「比蒙娜丽莎更美的，就是正在燃烧的蒙娜丽莎」，这是多年前一档辩论节目里，大家对于艺术价值的不同理解方式，那时听到可能觉得挺激进，笑一笑便过了。

最近一段把几幅经典油画「复活」的 AI 视频，在 X 上引起了巨大的争议，视频刷到 300 多万播放，被不少人称之为栩栩如生的艺术；比经典油画作品更好看的，是会流动的油画？AI 做的东西是不是没有任何艺术价值？

网友分享的油画视频里，经典的油画元素不再静止，颜料开始流动，天空的云朵、火山的喷发、还有海浪的汹涌都变得生动自然，仿佛那些存在几百年前的画布，突然拥有了生命一样。

乍看之下，这就是一场视觉盛宴的享受；如果不是其中几个视频，忘了去掉右下角 Google Veo 视频生成的水印，甚至会觉得完全是用 CG 特效制作实现，毕竟对油画风格来说，没有很明显的「AI 味」。

但是点开评论区之后，发现网友们撕成了两派，有人说，这就是新时代的艺术，是全新的审美体验；有人就不买单，用 AI 时代最刻薄的词汇——Slop（垃圾/泔水）一言蔽之，说等到 AI 有意识了，再来谈配不配成为艺术。

同样的一条 AI 视频，让人看到了艺术、技术、恐惧、愤怒、敬畏、厌烦，还有时代变化。

如果不说这是 AI，你的第一反应是

X 网友发布的这则视频，其实并不是他本人的原创，在评论区有人指出来，说他没有标注视频来源，也没说明使用了 AI，只是单纯地为了赚取流量。现在这波流量，也确实是被他赚到了。

视频最早是出现 YouTube 上，一位有着 2000 多粉丝的博主@bandyquantguy，他是宾夕法尼亚州立大学艺术与建筑学院的一名助理教学教授。频道内发布的内容，基本上都是不同油画的动态视频作品，长度在一分半到 3 分钟不等。

而那条被转发到 X 上的视频，并收获了三百多万的观看，是他将近一个月之前的作品。

当我看着满屏的动态油画时，说实话，根本没想到这是否通过 AI 生成。一方面是对油画艺术的不了解，是否有相关的技术，或者爱好者在专门做类似的工作。另一方面，大多数时候，我们所说的 AI 味，主要是在制作一些写实的画面，像现实世界、真人版等。而这种风格化本身就足够突出的内容，AI 的处理反而不会太突兀。

有网友评价，这是他见过最原汁原味的 AI 艺术作品之一，因为视频没有生硬地模仿现实，而是创造了一种介于梦境，与现实之间的流体美感。

第一眼都是觉得「震撼」，而这种迎面而来的视觉冲击，在知道它是 AI 生成的之后，也变成了争议的起点。大多数的人会觉得，这样的作品很棒；但对剩下一部分人来说，如果光靠 AI 就能得到原本属于「艺术」的内容，那该有多可怕。

Slop，AI 是原罪

所以，打压和看衰，成了评论区的另一种态度，Slop 就是代表性的关键词。

在 AI 语境下，Slop 指的是通过 AI 大量生成的、看似有内容实则空洞的劣质品。像是之前奥特曼推出 Sora，就有人犀利的丢下断言，Sora 生成的视频，全部都是 AI Slop。

这次，也有网友说，这样的油画视频，不应该放在社交媒体上，Sora 才是他最好的归宿，那里都是同样的 AI 垃圾。为什么画面如此精美的视频，会被称为 Slop？反而一些 AI 味明显的视频，激不起大家这么热烈的反馈。

因为它是机器盲目的困境。

反对者认为，AI 生成的内容，是缺乏意义，就像是一台机器盲目的梦境，它甚至不知道自己正在做梦。

他们的观点是，艺术不仅仅是停留在好看，那只是媚俗。艺术需要人类的意图、深度和复杂性。在这个视频里，原本油画的笔触，变成了毫无逻辑的像素流动，就像是单纯地为了展示「我能动」而动，没有任何节奏、理由或概念支撑这个视频的内容。

对他们来说，AI 最大的问题从来不是不够好看，而是「不够人」。

AI 的每一次选择，只不过是概率。而人类创作一个作品，画一幅油画，背后包含的是对人生、对世界的思考和回应；有情感、时间、技巧、犹豫和失败等经历。

支持者觉得，现在的 AI，就像相机刚被发明时一样，不是在替代传统，而是在扩张想象力。甚至有网友说，「我想艺术家们在作画前，脑海中可能就有这样的画面，现在我们也能走进他们的灵感了。」

