前OpenAI核心研究员Jason Wei演讲：揭秘2025年AI发展三大思路

【新智元导读】在人工智能（AI）领域，前OpenAI核心研究员Jason Wei的公开演讲引发广泛关注。他在Meta Superintelligence Labs任职后，罕见分享对2025年AI发展的三大洞见，为行业走势指明方向。

Jason Wei认为，AI的发展将遵循“智能商品化”“验证者法则”“智能锯齿边缘”三大核心思路，逐步走向成熟。

一、智能商品化：AI能力逐渐“降价”

AI的智能发展可分为两个阶段：第一阶段是“前沿突破”，当AI还无法很好地完成任务时，研究的重点是“解锁新能力”；第二阶段是“能力商品化”，一旦AI能完成该任务，该能力就会被快速复制、成本趋近于零。

案例：在多任务语言理解基准（MMLU）上，过去几年模型性能稳步提升，而达到特定分数的成本却逐年下降。这种“自适应算力”的出现，让AI的智能成本持续下降，无需无限扩大模型规模。

同时，信息获取越来越容易，公共知识的获取时间趋近于零。例如过去查找特定历史数据需要数小时，现在通过AI直接查询，仅需数秒。

Jason Wei总结说：“智能作为一种‘商品’，将越来越便宜，知识民主化，编程、生物黑客等领域的高门槛知识正被大众化，而私有信息的相对价值则会提升。”

二、验证者法则：可验证任务将被AI攻破

“验证者法则”指出，所有能被验证的任务，最终都会被AI解决。

核心逻辑：只要任务有客观真值、验证速度快、能批量验证大量样本，AI就能逐步掌握。例如数独和写事实性文章这类“生成难、验证易”的任务，正被AI逐步攻克。

Jason Wei以DeepMind的AlphaEvolve为例，该系统通过“生成候选答案→自动验证→优化迭代”的方式，解决了大量“易验证难求解”的任务，展现AI在可验证任务上的突破能力。

总结来说，“可轻易验证的任务将率先被AI自动化，新创业机会在于为AI创造可测量的目标。”

三、智能的锯齿边缘：发展呈“阶段性”趋势

Jason Wei提出，AI的智能水平并非“全知全能”，而是呈“锯齿形”曲线发展——某些领域突飞猛进，某些领域长期停滞，不会出现“瞬间超越人类”的爆发式增长。

判断依据：不同任务的学习速度和上限各不相同，不会“一夜超神”。例如数字化任务（如软件开发）进步快，而需要真实世界交互或罕见数据的语言任务进步慢。AI的发展速率因任务而异，不会统一加速。

Jason Wei总结：“不存在统一的‘AI超级智能爆发’；各任务将以不同速率演进，影响最大的领域是数字化、人类已擅长、数据丰富的领域，而AI的边界将由我们能定义和验证的事物所决定。”

Jason Wei目前是Meta Superintelligence Labs的研究科学家，曾参与创建o1模型和DeepResearch项目，是现代AI领域极具影响力的研究者之一，其演讲为AI未来发展方向提供了重要观察视角。