田渊栋真是人间清醒

本文来自微信公众号： 碳基智子 ，作者：碳基智子

最近读了AI大神田渊栋的年终总结，可以说是心有戚戚焉。

如果说我们作为普通人，面对AI洪流都产生一种“沛然莫能御”的无力感，那当这种真正在模型训练前沿，直面AI恐怖进化能力的研究者，也自觉“遍地神灯”的时候，世界或许真的大不一样了。

虽然说这是一篇AI大神视角的年终总结，但从思维高度上来看，这跟我们写的流水账、跟AI写的正确的废话都大不一样。用AI的总结来讲，这是一份在AI洪水已经漫过脚踝之后，提前写下的生存备忘录。

田渊栋说，自己在2025年1月底被要求加入Llama4救火时，就曾想过未来的四种可能性，如果最后项目没有成功，也至少尽力而为。

这4种可能性，在纯粹理性的思维里已经穷尽了，无非是“去帮忙/不去帮忙”“项目成功/项目失败”四种可能性。

但真实的职场环境毕竟不是纯粹理性能解释的，他未曾料到的第五种可能性出现了——Meta把他裁了。

就像2025年我都没想明白的，独行侠是脑子抽什么疯要把东契奇交易给湖人。

人类系统本身就是非连续、非理性的，它不会乖乖落在你的reward matrix里。

但转折又来了，人类社会的一个最美妙，也是AI最无法替代的地方反而在于，人类是残缺的，是充满遗憾的，大多数努力最后的结果都是失败的，但过程却是弥足珍贵的。

就像他说的：

尽管如此，在这几个月的努力过程中，我们还是在强化学习训练的核心问题上有一些探索，比如说训练稳定性，训推互动，模型架构设计，和预训练/中期训练的互动，长思维链的算法，数据生成的方式，后训练框架的设计等等。这个经验本身是很重要的，对我的研究思路也带来了不小的转变。

这些，是AI所做不到的。也是AI始终无法实现的，或者叫人味儿，或者叫温度的东西。

他提到有一点让我共鸣还蛮深的，作为一个已经在职场打工超过十年的老牛马，我是没想到原来那些大神也会像我们一样这么想过：

要不公司把我开了吧。

他坦白说，自己在公司十多年，一直知道总有一天要离开，却因为经济和家庭原因迟迟做不出决定，甚至在最近一两年里，干脆抱着一种“公司快把我开了吧”的心态行事，反而越来越放开。2023年年末，他休第一个长假时几乎已经走到离开的门口，最后还是没签字。直到，Meta帮他“做了这件事”。

我想起了两年多前我在字节的经历，现在回想起来，反而是感激环境倒逼我们做出了一些变化。

有时候，这种自己或主动或被动做出的变化，结果也许远比去拥抱那来自外部的变化要好得多。

虽然说，人都需要一份工作。但我们往往都被工作背后的那套所谓的评价体系给PUA了，绩效终究是个管理工具罢了。

他还提到一件更早的事。2021年年初，他因为在年终总结里写了几句“为什么paper都没中”的反思，被点名谈话，有一种“突然不及格”的懵逼感。后来他索性调整心态，选择继续做事，半年后升职，而那篇当时无人问津的工作，在同年7月拿到了ICML Best Paper honorable mention。

有心栽花花不开，无心插柳柳成荫。组织的即时反馈，和长期价值之间，常常是错位的。

在研究层面，他这一年的工作其实高度集中，核心只有两条线：大模型推理，以及打开模型黑箱。他反复提到连续隐空间推理、推理效率、Grokking、特征涌现、Scaling Laws，其实是在追问一个更底层的问题：

为什么梯度下降、模型架构和数据结构，会自然收敛出解耦、稀疏、模块化的特征？

他明确说，现在的可解释性还停留在“证据收集”的阶段，真正困难的，是从第一性原理出发，解释这些结构为什么必然出现。

田渊栋给出了两个假设场景：一个是靠Scaling直接走到AGI，AI成为巨大黑盒；另一个是Scaling撞墙，人类必须重新理解模型为什么有效、什么时候失效。在这两条世界线里，可解释性都会成为绕不开的兜底方案。

对于由AI带来的社会结构变化的判断，我也非常赞同。

他提出了一个模型：人的投入–回报曲线，已经从过去那种单调上升，变成了一条带阈值的曲线。在很长一段时间里，人本身几乎没有价值，只有当一个人的能力强到可以让AI变得更强，价值才会突然出现，并且被几何级数放大。

他用“费米能级”来形容这个分界线。低于这条线的职业，看起来还在运转，实际上随时可能被AI洪水淹没；高于这条线的人，数量极少，获取成本极高，还常常排不到。

原因无他，一切巨变往往来源于结构性的变化。

在“遍地神灯”的比喻里，他点出了一个常被忽略的事实：当实现愿望的能力极度廉价，真正稀缺的就变成了“愿望”本身。

大模型可以源源不断地给出看似完整的答案，也正因为太容易，人反而会逐渐失去主动思考和原创的能力，最终连“想要什么”都说不清。

把这份总结放回当下的语境里看，其实很多现象一下就可解释了。

为什么越来越多人觉得自己很努力，却越来越没有不可替代性；为什么“会用AI”很快变成基础技能，而不再是优势；为什么真正稀缺的，变成了能提出好问题、能设计长期目标、能调教系统的人。

田渊栋最后选择加入一家初创公司做联合创始人，也就不难理解了。

在一个执行成本被AI压到极低的时代，“员工”这个角色本身正在被重塑，目标感、判断力、系统性思考，开始成为决定生存高度的变量。

我的感想是，AI的洪水已经来了，水位正在上升。

至于你是跑到水线的另一侧，还是造自己的方舟，这个问题，AI回答不了，只能自己想清楚。