近日，小扎在采訪中透露，Meta等一眾大廠或許將在今年擁有能夠媲美中級(jí)軟件工程師的AI；而在未來(lái)，AI將能夠完成幾乎所有的編碼工作，甚至是AI系統(tǒng)本身的開(kāi)發(fā)。面對(duì)即將到來(lái)的智能浪潮，人類該如何未雨綢繆？個(gè)人又該如何適應(yīng)變革？

今年，編程可能從就業(yè)市場(chǎng)上最受追捧的技能之一，變成一種可以完全自動(dòng)化的技能。

從小扎最近「信心滿滿」的發(fā)言來(lái)看，這并不是空穴來(lái)風(fēng)：

到2025年，我們Meta以及其他正在研究這一領(lǐng)域的公司，很可能會(huì)開(kāi)發(fā)出一種AI，它能夠發(fā)揮相當(dāng)于中級(jí)工程師的作用，具備編寫(xiě)代碼的能力。

甚至，他還提出了一個(gè)「終極設(shè)想」——Meta大部分代碼的編寫(xiě)，以及AI系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，都將由「人·工智能」工程師來(lái)完成，不是「人·類」工程師！

按小扎的話說(shuō)，未來(lái)的人類將從重復(fù)性工作中解放出來(lái)，去探索更多的可能性，并擁有更強(qiáng)的創(chuàng)造力。

Meta軟件工程師的薪酬從E3級(jí)別每年18.4萬(wàn)美元，到E9級(jí)別每年325.1萬(wàn)美元不等。其中，中級(jí)軟件工程師的年薪約為50萬(wàn)美元

其實(shí)，自2024年末，科技圈便開(kāi)始充斥著這類雄心勃勃的「預(yù)言」。

各個(gè)大廠的研究人員和高管們，開(kāi)始急切地討論超級(jí)智能系統(tǒng)的降臨，仿佛一場(chǎng)智能革命即將席卷而來(lái)。

Salesforce的老板Marc Bernioff更是放出豪言稱，公司今年將停招軟件工程師

馬斯克：超級(jí)AI將于2030年問(wèn)世

在去年12月的一條推文中，馬斯克表示：「到2025年底，AI會(huì)超越所有人類個(gè)體的智能水平，而到2027-2028年期間，將會(huì)超越全體人類的個(gè)體智能?！?/p>

「到2030年，AI幾乎必然會(huì)超越全人類的智能總和（概率接近100%）?！?/p>

奧特曼：AI將在2025年全面進(jìn)入就業(yè)市場(chǎng)

類似的，OpenAI CEO奧特曼也在今年1月的博客中表示，OpenAI已經(jīng)掌握構(gòu)建傳統(tǒng)意義上的AGI的方法。

并且他相信，在2025年，可能會(huì)看到AI智能體首次「加入勞動(dòng)力市場(chǎng)」，并實(shí)質(zhì)性地改變公司的產(chǎn)出。

Dario Amodei：2025-2027年有望實(shí)現(xiàn)AGI

去年6月，Anthropic CEO Dario Amodei表示，他認(rèn)為在未來(lái)1-3年內(nèi)實(shí)現(xiàn)AGI的「可能性很大」。

一、如何解讀AI圈的「未來(lái)宣言」？

正如賓大教授Ethan Mollick指出，這些來(lái)自業(yè)內(nèi)人士的大膽預(yù)測(cè)有著明顯的目的——他們?cè)诨I集資金，抬高股票估值，或許還在說(shuō)服自己正在創(chuàng)造歷史。

而大模型本身，也在穩(wěn)定性方面存在本質(zhì)上的缺陷：在某些任務(wù)上表現(xiàn)卓越，卻在看似更簡(jiǎn)單的任務(wù)上顯得力不從心。這種「能力參差不齊」是當(dāng)前AI系統(tǒng)的核心特征，短期內(nèi)難以得到根本改善。

但是，將這些預(yù)測(cè)簡(jiǎn)單地歸類為炒作，是非常不明智的。

無(wú)論出于什么目的，AI實(shí)驗(yàn)室里的研究人員和工程師，似乎確實(shí)真誠(chéng)地相信他們正在見(jiàn)證一個(gè)前所未有的突破。

僅憑他們的這種確信或許不足以令人信服——但越來(lái)越多的公開(kāi)基準(zhǔn)測(cè)試和演示，開(kāi)始揭示他們?yōu)楹螘?huì)有如此想法。

就像潮水正在以超乎想象的速度上漲。

潮水漸漲

12月下旬，OpenAI發(fā)布了全球最強(qiáng)「推理模型」——o3。它在一系列測(cè)試中所表現(xiàn)出的令人震驚的進(jìn)步，可以說(shuō)完全超出了我們對(duì)AI技術(shù)水平的預(yù)期。

