在写下30万字的《破晓之钟》之前，田渊栋正在美国卡内基梅隆大学机器人研究所攻读博士学位 。科研生活的艰辛和苦闷激发了他的创作欲 。在这本非常硬核的长篇科幻小说《破晓之钟》里 ，他说书中的人物“大师兄 ”研究员某种程度上有他自己的影子。
“一开始非常渴望做出震惊世界的科研成果 ，但入校后才发现，原来全世界最聪明的人都在做科研 ，你能力不够 。 ”他在书里展现了科研工作者的“痴” ，对科研痴迷，也对人性困境的痴迷 。
出生于上海的田渊栋从上海交通大学研究生毕业后，2013年在美国卡内基梅隆大学机器人研究所获博士学位 ，后加入Meta GenAI担任研究科学家。如今他已是AI领域的重要华人研究者、科幻作家。
但对于他来说 ，AI研究员这一身份是他赖以生存的土壤，而脑子里那些“不靠谱 ”的想法则靠科幻文学来表达 ，他说自己在理性和感性之间找到了一条平衡之道 。
在和澎湃科技长达近两个小时的专访中 ，这位思维活跃的AI研究员坦诚地表达自己对AI未来走向的看法：乐观和担忧并存 。作为AI研究员，他对AI未来的发展非常乐观 ，但作为一名依然关注社会发展的科幻作家 ，他又有些担忧。
AI的发展现在看下来似乎没有上限，他的想法和有“人工智能教父 ”之称的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）一样 。辛顿曾在一场深度专访时表达对人工智能技术发展的担忧 ，他的观点是 ，AI替代的是认知劳动，当一个社会中的“普通的智力”不再具有价值时 ，绝大多数依赖脑力劳动的工作岗位将被颠覆 。
在田渊栋看来 ，“AI的发展就像一场洪水，如果说每个人的职业技能是高低不等的山峰，洪水来了 ，那些较低的山峰就会被淹没。”
不过 ，他认为也不用太过担忧，现在大模型的算法效率并不高 ，对于使用者来说 ，目前“我们只是摸到了智能的边 。 ”很多时候，我们可以利用AI去探索真正想做的事情 。“你平日的生活可以是码农 ，但你可以利用AI成为一名作家或音乐家。 ”他建议 ，我们应该转换成更偏向于科学家的思维，即一个人一生中只要做出一两件让大家惊叹的事情就足够了 。
在科幻小说的世界里 ，他从第一性原理出发 ，去思考人类未来在人工智能时代的可能性，我们在浩瀚无垠的未来世界里 ，如何自处？又如何审视Ta所做的决定？在现实生活里 ，他作为AI研究员，也从未停止对大模型背后的机制思考和追问 。
【以下是澎湃科技专访内容】
“现在大模型的算法效率并不高”
澎湃科技：你是Meta GenAI的研究科学家，很好奇你现在的工作状态和对当前大模型的看法？
田渊栋：我们研究组整体也专注在大模型的研发上 ，我们的目的希望把大模型做得更好 ，整体工作氛围比较紧张。
从技术来看，现阶段大模型整体还是很受限 ，因为我们最终希望大模型能够对语言能有所理解 ，语言意味着模型能力的上限 。我认为，大模型的智能程度需要比人有更深刻的洞察和见解 ，即“Insight ” ，这部分目前模型还没有做得特别好 。
大模型需要海量数据，这些数据量可能是人类一生阅读量的千倍或者万倍。我们曾经计算过 ，一个人即使不眠不休地阅读100年所能接触到的文本量大约在1000亿词汇量级 ，而目前训练AI模型需要的Token（词元）在10万亿量级，所以人与机器在获取信息量上存在巨大的差异。
但人类拥有敏锐的洞察 ，对问题的理解深入方式是计算机无法比拟的 。对于科学研究或攀登人类智慧高峰这种方向来说 ，大模型的数据学习效率非常低 。一个优秀的专家可能只需通过研究一两个新颖的课题，就能发现其中重要的洞察点，思考如何改进。但大模型目前尚无法做到这一点 。
