Meta的AI研究总监田渊栋离职了，就在硅谷还在为新一轮AI融资狂欢的时候，这位亲手带过Llama4项目的核心大佬，突然在朋友圈甩了篇年终总结，字里行间全是“不玩了”的信号。
他这一走，不光是硅谷科技圈的地震，更像是给所有在AI浪潮里扑腾的人，扔下了个救生圈，或者说，是个警示牌。
不是小打小闹那种，是连AI部门都要“优化”的程度。
按理说，他这种级别的科学家，应该是裁员名单里的“免检产品”。
毕竟Llama4发布时，他带着团队连续熬了三个月，发布会那天眼睛都是红的。
可偏偏就是这种“核心中的核心”，先一步按下了暂停键。
他的年终总结里有句话挺扎心，“在Meta写代码的每一天，都像在给AI喂饲料，最后发现自己可能也是饲料的一种。”
这话听着悲观，但你去硅谷转一圈就知道，不少工程师私下都在聊类似的感受。
AI发展太快了，快到你昨天刚学会的技能，今天可能就被AI工具取代了。
田渊栋不是第一个“跑”的，这两年硅谷AI圈的人才流动简直离谱，从谷歌DeepMind到OpenAI，高管们跟走马灯似的换。
但他的特殊之处在于，别人离职要么是跳槽加薪，要么是另起炉灶搞新模型，他偏不。
总结里明说要“暂停AI模型竞赛，回头看看人类该站在哪儿”。
这种反思，在现在的硅谷可太少见了。
聊完离职的“果”，得说说背后的“因”。
田渊栋在总结里提了个词，“炼金术阶段”，听着玄乎，其实戳中了AI圈现在最大的痛。
简单说，就是我们造出了超厉害的AI模型，但到底为啥这么厉害，没人能说清。
就像古代炼金术士，知道把铅和硫磺混一起能烧出点啥，但不知道化学反应原理。
他在FAIR时，团队搞过一个叫“Grokking”的研究。
就是观察AI怎么从死记硬背数据，突然“顿悟”出规律。
本来想靠这个解开AI黑箱，结果研究到最后，他自己都笑了，“AI顿悟的瞬间，比中彩票还随机，我们能做的只是在旁边递数据，跟算命先生摇签似的。”
这种无力感，估计是压垮他的最后一根稻草。
现在的AI圈，大家都在比模型大小、参数多少，好像参数越大就越牛。
田渊栋偏唱反调，“ScalingLaw（规模定律）不是万能药，当模型大到人类都看不懂，再大也只是个更危险的黑箱。”
这话得罪了不少靠大模型融资的公司，但你不得不承认，他说的是实话。
某巨头的AI模型出了严重偏见问题，团队查了三个月，愣是没找到bug在哪儿，这不就是典型的“炼金术后遗症”？
田渊栋最让人佩服的，是他把量子力学里的“费米能级”搬到了AI上。
这词儿听着高端，其实特形象，就像游泳池的水位线，AI能力是水，人类技能是地面，水涨起来，先淹没谁？
以前我们觉得技能越多越安全，现在发现不对，AI水位线是“阶跃式”上涨的，可能昨天还只没过脚脖子，今天就直接淹到脖子了。
他在Meta时，内部有个代码生成工具叫Codex，据说能搞定80%的常规编程任务。
刚开始大家觉得是好事，省事儿。
结果呢？普通程序员的活儿被压缩了，以前写一周的代码，现在AI半小时搞定，剩下的时间干嘛？要么学更难的，要么被优化。
田渊栋管这叫“打工思维的死刑判决”，你以为自己在搬砖，其实AI早就把砖厂买下来了。
那怎么办？他的答案是“创始人思维”。
不是说真要去创业开公司，而是从“等着被安排任务”变成“主动定义问题”。
就像现在遍地都是“神灯”（AI工具），谁都会搓灯许愿，但能想出“神灯没听过的愿望”的人，才值钱。
田渊栋自己就是这么干的，他离职后没搞新模型，而是琢磨怎么教普通人“跟AI讨价还价”，不是对抗AI，是把AI变成自己的“超级助理”。
田渊栋的离职，与其说是个人选择，不如说是AI时代的一个标志性事件。
它告诉我们，以前那种“学好数理化，走遍天下都不怕”的日子，真的过去了。
现在要怕的，是你学的“数理化”，AI用0.1秒就全学会了。
但也不用太慌，田渊栋在总结最后说，“AI能爬楼梯，但人类会造电梯。
”关键在于别把自己困在“被AI替代”的焦虑里，而是去琢磨“AI替代不了什么”。
比如好奇心，AI能回答问题，但问出好问题的能力，还在人类手里。
比如野心，AI能执行计划，但制定一个连AI都觉得“疯狂”的计划，也得靠人。
最后想说，田渊栋的故事，不是让我们逃离AI，而是学会在AI的洪水里，找到属于人类的那艘船。
这艘船没那么复杂，可能就是一个你特别好奇的问题，一个你死活想实现的想法，或者仅仅是“我就想看看AI到底能不能搞定这个”的犟脾气。
技术再牛，洪水里最值钱的，永远是会游泳的人，而游泳的姿势，得自己编。
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