摘要：这一期的嘉宾是 Meta GenAI 研究总监，田渊栋。他是 AI 研究者，先后于上海交大、卡耐基梅隆大学机器人研究所获学士、硕士和博士学位。田渊栋自 2005 年开始探索智能和人工智能，最近 10 年，他一直在 Meta 从事 AI 研发。

整理 | 刘倩

这是「I，AI」的第二期，这个系列中，我们会讨论 AI 和我们日常工作与生活的关系。

这一期的嘉宾是 Meta GenAI 研究总监，田渊栋。他是 AI 研究者，先后于上海交大、卡耐基梅隆大学机器人研究所获学士、硕士和博士学位。田渊栋自 2005 年开始探索智能和人工智能，最近 10 年，他一直在 Meta 从事 AI 研发。

他还有另一重职业身份——小说家。博士生期间，田渊栋就开始写小说。他在 2021 年连载完了第一部长篇科幻小说《破晓之钟》，这本书在 2024 年正式出版。

《破晓之钟》写作于 ChatGPT 热潮之前，全部内容都是田渊栋自己写的，没有借助 AI。而书里的核心科幻概念和科幻点子，则体现了一个 AI 科学家的技术思维。田渊栋认为，每个技术时代——蒸汽时代、电气时代、信息时代、智能时代——都对应的不同科幻命题和故事。他想写出有 AI 内核的科幻。

几年后再看，书里的一些设计，“预言”了后来围绕算力与智能的攻防战，本书也讨论了当人类不再需要工作时，可能带来什么危机。

这一期，我们会从《破晓之钟》这本科幻长篇开始聊，延展到田渊栋对未来 AI 技术、社会与人类命运的想象。

图注：《破晓之钟》2024 年出版版。

因为本书的主角和英雄们是一群研究者，我们也由此聊了 AI 研究人员的生活与选择。田渊栋也分享了 2023 年之后，他如何尝试在写作工作流里引入更多 AI，AI 现在能帮他做什么，还不能做什么。

晚点：田老师去年正式出版了 2021 年连载完成的科幻小说《破晓之钟》，这本书里包含了一位 AI 研究者对未来世界的推演，我们就以这本书为线索，聊聊未来的 AI 和我们的生活。先请田老师简单做个自我介绍。

田渊栋：我是田渊栋，在 Meta 已经十年多了，目前在 Meta GenAI 担任总监，带领团队做一些大模型推理相关的工作。

业余方面，我从 2005-2006 年开始接触网络小说，并尝试自己创作。一开始写得不算好，后来慢慢有了些心得。《破晓之钟》是 2020 年开始连载的，其实连载前我已经攒了大量存稿。当时虽然有构思和片段，但总觉得没有连载的压力，这小说可能永远都完不了稿，于是在 2020 年的某一天宣布要连载小说，这样一来有了线上的压力，每天就得逼自己写出一章。就这么坚持了 3-4 个月，总算把小说连载完了。

大概在 2022-2023 年，电子工业出版社联系到我，说对出版这部小说很感兴趣。一开始我挺惊讶的，不过后来想想，既然出版社主动联系我，也是希望这部小说有个圆满的结局，所以最后同意了。最终在 2024 年 6 月，这本书正式出版。

现在《破晓之钟》豆瓣评分 7.9，虽然不是特别优秀，也算是值得一读的水平。作为业余爱好，这个成绩已经超出我的预期，非常感谢读者们的支持。

晚点：能讲讲《破晓之钟》的大概故事情节吗？

田渊栋：这部小说的主题，是想探讨人工智能时代的科学幻想。

其实每个时代都有独特的科学幻想：蒸汽时代，人们幻想开飞机探索远方；电气、机械时代，人们幻想像凡尔纳笔下的《海底两万里》那样，驾驶金属潜艇潜入深海，或者用金属炮桶将人射向月球探索。这些都反映了当时科技生产力水平下，人们对科幻的思考和表达方式。