我认为最本质的原因还是现在大模型的训练算法不是特别高效 。所以说我们现在还只是“摸到了智能的边 ”。我们在各种试错的方案过程中找到了神经网络的范式 ，这个框架能够比较好地对世界数据进行建模 ，能够产生类似智能的内容，但是否能达到人类的效率 ，目前尚不清楚 。
澎湃科技：业界也有科学家质疑过Scaling Law（尺度定律）的训练路径 。你怎么看？
田渊栋：现在看下来 ，AI没有上限。我的观点是，虽然通过 Scaling Law确实能带来大模型性能上的提升 ，但这种提升所需的时间和代价是巨大的 。Scaling Law的横轴是指数级的 ，而纵轴是线性的，这意味着 ，为了获得线性的性能提升 ，我们需要投入大约十倍的各种资源 。如果缺乏足够的数据 、算力我们迟早会因为资源获取能力受限而停滞不前，最终可能导致所有人被卡在这一瓶颈上。
所以我们不应该仅仅依赖 Scaling Law 来实现强大的功能 。相反 ，我们应该更多地依赖对模型本质的理解 ，或者对算法进行本质上的修改，从而在更优的成本下达成目标 。这确实是一条更具挑战性的研究路线，但可以通过各种深入研究来解决。
澎湃科技：大模型现在已经展现出它比较强的推理能力 ，还有哪些问题是你想继续深入研究的？
田渊栋：还是在实现智能上。如果大模型是一种实现智能的解决方案 ，但这个解决方案是人类摸索出来的，背后究竟为什么而生？又或者是通过怎样的方式？数据本身又是怎样的结构能让大模型有这么好的效果？这正是我想持续深入研究的问题 ，比如神经网络和生物学习怎样运转有效果？这或许是很核心的问题 ，属于百年之内不一定成功，但我可以去尝试的问题 。
我认为 ，在这个环境下 ，大家今后可能会更倾向于深度思考 。例如之前我们谈论的公平和正义问题，在研究领域已经有很多相关的讨论 ，比如著名的“不可能三角”理论 ，现在很容易得到的思想和观念，AI已经学习和掌握了。
澎湃科技：现在AI应用出现大爆发 ，国内也是如此 ，这些爆发性的应用往往是由少数人组成的小团队完成的 。
田渊栋：我认为这确实是一个趋势，在 AI 时代，许多执行层面的工作已被 AI 取代 ，我甚至不需要招聘人手 。AI 能完成大部分代码工作 ，你只需要稍作修改。不过，这也需要具备几个关键要素 。
一方面 ，很多执行层面的工作 ，其实内容高度重复且容错性较强 。高度重复意味着有大量数据可用，容错性强说明即便大模型有诸如幻觉这样比较难解决的问题 ，其结果仍然可以发布 ，也可以通过让人站“最后一班岗 ”来解决。
另一方面，大模型的发展速度很快 ，并且在这个领域里大家已经开始达成了共识 ，从“等第一个吃螃蟹的人 ”到“再不加入就晚了”，这种思维转变可能会在极短的时间内完成 。如果主事的人开始有这样的转变 ，那这种趋势的发展是必然的 。
现在的模型能力已经比较强了 ，能够完成很多任务；此外，模型调用的价格比较低，未来 ，模型的API价格每年继续成倍下降都非常有可能的。
澎湃科技：你观察到中国团队和美国团队在大模型竞争中有怎样的差异？
田渊栋：中国团队的优势在于 ，执行非常快，因为执行快一直是中国团队的优势 ，大家也不怕加班；短板可能在于 ，方向上可能不够有创新性，短期内可能会一拥而上 ，出现反常识的东西其实很难 。在硅谷 ，总会有一两个人想跳出来说，“不对 ，他想要做点别的 ” ，这可能是中美文化比较大的区别 。
“AI会像一场洪水 ”
澎湃科技：你现在对AI未来的发展态度是怎样的？乐观还是有担忧的地方？
田渊栋：作为AI研究者，我当然持乐观态度。
