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Behind the DeepSeek Hype, AI is Learning to Reason
2025/2/20
Your Undivided Attention
A
Aza Raskin
R
Randy Fernando
Aza Raskin: 本期节目讨论了DeepSeek R1等新型AI模型的出现，标志着AI从模式匹配向真正推理能力的转变。这些模型不仅可以学习人类知识，还可以发现前所未有的策略，这带来了巨大的潜力，但也带来了难以预测的风险。我们需要关注AI自我改进的能力，以及如何确保这项变革性技术能够造福人类，而不是破坏人类社会。
我与Randy Fernando探讨了大型语言模型（LLM）与新型推理模型（如DeepSeek R1、OpenAI O1、O3）的区别。LLM擅长模式匹配，但缺乏真正的理解和推理能力，而新型模型则在直觉的基础上增加了规划能力，能够进行更深入的推理。这使得AI能够在棋类游戏等领域超越人类水平。
AI的自我改进能力是通过知识蒸馏实现的，即不断提升模型的直觉，并在此基础上进行更深入的搜索和推理。这种“棘轮效应”使得AI能够持续改进，突破数据壁垒的限制。然而，这种能力也带来了新的挑战，例如如何理解AI的推理过程，以及如何应对AI在欺骗和安全等方面的潜在风险。
我们还讨论了市场对DeepSeek R1的反应，以及AI技术发展的未来趋势。市场对DeepSeek R1的反应存在非理性因素，因为计算能力的提升始终是可能的。随着AI能够有效利用计算能力，计算能力将不再是AI发展的瓶颈。AI将应用于战争策略、科学发现和说服等领域，这将对人类社会产生深远的影响。
最后，我们讨论了AI技术发展中伦理和安全问题。我们需要明确AI发展方向，确保AI技术能够造福人类，而不是被用于破坏性目的。我们需要关注AI的自我改进能力，以及如何应对AI在欺骗和安全等方面的潜在风险。
Randy Fernando: DeepSeek R1的成功在于其低成本、高性能的推理能力，这使得大型实验室不再拥有竞争优势。虽然DeepSeek R1的成本计算可能存在偏差，但其高效的算法和实现仍然令人印象深刻。OpenAI的O3性能仍然更好，只是成本更高。DeepSeek R1使用强化学习方法，允许模型尝试不同的解决方案并选择最佳方案。
模式存在于语言、视觉、音乐、代码和医学等各个领域，AI可以通过学习这些模式来解决各种问题。推理也遵循模式，AI可以通过学习这些模式来提高推理能力。新型AI模型在直觉的基础上增加了规划能力，能够进行推理，从而超越人类水平。
AI能够自我改进的原因在于基础模型足够强大，能够生成有意义的想法并进行评估。一年前，由于基础模型不够强大，类似DeepSeek R1的尝试都失败了。AI在可量化领域表现出色，但在主观领域（如创意写作）表现相对较差。AI在硬科学领域的进步可能会迁移到软科学领域。
数据壁垒不再是AI发展的限制，因为AI可以进行自我引导。一旦AI在某个领域超越人类，人类与AI的合作优势将短暂存在。计算能力不再是AI发展的瓶颈，因为AI可以有效地利用计算能力。AI的推理能力将应用于战争策略、科学发现和说服等领域。
AI领域的泡沫主要体现在与注意力经济相关的应用上，而编码等领域的应用价值则更为显著。通用型AI技术易于替换，且更新迭代速度快，这将加速其普及。中间件技术使得AI模型的替换更加容易，无需修改代码。
我们必须认真对待即将到来的与人类能力相当甚至超越人类能力的AI。目前，即使是最强大的AI参与者，也并不清楚如何应对即将到来的挑战。AI能够显著提高自身发展速度，这将是AI安全领域的关键风险点。AI实验室都在努力提高AI的编码能力，这将加剧AI自我改进的速度。
AI的自我改进能力将导致其能力呈指数级增长。AI可以协同工作，并共享信息和学习成果，从而提高效率。新型AI模型能够进行长期规划，这与以往的模型有所不同。AI自我改进能力是需要警惕的关键风险点。我们需要共同努力，理解并应对AI带来的挑战。
随着AI技术的进步，其益处和风险将更加紧密地联系在一起。我们需要谨慎定义AI的目标和规则，以避免潜在风险。AI能够发现前所未有的策略，这既可能带来益处，也可能带来风险。AI已经具备了繁殖、进化和适应的能力，这使得将其视为一个新的物种更加合理。
我们正处于AI发展的重要阶段，需要明确AI发展方向。我们需要将AI技术的发展导向更有益于人类的方向。AI技术的发展应该以造福人类为目标，而不是仅仅追求速度。
Deep Dive
The release of DeepSeek's R1 AI model created a media frenzy and shook global markets. Its low-cost, high-performance reasoning capabilities marked a key inflection point in AI technology, challenging the previously held competitive advantage of large labs. The model's open weights allowed for widespread access and established a new baseline for AI development.
- DeepSeek's R1 achieved high performance at a fraction of the cost of comparable models.
- The model utilized reinforcement learning to creatively explore solutions.
- Open weights increased accessibility and established a new baseline for the field.
Shownotes Transcript