在人工智能时代之前，人们对 AI 就有诸多幻想——如果未来有机器比人类更聪明、更厉害，社会是什么样子？这种幻想在 1959 年、1969 年第一波人工智能浪潮时就已经出现了，当时人们认为可以用计算机模拟人脑，甚至让机器达到或超越人类水平，由此衍生出大量关于机器人形态的想象。但这些想象往往比较刻板，比如塑造了 “计算精确但缺乏情感” 的刻板机器人形象，或者充斥着 “机器人永远无法超越人类” 的论调。直到 ChatGPT 问世，我们被卷入生成式人工智能浪潮后，再回看 50 年代、60 年代的那些幻想，会发现它们其实存在不少偏颇。

我写这本小说时，生成式 AI 还未真正出现，正值前一波 AI 浪潮退去后的平台期。当时我就在想，如果 AI 发展到极致会催生怎样的故事？这本小说也糅合了我读博时的感悟，把少年时 “弱者想要翻盘” 的热血心态和中年大叔 “该躺平还是不甘寂寞去尝试新事物” 的纠结融合在一起。总的来说，情节框架比较 “老套”，核心思路很简单——外星人非暴力入侵，以 “完美虚拟生活” 诱惑人类，一群研究者该如何寻找出路。

晚点：能不能完整讲讲，你在故事情节里具体用了哪些来自 AI 技术的思维设计？

田渊栋：小说中 “立方” 的设定与近期 AI 进展特别吻合。我创作时是 2020-2021 年，那时候大家虽然用英伟达的卡，但没人真的用它搭建大型训练集群，而 “立方” 这个抽象概念就是对英伟达 GPU 的影射，当时的设定是：立方之间通过高带宽互联，协同计算就能产生超级智能。

现实中，2023-2024 年之后 GPU 之间确实可以通过类似 NVLink 的技术连接。正是有了这种快速互联方式，训练效率才得以大幅提升，但如果互联速度不够快，就会限制整个集群的训练速度和达成的超级智能程度，破解的方法是通过某种方式压缩两个立方之间的通信带宽。这跟 “银河联盟” 在这部小说里面用的方案是一样的，所以很多时候研究思路和科幻思路是有一致性的。

晚点：你当时设定 “临界立方”，心里想的就是英伟达的 GPU 吗？

田渊栋：肯定是有关系的。能看到 2022 年的时候对 GPU 的需求是很大的，当时也有将 GPU 连接成巨大集群进行训练，但并没有想过，通过训练我们可以得到类似大语言模型这样一些非常强的模型，也没有预见到训练效果能在短时间内达到那么好的效果，所以我是把这个设想当作科幻点子写进小说。

晚点：两年后科幻照进现实。

田渊栋：所以科幻小说还是得趁早写，不然点子可能就过时了，因为别人很快就把它实现了。

晚点：我们可以分两部分展开聊聊：第一部分主要聊聊 AI 和未来，第二部分可能更多是对很多年轻研究者的启发。

读《破晓之钟》时，我注意到小说里的未来世界有个很重要的设定 —— 人类面临两种选择，分成了两派：一派进入外星人设置的虚拟世界，生活安稳却可能不再有科学进步；另一派则反抗银河联盟强加的 “安乐世界”，试图自主探索宇宙发展空间。你当时设计这个核心情节是怎么考虑的？这算是小说的出发点之一吗？

田渊栋：小说里冲突肯定是必要的，不然故事就没看点了。

我时常在想，AI 时代人类可能面临一个终极选择：进入虚拟世界 or 拥抱未知星海。小说里的答案是两者的结合——一方面，人类最终进入虚拟世界是大概率事件，毕竟人类的肉体太脆弱了，比如把宇航员送入太空需要大量能量，还要解决饮食起居、生命维持等各种问题，这对星际航行来说是巨大的负担。而且百年之后，肉体必然会衰老腐朽，追求永生或许不得不依赖虚拟世界，这几乎是不可避免的趋势；另一方面，即便进入虚拟世界，人类的求知欲和对未来的探索欲望不会消失，我们可能还是会带着 “虚拟形态” 继续星际流浪。我觉得这两条路不是对立的，而是相辅相成，这可能是人类走出太阳系的唯一可行方案。

这里面会带来各种问题，比如可能在虚拟世界里突然发现毕生追求的东西都唾手可得，要多少钱有多少钱、想要海景房马上就有一栋，如果虚拟世界里日常或现实中的所有欲望都变得轻而易举，怎么让未来世界还有动力继续前进？这可能是第二部会写的主题。