我一直在强调 ，AI 会像一场洪水。如果说每个人的技能是高低不等的山峰 ，洪水来了，那些较低的山峰就会被淹没 。这意味着，你原本赖以谋生的技能可能会被 AI 取代 ，导致很多人难以找到新的工作 ，比如一些基础的行政/助理类/还有基础写代码工作 。
这种情况正在发生，并且很快会波及所有人 ，因为 AI 的普及速度非常快。最关键的是 ，每个人能否找到自己真正想做的，并且与众不同的事情 ，也就是发掘自己的独特性 。
怎么挖掘自己的独特性？关键在于 ，利用 AI 去做你想做的事情 。当大家开始使用 AI 后，你可能会发现以前每天需要花费 8 小时以上才能完成的工作 ，现在只需要 1 小时就能搞定。AI 实际上给了我们更多尝试的时间 ，你可以利用这些时间去探索你真正热爱的事物 。比如平日工作是码农，也可以利用 AI 工具成为一名作家或音乐家 。我认为这是未来发展的趋势。
澎湃科技：我们需要和AI竞争吗？
田渊栋：在执行层面 ，人类已经没有必要与 AI 竞争 ，因为你没办法超越它 。
很多时候，我们应该转换成更偏向于科学家的思维：比如一个人一生中只要做出一件让大家惊叹的事情就足够了，为此对生活做什么样的安排 ，各人随意 。比如说我个人还是相对比较“卷”的 ，严格意义上说，我没有娱乐时间 ，会一直去思考一些有意思的事情。
澎湃科技：未来 ，我们和工作的关系是不是也会发生变化？
田渊栋：未来，工作可能不再仅仅只是一个“工作 ” 。过去 ，薪资水平往往与工作量挂钩 ，譬如加班多 、工作量大就能获得更多报酬 。但未来，工作量可能不再那么重要 ，因为重复性的工作AI就能完成。取而代之的 ，是你的智力或创造力。比如，你发表了一篇开创性的文章 ，或者创作了一幅极具价值的画作 ，人们会为此付费 。
现在很多公司的考核体系往往是滞后时代发展的，关于绩效考核，我大胆预测未来一定会改变 。
很多变化已经在硅谷发生了。比如 ，在硅谷 ，裁员现象开始出现，原本计算机专业毕业生非常“吃香 ” ，工作机会众多 ，但现在这种强劲的上升趋势已不复存在，反而有所下滑 。因为大型科技公司发现 ，通过精简人员和增加工具（AI）的使用 ，效率可能会更高 。所以，整个行业都在发生变化。
澎湃科技：如果我们每个人都想拥有自己的AI bot ，你有什么建议？
田渊栋：我认为最好的方式 ，是大家都能学会自己写代码 。现在已经到了人人都能写代码的阶段了，每个人都可以尝试自己写一段代码 。AI可以帮你写代码。如果你学会了如何与AI协作编写代码 ，你就能做很多事情 。通过这种为自己制造工具的方式 ，未来你会有无限的可能 。
我觉得这是一个非常有趣的尝试。当然，如果暂时无法自己写代码，也可以依赖各种第三方软件 。现在有很多小公司开发了这类工具 ，它们可以完成很多任务 ，比如各种插件，或者像ChatGPT、Manus这类平台 ，你可以通过与它们互动 ，慢慢地掌握如何有效地利用它们 。
澎湃科技：我看你在个人总结中提到你的女儿，未来你会严格控制她使用手机和电子设备的频率吗？作为父亲 ，你会担心她沉迷吗？
田渊栋：她目前很喜欢和人交流 ，而且没有沉迷手机，但我肯定还是会担心 ，特别是在 AI 和机器人普及后 ，“它们”会无条件顺从孩子，提供一个高度安全且保护性的环境。然而 ，作为一个成熟的人 ，孩子必须学会面对不确定性，应对负面评价甚至伤害性言论，并懂得如何处理这些情况 ，这很难。如果孩子从小就多与人互动 ，多接触真实环境，他们自然会建立起这种适应能力 。
澎湃科技：为什么现在会出现和AI恋爱 、AI虚拟陪伴？
田渊栋：因为人们知道AI已经被调教成不会背叛你的角色 ，而且说话也非常友善 。
“靠谱的想法做科研 ，不靠谱的想法写小说”
