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編輯：英智

【新智元導讀】OpenAI研究員Hyung Won Chung揭示AI如何成為超級杠桿。AI智能體結合人力與代碼杠桿，賦予小團隊創造巨額價值的能力，DeepSearch等技術讓10人公司媲美巨頭！

o1核心貢獻者、OpenAI研究員Hyung Won Chung離職后，首次發聲：AI正成為人類歷史上最強大的杠桿。

Hyung Won Chung是o1、o1-preview和Deep Research的研究者，對AI的推理能力和智能體非常感興趣。

他認為AI可能在推理和創意生成方面超越人類。

AI可以全天候工作，提出新的科學理論或解決方案，成為一個不知疲倦的「研究引擎」。

這會極大地推動科學進步，解決人類面臨的重大問題。

他還提到了「奇點」——技術發展到某個臨界點，AI可能徹底改變人類社會。

這不僅僅是技術上的突破，還會對我們的工作方式、生活方式乃至社會結構產生深遠影響。

開場：花朵比喻與技術進步

想象一朵含苞待放的花。如果你盯著它看十分鐘，可能感覺不到任何變化。

但這并不意味著沒有變化發生。如果你耐心等待，最終會看到它綻放成一朵盛開的玫瑰。

這種漸進式的變化容易被忽視，因為人類更擅長感知即時事件，而非長期的微小積累。

我們的大腦更擅長關注即時發生的事情，這可能與進化中為了生存而形成的本能有關。

為什么要提這個？

因為AI可能是人類歷史上發展最快的技術之一，但它的影響力往往需要數年甚至數十年才能完全顯現。

現在，AI的重要性已經無需多言，幾年前可能還需要探討，但現在這已經是共識。

但我想強調，我們可能低估了AI變革的程度，尤其是AI為個人和整個人類提供「杠桿」的潛力。

這個詞在硅谷等地被頻繁使用，但含義因上下文而異。

在經典力學中，想象一個杠桿：在一端施加壓力，另一端可以抬起一個物體，比如1公斤的物體。

如果延長杠桿的長度，就能用同樣的力抬起更重的物體。

這意味著輸入力沒變，但通過杠桿，輸出效果可以放大，比如能舉起3倍重的物體。

這個概念可以推廣到很多領域。

杠桿是指通過小的輸入（時間、精力）實現大的輸出（成果、價值）。

很多人試圖通過「要更努力工作」來提高產出。但努力有其極限。

真正的突破在于找到一種機制，讓輸入不變或小幅增加，就能大幅放大輸出。這正是杠桿的核心。

三種杠桿：人力、資本、科技

根據知名投資人和思想家Naval Ravikant的觀點，杠桿可以分為三類：人力、資本、科技。

人力

這是最古老的杠桿形式，也最常見。

比如，假設我要建一座金字塔。如果沒有杠桿，只能一個人干，非常困難。但通過杠桿，可以雇傭幾千名工人。

我的投入（時間和精力）可能沒變甚至更少，但產出大大增加，因為有幾千人一起工作。

這需要說服別人為你工作。在現代社會，人力仍然是主要的杠桿形式之一。

資本

這是20世紀常見的杠桿形式。

比如，想投資一塊價值100萬美元的地皮，但我只有20萬美元。于是我從銀行借了80萬美元。

假設運氣好，這塊地皮升值到200萬美元。

雖然地皮價值只翻了一倍，但我的回報卻是400%或500%，因為用借來的錢放大了收益。這是資本杠桿的力量。

科技

這是近年興起的杠桿，尤其在科技領域。

比如，開發一款應用，第一個用戶從中獲得價值。

如果第二天另一個用戶下載并使用，無需額外工作，價值就翻倍了，因為代碼可以無限復制。

同樣，如果我給200人講課，錄下來放到YouTube上，每增加一個觀看者，價值就增加，而無需額外付出。

這類杠桿的潛力幾乎是無限的。

歷史上，巨大的財富創造往往依賴這些杠桿。

20世紀的金融行業大量利用了資本杠桿，而最近幾十年，科技公司通過代碼杠桿創造了巨大價值。

如果回顧那些創造了巨大財富的公司或個人，往往都能找到他們利用的杠桿機制。

這些杠桿推動了財富和價值的創造，但一旦某種杠桿被廣泛應用，競爭隨之加劇。

成為YouTuber如今遠比十年前困難。

AI作為一種新興杠桿，結合了人力和科技的優勢，潛力幾乎無限。

全新杠桿：AI

當某種新技術使得新的杠桿成為可能時，它會帶來巨大的價值和回報，但隨著時間推移，這種優勢會被競爭削弱。

所以，要好好想想：有哪些新的杠桿正在出現？

個人：學習效率革命

Chung分享了AI如何改變他的學習方式。