是结果，还是过程重要

如果这个视频是一个人类艺术家，花费 1000 个小时，一帧一帧手绘出来的，评论区又会发生什么。除了震撼，大概还是一样，会有人说，这视频顶多用来作为我的手机屏保，除了好看也就仅此而已了。

艺术是主观觉得还是客观认定呢，其实都没有明确的界定。网友的期待，大概是希望，艺术应该是需要「努力」才能抵达的地方，而 AI 正在稀释「努力」在艺术中的价值。

前段时间，一幅名为《太空歌剧院》的画作，拿到了艺术比赛的头奖，还有 AI 画作甚至在拍卖市场，以十万、百万的价格被拍走。

我们在一个输入提示词就能生成图像的世界里，任何一个人不需要复杂的技巧，也不需要付出多少汗水，都有机会创作自己的作品，作品的意义也不再靠时间来定义。

当 AI 把时间成本压缩到几秒钟，这种神圣感瞬间崩塌，剩下的就只有廉价。「这不难做吧」、「我用 Veo 3 也能生成」，这样的东西，自然就成不了艺术了。

更有趣的是，有网友提到，这是一种很明显的社会心理学现象，巴浦洛夫的狗。现在我们只要看到 AI 的标签，就有了条件反射，瞬间进入狂怒模式，无论作品本身好坏，一律打成 Slop。

具体来说，就是眼睛告诉我，这个视频还不错，但大脑告诉我，这是 AI，AI 做的都是不好的，为了调和这种矛盾，我就必须强行说服自己，它看起来很糟糕。

心理效应是存在，更多的我想其实还是，AI 内容的泛滥，正在把我们的审美阈值无限拔高。

没有 AI 的时候，让一幅油画像这样动起来，可以说是「魔法」一样的存在。现在如果这些作品没有极强的故事性，或情感内核，仅仅是视觉特效，已经很难打动被各种 AI 效果喂饱的我们。

无论评论区吵得多么不可开交，一个事实是无法改变：AI 不会消失，艺术也不会因为 AI 的出现而消失。

就像一些网友说的，「电力曾让蜡烛工厂破产，但人类具有适应性」。现在的混乱，也许只是新旧审美体系，交替时发生的阵痛。

如果在 100 年前我们按一下播放键，就能听到录好的歌，大概也会有人觉得，只有黑胶唱片出来的声音才是真音乐；现在我们只是习惯了，现场、黑胶、手机、音响都有好音乐。

艺术，从来看的是最终的愿景，是我想让你看到什么，而不是用了什么工具，我花了多久才做出来。一个活过来的 AI 艺术，就算是简单的几行提示词，一样倾注了真正属于创作者的叙事、情感与意图。

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疯狂动物城2 前几天刚正式上映，超过哪吒，成为中国影史动画电影预售票房冠军，双休日买好票准备去看了吗。

社交媒体上，早在预售的时候，就已经都是警官兔朱迪与狐尼克，出现在不同网友的电影院合影里。

照片里的网友，左拥右抱着兔朱迪和狐尼克，作出自拍的姿势，而背后的影院屏幕上还显示着疯狂动物城2 的海报。同时人脸的一致性保持，让人觉得这就是电影放映后的粉丝福利，动画片主角跑出来免费合影。

评论区都在求攻略，有网友贴心地给出了制作指南。输入下面的提示词，然后图 1 上传自己的照片，图 2 和 图 3 分别上传朱迪和尼克的照片，图 4 是一张电影海报，通过豆包或者剪映 App 的生图功能，就能得到一张同款合照。

不要换脸，人物脸部不能有任何改变！将图1和图2 和图 3 的三人融合成一张三人俯拍自拍照，画面构图紧凑，三位主体靠得很近，图 1 人物居中，头部略微上仰，眼神直视镜头，营造出强烈的视觉冲击力。左侧和右侧人物站得略靠后，整体都需要保持人脸相似度，略微内扣身体，拍摄角度为高角度俯拍，使头部比例被夸张放大，典型的日韩视觉自拍风格。简洁干净，进一步凸显人物主体。整体画面清晰度高，用iphone前置自拍，最终呈现出精致、时尚、略带的合影效果。要求人物实现无缝融进画面，视觉过渡自然，整体画面光线明亮且均匀，背景为超大电影院坐满了观众，这三人背对银幕，银幕显示参考图 4《疯狂动物城2》电影精美海报填满屏幕。

我们也使用 Nano Banana Pro 生成了同样的合照，不过得益于它的强大，我们完全不需要输入太多的提示词，只是上传四张图片，然后简单的告诉它要做什么就可以。

甚至还可以脑洞大开，直接丢给它这四张图片，然后输入提示词「合照」，完全不用担心人脸会改变，我们得到了这些 Nano Banana Pro 发挥自己的脑洞，生成的图片；横屏和竖屏的电影海报都有了。

