@karpathy：把四月份的这条推文翻出来，因为大家对 LLM 能力的认知差距正在*扩大*。现在已经……

把这条四月份的推文翻出来，因为人们对 LLM 能力的认知鸿沟正在扩大。如今，这已不太像“两群人各说各话”，而更像一个急剧收窄的漏斗。

• 粗略估算，大约 60 亿人（约占总人口的 75%）几乎从未接触过 LLM。
• 大约 10 亿至 20 亿人（约 20%）只是偶尔使用 ChatGPT 这类产品的免费版。这群人看到的是傻乎乎的聊天机器人，多少把它们当成更好用的 Google 搜索、写作辅助工具之类。也许会有个智能体试着帮你订机票。我有一些不从事科技行业的朋友说，他们基本用不上它（在我看来，这也合理）。甚至许多数学和编程领域之外的专业人士也处于这一层级。比如，高管和许多其他岗位的人，大量时间都花在与别人交谈上，所以，尽管他们在理性层面理解正在发生什么，但这种理解仍是间接的，也有些抽象。
• 接下来是前沿级 LLM 在数学和编程领域的专业应用。大约 2,000 万人（0.2%）亲眼看到，过去需要他们花上数周乃至数月的大型复杂项目，如今只需一条提示词，就能由智能体完成。构建应用、复刻应用、翻译应用、从二进制文件反编译应用……这一切都发生得非常快，而且就在最近——不到一年前，我还在手动写代码，把记住的计算机代码指令逐字输入代码编辑器，偶尔按一下 Tab 键，自动补全一小段代码。
• 最后，是大约 5,000 名（约 0.00006%）能够在内部使用前沿级系统的人。外界已经看过预览。呈现出来的是成千上万个智能体组成的集群，连续数周协作处理超大型软件项目：挖掘零日漏洞、以机器速度开展网络攻防、取得新的科学发现、推进数学前沿。这些事情，原本需要业内顶尖专业人士花上数年才能完成。与此同时，人类的审查和理解开始跟不上了。例如，人们仍在对数月前的 OpenAI-HF 事件进行“考古”。数学家们可能还得花上一段时间，仔细研读那 722 篇前沿数学文稿。

这个漏斗由多种因素共同驱动：

1. 影响会随着目标的雄心、问题的规模和时间跨度而扩大。一个只需一段文字回答的问题，几乎无法让系统使出多少本领。你需要积累一批自己真正关心的重大难题。这一因素决定了漏斗在普通消费者与专业用户这一维度上的形状。
2. 系统能力的参差不齐（我已在其他文章中多次讨论过）。其能力在数字化、可验证且具有经济价值的领域达到峰值。这是因为，LLM 的能力来自强化学习：在由营收潜力驱动、经过精心筛选的混合环境中，依据可验证的奖励进行训练。这一因素主要决定了漏斗在领域（例如数学和编程）这一维度上的形状。
3. 访问权限。免费版、付费版、内部版。

这就是当下的奇特之处。普通大众大多还没与这些系统打过交道。即便接触过，看到的也像是个傻乎乎的聊天机器人。大多数专业人士仍只看到小幅提升。而极少数专业人士，却正在体验曲线陡然垂直上升所带来的眩晕感。所有这一切都在同时发生。

Andrej Karpathy (@karpathy)： 从我的时间线来看，人们对 AI 能力的认知鸿沟正在扩大。

我认为，第一个问题与使用时间的远近和所用版本的层级有关。我想，很多人在去年某个时候试过 ChatGPT 的免费版，然后让那次体验过度影响了自己对 AI 的看法。这是