--Anthropic?的聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學家?Jared Kaplan訪談總結(jié)

不知道你有沒有這樣的感受：AI 這兩年的發(fā)展，實在是太快了。快到什么程度？快到連身處其中的頂尖科學家們，都在不斷刷新自己的認知和判斷。下邊和大家分享一場信息量爆炸的深度訪談。

1、一場重量級對話：Claude 背后的男人開口了！

這場對話的兩位主角來頭不?。?/p>

? 一位是 Anthropic 的聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學家 Jared Kaplan，他可以說是 Claude 系列模型背后的核心大腦之一。

? 另一位則是知名科技評論家、未來趨勢研究者 Azeem Azhar。

Kaplan 平時極少接受采訪，而這次開口，直接帶來了許多“勁爆”觀點。最引人注目的一個預測是：AGI（通用人工智能）可能會在未來兩到三年內(nèi)出現(xiàn)！這比谷歌 DeepMind CEO Demis Hassabis 所預測的 2030 年，整整提前了 五年以上。當然，這只是開胃菜。

2、AGI 不是“登頂”，而是“攀登”的過程

Kaplan 強調(diào)，AGI 并不是一個清晰的臨界點，而是一個漸進的過程：AI 會在多個維度上不斷接近、甚至超越人類能力，而不是某一刻突然“通關”。他指出，衡量 AI 能力進步有兩個關鍵維度：

2.1、環(huán)境適應范圍：

從 AlphaGo 只能在圍棋里稱王，到如今 Claude、GPT 能處理文本、圖像、代碼、網(wǎng)頁操作……AI 能適應的“世界”越來越大。

2.2. 任務復雜度：

從最初只能完成“秒級”的任務（如識別名詞），到現(xiàn)在 Claude 能完成“小時級”“半天級”的任務（比如理解并總結(jié)兩萬字長文），AI 的任務“耐力”飛躍式增長。

Kaplan 把這種能力的進化，稱為 AI 模型“視界（horizon）”的拓展。

3、AI 為什么越來越“聰明”？三大推手

Kaplan 歸結(jié)出推動 AI 視界不斷擴展的三大關鍵因素：

* 模型智能的持續(xù)提升：

模型結(jié)構(gòu)越來越優(yōu)越，能夠同時追蹤更多變量、理解更復雜的邏輯。

* 上下文長度的顯著增加：

從只能看幾百詞的“短視”模型，到今天百萬 token 的“長記性”AI，閱讀一本厚書不再是夢。

* 通過強化學習習得復雜任務：

AI 不只是“看一看”，而是像人類一樣，通過試錯、反饋、規(guī)劃逐步掌握復雜任務。

比如他們的 Claude Code，已經(jīng)可以搜索整個代碼庫、修改多個模塊，還能自己跑測試！

4、思考時間：AI 不再“秒回”，而是學會“深思熟慮”

一個很有意思的新概念，是 “test-time scaling”（推理階段擴展）。什么意思呢？當你給模型 更多時間和計算資源，它的回答質(zhì)量會顯著提升。Anthropic 在 Claude 3.7 Sonnet 模型中，首次引入了“思考時間（thinking time）”功能：

????用戶可以選擇快速響應，或讓模型多想一會兒。

????模型還會根據(jù)任務復雜度，自主決定該“快答”還是“深思”。

Kaplan 用了個生動比喻：“就像你剛上班第一天，面對陌生任務會特別謹慎。但熟練后，遇到常規(guī)問題就能快速應對?！蔽磥淼?AI，不僅要回答問題，還要判斷什么時候該認真思考——這才是更接近人類的智能。

5、Scaling Laws 還有效嗎？數(shù)據(jù)瓶頸是否已至？

談到 AI 模型能不能繼續(xù)“越變越強”，繞不開一個話題——Scaling Laws（規(guī)模定律）。Kaplan 明確表示：“我們還沒看到 Scaling Laws 失效的跡象?！币簿褪钦f，只要數(shù)據(jù)、算力、模型規(guī)模三者齊頭并進，模型的性能仍會持續(xù)提升。不過他也坦言，“高質(zhì)量數(shù)據(jù)”正面臨枯竭風險。一旦“好數(shù)據(jù)”吃完，單靠擴大規(guī)模可能就無法帶來預期益。

但他依然保持樂觀：

? 算法更高效：更聰明的訓練方式出現(xiàn)。

? 硬件更強大：新一代芯片降低單位算力成本。

此外，他指出，模型的實用價值提升，往往不是靠“變大”，而是靠后續(xù)階段的微調(diào)和強化學習，來完成具體、有用的任務。

6、AI 迭代多快？Claude 4 很可能 6 個月內(nèi)上線！

Kaplan 透露，下一代 Claude 模型可能會在六個月左右發(fā)布！為什么迭代這么快？一方面，預訓練效率不斷提升；另一方面，強化學習等“后訓練”階段進步飛速，占用資源少、測試頻次高。他說得很直白：“AI 的進步不像芯片那樣一代一代，而是一個持續(xù)的過程，速度甚至超過摩爾定律?！笨萍荚u論家 Azhar 也補充說，AI 模型進化速度快到他都來不及調(diào)整自己的使用習慣和工作流程——只能靠不斷“實踐中體會進步”。

7、AI 的全球格局與競爭對手：怎么看 DeepSeek？

最后，Azhar 提到了一個繞不開的名字——DeepSeek。尤其是 2025 年初發(fā)布的 R1 模型，一度震撼業(yè)界。雖然 Anthropic CEO Dario 曾呼吁用“管制”應對競爭，引發(fā)爭議，但 Kaplan 的態(tài)度顯得更為平和：“對 DeepSeek 的進展，我們并不意外，事實上我們已經(jīng)關注他們超過一年?！彼J為，這場國際競爭是不可避免的，但也正是這種競爭，加速了 AI 的整體進步。

8、結(jié)語：我們正站在 AI 的“臨界點”前夜

這場訪談，不只是對 Anthropic 發(fā)展戰(zhàn)略的解讀，更是一次站在 AI 浪潮之巔的深度觀察。如果你想了解：

? AGI 可能比我們想象的來得更快

? AI 的“理解力”到底提升到了什么程度

? 模型還會多快迭代

? AI 如何決定該“秒回”還是“深思”

那么，Jared Kaplan 與 Azeem Azhar 的這次對談，絕對值得一看！