我们还可以试试最近玩 Nano Banana Pro 特别热门的提示词玩法，输入「xx，但不是xx」，上面在海报前拍照的那张图片，我们输入的提示词就是「合照，但不是合照」。

除了合照的玩法，配合新升级的 Nano Banana Pro，我们还有很多疯狂动物城2 联动玩法。

玩法一：全世界都是疯狂动物城

还记得 GPT-4o 刚出来那会儿，铺天盖地都是吉卜力风，现在疯狂动物城风也来了，而且还带来了更丰富的控制。

就像这张现实世界的街景图，只是把路上的行人，换成了可爱的动物角色，而马路和建筑还保留着原来的风格。

提示词：疯狂动物城风格的真实场景融合。迪士尼级别角色设计，富有表现力的形状，柔软毛发质感，流畅环境光照。保持原始照片结构，保留现实世界的光线、透视和材质。将拟人化元素自然融入环境中。高分辨率，电影级色彩调节。

拿着这套提示词，几乎可以把所有的照片，都转成这种现实+疯狂动物城的风格。还记得我们之前 AI DONE 活动预告里面，4 位 AI 大佬走在斑马线上吗，现在你还能不能，分辨出从左到右都是谁。

还有这张在网上疯狂传播的 AI 合照，把硅谷最有权有势的 CEO 都集结在一起。

除了保留一定的现实世界风格，把整个图片都换成疯狂动物城风，也是一样的好玩，Nano Banana Pro 表示，这都是小 case。

把开头那张只是转换了路上行人的照片，全部换成疯狂动物城的元素，色彩更加鲜艳，元素也更协调。

提示词：将这个现实世界的照片转换为《疯狂动物城》风格的动物城市，保留原始图片原始的全部元素和布局结构，但转换为风格化的拟人化基础设施，4K 画质。

同样的提示词，我们还把爱范儿在大兴安岭拍摄的样片，也进行一次风格转换。Nano Banana Pro 把大兴安岭的冷，描绘地更加极致，雪花飘在了衣服上。

还有随手拍摄的合照，也能一键换装，全员变身可爱的小动物。

如果希望留住能识别的面部特征，而不是直接把整个头部都换成动物头，实现起来也很简单，只用加一句提示词。

完全保留人物的人类面部特征和身份。

玩法二：合照，三个人可不够

开头只有朱迪和尼克的合影，只是疯狂动物城里面的两个主要角色，在电影里还有狸宝、宝伯特、马飞扬，闪电、夏奇羊、牛局长等数十个动物角色。

在 Nano Banana Pro 里，这些角色可以全部一次性发给它处理，所有角色都在舞台上。

提示词：图一是我，图2到图8，每张图片里面有4个疯狂动物城里面的角色，现在你需要把我和他们放在一张合照里面，就像是在线下的电影院，这些电影角色主创都在台上，我和他们一起合照，我在中间，拿着手机自拍，然后他们都在我旁边或者身后。

有了这么多的角色图片，我们还可以做一张疯狂动物城警局的照片墙，Judy、Nick、Bogo、Clawhauser 都在那块墙上，然后我们上传的照片也被贴到同一块墙上。

提示词：
创建一个16:9、4K分辨率的最终场景，设置在《疯狂动物城》警察局（Zootopia Police Department ，ZPD）内部。
一个真实感的警察局办公室走廊，主体背后是一个大型“ZPD员工照片墙”。

场景前方：
用户（来自图像1）站在中心位置，举着手机自拍。
保留用户真实的人类面孔和身份信息。
不要将脸转换为动物，仅应用非常轻微的《疯狂动物城》风格灯光和色彩调节。

背景：
用一整面墙填满用户身后的区域，并排列成网格状的拍立得风格员工ID照片。
使用图像2-8中的所有角色（每张包含四个角色），并将它们安排为单独的拍立得ID肖像展示在墙上。

每个角色肖像应满足以下要求：
– 保持上传图片中原始角色身份不变。
– 遵循一致的《疯狂动物城》宣传艺术外观：柔和迪士尼灯光、干净背景、清晰人物轮廓线条。
– 匹配官方ZPD ID照片框架比例（头像或胸部以上）。

同时，将用户自己的“ZPD风格ID照片”添加到墙上，放置于网格中央附近的位置，用与其他相同样式的拍立得边框呈现。

视觉规则：
– 保持真实办公环境中的墙壁材质、灯光效果的一致性。
– 所有ID照片必须对齐边框，统一色调，相同尺寸。
– 不要扭曲用户自拍姿势。
– 角色保持卡通化，但融入现实环境中。
– 可适度添加ZPD标志、警徽图标以及蓝色点缀灯光以增强真实性。

