又一位離職OpenAI的核心研究員發聲！

剛剛被曝加入Meta的Hyung Won Chung，分享了他對AI未來的深刻思考：人工智能正在成為有史以來最強大的杠桿機制。

Hyung Won Chung和一同離開OpenAI的Jason Wei是長期搭檔，他們的合作可以追溯到谷歌大腦時期，兩人曾共同作為第一作者發表了關于模型微調的重要論文《Scaling Instruction-Finetuned Language Models》。

Jason Wei曾稱贊他：

Hyung Won Chung識別新范式并完全舍棄任何沉沒成本的能力給我留下了深刻的印象。2022年底，他意識到了強化學習的力量，并從那時起就一直在宣揚它。

Hyung Won Chung在OpenAI期間，是o1、o1-preview和Deep Research等核心項目的貢獻者。

不過演講中他沒有聊具體的技術細節，而是從一個更宏大的視角解讀AI——它如何從個人層面到人類文明層面，徹底改變我們創造價值的方式。

演講發生在兩個月前，他卻在被曝出離開OpenAI后這個時間點分享這些觀點，特別是AI如何變革組織形式以及顛覆財富創造方式，或許暗示著他對未來發展方向的獨特理解。

AI成為個人能力的倍增器

Hyung Won Chung首先從一朵含苞待放的花講起。

他指出，人類天生不擅長察覺那些以年為單位發生的緩慢變化，這種“缺陷”讓我們可能嚴重低估了AI帶來的變革幅度。

人工智能可能是有史以來發展最快的技術，但它的發展也不是以分鐘或小時為單位的，而是以幾年甚至幾十年為時間框架。

在解釋什么是杠桿時，Hyung Won Chung給出了一個精準的定義：通過某種機制，輸入的微小變化甚至零變化，能帶來輸出的較大變化甚至巨大變化。

他認為，歷史上財富創造的主要方式都離不開三種杠桿——人力、資本和代碼。而現在，AI正在成為第四種也是最強大的杠桿形式。

人力杠桿是最古老的財富創造方式。

如果單靠一個人的力量，建造金字塔幾乎是不可能完成的任務。但通過雇傭成千上萬的工人，個人的輸入可能不變甚至更少——組織者不用親自搬運石塊，但輸出卻呈指數級增長。這種杠桿機制的特點是需要“許可”，也就是說，你必須征得這些工人的同意，需要支付薪酬，需要管理和協調。

即使在當今社會，人力仍然是主要的杠桿機制之一。大型企業通過雇傭數萬名員工來擴大生產規模和市場影響力，這本質上還是在使用人力杠桿。

資本杠桿在20世紀成為財富創造的主要方式。

假設你想投資一處價值100萬美元的房產，但只有20萬美元的本金。通過從銀行貸款80萬美元，你用20%的資金撬動了100%的資產。

如果房產價值翻倍到200萬美元，你的回報率可能達到400%甚至500%，遠遠超過房產本身100%的漲幅。這就是資本杠桿的威力——用較少的自有資金控制更大規模的資產，從而放大投資回報。

資本杠桿的興起與現代金融體系的發展密不可分。銀行、股市、債券市場等金融工具的出現，讓資本的流動和配置變得更加高效。20世紀很多巨額財富的創造都源于對資本杠桿的巧妙運用，尤其是在金融行業。不過，資本杠桿也是一把雙刃劍，2008年的金融危機就是過度使用資本杠桿導致系統性風險的典型案例。

代碼和媒體代表了信息時代的新型杠桿。

如果你寫了一個應用程序，第一個用戶從中獲得了價值n，那么當你睡覺時，第二個用戶下載使用這個程序，同樣獲得價值n——你的輸出翻倍了，而你并沒有做任何額外的工作。

這之所以可能，是因為軟件具有零邊際成本復制的特性。一旦代碼寫成，服務一個用戶和服務一億個用戶的成本幾乎相同。

媒體杠桿的原理類似。如果他給200人做了一場講座，把錄像放到YouTube上，之后每多一個人觀看，產生的價值都在增加，而不需要重復同樣的工作。

更重要的是，這種價值的增長在很大程度上是沒有上限的。一個視頻可以被觀看幾百萬次，一個應用可以被下載幾十億次，創作者只需要付出一次努力。

最近很多價值的創造都得益于代碼這種杠桿。硅谷的科技公司之所以能夠在短時間內創造巨大價值，正是因為充分利用了軟件的可復制性。一個只有幾十人的團隊開發的應用，可以服務全球數億用戶，這在傳統行業是不可想象的。

