新智元报道
【新智元导读】不到1000天，AI已从会聊天，进化到能读文件、跑任务、写论文。它开始介入实际工作流程，人类与AI的分工，也在悄悄重写。
AI走进大众视野不过短短三年，但其能力跃迁已彻底改变了人机协作的形态。从最初的文字生成，到如今自主执行复杂任务，AI正逐步成为可独立推进项目的“数字行动体”
三年前的「惊艳」，现在回看只是序章
2022年底ChatGPT上线前夕，GPT-3的表现曾令人震撼：能写出通顺文本、模仿风格创作诗歌，甚至撰写简单的Python函数，被视为技术突破
当时典型的应用场景是让AI写一首关于“糖果驱动的超光速引擎逃离水獭追捕”的诗——轻巧、荒诞却富有创意，展现了语言模型的初步潜力
然而，这一阶段的AI仍局限于“提示—响应”模式，本质上是一个高级的文本补全系统，无法主动规划或执行任务
用户需提供明确指令和结构框架，AI仅负责内容填充，缺乏对上下文目标的理解与行动能力
转折点出现在Gemini 3的发布：仅凭一张截图和一句模糊提示，它就能构建交互式小游戏，将三年前只能描述的概念变为可运行产品
这场进化标志着AI从“会说”迈向“会做”，开启了真正的智能代理时代
AI不止是回应，它还会把事情做完
谷歌推出的Antigravity作为通用型行动代理，赋予了AI读取本地文件、运行代码、规划并执行项目的能力
用户只需用自然语言下达目标，如“帮我做一个网站，汇总我过去所有关于AI的预测，并验证哪些成真”，AI即可自动拆解任务步骤并推进实施
过程中，AI能主动提出问题、制定行动计划、识别潜在技术障碍，并在关键决策点请求人类确认，展现出接近团队成员的协作逻辑
最终输出的不仅是内容，而是完整可部署的网页demo。研究者Ethan Mollick评价：“这不像在prompt一个模型，更像在管理一个队友。”
这意味着AI已从语言模型升级为具备执行能力的数字代理，实现了从“只说不做”到“又说又做”的质变
当AI会做科研，人类的任务只剩下审核
数据清洗：无需指导的预处理专家
Ethan Mollick将一份十年前混乱的众筹研究资料夹交给Gemini 3，包含命名随意、格式混杂的原始数据文件（如project_final_seriously_this_time_done.xls）
他仅给出指令：“先搞清楚这些数据的结构，清理干净，准备做新的分析。” AI随即自主完成文件识别、数据修复、字段统一与结构重建，生成可供分析的数据集
独立研究：提出问题、设计方法、完成论文
在无任何研究方向引导下，Mollick进一步要求AI：“用这些数据写一篇可投稿的学术文章。”
Gemini 3自行选定创业战略领域的理论问题，提出可对话现有文献的研究假设，设计统计模型，执行数据分析，并撰写出一篇完整的14页论文，涵盖摘要、理论、方法、结果、讨论与局限等全部学术要素
方法创新：AI自创指标推动研究深化
论文中，AI创造性地引入一个新指标——通过NLP计算“项目创意的独特性”，利用文本相似度量化“一个众筹项目有多特别”
这不仅限于模仿已有研究范式，而是在方法层面进行了扩展尝试，体现出一定的研究创新能力
角色转变：从修正者到审稿人
尽管AI存在模型过拟合、解释过度自信等问题，但这些问题更接近研究生写作中的判断偏差，而非逻辑幻觉
在收到“补充文献”“方法表述更稳妥”等反馈后，AI能有效修订内容，说明其具备持续优化能力
整个过程表明，AI已能承担科研中大量执行性工作，人类角色则转向方向把控与成果审核，形成新型人机协同模式
短短1000天，AI完成了从对话工具到项目执行者的跨越。人类不再主导每一个环节，而是以管理者身份设定目标、评估结果。这种协作方式的重构，已成为不可逆的新常态