最终目标：
结果应展现出仿佛该用户已加入了ZPD，在官方员工照片墙前，与28位《疯狂动物城》的角色及其个人ID肖像一起合影留念之效果；画面需高清晰度，4K质量，有电影感但具备现实主义氛围感。

玩法三：这是我的疯狂动物城 ID

和风格转换有点类似，但又不完全相同。我们可以让 AI 来猜测，上传的人像图片，会是疯狂动物城里面的谁。

提示词：根据你对这张人像图片的分析，将这幅肖像转化为迪士尼《疯狂动物城》风格，最适合这张肖像图片的拟人化动物角色。保留原始面部结构和性格特征。柔软的毛发质感、富有表现力的眼睛、流畅的迪士尼光影效果、友好的配色方案以及电影海报级别的质量。

虽然 Nano Banana 大多数时候都只记得朱迪，但还是会根据我们上传的图片，调节图片的色彩、眼神的信息，同时保持我们的服装和姿势不变。

不喜欢这种身份证，还可以生成疯狂动物城的同款角色海报。

把图一的角色替换到图二的角色海报里，成为新的官宣角色。

由于 Nano Banana Pro 现在的指令理解和遵循能力，都得到了提升，所以我们的提示词甚至不需要太复杂的描述，一般口语化的表达，它也能听懂。

然后直接让他把狐尼克和兔朱迪换成马斯克和奥特曼。

如果觉得这种 ID 照片还不够正式的话，直接让 Nano Banana Pro 生成一张带着边框，风格明显的证件照。

提示词：
将这张肖像转化为《疯狂动物城》风格的官方身份证照片，同时完全保留人物的人类面部特征和身份。
保持人物原本的眼睛、鼻子、嘴巴以及整体脸型，不进行动物替换。
仅应用迪士尼《疯狂动物城》的视觉风格：柔和边缘光照效果、平滑阴影处理、温和色彩搭配、灯光边缘处微妙的毛发质感、人类眼睛稍微放大但仍然保留人类特点，以及电影级卡通写实效果。
使用干净的工作室风格ZPD身份证背景（蓝色渐变或中性背景）。
保持人物可识别性及自然肤色，仅添加与《疯狂动物城》宣传画一致的轻度艺术化处理。
不改变面部结构；增强表情清晰度，并在眼睛上增加些许迪士尼式光泽效果。
高质量，符合官方文件要求的框架设计。

还可以在提示词里面指定好名字、身份编号、工作部门等信息；Nano Banana Pro 也完全能准确渲染所有的文字。

尽管 Nano Banana Pro 比起之前的版本更能理解我们的意图，但有时候多尝试几次，还是会给我们一些额外的惊喜。

最近社交媒体上很多人在尝试，用尽可能少的提示词，看 Nano Banana Pro 会生成什么。还有一种更高级的玩法是，Gemini 3.0 Pro 多模态推理和理解能力的提升，用来做逆向工程表现也很不错。

例如，我们拿疯狂动物城这张海报来测试，在 Gemini 3.0 Pro 模型里面，输入提示词「提取这张图片的提示词，越详细越好。」然后再把提示词给 Nano Banana Pro，得到的 AI 图片，还原度其实算非常高。

在我们的测试中发现 AI Studio 生成的图片，有时候并不是按照指令的 4K 要求给出原图，大小一般在 1MB 以下，而在 Gemini App 或者网页里，生成的图片则是完整的 4K 分辨率，图片大小一般在 7MB 左右。

Gemini 使用 Nano Banana Pro 的次数是有限制，在部分时候会像 ChatGPT 一样，弹出使用旧模型的提示。

但大多数时候，每天的使用次数是足够普通用户的使用。

我们喜欢疯狂动物城，大概是因为它打造的乌托邦，是一个勇敢善良的美丽新世界。现在 AI 迷人的地方，正是让我们也有了进入这个新世界的能力，同样地体验和传播，这份纯真的美好。

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/8EJNx4Qjww09htrEfenJDA

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修个 bug 可以来回把同一个错误引回来，写代码能绕一圈又走回原地。

但几乎所有 AI 公司都坚信，只要把模型做大、把数据堆满、把算力扔进去，智能就会自动涌现。这套规模定律（Scaling Law）曾经是硅谷最坚定的信仰。

在隐退许久并创立新公司 SSI（Safe Superintelligence）后，前 OpenAI 首席科学家 Ilya Sutskever 用一种极其冷静的语调，宣告「Scaling 的时代结束了，我们重新回到了研究时代。」

最近一场 Ilya 与 Dwarkesh Patel 的深度对话中，他不仅给出了，对于 AI 未来的技术路线图，更重要的是，他深刻地回答了，为什么现在的 AI 即使再强，也依然不像人。