晚点：小说后面也提到，虚拟世界里也有经济系统甚至房价对吧？

田渊栋：最初打造的虚拟世界是第一版，也就是临界 1.0 版。这个版本里所有人的欲望都能被满足，但后来大家发现了这个版本的问题：里面的人根本不在乎地球安危，对他们来说地球就像遥不可及的梦，因为生活太舒适了，这也导致他们对母星以及虚拟世界的物质基础没有深刻理解。比如说让临界的人、虚拟世界人和现实世界的人投票决定是否加入银河联盟，你觉得临界的人会怎么选？仔细想想，其实他们更愿意直接加入银河联盟，而不是维护母星的独立性。所以有人会觉得临界 1.0 版本的质量不是特别好。

那故事最后其实是倒退到了临界 1.5 版本，这个版本里房子、物品不是完全免费赠送，可能需要回归现实中的经济系统，让大家有动力继续努力。但这个版本也不完美，因为版本本身不太稳定，所以第二部应该会探讨它的弱点，以及探讨有没有更好的方案。在新系统中，什么样的经济系统是稳定的？大家最终会以什么方式在虚拟世界中生活，同时爆发出各自的创造力？这是个很有意思的话题。

晚点：小说结尾人类真的逃离灵界虚拟世界了吗？

田渊栋：这其实是个藏得很深的 “坑”，会在第二部解答。表面上看仍处于银河联盟的控制下，但这种控制不像虚拟世界那样的完全控制。一方面体现了银河联盟科技含量很高，有很多想象不到的黑科技，暗中掌控着一切；另一方面也引出他们的目的——为什么要千里迢迢对偏远行星的文明动手？

假设我们处在第四银河系第三悬臂的某个荒芜角落，好比宇宙中一个荒芜、跟中心毫无关联的小村庄，为什么银河联盟偏偏对我们感兴趣？这背后其实涉及对银河联盟动机的深层解读：如果某个文明的实力不强，他们可以直接不管；要是文明比较强，银河联盟可能会像小说里那样说 “希望你们加入我们”，还会发个通告宣布 “你们现在是 A 级文明，我们荣幸地拉你们入伙”；但要是当地文明更强，银河联盟就会感到威胁。那面对威胁他们会怎么处理？又会怎么对待这些文明？

如果要剧透一下的话，银河联盟最终想要的其实是 “独一无二”。作为一个已经实现 “所思即所得”的高级文明，他们反而在思考：自己走的是不是发展的最优路径？毕竟哪怕是这样的高等文明，他们也担心思路陷入 “死胡同”。要是偏远地区有新文明同样具备 “所思即所得” 的能力，还能提出全新的思路和见解，这些想法通过能力瞬间变成现实，就可能形成一套比银河联盟更强大的体系，甚至取代他们。

在这种情况下，银河联盟其实很希望在银河系的各个角落寻找新生文明，看看这些文明有没有能被自己吸纳的新思路、新想法，同时还要将其置于控制之下 —— 我觉得这可能是银河联盟的最大目的。当地球处于这样的位置时，他们就得小心对待了：一方面，想把地球保留下来，因为这里可能有银河联盟没有的先进思路，就像设立 “思维野外保护地”，不希望用自己的想法污染它，否则这块 “地” 就失去价值了，毕竟一旦思维被同化，新想法就无从产生；但另一方面，又不希望这块 “地” 发展得太厉害，担心其借助银河联盟的科技将独特思路具象化。所以这其实是一种非常矛盾的状态，也就解释了为什么第一部结局会是那样的结果。

晚点：你觉得的科技有可能达到 “所思即所得” 的状态吗？如果到了这个状态之后，可能会面临的大危机是什么？

田渊栋：首先从科技发展来看，技术终会发展到 “所思即所得”，虽然不知道具体什么时候能实现，毕竟还有不少技术限制需要突破。

回顾过去 400 年科技史，很多时候都是把难题转化为简单问题，最终让其变得像水和空气一样唾手可得，这个过程一直在发生。比如手机，当年 ENIAC 计算机是用来算弹道、做高端科学计算的，现在手机芯片的速度比原来的晶体管快几百万倍，却能用来玩游戏、刷网页 —— 这就是把高大上的技术平民化，最终变成日常所需。中间很多技术难题被绕过，思路直接和结果结合，这种迭代一直在发生。

