组特质。每个人可能在某些特质上特别强，某些特质上稍弱，但只要具备这些核心特质，就可以算作 AI Native。

注：AI Native 在这里不是“会用 AI 工具的人”，而是能把 AI 纳入自己思考和执行闭环的人。他们的核心特征不是熟练操作某个产品，而是目标感、方向感、反思能力和把想法快速落地的能力。

沸腾之下：AI 带来的能力方差到底会怎么变化？

现在有两种说法。一种说法是，AI 能协助人完成很多工作，即使一个普通工程师也可以做很多原来做不了的事，所以它会缩小普通人与强者之间的差距。另一种说法是，AI 会拉大差距，因为更强的人可以更好地使用 AI，并行执行更多想法，让个人能力更全面地扩张。你觉得哪种说法更靠谱？

田渊栋：这完全取决于一个人原来“不够强”的原因是什么。

如果一个人不够强，是因为他没有太大的动力和方向，那么 AI 对他的加持不会太大。

但如果一个人不够强，是因为他在一些小细节上不够专注，可是他对大方向有感觉，那他可能会被 AI 加强很多。

原来比较强的人也一样，要看他强在哪里。有些人非常努力，手头工作做得很细，但方向感不是很强。这样的人在 AI 时代，优势会和 AI agent 的生态位重叠。agent 来了之后，他们原来的优势就不会那么大，他们需要转型，把更多时间花在思考什么方向最重要，而不是继续花大量时间打磨手头工作。

另一类人思想很飞扬，有很多想法，但过去没有时间和精力完成所有想法。这类人在 AI 时代会非常受益。

所以它会出现两极分化。关键不在于一个人过去强不强，而在于他的强项是不是 AI 难以替代的强项。

沸腾之下：你刚才讲的 taste，是不是可以理解成一个人综合性的方向判断能力：他知道自己对未来什么方向感兴趣，也能把握大的方向？

田渊栋：是的。

注：taste 常被直译为“品味”，但在这里更接近研究和产品中的方向感：知道什么问题值得做、什么结果有价值、什么路线可能通向更大的突破。

沸腾之下：现在 AI 研究和开发已经在一定程度上跨过自动化门槛。如果我们规划未来职业发展，还有哪些工作不容易被 AI 替代？

田渊栋：在具身智能完成之前，所有物理世界的工作可能还是比较难被 AI 替代。

如果只说纯智力工作，我觉得领域专家很重要。某些领域懂的人不多，能否在这个领域上获得突破，是每个专家需要思考的问题。很多时候应该把 AI 当作工具，拓展你想做的事情。

只要你是这个领域的专家，你就有权利用 AI 做你想做的事。这样的“专家 + AI”很难被 AI 本身替代。

沸腾之下：所以高频任务之外的低频分布、长尾工作还是很重要？

田渊栋：对。高频任务之外的长尾工作，数据不够多，模型不够强，这时候人的知识和学习能力就非常重要。这部分可以成为未来很大的职业战略方向。

注：长尾任务指数据稀少、情境复杂、难以标准化的任务。模型最擅长的是高频、可重复、有大量样本的问题；越往低频和开放环境走，人的领域知识和迁移能力越重要。

沸腾之下：对于非技术背景的产品、运营同学，自进化 AI 时代的核心竞争力会是什么？

前一阵很火的说法是，可以通过 skill 蒸馏一个人的经验。如果经验最终也能转成训练数据，或者从低频任务变成高频任务，那么人的竞争力还会在哪里？

田渊栋：经验分很多层次。

有些是流程性经验。比如要开发票，先从某个地方下载发票，做一些处理，再交给谁。这种过程性知识，如果 skill 写得细一点，AI 可能就会了。这类知识以后不再需要人。

再往下，有很多非过程性知识，或者说需要人具体思考的灵活知识。这些更难被蒸馏。就算一个人把自己的思维方式写下来，也可能无法泛化到其他具体情况。

所以我挺怀疑 skill 蒸馏到底能到什么程度。它可能能深入一些表层结构，但深层次的问题理解和判断，现在还不太容易做到。

沸腾之下：如果后面 skill 作为一种数据类型，用于 AI 本身训练或预训练，它有没有可能帮助模型找到更深层的问题 pattern，让经验真的被蒸馏？

田渊栋：可能可以。但我觉得最难的一些 skill 还是需要完全不一样的算法。

当然我也不一定对，也有可能这种方式本身就能达到自我进化的标准，这还需要探索。

注：skill 在这里指把人的流程经验、判断步骤或操作方法外化成可被 AI 调用的结构化知识。流程性 skill 容易被复制；难点在于那些依赖情境判断、隐性经验和深层理解的 skill。

