新智元报道
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Andrej Karpathy近日指出，人类对AI能力的认知正经历一场深刻的「认知折叠」。尽管科技圈热议AGI（通用人工智能）将至，大众却普遍持怀疑态度。究其原因，全球约75%的人口从未接触过大型语言模型，而真正掌握前沿系统核心能力的群体仅约5000人。
这种巨大的认知落差形成了一个陡峭的「四级认知漏斗」。
当数十亿人因免费版AI的低级错误而嘲笑其能力时，全球顶部的2000万专业人士正陷入「智能体眩晕」；而在最顶层的5000人禁区，数千个「智能体蜂群」已实现自主协作，在零日漏洞攻防、前沿数学推演等领域将人类远远甩在身后。大众所见与实验室前沿实力之间，已现鸿沟。
第一重折叠：60亿人的无视与20亿人的「错觉」
Karpathy通过「餐巾纸估算」揭示了这一陡峭的漏斗模型，绝大多数人被挡在AI革命门外。
漏斗底层：60亿人的「AI真空区」（约占全球人口75%）
全球约60亿人至今几乎未接触过任何大语言模型（LLM）。对他们而言，AI仅存在于新闻标题或科幻电影中，并未真正进入日常生活。这场被视为第四次工业革命的浪潮，尚未触及这大部分人群。
漏斗第二层：10-20亿人的「笨拙助手错觉」（约占全球人口20%）
这一层级用户主要使用免费版或初级AI产品。在他们眼中，AI仅是「更聪明的搜索引擎」或写作辅助工具，甚至是一个连预订航班都搞不定的初级智能体。
许多非技术背景的企业高管虽理智上知晓AI趋势，但其认知多为二手且抽象。受「近因效应」影响，他们的AI世界观往往由社交媒体上疯传的「AI翻车视频」塑造。例如，OpenAI高级语音模式在简单问题上的失误视频，让大众误以为这就是超级智能的水平。
Karpathy强调，大众被旧模型和免费版误导。那些被废弃的模型无法代表当前最新一代前沿智能体（如OpenAI Codex和Claude Code）的真实实力。
第二重折叠：2000万专业人士的「智能体眩晕」
漏斗第三层聚集了约2000万数学及编程专业人士（占全球人口0.2%）。这一群体正经历被称为「AI精神病」或「智能体眩晕」的认知冲击。
他们付费使用最前沿的智能体模型，并将其应用于编程、科研等高难度领域。Karpathy以自身经历为例：一年前还需手工逐字敲代码，如今前沿智能体可在极短时间内完成应用构建、反编译等复杂任务。
OpenAI高端版Codex模型甚至能在后台静默运行一小时，完美重构庞大代码库或精准发现系统漏洞。正如行业观点所言：「你对AI的敬畏程度，与你使用AI写代码的频率成正比。」这群专业人士深刻体会到AI能力斜率的恐怖及其引发的网络安全连锁反应。
第三重折叠：5000名内部人士眼中的「超级智能雏形」
漏斗尖端仅存约5000人（占全球人口0.00006%），甚至比登顶珠穆朗玛峰的人数更少。他们是能接触AI公司核心内部前沿系统的内部人士。
外部世界看到的仅是「预览版」，而这5000人目睹的是真正的「智能体蜂群」。成千上万个智能体在无人类干预下自主协作数周，攻克巨型软件项目，进行零日漏洞挖掘、网络攻防实战及新科学发现。
这些原本需顶级专家数年完成的工作，如今由机器高效执行。更严峻的是，人类的审查与理解能力已开始落后。面对AI生成的海量日志及数百篇数学手稿，顶尖研究员需耗费大量时间才能勉强消化其推演逻辑。
为何出现极端的「认知折叠」？
Karpathy指出造成这一现象的三个核心因素：
1. 影响力与问题规模成正比
若仅用AI处理邮件或查询食谱，无法激发其极限潜力。只有拥有亟待解决的复杂难题「蓄水池」，才能真正感知AI的强大。
2. AI能力的「系统锯齿性」与可验证奖励
当前AI爆发集中在代码和数学领域，因为这些领域具备数字化、可验证及高经济价值特征。LLM通过强化学习（RL）提升能力，而代码和数学拥有明确的对错标准（可验证奖励函数），利于高效训练。相比之下，文学创作等主观领域难以量化评估。此外，B2B场景的高利润吸引了科技公司最精锐的资源投入。
3. 访问权限的物理鸿沟
免费版、付费版与内部权限构成了三道物理隔离阶梯，导致全人类对AI的认知处于不同纪元。Karpathy警告：在看似笨拙的AI面具背后，一个超级智能雏形已在极少数人的注视下悄然苏醒。
参考资料：
编辑：Aeneas