另一个典型的例子，现在大模型能写代码、直接运行甚至管理团队，这在以前也是不可想象。以前做个网页或商务对接，得招十人团队，老板牵头写计划、分解任务、 coding、测试、上线，现在全被大模型压缩成自动化流程 —— 让 AI 代理处理很多细活，直接写完代码、上线使用。整个过程其实很相似：把繁杂的大任务通过自动化不断缩短、简化，最终让普通人也能完成。这个趋势一直存在，我相信以后只会更深入，最终实现 “所思即所得”。

晚点：你刚才提到一个问题：随着计算和 AI 技术的发展，人类未来是进入虚拟世界，还是成为一个信息文明。你很早就开始思考这个问题，最初的起点是什么？而且现在看来，这个问题可能越来越现实了，您觉得现实中人类实际会怎么选？

田渊栋：这个问题包含两个层次：一是我为什么会思考这个问题，二是现实生活中人类会如何选择。

首先，我本身就是一个特别喜欢思考的人，脑子里经常会冒出一些有意思、奇怪的想法——未来 AI 会不会取代人类？为什么人类总被认为具有某种天生的 “先进性”？而且这种 “先进性” 其实从未被科学定理证实或证伪。带着这种疑问，我就想如果有一天发现人类并不特殊，我们该怎么办？通过这个方式去思考世界或者 AI 会怎么样发展。

晚点：这个思考是从 2008 年左右开始的吗？因为你 2008 年开始读研究生，后来读博时正式进入人工智能领域。

田渊栋：可能更早。2005-2008 年我在上海交通大学读硕士时，加入了张丽清老师的脑机接口实验室，研究大脑在不同刺激和任务下的运作机制。当时我就觉得很有意思，人的大脑为什么这么神奇？这算是最初的出发点。当然不一定非要通过研究大脑来理解智能，从数学和第一性原理出发，也许会有更好、更清晰的思路。而且我一直觉得，现在 AI 的能力远没到上限，我们用的算法还很 “笨”，这也是我持续探索的一大动力。

另一个问题，现实中人类会不会走上与 AI 结合、进入虚拟世界的路径？我觉得这肯定是可能的。其实我们已经一只脚踏进虚拟世界了，现在大家基本 24 小时手机不离身，各种信息不断涌进来，里面有海量信息、讨论和情绪，大家也在慢慢适应。虽然总有人说人类要和机器划清界限，但界限早就没那么清晰了。举个例子，比如用了某个特殊电子元件、APP 或芯片能让成绩提高 20%，不用的人就会落后，这种效应会让大家拼命去用这些东西，最后慢慢形成融合。这种融合会以自然的方式发生，不会像小说里那样因为外星人的外部压力才被迫进入虚拟世界。

晚点：经历这个融合过程后，一方面确实如你所说，这种趋势不可避免，但另一方面也肯定会带来新问题。我在小说里注意到你探讨过这样一个情节：一个三流画家总是自怨自艾，觉得自己怎么都比不上身为一流画家的朋友。刚开始看到这部分时，我觉得非常莫名其妙，因为前面已经讲了那么多剧情，结果在小说最后的部分突然冒出个新角色，但看到后面才明白设置这个人物的用意。

因为人类的大工程故意把虚拟世界（临界）的时间节奏调得比真实物理世界快很多，所以在现实中很短的时间里，像三流画家这样身处虚拟世界的人，经历了漫长的人生。他们慢慢会觉得，长期待在虚拟世界里其实空虚又残酷，这样两派不同的人（虚拟世界里人和真实世界的人）才能达成共识，去一起反抗银河联盟。你可以讲讲，人和机器世界融合、界限变得更模糊之后，会带来那些问题？

田渊栋：对，这部分其实是特意单独作为一章写进去的。一方面想通过这个情节让读者知道人类是怎么翻盘的，另一方面也是想探讨，如果虚拟世界真的全面铺开，大家会产生什么样的想法和思路。

我觉得这种融合短期内肯定会暴露很多问题。首先是短期的冲击，AI 的普及后可能会给世界带来很大变化 —— 很多人会发现自己赖以生存的工作可能被 AI 取代，这会让人产生强烈的空虚感。有人可能突然觉得 “既然不费力气就能获得以前一辈子都得不到的东西，那我何必再干活”；也有人会觉得 “反正我做得再好也不如 AI，干脆破罐子破摔”。这种心态带来的冲击是短期内的大问题，现在还不清楚该怎么解决。