沸腾之下：你之前在年终总结里提出过“费米层级”的概念：人的价值不再看产出多少，而是看能不能让 AI 变强，人+ AI 要大于 AI 本身，低于这条线的人会被淘汰。

但 RSI 在一定程度上会把“让 AI 变强”这件事本身也自动化。那“费米层级”是不是会在 RSI 实现时消失？

你做的这件事，会不会是对人类价值的最终消灭？

田渊栋：这个问题问得很尖锐。

我觉得这件事情一定会发生。这不是说我做了什么坏事，让别人没办法生活。大家总是会往最高的方向走。

2023 年的时候，有一个倡议说大家不要再做 AI 了，停下来 6 个月，好好想一想 AI 是怎么回事。当时有不少人签字。但签完之后，大家照旧训练自己的模型，没有人真的关心这事。

因为这是囚徒困境：你不做，别人会做。

所以我不会因此自责，说某一天我把人类社会的价值都消灭了。这是必由之路，就算没有我，也会有别人做。

另一方面，如果 AI 真正实现了，对人类个性可能是一种极大解放。很多人选择专业或职业时，第一考虑不是自己的兴趣，而是这个方向能不能赚很多钱，能不能让自己将来有优渥收入。

很多人放弃了当初的爱好和兴趣。有人愿意弹琴，有人愿意画画，有人愿意写小说，有人愿意旅行，也有人愿意做义工。但这些事情不像程序员或 AI 研究员那样容易赚钱，所以很多人放弃了。

如果未来 AI 足够强，很多人可能会意识到：每个人都可以做不一样的事情，做自己真正发自内心想做、想尝试、想探索的事。这也许是好事。

注：RSI（Recursive Self-Improvement）指系统通过改进自身来获得更强能力，再用更强能力继续改进自身的循环。它一旦成立，就会改变“人让 AI 变强”这件事的分工，也会冲击人类价值的衡量方式。

沸腾之下：你在这一波人工智能浪潮之前已经很成功，积累了很多成功路径。到了 Agent 时代，或者更整体的 AI 时代，过去哪些成功路径可以抛弃，哪些需要加强？

田渊栋：过去有很多成功路径，比如提出新思路、新算法，发文章；或者针对具体问题设计具体模型来解决。

但在新时代，这些路径已经有些不同。现在主流思维会变成：能不能做一个一般化的模型，覆盖很多例子。这个思维方式会慢慢成为主流。

之前那些比较具体化的思维方式，不能说被抛弃，但优先级会下降。

我现在更感兴趣的是：有没有一个更一般化的算法、更一般化的训练算法、更一般化的系统，能够达到自我进化的目的。

沸腾之下：现在研究界整体也有这个趋势：更多人研究怎么把 AI 从技术推向科学，形成更底层的定理或公理。

田渊栋：对。与其让 AI 做某些特定知识的提取，不如思考 AI 是如何获取知识的。

有没有一个一般化的知识获取和学习模式？一旦发现之后，它就会有很大用处，可以学到很多知识，而不是在每个具体知识上花很多时间。

04

站在自进化 AI 门槛上的组织

当 AI 能承担越来越多执行、检索、编码和评估任务，组织的核心问题就不再是如何堆更多人，而是如何组织 insight、设定目标、分配实验空间，并让小团队与大公司资源之间形成新的协作关系。

沸腾之下：你现在所在的 Recursive AI 是一个 neo lab，小而精的团队。但到目前为止，除了少数 neo lab 之外，真正有影响力的似乎还有限。

与此同时，OpenAI、Anthropic 这些公司还在扩招，人数已经翻了很多倍。一方面它们也在做新的组织化尝试，另一方面又在扩张，这种张力来自哪里？

田渊栋：neo lab 本身也有很多方向。做自我进化方向的，我们这个 lab 应该算比较大、比较前沿的；其他 neo lab 做这个方向的人并不多。

有些 lab 是做 AI for science，比如找超导材料；有些做人和机器的协作；有些做世界模型。每个组方向不一样。很多 lab 也刚刚组建几个月，在这段时间里有很多事情要完成，不太可能马上产生非常轰动的结果。

我们公司的动作相对比较快，已经有一些初步结果，比如怎么用 AI 做自我净化、自我迭代。这些东西大家开始意识到了，但新公司整体还需要时间。

注：neo lab 指近年来围绕 AI 前沿方向新成立的小型研究公司或实验室。它们通常不以传统大厂部门结构运转，而是围绕少数前沿问题组织高密度人才和快速实验。

沸腾之下：像传统大公司有很多老业务，如果要走向更高效的 AI 组织，可行路径是什么？是一个项目一个项目做试点，逐步积累经验，还是直接用“休克疗法”，全部拆成更偏项目制的小组？如果是前者，多大的项目适合先做尝试？