以往，學習新領域（如分布式系統）需要耗費大量時間查找資料，內容往往晦澀或零散。

如今，AI能根據他的知識水平，動態生成通俗易懂、難度適中的學習材料。

這就像是杠桿：我的輸入（時間和精力）沒變，但輸出（理解力和知識）大大增加。

AI幾乎消除了學習新領域的門檻，極大地提高了效率。

當學習變得更容易，人人都能快速掌握新知識時，不學習的機會成本就在增加。

社會價值的衡量取決于稀缺性，而AI讓知識獲取更普遍后，好奇心和探索欲成為更稀缺的品質。

它們推動人們克服學習中的認知挑戰，保持競爭力。

好奇心一直很重要，但在學習成本降低的今天，它變得更加關鍵。

「技術正在改變什么」，意識到這些變化——即使你不直接參與技術開發——也非常有幫助。

AI智能體：人力與代碼的復合杠桿

AI智能體是2025年最熱門的研究方向之一，智能體結合了兩種杠桿：人力和代碼。

1. 人力杠桿：AI智能體像一個全能助手，代替人類完成任務。

2. 代碼杠桿：作為軟件，AI智能體可無限復制。需要10倍產出？運行10個智能體即可。

它就像雇了個幫手，替你干活（人力杠桿）；而且它又是軟件，能無限復制（代碼杠桿）。

這種復合型杠桿機制非常強大，可能是未來財富創造的主要來源。

AI智能體還處于起步階段，但已經展現出巨大潛力。

DeepSearch（目前我認為是最成熟的AI智能體）等AI智能體已顯著提升工作效率。

這種復合杠桿讓小團隊也能創造巨大價值。一些只有10-20人的初創公司能創造數億美元收入，這在AI賦能下越來越常見。

過去，擴大產出需依賴資本（融資）或人力（雇傭更多人），但協作成本高，效率不一定成正比。

大規模的人力協作往往有很高的成本，比如溝通問題、團隊沖突等。

增加一個人到100人的團隊，并不意味著產出會增加1%，甚至可能因為協作摩擦而下降。

AI讓個體和小團隊能以低成本實現高產出，可能重塑企業規模和組織結構。

當然，大公司依然會存在，但小型高效團隊可能會成為主流。

社會層面：加速科學進步

AI的變革不僅是個人層面的效率提升，更將深刻影響整個社會。

Chung認為，科學進步是推動人類發展的核心引擎，而AI是解鎖這一引擎的關鍵。

如果把人類作為一個整體，我們的目標是什么？

答案因人而異，但推動科學進步、改善生活質量無疑是重要方向。

AI作為杠桿，不僅能提升個體的學習和工作效率，還能加速知識整合與創新，改變社會的運行方式。

發現新知識可以將原本無用的東西變成寶貴資源。

比如，石油在被發現前只是黏稠的液體，但通過熱力學知識和燃燒技術，它變成了極其有價值的資源。類似的例子還有很多。

從歷史看，自17世紀科學革命以來，財富創造呈現出爆炸式增長。如今，科學進步變得更加復雜。

比如，牛頓力學與量子力學相比，復雜程度不可同日而語；制造先進計算機芯片更是遠遠超出單個人的能力。

這需要大規模協作、更多資本投入，以及跨學科的努力。

與此同時，人類的智能水平并未顯著提升，而科學的復雜性卻在快速增加。

這兩者之間的差距成為推動科學進步的瓶頸。

歷史上，每當遇到這樣的瓶頸，人類總能找到突破的方法，發明工具來解決問題。

這一次，我認為AI是解鎖這一瓶頸的最有力工具。

現代科學高度專業化，專家分散在不同領域，協作困難。

DeepSearch通過整合現有知識，顯著提升協作效率，甚至可能通過重組已有知識創造新價值。

AI就像一個envelope，將這些分散的知識點連接起來，形成一個更完整的知識網絡。

AI能彌合專家之間的溝通和物理隔閡，提高協作效率。

AI的潛力遠不止整合知識。

未來，AI可能在推理和創新上超越人類，成為全天候工作的研究引擎。

它能生成新假設、提出新想法，并與人類和其他AI協同，加速科學突破。

o3已開始幫助科學家頭腦風暴，而這只是起點。

正如花朵綻放，AI的潛力需要時間顯現。

但可以肯定的是，它正在成為人類歷史上最強大的杠桿，重新定義我們的未來。

參考資料：

https://x.com/hwchung27/status/1945355238187393257

https://docs.google.com/presentation/d/15uQTN9M-aTBWHRcd69GBL57QsKV1EM5BhV8i3ihbSUc/edit?usp=sharing

https://www.youtube.com/watch?v=CcP8db8TeKI