从新冠到 AGI:人类为何总在低估指数增长
banaca4 · reddit · 2026-10-04
作者借用新冠期间的研究类比 AI 能力增长:人类系统性低估指数增长,而用「倍增时间」而非百分比来理解会明显更准。
支撑指数的底层事实
- Epoch AI:前沿模型训练算力自 2020 年起每年约 5 倍增长,AI 算力总存量每年约 3.4 倍
- Stanford AI Index:达到 GPT-3.5 水平的成本从 2022 年底的约 $20/百万 token 降到 2024 年底的 $0.07
- METR 的 50% 任务完成时长趋势约每 6-7 个月翻倍;2026 年 2-3 月评估中前沿模型约可完成 12 小时级别的任务
核心论点:关键不是「12 小时听起来如何」,而是它还会翻倍几次——再翻 1 次是 2 倍,4 次是 16 倍,7 次是 128 倍。「指数终会停止」是合理判断,但「再翻几次之后停止」才是真正重要的问题,不该只因「维持现状的预测感觉正常」就给它概率 1。
作者也承认外推不会干净:长任务更复杂、可靠性、组织集成、算力与资本都是约束,并提到「能力被实现后迅速不再被视为智能」的移动门柱现象,如 2026 年 OpenAI 报告 AI 给出离散几何重大猜想的反例。
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