到了中期，可能会出现 “卷新赛道” 的情况。当大家意识到传统工作做不了了，就会往 “求新、搞怪、博眼球” 的方向挤，试图通过打造独一无二的个人标签证明自己的价值。但这个过程其实挺痛苦的 —— 很多人会觉得自己根本没天赋，却不得不硬着头皮卷这些新领域。

不过从长远看，还是比较乐观的。因为人类社会原本的固定模式：上学→受教育→工作→赚钱养家→养育下一代→继续循环。但如果未来大部分人发现，自己辛辛苦苦练的技能在 AI 面前根本没竞争力，可能就会跳出这个模式。毕竟谁不想做自己真正喜欢的事呢？我见过很多朋友，他们业余时间画画、写小说、唱歌，但这些只能是业余活动，因为他们还是得靠写代码之类的工作赚钱买房、买车、养孩子，这种生存压力其实压抑了人的天性。如果有一天，大家能毫无负担地去做真正热爱的事，不用在意收入多少、社会地位如何，可能会迎来一个 “职业多样化爆发期”，人们也会发现这样活得比以前更开心。我觉得大致会经历这几个阶段，但中间会有多少波折就很难说了。

晚点：你现在有观察到你说的第一个阶段或第二个阶段的情况吗？因为从 23、24 年到现在，AI 发展确实很快，包括 coding、写作这些领域都有很多进展，可能对程序员、文案工作者这类人会有影响。

田渊栋：应该说冲击挺大的。比如文案工作者可能会觉得 ChatGPT 写的东西比自己好，或者习惯先用 ChatGPT 写再自己润色，这和以前的工作流程有很大差别。随着 AI 越来越强、用起来越来越方便，我觉得未来 2 到 3 年可能会有更多人受到波及，很多行业都会发生较大变化。不过这些变化可能对 AI 研究员来说不算明显，但 AI 会慢慢下沉到各个领域的细分方向，改变很多人的具体工作流程。这个过程是滞后的，但 AI 确实在潜移默化中改变着世界和社会的运作方式。

晚点：你觉得科研这类工作什么时候可能会被 AI 大规模取代？其实现在很多人，包括 AI 研究员自己，都希望 AI 能做科研。

田渊栋：目前来看，一些简单的科研操作其实已经可以实现了，比如查文献、收集资料，DeepResearch 这类工具就做得还不错。但要说深层推理能力，现在的 AI 还做不到，它现在处于一种 “外行看很内行，内行看很外行” 的状态。

这意味着研究员还是有事情可以做的，因为他们对世界有深刻理解，而且这种理解会随着经验和研究的深入越来越深，其理解的速度其实超过了大模型的学习速度，这是 AI 研究员目前的优势。现在大语言模型还是有个问题——数据复杂度太高。比如学东西需要大量样本，可能得几千上万个才能学会。但顶级研究员可能看一两个样本就能发现问题，联想到某个细微却关键的影响因素，而且这个因素往往是正确的，正因为有这种能力，人类研究员目前还能站在大模型前面。在大语言模型的训练算法改进之前，这个问题可能还是很难解决，毕竟现在还是依赖数据训练的模式。

晚点：你觉得这事会很快发生吗？

田渊栋：我没有那么乐观，可能还需要 10-20 年的时间。

晚点：读这本书时，我感觉里面的博士生生活特别艰苦，尤其是最早出现的大师兄孟天峰这个角色 —— 他要在赚钱养家和继续科研之间做艰难选择。但这好像和我理解的近几年 AI 领域的现实不太一样。我想问下，你书中描述的博士生生活有什么原型吗？是因为你更早进入这个领域，当时行业还比较冷，所以你们当时确实过得挺艰苦？还是有故事性的加工？

田渊栋：2008 年前后 AI 确实没那么热，我毕业那年才真正开始发展起来。当时大家都在摸索 “记忆学习” 这个方向，但它到底有没有用、有没有效果，其实业内都存疑。我记得有个师兄跟我说：“你别做机器学习，这东西肯定不行，不如做点更接地气的。” 当时我的博士生导师也不赞同搞机器学习，他做的是基于物理的图像识别和分析，在他看来，物理公式才是 “真实且确定” 的，用正确的公式能算出正确的答案。他甚至跟我说，他觉得他的世界里没有概率，只有确定性，物理公式写出来是对的就是对的，错的就是错的。