播客链接：https://x.com/dwarkesh_sp/status/1993371363026125147

为什么 AI 是个高分低能的优等生

我们总觉得现在的 AI 很强，它们能在编程竞赛、数学竞赛、各种榜单上拿金牌，每次有新的模型发布，也是一次次刷新着各种 benchmark。但 Ilya 指出了一个让他感到困惑的现象。

他说我们在用 vibe coding，要 AI 写代码时，AI 可能写到某个地方，出现了一个 Bug。我们直接告诉它：「这儿有个错误。」AI 会说：「天呐你是对的，我马上改。」 然后它解决了这个 Bug，又引入了另一个 Bug。 你再指出，它又改回了第一个 Bug。 它就在这两个 Bug 之间无限循环，显得极其笨拙。

他的解释提到了这说明 AI 的「泛化能力（Generalization）」出了问题。为了解释这个词，Ilya 用不同的学生打了一个比方。

想象两个学生都在学编程，学生 A 代表 AI， 极其刻苦，练了 10000 个小时。他背下了所有的题库，记住了所有的解题套路。考试时，只要见过类似的题，他就能拿满分。

学生 B 代表人类，他只是觉得编程竞赛很酷，花了 100 个小时练习，但他真正理解了编程的逻辑，拥有了某种直觉，也能做得很好。长期来看，谁会在职业生涯中走得更远？他说一定是学生 B。

而现在的 AI 就像学生 A。所谓的智能，很大程度上是靠海量数据强行记忆出来的；它们在特定问题的庞大、增强数据集上过度训练，使它们在任务上表现出色，但不一定擅长泛化到其他领域。

一旦遇到训练数据之外的微小变动，比如修复一个重复出现的 Bug，它缺乏那种举一反三的泛化能力。

从堆算力回归拼创意

但这种海量数据的训练方式也不是完全没有用。在过去五年里，AI 行业的发展基本上都是遵循着所谓的「规模定律 Scaling Law」，从一开始的还是以百万参数来衡量的大模型，现在都来到了万亿参数。GPU 显卡算力的消耗，规模更是未雨绸缪，要卷上天际。

这种把一定量的算力，和一定量的数据混合进一个神经网络里的方案，也成了所有大模型开发的必备流程，即预训练。在预训练阶段，不需要思考用什么数据，因为答案是所有数据，它是人类投射到文本上的整个世界。

而 Ilya 认为，「Scaling」这个词，本身就固定了我们的思维。它暗示着我们只需要做一件事：加算力，加数据，保持配方不变，把锅搞大一点，就能做出好菜。

他说这样的法则，让大公司很舒服，因为这是一种「低风险」的投资。相比于需要灵感和运气的研究，大公司不需要雇佣科学家去苦思冥想，只需要「加数据、加算力」，而模型变强的结果是可预测的。

但现在，瓶颈来了。数据不够了，预训练数据，我们的互联网文本语料是有限的，而且已经快被用光了；有专门的研究结构统计过，现在互联网上 AI 内容的比例，已经是超过我们人类输出的内容。

其次是边际效应，把模型再做大 100 倍，也许会有提升，但不会带来质变。

Ilya 也提到了最近在 X 上，有人说 Gemini 3 似乎解决了预训练的一些问题。而此前 The Information 也曾报道奥特曼担心 Google 的发展会影响 OpenAI，甚至已经让他感受到压力。

其中一部分的原因，正是 GPT-5 的推出，遇到了预训练上的问题，即随着预训练数据的增加，模型并没有像之前一样表现出智能的提升。反而 Gemini 确找到了突破的方法，奥特曼在内部备忘录里说，OpenAI 也必须解决预训练的问题，或许才能再次超过 Google。

我们回到了研究时代。只不过这一次，我们有了更大的计算机。

Ilya 把过去这段时间的研究，分成了两个阶段。2012 年到 2020 年是研究时代，大家都在试错，寻找新方法。而 2020 年到 2025 年，是扩展时代，大家都在盲目扩建，算力在扩建，越来越多的 AI 公司在出现。

而现在，单纯的大力出奇迹已经行不通了，或者说单纯靠 Scaling 的红利吃尽了，我们又回到了研究时代。只不过这一次，我们是在用 Scaling 时代建立起来的巨型计算机来做研究，这是一个有着大型算力的研究时代。

总的来说，Ilya 并没有否认预训练和 Scaling 的巨大成功，但他认为这是一种用钱换智能的，低风险暴力美学，而现在这种模式已经触到了天花板，AI 行业必须回归到拼想法、拼直觉、拼创新的硬核研究阶段。