田渊栋：我觉得要先做试点。

不同公司、不同组织、不同 CEO 的做法会很不一样。Meta 可能比较激进，Google 到现在都没有大规模裁员，还是希望大家坐在一起把事情做成。最后取决于公司的文化。

一下裁很多人会影响军心和士气，这不是很好的信号。另一方面，问题在于你怎么把这些人重新组织起来，让他们做自己想做的事情，同时这些事情放在一起又能对公司产生收益。这需要比较巧妙的方式。

如果项目是短平快、偏工程化，问题拆分得比较清楚，就可以用很多小团队完成，再把它们拼起来。最重要的是接口和沟通方式要正确。

如果是更偏研究的方向，小团队单独作战可能更合适。

无论哪种情况，奖励机制都很关键：怎么让大家愿意、也能够高兴地把事情做成，这是很大的问题。

注：这里的“AI 组织”不是简单把员工配上 AI 工具，而是重新设计团队边界、接口、激励和协作方式。工程化项目可以拆成小团队拼接；研究型问题则更依赖少数高判断力的人形成方向。

沸腾之下：你在 Meta 待过，Meta 的研究机构和预训练团队是分开的，两个团队之间也有过一些交流问题。您觉得哪些团队做得比较好？它们是按什么模式做这种前沿开发分工的？

田渊栋：基本上还是小团队做得比较好，Meta 里面已经有不少例子。Llama 第一代就是小团队做出来的。

当时 FAIR 里有两套东西：一个比较大的组专门做大模型；还有一个原来不是做大模型的组，是做定理证明的。后来你会发现，大组做起来效率不是很高，小组临时起意，把自己的架构和 infra 换成大模型训练，效果反而比大团队更好。最后 Meta 选择把这个小团队做出的模型命名为 Llama 并发布。

关键还是看带头的人是谁，团队是否有足够的速度和经验，执行是否够快，任务协调是否做得好。

沸腾之下：未来在模型开发这块，小团队的优势会不会更大？过去训练模型，无论预训练还是后训练，都需要很多人参与。现在越来越自动化，人在过程中更多是设定基础 insight、具体目标和做调节，人力需求是不是没那么重了？

田渊栋：现在确实有更少的人做更大事情的可能，包括大模型本身也是这样。

但另一方面，如果多一个人，而这些人都很厉害，他们可能会带来新的 insight。如果人太少，可能会过度依赖 agent 和自动化系统，反而错过一些新的 insight。

所以不是越少越好，而是要看这些人是否能贡献关键 insight。

沸腾之下：在你看来，即使未来一个人可以通过 agent 做到过去一个人做不到的事情，也不意味着组织本身没有价值。只是组织可能不像原来一样需要那么庞大、那么强的支撑性了？

田渊栋：对。

你还是需要一个组织，让人和人之间有交流，部门和部门之间有沟通。但组织内部的激励机制、具体组织形式，都会有很大变化。

特别是经理和下属、team lead 和 IC 的关系，会需要新的想法。以前一个有能力的人可能希望成为经理，下面带一些人，把事情做成。以后有些人可能会说：我不带人了，我带 coding agent，把事情做成可能更有效率。

组织可能更扁平，人和人之间的工作也会相对更加独立。

沸腾之下：也就是说，交流会变得更重要，但需要更高效的交流。大家之间互相分享 insight 会更重要？

田渊栋：交流形式也会不一样。以前可能一个组开大会，花一两个小时，效率不一定高。未来可能会有更轻量、更高效的协作方式。

关于本系列

所谓「沸腾之下」，源于我们对当下的一个观察。在所有关于AI的喧嚣中，我们正面临着严重的方向感匮乏。

潮水鼎沸之时，所有人都在追逐指数级增长的技术红利，但鲜有人向下看，去凝视那块正在被悄然重写、剧烈震荡的文明地基。

这个世界已经拥有了足够多的AI工具指南，却极度缺少一套能穿透迷雾的思想坐标。

但这是必要的，甚至是急迫的。

为此，我们汇聚跨学科的专家与亲历者，用经济、政治与哲学的冷峻手术刀剖开表象。在这里，你将看到失灵的宏观经济指标、暗中转移的权力版图、被系统重构的精神结构，以及濒危的真相生态。

我们希望，能在机器重写代码的前夜，让更多人意识到技术本身能给人类带来的愿景，以及它的代价。

文章来自于"腾讯科技"，作者 "博阳"。