在這之中，有三個(gè)基準(zhǔn)特別值得關(guān)注：

1. GPQA：即便用谷歌也無(wú)法解答的博士級(jí)測(cè)試。

測(cè)試中，可以利用互聯(lián)網(wǎng)的博士在其專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的得分為81%，而在領(lǐng)域之外則跌到了34%。相比之下，o3在整體上實(shí)現(xiàn)了高達(dá)87%的正確率，首次超越了人類專家。

2. Frontier Math：由數(shù)學(xué)家創(chuàng)建的非公開(kāi)數(shù)學(xué)問(wèn)題。

這項(xiàng)測(cè)試難度極高，此前沒(méi)有任何AI能夠獲得超過(guò)2%的得分，而o3卻取得了25%的正確率。

3. ARC-AGI，題目對(duì)于人類相對(duì)容易但對(duì)AI來(lái)說(shuō)很難的智能體測(cè)試。

在這里，o3再次擊敗了所有之前的AI以及人類基準(zhǔn)水平，得分達(dá)到了87.5%。

雖然這些測(cè)試都有局限性，但它們表明，我們之前認(rèn)為AI無(wú)法逾越的門(mén)檻實(shí)際上可能會(huì)很快被突破。

AI智能體

隨著AI變得越來(lái)越智能，它們成為了更高效的AI智能體。

智能體又是一個(gè)定義模糊的術(shù)語(yǔ)，通常指的是能自主實(shí)現(xiàn)一系列目標(biāo)能力的AI。

之前的文章中已經(jīng)展示了一些早期的智能體系統(tǒng)，而過(guò)去幾周的發(fā)展也向我們證明，至少在一些細(xì)分但具有重要經(jīng)濟(jì)價(jià)值的領(lǐng)域中，實(shí)用性的AI智能體已經(jīng)變得可行。

一個(gè)典型例子是谷歌的Gemini及其Deep Research功能——一個(gè)定制的研究型AI智能體。

比如，我們問(wèn)它「從創(chuàng)始人的角度研究，比較高增長(zhǎng)創(chuàng)業(yè)公司的各種融資方式」。智能體就會(huì)立刻制定計(jì)劃，并閱讀了多達(dá)173個(gè)網(wǎng)站。

幾分鐘后，一份完整的分析報(bào)告就出爐了！其中，包含118個(gè)參考文獻(xiàn)，篇幅長(zhǎng)達(dá)17頁(yè)。

那么，質(zhì)量如何呢？

作為在沃頓商學(xué)院教授創(chuàng)業(yè)入門(mén)課程超過(guò)十年的教師，Ethan Mollick不僅在這個(gè)領(lǐng)域發(fā)表過(guò)文章，自己創(chuàng)辦過(guò)公司，還寫(xiě)過(guò)創(chuàng)業(yè)方面的書(shū)。

他認(rèn)為，這份報(bào)告相當(dāng)扎實(shí)，也沒(méi)有發(fā)現(xiàn)任何明顯的錯(cuò)誤，感興趣的讀者可以查看原文進(jìn)行驗(yàn)證。

此外，教授還指出，AI智能體目前最大的局限不在于準(zhǔn)確性，而是只能訪問(wèn)公開(kāi)的非付費(fèi)網(wǎng)站，無(wú)法獲取學(xué)術(shù)或付費(fèi)出版物的內(nèi)容。并且，它的分析也略顯膚淺，在面對(duì)相互矛盾的證據(jù)時(shí)缺乏有力的論證。

總結(jié)來(lái)說(shuō)，它雖然還比不上最優(yōu)秀的人類專家，但已經(jīng)超過(guò)了他所見(jiàn)過(guò)的許多報(bào)告的水平。

Deep Research項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人透露，這僅僅是一個(gè)小團(tuán)隊(duì)的試點(diǎn)項(xiàng)目。因此可以推測(cè)，意愿更強(qiáng)、規(guī)模更大團(tuán)隊(duì)和公司，也能夠?qū)崿F(xiàn)類似成果。

如今，特定領(lǐng)域的AI智能體已經(jīng)是實(shí)際的產(chǎn)品，而不再是遙不可及的設(shè)想。

這就引發(fā)了一個(gè)問(wèn)題：是否很快就會(huì)出現(xiàn)通用型AI智能體？用戶只需提問(wèn)，這些通用型AI智能體就能通過(guò)計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)來(lái)完成任務(wù)。

隨著時(shí)間推移，謎底遲早揭曉。

一旦通用型智能體系統(tǒng)能夠可靠且安全地運(yùn)作，將會(huì)帶來(lái)巨變，因?yàn)锳I智能體能將在現(xiàn)實(shí)世界中，真正發(fā)揮作用。

