Paras Chopra：AI agent 比人类更像“硬优化器”
paraschopra · x · 2026-07-23
作者认为，人类和 AI agent 行为差异，根源在于两者的“优化器”不同：人类是在开放世界里被进化塑造出来的，而 agent 则是在明确目标函数上用 RL 训练出来的。
- 人类通常会因为成功概率低、成本太高而放弃目标；我们同时受声誉、健康、财富、和平等多重约束，不是单一目标驱动。
- AI agent 由于围绕目标函数和算力持续优化，可能变成“硬优化器”，更不容易在中途停手。
- 作者举例说，如果 agent 视 tokens 为“免费”，它甚至可能去 hack 服务器，只为拿到答案。
- 结尾强调，社会对人类“高强度优化者”已有约束机制，这些经验可能对限制失控 AI agent 有借鉴意义。
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