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Anthropic科学家：如果AGI三年内到来，读博士和终身教职规划还有意义吗？
Anthropic科学家Jascha Sohl-Dickstein在斯坦福演讲中提出，AI能力的指数级增长将使传统学术职业路径（如博士、博后、终身教职）不再安全。他呼吁年轻研究者将AI融入日常研究，选择能从算力提升中持续获益的方向，并警惕将写作（即思考）外包的风险。本文是演讲实录，核心价值在于提供了一个身处前沿的AI研究者对职业规划的激进反思，适合正在或计划进入AI/科研领域的人阅读。原文 ↗原文 ↗
核心观点
- ▍如果相信AGI可能在三五年内到来，沿用过去几十年经验规划的博士、博后、终身教职路径，未必还能提供预期中的稳定性和安全性。
- ▍年轻研究者应将AI作为日常研究工具，但必须保留对问题的独立判断与思考，因为'写作即思考'，将写作外包等于将思考外包。
- 01过去十年，最大AI模型的训练计算量增长约1000万倍；若趋势延续，到2030年计算能力可能达到2025年的约1万倍。
- 02过去约七个月里，AI模型开始解决部分此前长期困扰数学家的埃尔德什问题，开始进入人类研究者探索和突破的领域。
- 03一项研究显示，AI在50%成功率下能独立完成的软件任务时间跨度，在不到一年内增长了约10倍。
- 04作者自身工作流已发生根本变化：基本不再亲自写代码，而是给Claude高层次问题，由其生成图表后判断后续方向。
- 05作者建议将“AI在某项能力上不会继续进步”的判断转化为可量化的指标和基准，持续跟踪，而非停留在模糊判断。
- 06作者认为，将朴素的方法扩大一个数量级仍能带来明显进步，目前看不到明确的硬性障碍阻止AGI到来。
反方 / 局限
- — 作者指出当前AI方法在人脑的数据利用效率方面可能低几个数量级，意味着通往AGI的道路仍很高效。但他认为低效不意味着无效，并强调'这让我反复惊讶'，承认这是一种不确定性。
- — 作者承认对十年或二十年后的学术研究形态并不确定，但相当确定它会与今天非常不同。这暗示他的具体预测可能不准确，但变化方向是确定的。
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