当然他也没反对我往机器学习方向发展，后来变成我专注研究技术突破，而他则帮我提升演讲和表达能力，交流能力有些提高。

晚点：你在卡耐基梅隆读博时，组里只有你一个人做机器学习吗？

田渊栋：对，其他师兄师姐都在做偏物理建模和视觉分析的方向。

晚点：可以讲讲你是怎么度过那个领域看起来 “前途未卜” 阶段的。

田渊栋：主要是因为喜欢吧。因为我是个 “内心驱动” 的人，不太在乎外界的看法。以前我特别内向，不太爱说话，还有口吃的毛病，一上台就紧张得卡壳。但在学习的过程中，我慢慢发现，只要是自己特别喜欢的东西，就会不自觉地把自信发挥出来。

晚点：你书里写了两类研究者，我觉得这代表了两种做学术的思路。一类以风希云和林拂羽为代表，他们执着于做颠覆性但高风险的未知研究，这类研究可能长期看不到成果，对普通博士生来说甚至可能搭进去整个青春。而在小说里人类面临危机时，他们的选择更是可能直接关系到人类命运；另一类是罗老板手下的孟天峰，他倾向于用有限资源做小而实用的技术改进，追求快速落地的应用价值。

当然我觉得这两类角色在小说里都很有魅力，没有绝对的对错之分。你可以讲讲当时为什么设置这两类角色？

田渊栋：我觉得这两类人都很重要。像孟天峰这个角色，他更在意别人的看法，特别想让别人开心。最后一章他牺牲时，也是为了弥合不同见解的人的分歧，因为他内心有这样的动力，所以肯定更愿意做偏应用的研究；另一类像风希云和林拂羽，他们的驱动力更多来自内心，想把事情做到极致，不太在意别人的评价，所以更愿意挑战别人做不出的事，就会去冒险、去赌。两类人的驱动力不同，结果也不一样。

不过驱动力得结合能力来看，要是能力不够强，驱动力却很强，可能会导致悲剧性的结果。风希云就是这样的角色——驱动力很强但能力有限，这就导致他长期得不到正向反馈。打个比方，就像资质平平的博士生，一心想发表震撼世界的成果，可多年都达不成目标，就会陷入郁闷，甚至可能做出极端或冒险的举动。

所以我觉得从社会角度来说，这两类人都不可或缺。就像 OpenAI，它能做出 ChatGPT 这样影响世界的产品，既需要伊尔亚・苏茨克维奇这样指明方向的人，也需要很多研究员去搭建具体的数据和基础设施，只有这样，整个系统才能真正运转起来。

晚点：如果地球真像小说里那样处于极端情况下，你更认同应该把资源投入到哪种研究方向上？

田渊栋：这个很难说。因为在这种情况下，任何一个微小的信号或发现，都可能改变人类整体的研究思路，但这两类人最终可能会指向同一个目标 —— 拯救地球。怎么拯救地球？有人可能选择赌博、冒险，有人可能选择扎扎实实做那些简单却重要的具体工作，这两种方式其实是可以切换的。具体走哪条路，往往取决于每个人看到的线索和选择，危机之下，这两类人可能会合并。

晚点：两类人要协作、要共同利用有限资源，这就需要一个统筹角色。其实你书里就有这样的人物，就是他们共同的老板罗教授。一开始看罗教授，会觉得他有点官派作风，甚至像学阀，但看到后面会发现这个人挺有魅力 —— 他有大目标，也懂得用多种手段去达成。而你自己做技术 leader 多年，每年年终总结也会在知乎上分享带团队的思考，你觉得一个技术团队里好的 leader 应该做什么、不做什么？

田渊栋：我认为一个技术 leader 最重要的是能不能把方向把控好。比如整个团队要做什么、通过什么方式完成，每个人该做什么、长处在哪。然后能不能做到无为而治——不过多干涉，但最后能合力把事情做成，我觉得这可能是比较理想的状态。

