AI大神安德烈·卡帕西在一场长达3万字的深度访谈里，抛出了一个让人冷静的判断：能真正替代实习生的智能体，还需要十年迭代。这话从一位深度参与过行业核心构建的人口中说出，分量不轻。

数字幽灵与生物智能的根本差异

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卡帕西用"数字幽灵"来定义当下的AI。这个说法本身就带着一种疏离感——它不是在模拟生物大脑的运作方式，而是以完全不同的底层逻辑在运转。理解这种差异，是理解AI能力边界的前提。

他同时指出了强化学习的缺陷。作为当前智能体训练的重要路径之一，强化学习并非万能钥匙，其内在局限正在成为进一步突破的阻碍。

模型崩溃：被低估的瓶颈

访谈中另一个关键点是"模型崩溃"问题。当模型不断在自身生成的数据上训练，质量退化会逐渐累积，形成一种自我消耗的循环。这不是遥远的理论风险，而是已经在发生的现实瓶颈。

把这些判断放在一起看，卡帕西给出的图景并不悲观，但足够清醒：智能体的成熟不是一两次模型升级能解决的，它需要的是以十年为单位的持续迭代。

对于每天被"智能体即将颠覆一切"刷屏的从业者来说，这个时间尺度或许更值得参考。