10月11日深夜，安德烈·卡帕西在X上干了一件很电影的事，把自己四月的一条旧的推文翻出来，加了个新结尾。

旧推文说的是「关于AI有多强，世界上有两拨人在各说各话」。新版本里，他把这句话改了。他说现在的情况已经不是两拨人对话了，是一道漏斗，一道正在越收越窄的陡峭漏斗。

▲ 卡帕西10月11日的推文全文，他把四月那条旧帖翻出来，说这次的差距已经不是「两拨人各说各话」，而是一道越来越陡的漏斗。截图自其X账号

措辞的变化本身就是新闻。从「说不到一块去」到「干脆不在一个世界」，这个人只用了半年。

先说一下卡帕西是谁。OpenAI的创始成员，前特斯拉AI总监，教出过全世界一大半计算机视觉从业者的CS231n课程就是他写的。据The Decoder报道，他现在在Anthropic工作。这个履历的意思是，他既造过AI，又教过AI，现在还在一线做AI。更关键的是他的立场变化。2024年10月他还在说智能体大多是营销话术，基本不好使。几个月后，他自己不手写代码了，把活儿整个交给模型。

一个从怀疑者变成深度使用者的人，现在站出来说，人类对AI的认知已经裂成了四层。

▲ 安德烈·卡帕西。图片 Wikimedia Commons

他管这组数字叫餐巾纸算术，napkin math，就是抓起一张餐巾纸随手算的意思，不是严谨的统计，是直觉估算。

但这个估算值得逐层看一遍。

第一层，大约60亿人，占全球人口的75%。几乎没碰过大语言模型。AI对他们来说是新闻联播里的词。

第二层，10到20亿人，偶尔用用免费版ChatGPT这类产品。卡帕西的原话很损，说他们看到的是「笨拙的聊天机器人」，把它当成一个更好用的谷歌搜索，一个写作辅助。他还有一堆非技术圈的朋友，很合理地跟他说，这玩意我确实用不上。注意，很多数学和编程之外的专业人士也停在这一层，包括大量企业高管，他们的理解是二手的、抽象的。

第三层，大约2000万人，占0.2%。在编程和数学领域付费使用前沿模型的专业用户。他们亲眼见过那种场面，过去要干几个星期甚至几个月的项目，现在一个提示词丢给智能体就跑完了。做应用，复刻应用，迁移应用，从二进制文件里反编译应用。卡帕西说，不到一年前，他还在编辑器里一个字符一个字符地手敲代码，偶尔按一下Tab补全一小段。

▲ 四级漏斗的规模对比，60亿对5000，断崖式递减。图源网络流传制图

第四层，全世界大约5000人，占全人类总人口的0.00006%。能在实验室内部接触最前沿系统的人。他们看到的景象，卡帕西的原话是这样，成千上万个智能体组成集群，连续数周协作，推进超大型软件项目，自动挖掘零日漏洞，以机器速度展开网络攻防，发现新的科学，推进数学前沿。这些事，交给业界顶尖的人类专家，本来要以年计。

而人类的审查和理解，已经开始跟不上了。他举了两个例子，几个月前OpenAI和HuggingFace那场事故，人们到现在还在做考古。数学家们面对OpenAI在10月6日一次性放出的722份前沿数学手稿，恐怕得啃上一阵子。

为什么鸿沟会这么深？他给了三个原因。

一是问题的规模。一段话就能回答的问题，根本压榨不出这些系统的能力。你得手里攥着一大堆真正重要、规模巨大、周期漫长的问题，才能看见它的真本事。就像开着一台超级跑车在停车场里挪车，然后得出结论，这车也没什么了不起。

二是能力的参差。LLM的能力高峰集中在数字化、可验证、经济价值高的领域，比如代码和数学。原因在训练方式上，强化学习需要明确的对错信号，代码跑不跑得通、证明成不成立，机器自己就能判卷，而企业的真金白银又都砸在这些领域。至于写小说、谈感情、做判断这种没有标准答案的事，模型进步就慢得多。

三是访问权限。免费版、付费版、内部版，是三种不同的机器。这跟健身房年卡和奥运村训练基地的区别一样，不是努力问题，是门槛问题。有的花钱都买不到。前几天孙宇晨在播客里就说，谁要是能让OpenAI招聘他去做员工，他可以支付5000万美金。他就是想去看最前沿的内部大模型到底是什么怪物。但是，OpenAI不会让他去的。

▲ 社交媒体上流传已久的那张能力曲线图，曲线突然竖起来的时刻。图源网络

三样东西叠在一起，就叠出了推文结尾那个画面。他说，普通人大多还没接触过这些系统，接触过看到的也是个笨机器人，多数专业人士感受到的只是有限的效率提升，而一小撮人正在经历曲线垂直上升带来的眩晕。这一切，正在同时发生。

看到「眩晕」这个词的时候，我深有体会。过去两年，我多次被AI的能力所震撼到。而真正让我坐得更直的，是前半句，外部世界看到的只是预览，the external world has seen the preview。

这句话必须由我这样的人来接。

我干了半辈子影视，预告片我亲手剪过。所以我太知道预告片是怎么回事了。它是把两个小时剪成两分半的浓缩版，节奏、悬念、高光，全是设计出来的。更重要的真相是，一部电影里真正吓人的东西，从来不在预告片里。不然就是剧透了。反过来也一样，网上流传的AI翻车集锦，也不是电影本身，那是别人剪的差评混剪。

大众拿着差评混剪说AI就这水平，从业者看着曲线垂直起飞说人类要被甩下了。两拨人吵得天昏地暗，但全世界只有极少数人真正见识当前AI大模型的全貌。

这就是卡帕西说的认知折叠。它危险的地方不在于有人落后，而在于做决策的人也在漏斗里。政策、投资、教育，全都在用第二层的体感去规划第五层都不确定的世界。想想就有点冷。

我自己照了照镜子。我每天用AI写东西，用Seedance出片，算摸到第三层的门口。但我办的那些沙龙上，坐着的多数读者朋友还稳稳站在第二层，好几位第一次看到智能体自己改代码跑测试时，是发出「哦」的一声的，那种「哦」里没有眩晕，只有一点点新鲜的困惑。很多朋友需要很长时间来消化这背后的意味着什么。

卡帕西最后特意强调，这组数字是餐巾纸算术，别当成统计。5000人也好，内部系统也罢，外界无法核实。我反而觉得这份诚实是他这条推里最值钱的部分，一个身处最顶层的人，告诉你他看到的东西你没法验证，然后提醒你，这个没法验证本身，就是问题的一部分。

明天太阳照常升起，大多数人会照常过一种「AI跟我没什么关系」的日常。而在某个实验室里，开足马力的AI大模型，正以电光火石的速度往前狂飙。

今天的分享就到这里。我是大路，常住北京，举办AIGC 沙龙和创作营，感兴趣的伙伴，可以加微咨询：guangyingzhige2022。

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