晚点：你现在在 Meta 这么大的体系里，你们组选什么方向做是比较自由的吗？还是说整个组织会有一些压力给到不同的团队？

田渊栋：这得看具体所处的环境。之前在 FAIR 的时候，环境还是比较自由的，我在组内具体方向的选择上有一定话语权，这是比较好的情况。在这种环境下大家都在做研究，而研究的前沿是无限的，所以发挥空间其实很大。关键在于，作为团队里定方向的人（比如 leader），得能确定一个让大家觉得有前途、有希望，并且愿意花时间和精力去完成的方向，我觉得这是很重要的。

最近我们从 FAIR 转到了 GenAI，整个大环境不一样了。在这种情况下，能否找到好的方向很关键：一方面要让大家有具体的工作可做，另一方面要指出别人没看到的方向，让团队成员觉得跟着 leader 往前走是有前途的，这其实是一种很重要的能力。

晚点：在知乎的年度总结里，我发现一个跟你角色相关的变化： 2021 年你说首要任务不是埋头苦干，重要的是看方向；到了 2024 年，你又提到要更多 hands-on。能讲讲这个转变吗？这个转变是不是和 ChatGPT 出现后生成式 AI 加速变化有关？

田渊栋：有个成语叫 “看山是山，看山不是山，看山还是山”。对我来说，职业生涯也有类似的阶段变化。

现在随着生成式 AI 的兴起，大家都在往这个新方向调整 —— 希望管理层（经理、总监）具备技术能力。这种能力能让团队协作效率更高、沟通更顺畅，避免出现 “一人干活、众人围观” 的尴尬局面，这是一个很大的转变。另一方面你会发现，未来一个人加 AI 工具的战斗力，可能比一个小团队还强。这种情况下，核心人员对技术的敏感度和专业深度，要远远超过传统大厂里那些偏重人事管理的经理，这也是一个关键变化。

现在的趋势是，借助 AI，研发团队可以更小、更精悍。团队里每个人，尤其是核心成员，对技术能力的要求越来越高。只有这样，才能快速抓住问题的关键，并且迅速执行落地，而不是把时间浪费在没完没了的沟通和扯皮上。这种转变在最近一两年变得非常明显，这也是为什么很多小公司的执行速度比大公司快得多的主要原因。所以我们肯定也要往这个方向调整。

晚点：外界分析 DeepSeek 时也提到过类似特点，比如创始人梁文锋会参与一线工作。

田渊栋：对，听说要是手下人不拦着，他甚至会亲自写代码。比如 OpenAI 的 o1-preview 发布后，他很快就捕捉到了这个方向的价值，我觉得这一点特别关键。技术 leader 对前沿技术保持敏感的话，整个团队的转向和集中力会非常强大，这对整个团队的转向速度和产出效率都会快很多。

晚点：敏感性表现在什么地方？

田渊栋：体现在比较细的认知。比如对推理模型的成熟度、局限性、适用场景，以及哪些问题能通过模型优化做得更好，他都有很深的思考。

晚点：在当前技术范式下，能不能实现更高层次的智能，比如具备发现知识和规律的智能？

田渊栋：我觉得主要还是看在现有技术范式下，怎么做才能最大程度挖掘模型的潜力。相比之下，更实际也更能落地的方向可能是：探索现有模型还有哪些没有被激发的能力。

晚点：你现在保持技术敏感性的方法是什么？

田渊栋：经常读文章、看代码、甚至有些时候会自己写，这个都是比较重要的。

晚点：我知道你现在会用 AI 辅助创作，《破晓之钟》是 20 年开始写、21 年完成的，那时候是完全是手写，没借助任何大模型。后来你也分享过，写续作《幽夜星火》时尝试用模型辅助，能聊聊这些体验吗？

田渊栋：从体验上来说，我目前的初步感受是现在的模型还没那么完善。主要问题在于，模型的训练目标很单一，它主要是通过分析人类输入的数据，尽量准确预测下一个字符或 token（也就是模仿人类的写作逻辑）。这种简单的目标函数，导致模型训练完后，能力完全被数据和训练框架限制住了。因为它的核心就是模仿别人的写法，所以很难产出新意。具体来说，你让它写故事一段故事，结局往往会收敛到 “王子和公主的幸福结局”，或者说 “从此之后地球又和平了” 这类很泛的剧情，很难让它构思极端情境下的新奇走向，这是我觉得很明显的一个问题。