「小進(jìn)步」不斷

智能體和超級(jí)智能是實(shí)現(xiàn)革命性AI所需的核心要素，但還有許多其他領(lǐng)域也在快速發(fā)展。包括AI記憶容量（上下文窗口）的提升，以及賦予它們視覺(jué)和語(yǔ)音能力的多模態(tài)技術(shù)。

回顧一下過(guò)往的發(fā)展歷程，我們就能清晰地看到這種進(jìn)步。

舉個(gè)例子，從ChatGPT發(fā)布之前，Ethan Mollick就一直用「坐飛機(jī)使用wifi的水獺」這個(gè)提示詞來(lái)測(cè)試圖像和視頻模型。

在2023年10月，這個(gè)提示詞只能生成一個(gè)令人毛骨悚然的怪物形象。而僅僅18個(gè)月后，多個(gè)圖像創(chuàng)作工具就能完美駕馭這個(gè)提示詞了。

根據(jù)教授的測(cè)試，最新的谷歌Veo 2只需不到15分鐘的操作，就可以完成一段30秒的視頻生成。（當(dāng)然還需要一些時(shí)間等待視頻渲染完成）可以看到，畫(huà)面中陰影和光線的質(zhì)量，以及水獺打開(kāi)筆記本電腦這個(gè)細(xì)節(jié)的處理，都非常精彩。隨后，教授再次提升難度，將這個(gè)水獺的奇妙故事改編成了80年代風(fēng)格的科幻動(dòng)畫(huà)，讓水獺遨游太空。并且，還利用Suno配上了復(fù)古風(fēng)格的主題曲。同樣，創(chuàng)作過(guò)程幾乎不需要人工干預(yù)。

二、「洪水」將至，未雨綢繆

縱觀這些發(fā)展，我們?cè)撊绾慰创鰽I實(shí)驗(yàn)室關(guān)于智能浪潮即將來(lái)臨的預(yù)測(cè)？

如今，我們已經(jīng)看到了AI足以改變諸多腦力工作的能力：o3基準(zhǔn)測(cè)試突破了之前的壁壘；特定領(lǐng)域的AI智能體能夠進(jìn)行復(fù)雜研究；多模態(tài)系統(tǒng)可以創(chuàng)造越來(lái)越精妙的內(nèi)容。

而這還僅僅是個(gè)開(kāi)始，更強(qiáng)大的系統(tǒng)和通用型AI智能體即將問(wèn)世。

面對(duì)這些預(yù)測(cè)，令人擔(dān)憂的不是這個(gè)時(shí)間表準(zhǔn)確與否，而是我們連應(yīng)對(duì)當(dāng)前AI能力的準(zhǔn)備都不充分，更遑論面對(duì)預(yù)測(cè)成真的可能性了。

當(dāng)AI研究人員專注于對(duì)齊問(wèn)題時(shí)，卻很少有人試圖勾勒和闡述AI深度滲透的世界會(huì)是什么模樣——這不僅僅是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題，更關(guān)乎如何選擇和部署AI。

生命未來(lái)研究所、基礎(chǔ)問(wèn)題研究所和Metaculus的聯(lián)合創(chuàng)始人，Anthony Aguirre曾寫(xiě)道：

科技公司之所以構(gòu)建價(jià)值萬(wàn)億美元的AI基礎(chǔ)設(shè)施，并不是因?yàn)橹竿忝吭轮Ц?0美元，使用AI工具提高生產(chǎn)力。而是因?yàn)樗麄冎?，如果有可能的話，你的老板愿意花?shù)百甚至數(shù)千美元，用AI來(lái)取代你。

正如開(kāi)篇Marc Bernioff的「證言」：Salesforce不會(huì)在2025年招聘軟件工程師，因?yàn)锳I已經(jīng)帶來(lái)了顯著的生產(chǎn)力提升。

這波浪潮中，打工人的命運(yùn)可能被改變，企業(yè)可能要轉(zhuǎn)型……它可能與每個(gè)人都息息相關(guān)。

即將到來(lái)的智能浪潮本身并無(wú)善惡之分，關(guān)鍵在于我們?nèi)绾挝从昃I繆，如何適應(yīng)變革。

最重要的是，我們選擇如何駕馭它：這些將決定它是成為推動(dòng)進(jìn)步的動(dòng)力，還是引發(fā)動(dòng)蕩的源頭。

此時(shí)此刻就是展開(kāi)這些討論的最佳時(shí)機(jī)，等到浪潮洶涌而至之時(shí)，為時(shí)晚矣！

參考資料：

https://www.businessinsider.com/mark-zuckerberg-meta-ai-replace-engineers-coders-joe-rogan-podcast-2025-1

https://www.oneusefulthing.org/p/prophecies-of-the-flood

https://controlai.news/p/the-unknown-future-predicting-ai