寻找直觉：AI 缺失的那块拼图

如果单纯的数据堆叠无法产生真正的智能，那人类的秘诀是什么？Ilya 给出的答案是：情感（Emotions）。

他提到了一个脑损伤患者的案例，这个人失去了情感能力，虽然智商正常、能言善辩，却连穿哪双袜子都要纠结几个小时。 这说明情感不仅是情绪，它本质上是一个价值函数（Value Function）。

不过 Ilya 说目前没有找到很合适的概念，来类比情绪在机器学习中的角色，所以用价值函数来替代。

为了解释什么是价值函数，Ilya 提到了少年学开车的例子， 一个青少年，可能只需要练 10 个小时甚至更少，就能学会开车上路。他不需要像现在的自动驾驶 AI 那样，在模拟器里撞车几百万次才能学会避让。

为什么？因为人类自带了一个极其强大的价值函数，这个价值函数就像一个内置评价器，一旦偏离车道，我们人类会感到紧张，而这相当于一种负反馈。

那么依赖情绪的价值函数，和我们之前一直听到的强化学习，区别又是什么呢？

Ilya 说在没有中间价值函数的强化学习里，通常要等到任务彻底结束，AI 才知道自己是赢了还是输了；但价值函数就像是我们的直觉或内心评分系统。当我们下棋丢了一个子，不需要等到这盘棋下完，我们心里立马会「咯噔」一下，这步棋下错了。

那个学开车的少年，不用等到真的压线丢分了才会改正，而是只要开得稍微偏离车道，他立刻会感到紧张或不自信。这种实时的、内在的反馈机制，让他能极其高效地从少量经验中学习。

对于传统的强化学习，他的看法是这是一种天真且低效率做法。在传统的强化学习中，模型需要尝试成千上万次动作或思考步骤，直到产出一个最终的解决方案，然后根据这个最终结果的好坏获得一个评分，即训练信号。

这意味着在得出最终解之前，模型完全没有进行任何学习。这种方法需要消耗大量的计算资源来进行漫长的推演，但每次推演带来的学习量却相对较少。

而价值函数不需要等到最后，它能提供中间过程的评价；在每一步都给出信号，指引方向，从而极大地压缩了搜索空间，提高了学习速度。

目前的 AI 缺乏这种高效的内心评分系统。如果我们能让 AI，拥有类似人类情感或本能的价值判断能力，它就能摆脱对海量数据的依赖，真正像人一样高效学习。

Ilya 的下一步是直通超级智能

既然认定了拼算力的时代已经过去，而强大的价值函数或许又会成为新的 AI 方法，那 Ilya 的新公司 SSI（Safe Superintelligence）打算怎么做？

他的答案带着一种极其理想主义的色彩，直通超智能，他们选择去攻克那个最根本的难题，实现可靠的泛化。

Ilya 直言，现在的 AI 行业陷入了一场老鼠赛跑。为了在市场竞争中存活，公司被迫不断发布半成品，被迫在产品体验和安全性之间做艰难的权衡。SSI 想要做的是从这种商业噪音中抽离出来，闭门造车，直到造出真正的超级智能。

但有趣的是，Ilya 这种「闭关修炼」的想法正在发生动摇。他开始意识到，渐进式发布可能才是安全的必经之路。

为什么？因为人类的想象力是贫瘠的。如果你只是写文章、发论文告诉大家AI 会很强，大家只会觉得这是科幻小说。只有当人们亲眼看到 AI 展现出某种令人不安的力量时，所有人、包括竞争对手，才会真正感到害怕，从而变得更加关注安全 。

Ilya 预言，随着 AI 变得越来越强，现在打得不可开交的科技巨头们，最终会在 AI 安全策略上走向趋同。

播客里他也提到了，SSI 与 OpenAI、Google 那些大型实验室相比，虽然筹集的资金较少，但用于纯研究的计算能力比表面上看是更多的。他说那些大公司将大量的计算资源用于产品推理，并拥有庞大的工程和销售团队，导致其资源分散。Ilya 认为 SSI 拥有足够的计算能力，来证明其想法是正确的。

当被问及盈利模式时，Ilya 只是淡淡地说，我们只专注于研究，赚钱的问题以后自然会有答案。主持也提到了之前 SSI 的前 CEO（联合创始人）选择了离开，然后加入 Meta，在 Meta 希望收购 SSI 时。

Ilya 特意澄清，「他是唯一一个去 Meta 的人。」 他建立 SSI 不是为了在商业市场上套现，而是为了那个唯一的、纯粹的目标，在那个不可逆转的奇点到来之前，把安全的超级智能造出来。

重新定义 AGI，一个 15 岁的少年

那我们距离 AGI 还有多远？Ilya 给出的预测是 5 到 20 年。

但他提醒我们要警惕「AGI」这个词。因为预训练模型让我们产生了一种错觉，以为 AGI 就是一个什么都懂的百科全书。但 Ilya 心目中的超级智能，更像是一个绝顶聪明的 15 岁少年。

