【你的新工作只剩一件事：给AI“立项”】

快速导读：Andrej Karpathy发布了一个名为“autoresearch”的AI自治脚本，震惊了整个科技圈。Shopify CEO用它一夜之间将模型性能提升了19%。这标志着一个新时代的开始：AI不再是辅助工具，而是能7x24小时自我进化的研究员。你的工作，正在从“执行”变为“定义问题”。

---

Shopify的CEO Tobi Lütke睡前给AI布了个任务，让它去优化一个模型。一觉醒来，模型性能提升了19%，效果甚至超过了之前更大的模型。

他用的，就是Andrej Karpathy（前特斯拉AI总监，OpenAI创始成员）刚刚开源的一个仅600行代码的脚本：`autoresearch`。

GitHub: github.com/karpathy/autoresearch

这个小工具的运行模式，像一部科幻短片：人只需要定义一个目标（比如，降低模型的验证损失），AI就会在一个独立的Git分支里，开始疯狂地自我迭代。它会自动修改训练代码、调整神经网络架构、优化超参数……每5分钟就是一次完整的实验和提交。成功了，就合并；失败了，就回滚。周而复始，永不疲倦。

这彻底改变了游戏规则。过去我们以为，AI是副驾驶，是Copilot，是来帮我们写得更快的。但`autoresearch`揭示了一个更惊人的事实：AI正在成为那个可以独立开车的“自主驾驶员”。它不需要你手把手教，它自己摸索、试错、进化。

圈内一句评论一针见血：“睡眠现在只是一个超参数了”。

当然，立刻有人质疑：这不就是个高级版的自动调参工具吗？我们早就有了。这个想法，就像说自动驾驶汽车只是“带轮子的巡航控制”。

真正可怕的是反馈循环的速度和可能产生的“涌现”。就在人们还在争论这算不算“早期奇点”的笑话时，更夸张的证据出现了：斯坦福和哈佛的博士们最近的一项研究发现，AI（Claude 3.5）生成的科研想法，在“新颖性”上已经统计显著地超过了人类专家。

这说明AI不仅能做重复性的体力活，还能提出比顶尖人类更有创意的脑力活。

所以，Karpathy的脚本真正定义的，是人类在AI时代的新分工——“人类迭代目标，AI迭代代码。”（The human iterates on the prompt. The AI iterates on the code.）

你的价值，不再是写出多少行代码，也不是调试出多么精妙的参数。而是你定义“山顶”的能力——你的品味、你的方向感、你判断“什么才是好结果”的准则。

当研究本身都可以被自动化时，唯一无法被AI替代的，可能就是提出那个伟大的问题。

---

简评：

这不再是人与AI的协作，而是人给AI“立项”。你负责定义问题和品味，AI负责跑完从假设到验证的全过程。过去我们雇佣的是人的“时间”，未来我们购买的是AI的“进化次数”。

---

ref: x.com/karpathy/status/2030371219518931079

#AI创造营##人工智能#