模型写前 500 字或前 1000 字时，人物互动还挺有意思的，但越往后写，就失去了互动的意义，最后往往会收敛到平凡的、无聊的结尾。这里面有多重原因：一方面，模型的设计初衷是服务人类，所以必须符合人类价值观，这就导致很多突破性的内容它写不出来；另一方面，模型本身的长文本能力还有限，写长内容时容易忘记前面的设定，只能回到简单、单一的框架里。

晚点：你觉得不同模型在表现上有什么区别？比如 4o、Cloud、Gemini、Llama，还有春节时我看你发朋友圈说试过 DeepSeek 的文本创作能力。

田渊栋：

总的来说，现在的模型还没那么强大，但比一年前强大的多。

晚点：如果要完整总结一下，你现在摸索出的用 AI 辅助写小说的工作流是怎样的？你刚才提到一点，在给定大纲的情况下，Gemini 2.0 能写一些具体情节。

田渊栋：我的流程一般是这样的：先有一个核心想法，然后用 AI 细化成大纲，接着把大纲进一步拆分，再让 AI 针对每个大纲片段写具体情节。只要保证大纲结构完整、人物关系自然、一致，最终写出来的情节不会太差，至少能形成一个勉强能看的粗糙作品。但如果仔细读细节，就会发现描述不够到位，人物描写同质化，或者前面提到的细微情节后面就被忽略了，这些问题目前还不太好解决。

晚点：你细化大纲也是用 Gemini 做吗？

田渊栋：大纲还是得人来写。

晚点：你试过用模型生成小说大纲，但效果都不太理想，对吧？

田渊栋：因为它们很容易陷入套路。比如写 “外星入侵地球” 的大纲，模型大概率会输出 “外星人攻击地球，人类濒临灭绝，有个英雄出现拯救世界，最后获得和平” 这种烂大街的剧情。但作为小说家，肯定不希望故事按这种套路写，至少得加点更有个人风格的东西，或者更大的波折进去。小说家挑剔的是什么？就是只要是 AI 生成过的内容，就不想写成那样。

晚点：你现在用 AI 辅助写小说时，它会怎么影响你的写作状态？比如，是让你更有沉浸感、更专注，还是会打断思路？

田渊栋：会打断。很多时候，如果遇到一段特别想自己写的内容，不想被 AI 干扰，我就会完全自己动笔，不让 AI 介入。写完这段后，我会把它标记为 “保留内容”，只让 AI 做简单润色。而对于没时间详细写的部分，我会空出待填充的段落，让 AI 识别需要填充的部分并生成内容。通过这种方式可以 “人机协作”，但需要写个程序来实现。

晚点：所以你是自己做了个小工具来用吗？

田渊栋：对，我做了不少这样的小工具。

晚点：它其实是一个支持 AI 和人类协作的写作软件，我可以这么理解吧？

田渊栋：对。但是这东西变化也很快，说不定你哪天换个想法就得重新写一套。

晚点：你做这个工具是自己敲代码，还是让 AI 帮忙编了部分程序？

田渊栋：当然是让 AI 帮忙了。

晚点：比如说 Cursor 这类工具是吗？

田渊栋：对，我是 Cursor 的订阅用户，一个月 20 美金。

晚点：所以现在 AI 已经渗入很多环节 —— 先用 AI 辅助编程做写作软件，再用这个软件调用模型和人一起写小说。

田渊栋：这肯定是目前的最优解了，暂时也想不到更好的办法。但具体怎么调用、怎么把人机写作结合起来，还有很多问题需要解决。

晚点：你觉得未来五年，什么样的写作会被 AI 替代，什么样的不会？

田渊栋：我觉得，人类独一无二的经验是 AI 无法取代的部分。因为 AI 需要依赖新知识来训练，如果是它目前无法创造或生成的新知识，那么人类独有的这些新信息，就会成为 AI 最需要的资源，甚至是最有价值的信号。

这可能会成为人类探索星海的原动力：假设真的变成这样一个社会，可能有人会说 “我想去月球”“我想登陆火星”，这些知识是 AI 数据库里从来没有的。但像公文、函件、法律条文这类程序性写作，本身不需要太多创意，可能会被 AI 的标准化模式取代。

来源：晚点LatePost