这个少年可能还没学过法律或医学，但他拥有极致的学习效率。你让他去学医，他可能几天就能读完人类所有的医学文献，并开始做手术。

而在这一愿景中，最让人细思极恐的概念是融合（Amalgamation）。

人类的悲哀在于知识无法直接复制。这个人学会了开车，另一个人还是得从头练起，但 AI 不一样。Ilya 描述了一个场景，数百万个 AI 分身在经济体的不同角落工作，有的在写代码，有的在打官司。它们在各自学习，然后将所有的经验融合进同一个大脑。

这种集体进化的速度，才是他所认为的 AGI。

面对这样一个能够瞬间融合万千经验的超级大脑，人类又该何去何从？

Ilya 给出了两个层面的思考。首先是给 AI 的设定。不要只让它爱人类，因为这太狭隘了。未来的 AI 自己也将是有知觉的生命体，应该利用同理心的原理，让它关爱所有有知觉的生命，可能是比代码更稳固的安全防线。

其次是人类的退路。如果每个人都有一个比自己聪明百倍的 AI 智能体，人类会不会沦为历史的旁观者？Ilya 给出了一个他坦言「自己并不喜欢，但可能是唯一解」的答案：脑机接口（Neuralink）。

只有当人类选择与 AI 融合，让 AI 的理解直接变成我们的理解，我们才能在那个奇点之后，依然是这个世界的主角。

播客的最后，Dwarkesh 问了那个所有人都想问的问题：作为 AI 领域的传奇，你是如何一次次押对方向的？

Ilya 的回答很像个艺术家：「寻找美感。」

在那些数据都不支持你的至暗时刻，唯有对美、简洁和生物学合理性的自上而下的信念，能支撑你走下去。因为神经网络模仿了大脑，而大脑是美的，所以它一定是通往智能的正确道路。

这或许就是 Ilya 所说的「研究时代」最需要的品质：在算力之外，保留一份对智能本质的诗意直觉。

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你有没有过这种体验，想买个东西，先去小红书找了二三十篇笔记，B 站看了十几个测评，然后上什么值得买看了下优惠的渠道，最后，人已经麻到不想买了。

今天，OpenAI 给了一个新的统一入口，让 ChatGPT 直接替我们做「购物研究」。

在 ChatGPT 的聊天页面，点击菜单（+）选择 Shopping reseach 购物研究，告诉它要买什么，它会去全网查资料、比较参数、问我们预算偏好，然后给出一份量身定制的购买指南。

这听起来很简单，实际上是个非常深的产品变化，也是 ChatGPT 一直以来想要引入广告，又一次的小试牛刀。

和我们现在所熟悉的电商推荐、搜索引擎、比价工具都不太一样。传统工具的逻辑是，我们搜什么，它就给我们看什么。而 ChatGPT 购物研究的逻辑是，我们告诉它需求，它会利用我们在 ChatGPT 内的聊天记录，帮我们找到最适合的那个。

为了迎接黑五、感恩节等假期，ChatGPT 购物研究功能，已经向 Free, Plus, Team 和 Pro 等所有登录用户开放。而 Pro 用户的 Pulse 功能，也会个性化地使用购物研究，来推荐一些相关的产品。

不只是搜索，更是在做功课

国内的多个电商平台，淘宝天猫和京东，都上线了 AI 购物的功能，对话框里输入「我想买」，淘宝就能根据我们过往的购物历史，生成一份详细的购物清单。

但是在通用聊天助手里，ChatGPT 是第一个把 AI 购物也加进来的应用。之前用通用助手 ChatGPT、DeepSeek 这些也能询问购物建议，除了推荐的质量，最大的痛点绝对是，给出的链接要么打不开，要么是瞎编的。

新的购物研究功能彻底解决了这个问题，更重要的是把推荐的质量也提上了一个台阶。

进入购物研究模式后，我们可以直接在对话框里输入，「帮我找一款适合小公寓的，静音无线吸尘器」、「我想要找一条看起来，像这个（上传图片）的连衣裙」诸如此类的问题，ChatGPT 就会开始它的调查研究。

和一般的 AI 对话不同，购物研究的体验是 ChatGPT 重新设计的。它会像真人导购一样追问，不会一上来就生成一份报告，而是先要我们做一些选择题，这一点也是和淘宝 AI 购物的区别。

它会弹出多个问题选择框，大致的问题是，「预算大概多少？」ChatGPT 会率先研究，关于要研究的产品，主要的价格分布区间，我们可以单选或多选。还有一些问题，根据不同的购物需求，有具体的了解，像是消费电子类会问「主要看重什么功能？」，很明显是礼物常用商品，它会问「是送人还是自用？」……

