Hinton、Bengio 等 20 多位专家联名发布政策论文，呼吁各国政府开始追踪 AI 研究中由 AI 完成的比例。这是一份政策层面的呼吁，不是产品发布，也不是模型榜单。

论文给出的判断很直接：AI 已经从 2023 年的秒级任务，跃升到需要人类专家数天才能完成的任务。这个跨度不是渐进式的，是量级上的变化。

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算力账本的另一面

论文提到一个假设：如果运行成本保持相当，一家前沿开发者现有算力即可运行相当于数百万顶尖研究员的 AI 劳动力。这个数字不是预测，是条件句——前提是成本不变。

支撑这个判断的还有一组数据：仅 OpenAI 一家的推理算力，每天就能生成约 10^13 个 token。这个量级放在人类研究员身上，是无法用人力对齐的。

为什么是“追踪占比”

专家们要的不是限制，是统计。AI 研究中由 AI 完成的比例，目前没有官方口径去衡量。没有这个数字，政策讨论就只能停留在感觉层面。

论文没有展开具体追踪方法，也没有给出时间表。它提出的问题很具体：当 AI 开始参与 AI 研究本身，这件事需要被计数。