刚看完量子位对话小马智行CTO楼天城的采访，信息量很大。

这期节目我推荐对AI和自动驾驶感兴趣的朋友看看。楼天城聊了他们10年来的技术演进，不是那种泛泛而谈的行业展望，而是实打实的"被逼着走的经验"。

小马智行最早走的是模仿学习路线，拼命收集人类开车数据让AI学。但楼天城说，这条路走到后来发现一个问题：AI永远超不过人类。你让AI模仿人，它最多跟人开得一样好，不可能更好。2020年他们被迫转向"世界模型1.0"，造了一个虚拟环境让AI自己在里面练。现在到了"世界模型2.0"，AI不仅自己练，还能自己判断哪里不行、自己改自己。

楼天城有句话让我印象很深："人现在是一个不称职的医生了。AI来当这医生更合适。"

为什么这么说？因为AI开得比人好太多，人已经没法判断AI哪里开得好、哪里不好了。就像AlphaGo下棋，人类棋手早就没法评判它的棋路了。所以人类数据的价值趋近于零，做得不好甚至可能是负的。

这里还涉及一个概念叫Scaling law，简单说就是"堆数据就能让AI变强"的规律。OpenAI靠这个做出了GPT，但楼天城说在自动驾驶领域，Scaling law被证伪了。因为自动驾驶出错成本太高，单靠加数据没用，需要的是训练范式的根本改变。

更值得关注的是，楼天城认为这不仅仅是自动驾驶的故事。他说通往AGI的路"已经开了，走了很久，势不可挡"。AI管理公司、分配任务、做关键决策，他觉得这已经挡不住了。

我觉得这个采访最有价值的地方，不是技术细节，而是楼天城对"人与AI关系"的思考。他说未来最重要的能力是"驾驭"(harness)——就像驯马，马越来越野，但人要学会让它按你的意志行事，同时知道如何让它自我演进。

这个观点挺值得琢磨的。不是AI取代人，而是会驾驭AI的人取代不会驾驭AI的人。

采访指路：http://t.cn/AXJQbNza

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