更厉害的是，如果开启了 Memory（记忆）功能，它甚至会调取以前的对话细节。比如它的记忆里面，保存了平时爱玩游戏的关键词，在推荐笔记本电脑时，就会自动把显卡性能作为重点考量，而不需要我们重复废话。

初步选择了这些属性之后，ChatGPT 会给我们提供一个可视化的挑选界面。不再是纯文字对话，我们会看到一个包含商品图片、价格和参数的可视化界面。

如果不喜欢某个推荐，可以直接标记 Not interested（不感兴趣）；如果觉得某款不错，可以点 More like this（找相似的）；左滑不喜欢，右滑喜欢，很有交友软件的味道了。

它会根据我们的每一次点击，实时调整购物调研的方向。在最后生成报告的过程中，为了减少等待的「痛苦」，ChatGPT 还会提供很多小 Tips，来解释关于某个产品背后的内容。就像这里研究相机，它会说「像素不是决定照片质量的唯一标准」等。

等了一会儿，最后就是 ChatGPT 生成的这份深度「买家指南」。这是一份完整的调研报告，里面不仅有热门产品推荐，还有关键差异对比、优缺点权衡、以及来自可靠零售商的最新信息（主要是美国常用购物网站）。

它把原本需要我们花几个小时，去搜索、阅读、拉一个 Excel 汇总的过程，压缩成了几分钟的对话和选择。

除了这种直接的询问有什么新的产品，我们还可以在购物研究里面，发送图片，要求 ChatGPT 找到类似的商品，或者要求它帮我们找到相关的优惠，以及多个同类产品的横向比较。

我们直接问他，「我是学生，这个自行车可以送给我吗」？他很认真的帮我找到了学生专属折扣或补贴、还有一些学校提供的相关支持计划。

什么样的东西适合用它买？

OpenAI 在他们官方博客里面提到，对于查个价格这种简单问题，普通对话就够了。Shopping Research 真正大显身手的地方，是那些决策成本高、参数复杂的品类。

• 电子产品： 手机、电脑、相机（这类产品参数多，非专业的小白容易晕）
• 家居与园艺： 吸尘器、扫地机、家具
• 美妆护肤： 需要看成分、对肤质
• 运动与户外： 露营装备、专业运动器械

简单来说，凡是需要我们专门去做功课的东西，现在都可以交给 ChatGPT 的购物研究。

OpenAI 最后也提到，他们没收钱。不会因为谁给钱多，就暗中默默推荐谁。他们表示所有的搜索研究结果，都是基于公开的网页信息，用户与 ChatGPT 的聊天记录，同样也不会分享给任何零售商。

其次，这次购物研究的功能，是由一个经过强化学习训练的 GPT-5 mini 版本支持，专门用于购物任务。他们创建了一个新的评估方法，来衡量模型推荐的商品是否符合用户的需求，最后的结果是购物研究达到了最高的 64% 准确率。

不过，尽管模型很强，OpenAI 还是提到，库存和价格瞬息万变，购物研究也可能会有疏漏，建议大家在下单前，点击 ChatGPT 提供的商家链接，去官网做最终确认。

在未来，甚至可以直接通过 ChatGPT 购买，OpenAI 提到那些已经加入 Instant Checkout（支付平台 Stripe 与 ChatGPT 合作的即时结算），且提供该功能的商家，就能让我们边挑选边下单了。

除了模型存在疏漏，更大的局限是在中文市场，大部分的国产，尤其是没出海的品牌，数据缺失比较严重；同时国内电商页面也无法实时抓取。不过，用来调研一些国际品牌为主的商品，ChatGPT 还是能派得上用场。

再者说，以国产 AI 进步的速度，如果想要跟进类似的功能，接入淘宝京东拼多多大概也是「分分钟」的事。

对于 ChatGPT 新上线的购物研究功能，X 上的网友也是各种意见都有。有人说「OpenAI 又一次快速实现了，我的整个创业想法。」、还有网友给出一张密密麻麻的 AI 订阅费用对比，说「AI 能帮我找到最适合的 AI 订阅吗」，也有人犀利的表示「别再破坏我的 ChatGPT 了」……

回头看 GPT-5 发布后，ChatGPT 这三个多月来的更新，群聊、视频社交、即时结账、购物、浏览器以及即将到来的成人模式等，OpenAI 看准了要利用它的庞大流量留住这些用户。对它来说，当前保持住用户的现有存量，比进一步挖掘用户增量可能更重要。

而购物研究，只是 ChatGPT 牢牢绑住现有用户，很小的一次的探索；电商这块巨大的蛋糕，它才刚刚进来。

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