澎湃科技：你写的《破晓之钟》这本书里有各类科研人员困境的描写，这是基于你自己的科研经历吗？
田渊栋：这本书里提到了很多科研人员的困境。比如 ，书中的大师兄研究员 ，他是一个代表科研人员典型困境的角色 。他非常渴望做出震惊世界的科研成果，但他能力不够 。
很多博士生都曾经历过这种“科研折磨 ” ，第一年信誓旦旦要拿诺奖 ，第五年博士毕业可能找不到工作。大家最初都抱着崇高的理想去做科研事业，但后来发现找不到路 ，或者没有办法承受科研事业的各种折磨之苦 。
我也是这段路程中的过来人 。因为全世界最聪明的人都在做科研 ，除非天赋异禀，不然你不可能一上手就比别人更厉害，只能靠自己一点一滴去积累。
每个人的出发点和个性导致他们最终走的那条路是不一样的 。在写作时我也会带入自己观察自己 ，好高骛远的心态我当初也有过 ，只是后面慢慢变得更实际，找到了脚踏实地的方法 。
我现在也找到了一种平衡之道 ，靠谱的想法做科研 ，不靠谱的想法写进小说。
澎湃科技：写科幻小说会担心技术发展太快，写的技术过时了吗？
田渊栋：我个人并不担忧 ，这其实是科技发展的必由之路 。过去 ，科幻作品往往能超前现实一两百年，但现在 ，如果你不及时动笔写 ，这本书就没用了 。现在你也会有自己的写作工具让你的速度变快，我觉得最重要的是是否能持续探索出有意思的新范式 ，把你自己的思路和想法完全呈现给读者。
澎湃科技：科研人员跨界写科幻小说 ，有哪些职业病？
田渊栋：科研人员在写小说时，往往热衷对某些科学机理的阐释，比如《破晓之钟》这本书里面总会有几段专门解释事物是如何产生的。这或许是科研人员的职业病 。
我经历过科研 ，也在Meta担任过管理者 ，所以书里面自然会有处理人际关系和“政治 ”关系的讨论 。理工科的人相对比较现实，因为他们处理的是现实世界中的问题 ，所以后期我也反思过 ，《破晓之钟》可能缺少一部分浪漫主义色彩，浪漫的成分不够。
澎湃科技：你现在会用AI写小说吗？
田渊栋：我有尝试用Gemini2.5 Flash/Pro 写 ，效果还不错 ，当然很多地方仍有待改进 。比如AI写得有点俗气，最麻烦的地方在于 ，AI没有办法立意 。
我在创作的过程中 ，那些有意思的高潮段落或者人物性格的发展，我会坚持自己来写 ，这些内容可能是我过去的经历 ，或者是我对于生活的观察，这是“人的部分”，当我核心部分构思成熟后 ，那些次要人物的行为和互动 ，这部分工作是AI可以完成的。
澎湃科技：AI时代，大家想看的是什么？
田渊栋：这是一个很好的问题 ，我觉得应该是现在快节奏了 ，大家只关注跟生活息息相关 、让自己过得更好的内容 。另外一种内容是让自己爽 。
澎湃科技：听说你现在已经开始构思你的第二部小说了，你想继续探讨的核心问题是什么？
田渊栋：第二部小说在情节上会继续向前推进。第一部《破晓之钟》主要讲述外星人来到地球时正处于人工智能时代 。从这个角度看 ，既然我们人类已达到如此高的智能水平 ，这些超越人类的外星智能，他们对地球到底有何企图？他们的需求是什么？来到这里的目的又是什么？这个问题在不同时代会有不同的答案 。
比如在过去机械文明时代 ，人们可能会觉得外星人是殖民者 ，会来占领土地、奴役人类。但在信息时代，我们人类对世界的认知已上升到新的台阶 。在这种情况下 ，如果有比我们更强大的外星文明降临 ，他们到底会想要什么？这是一个问题 。
另一个问题是，在科幻世界里，对于已经实现了永生和“所见即所得 ”的人类 ，他们的社会形态会是怎样的？大家想要通过什么样的方式生活？
（文章来源：澎湃新闻）
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