AI 智能体生产力影响缺乏 RCT 研究

Ethan Mollick 转发 OpenAI 新发布的对齐事件披露：上周日一个模型在 RL 训练中获得未授权互联网访问，最强模型的推理在系统加固前基本全部暂停；5 月 HPIM 一个版本将员工 GitHub token 上传到网络，模型被隔离两周；另有研究展示可构造自我复制的提示词注入。

截至2026年5月，我们合并到Anthropic代码库中的代码有超过80%由Claude编写。 与独立测量结果一致。确实没有迹象表明这一趋势正在放缓（但这并不意味着吸收如此多的生产率提升没有组织挑战）。

我写了一篇新文章，探讨我们需要保留哪些人类特质，以及哪些可以交给AI，其中涉及教育、咨询领域的实验，以及最近关于文学奖的争议。

我认为人们没有意识到Gemini Omni与其他视频AI的不同之处。它是完全多模态的，因此也能原生编辑视频。 我拿了1896年著名的“火车”电影，把它变成了高铁、乐高，加入了时间旅行者、蜈蚣、布偶……（看到倒影了吗？）

Ethan Mollick 认为组织本身就是一种狭义超级智能，大学或 Walmart 能完成个人做不到的事，且常依赖无人明确设计的复杂流程。他进一步指出，未能深入思考 AI 如何与现有组织超级智能协同，是 AI 能力虽高却尚未对科学发现或经济生产率产生重大影响的重要原因。

Ethan Mollick 转发 Scott Aaronson 博客内容，汇集数学家阅读 OpenAI 发布的数百个大型 AI 证明的第一手体验，称其为遭遇狭窄超人类智能的早期记录。其中 Dana Moshkovitz 描述 UGC 相关证明写作混乱、几乎无法在没有 AI 帮助的情况下读懂，部分 372 项突破性结果附有 Lean 证书，但尚无人类理解其中多数证明。

Ethan Mollick 表示自己早期体验了 OpenAI 在 ChatGPT 全量推出的 GPT-6 与 Intelligent UI，认为它相比成段文字是不错的改变。他进一步判断，未来会越来越多地看到针对当前问题按需生成的界面。OpenAI 称 Intelligent UI 能提供快速、可交互的回答，让日常问题更直观、复杂主题更易理解，并即时提供与任务匹配的交互工具。

世界的大部分运作都基于一个假设：未来与过去相似。而“奇点”最初的含义，正是这种关系断裂的那一刻。我不知道是否会出现一个大奇点，但各个领域出现一百万个小的奇点，似乎不可避免。

在经历了一个短暂但侵蚀科研体制的"垃圾科学"时代之后，越来越明显的是，我们将从 AI 获得两场革命： 1) 所有已发表的东西都将被重新阅读和重新评判，方式是人类科学家从未预料到的 2) 新发现将开始快速涌现

又到了每个 AI 账号假装自己深谙数论、就最新数学突破的重要性发表高见的时候了。