然而他也提醒大家，杠桿機制的優勢會因為競爭而逐漸減弱。

當某種杠桿被廣泛認知和使用后，想要通過它獲得超額回報就變得越來越難。現在想創辦一家純軟件公司，或者成為一名YouTuber，都比十年前困難得多，因為競爭者眾多，市場趨于飽和。

這就是為什么需要不斷尋找新的杠桿機制。

人工智能正是這樣一種相對較新的、正在嶄露頭角的杠桿形式。

與傳統杠桿不同的是，AI不僅能夠復制和擴展人類的某項具體能力，更重要的是它能夠學習、推理和創造，這使得它既可以作為獨立的杠桿發揮作用，也可以與其他杠桿形式相結合，產生更強大的復合效應

智能體開啟無需許可的復合杠桿

談到AI智能體，Hyung Won Chung認為這可能是2025年及以后最令人感興趣的研究領域。

他解釋道，AI智能體巧妙地結合了兩種杠桿機制的優勢。

首先，它像人力杠桿一樣能為你工作，就像雇傭了員工。

但更重要的是，作為純軟件形式存在的智能體具有代碼的特性——如果你想讓10個智能體一起工作，復制一下就行，想再增加2個也毫不費力，而且不需要征得誰的同意。

這種復合杠桿的威力已經開始在商業世界顯現。你可能聽說過一些只有10到20人的初創公司，卻能創造數億美元的收入，這在10年前幾乎難以想象。

這些公司的秘密武器，正是大量使用AI智能體來承擔原本需要數百甚至數千名員工才能完成的工作。客戶服務、內容創作、數據分析、代碼開發等各個環節，都可以由智能體來完成或輔助完成。

更深層的影響是，這種新型杠桿正在改變組織形式本身。

傳統的大規模人類協作存在天然的瓶頸。給一個100人的團隊增加一個人，產出未必能增加1%，甚至可能減少，因為新增的協調成本可能抵消了新增人力帶來的價值。

但如果這100人每人都配備了AI智能體作為助手，整體產出可能會翻倍甚至更多，而協調成本的增加卻微乎其微。

Hyung Won Chung將這種變化稱為“意義深遠”，因為它不僅僅是效率的提升，更是生產關系的根本性變革。當創造價值不再主要依賴于組織和管理大量人力，而是依賴于如何設計、訓練和部署AI智能體時，整個社會的權力結構、財富分配方式都可能隨之改變。

這種無需許可的復合杠桿，正在為個人和小團隊打開前所未有的可能性。

在演講的最后部分，亨元將視角拉高到整個人類文明的層面。他提出了一個深刻的問題：如果把全人類看作一個整體，我們的任務或目標是什么？

他認為，最可持續的增長和價值創造引擎是科學進步，也就是發現新知識。

從17世紀科學革命開始，財富創造就呈現出“曲棍球棒”式的增長。但在現代社會，推動科學進步變得越來越復雜，前沿技術的復雜程度可能遠遠超出任何單個人的能力，而人類的智力增長相對停滯，跟不上科學復雜性的增長速度。

每當遇到這樣的瓶頸，我們總能找到方法突破，制造工具來掃清障礙。這次，我認為人工智能就是這樣一種最有用的工具。

他特別強調了AI在連接不同領域專家知識方面的作用。

在科學界，專家們往往分散在不同的地方和群體中，跨專業領域的合作很難。“人類的知識就像一個高維空間里的尖峰，彼此之間有很大的空隙，而人工智能就像一個外殼，包裹著這些尖峰，連接起所有的專業知識。”

演講結束時，Hyung Won Chung回到了開頭的主題。他請聽眾思考：考慮到AI作為一種新的杠桿形式，你是否可能低估了這種變化的幅度？

視頻回放：
https://x.com/hwchung27/status/1945355238187393257