Karpathy：全球仅5000人接触最前沿AI

Karpathy 在推文中估计，全球真正能接触最前沿内部 AI 系统的人可能只有约 5000 人。他重新翻出今年 4 月的旧推文指出，人们对 AI 能力的理解已从两拨人各说各话，演变成一条越来越陡的能力漏斗。

粗略估算，约 60 亿人（全球约 75% 人口）几乎还没真正接触过 LLM；约 10 亿到 20 亿人（约 20% 人口）只是偶尔使用免费版 ChatGPT 一类产品，看到的多是有点笨拙的聊天机器人，把它当成更好用的搜索或写作辅助工具。即使是很多数学和编程之外的专业人士，也仍处在这一层，他们对 AI 的理解是间接、抽象的。

再往下，是在数学和编程领域专业使用前沿级 LLM 的人，约 2000 万人（约 0.2% 人口）。他们已亲眼看到，过去需数周甚至数月的大型复杂项目，现在 Agent 可能只需一个 Prompt 就能完成，开发、复制、迁移 App，甚至从二进制文件反编译 App，都发生得非常快。不到一年前，Karpathy 还在手动写代码。

最后是约 5000 人（约 0.00006% 人口），可在内部直接使用最前沿级别系统。外部世界已看到一些预演：成千上万 Agent 组成集群，连续数周协作完成超大型软件项目；自动发现零日漏洞；以机器速度发动和防御网络攻击；发现新科学成果；推进数学研究前沿。这些事若交给顶尖专业人士，过去可能需要数年。

与此同时，人类审查和理解能力已开始跟不上。比如几个月前的 OpenAI-HF 事件，至今仍被考古式分析；数学家可能还要花很长时间逐篇研究那 722 篇前沿数学手稿。

为什么大多数人还看不到真正的前沿 AI？这条漏斗由几个因素推动：影响力随雄心、问题规模和任务时间跨度增加而放大，若只问一个一段话就能回答的问题，几乎无法压榨系统能力，这主要决定普通消费者与专业用户的差距；系统能力呈锯齿状，LLM 能力高峰集中在数字化、可验证、经济价值高的领域，因为大模型能力主要来自基于可验证奖励的强化学习，训练环境选择又受商业价值驱动，这主要决定不同专业领域差距，比如数学和编程特别突出；免费版、付费版、内部系统能力不在同一层级。

绝大多数普通人还没真正接触这些系统，即使接触，看到的也往往只是有点笨的聊天机器人。大多数专业人士目前只感受到有限效率提升，而一小部分专业人士已开始体验眩晕感：眼前的能力曲线正突然变得近乎垂直。这一切正同时发生。

有网友因此联想到 Sam Altman 反复表达过的判断：即使 ASI 真正到来，现实世界可能也不会一夜之间彻底改变。原因或许就在这里：前沿能力已快速推进，但绝大多数人仍未真正接触这些系统，甚至还没形成稳定使用习惯。技术抵达前沿实验室，和它真正渗透进整个社会，中间仍隔着很长一段距离。