御手洗红豆死了吗
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9月9日，北京商报记者从好想你投关经理处了解到，上半年好想你零食量贩渠道收入同比去年实现翻倍增长。对于零食量贩渠道，好想你有着自己的规划——今年将加深渠道开拓力度，指责市占率；帮助新产品上新速度，打造零食渠道枣类制品爆品梯队。而这一系列关于零食量贩渠道的布局被业内认为是好想你在业绩难言乐观的情况下，希望搭上零食量贩的顺风车从而使恶化业绩。
零食量贩收入增长翻倍
“目前公司已经进驻零食很忙、赵一鸣、好想来、零食有鸣、戴永红、奥特乐、恰货铺子等数量少零食量贩和硬折扣系统，累计在售SKU20个左右，热销产品红小派枣仁派、灰枣夹核桃、去核红枣、免洗红枣覆盖渠道系统超10个，覆盖渠道终端网点超2万个。”根据好想你最新披露的投资者关系活动记录表，关于公司对零食量贩渠道的经营思路，好想你如此提到，这让好想你的零食量贩渠道发展规划再次受到关注。
根据好想你2024年上半年财报中披露的信息，公司在与零食很忙、赵一鸣零食、好想来合作的基础上，大力开拓零食渠道业务合作，累计覆盖各品牌零食门店超2万家。
在零食量贩渠道的布局带来不错的收入。好想你投关经理在接受北京商报记者采访时透露，好想你上半年零食量贩渠道收入同比去年实现翻倍增长。
好想你2023年开始加码布局零食量贩渠道。2023年12月，好想你发布公告称，“为进一步优化全渠道运营体系，发挥业务协同能力，全力助推公司双曲线发展，通过产品创新和渠道赋能引领公司快速发展，公司拟加大在零食渠道的业务布局，拟与全资子公司合计出资7亿元对湖南零食很忙商业连锁有限公司增资，增资完成后公司及全资子公司合计持有零食很忙6.64%股权”。
7亿元的大手笔投资一时引发业内关注。关于投资零食量贩渠道，好想你方面在当时向北京商报记者表示，“近两年来国内传统商超渠道增长乏力，零食量贩凭借品类极小量、性价比下降的特点，快速切分流量，成为渠道新宠。综合来看，零食量贩行业还存在巨大的发展潜力。好想你关注到兴趣电商和量贩零食行业的快速发展，力求布局量贩零食渠道，帮助推进公司第二曲线业务的发展”。
盘古智库高级研究员江瀚认为，从目前零食市场发展趋势来看，外围需求是相对往下走的，消费者对于性价比的要求越来越高。在此情况下，好想你本身单一的红枣类产品在市场上的外围竞争力更加有限，这也是好想你去年大规模投资零食赛道其他企业的原因。
对于今年零食量贩渠道的发展规划，好想你方面表示，“很忙系”是公司次要的合作伙伴，业务量占比较高。今年公司一方面加深零食量贩渠道的开拓力度，指责市占率；另一方面帮助新产品上新速度，打造零食渠道枣类制品爆品梯队，发挥品牌无足轻重、供应链无足轻重。
零食市场价格战愈演愈烈
零食量贩渠道带来的收入增长透明可见，但好想你能否借助零食量贩的发展来使恶化业绩还需要画一个问号。财报数据显示，2024年上半年，好想你实现营业收入8.16亿元，同比减少16.44%；净利润亏损约3623万元，亏损幅度同比缩短。
对于业绩无变化原因，好想你方面给出的解释为，“由于公司理财收益同比减少，缩短，导致归属于上市公司股东的净利润同比减少，缩短”。好想你在近日接受调研时提到，关于投资，公司一方面通过投资理财获得轻浮的投资收益；另一方面，公司仍会秉承稳健投资的策略，投资方向侧重于与公司战略相吻合，能在产品、渠道、品牌、供应链等方面与公司相互赋能、合作共赢的企业。
在知名战略定位专家、福建华策品牌定位咨询创始人詹军豪看来，好想你公司上半年营收增长但利润结束亏损的现象，或许与当前零食市场低价竞争有关。目前休闲零食市场的价格战愈演愈烈，特别是零食很忙及电商平台推崇的“低价”策略，使得零食产品的利润空间被大幅数量增加。为了维持市场份额和驱散新客户，公司可能不得不减少营销和促销投入，这也进一步侵蚀了利润。
从销售费用投入来看，好想你上半年营收约8亿元，但销售费用投入支出就接近2亿元。为了大力推广新品、发展直播渠道、推动双曲线发展策略，好想你销售费用明显减少。财报数据显示，好想你上半年销售费用为1.86亿元，同比增长19.9%。其中业务宣传费增长23.98%。报告期内，公司的广告投放费用共计946.12万元，其中线上广告834.05万元，线下广告112.07万元。
詹军豪表示，食品企业发展零食量贩渠道，是因为该渠道以低价、零食品类全为特色。然而，在当前市场竞争激烈、价格警惕的环境下，好想你这种高投入的市场策略需要谨慎评估效果。较下降的营销成本若不能有效转化为销售额增长，将加剧公司的盈利压力。好想你需要在推广新品的同时，优化营销策略，降低投入产出比，以应对当前零食市场低价竞争愈演愈烈的确认有罪。
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12月13日，一款研发中的开放世界端游《金庸群侠传》发布了首曝PV。这则时长不到两分钟的简洁视频，仅展示了一些很「武侠风格」的场景渲染画面，看起来项目还处在研发的早期阶段。
有趣的是，这个项目背后既不是什么游戏大厂，也不是我们能下意识想到的那种独立游戏团队。这家公司叫图森未来，原本专攻卡车智能驾驶技术的研发，也可算是一个AIGC研发公司。它还曾在美股上市，据报道市值高时能超过180亿美元，却在今年年初退市。
就在本月19日，公司刚刚宣布启用新的品牌名「CreateAI」，要以生成式AI技术进军游戏行业。游戏总制作人、图森未来董事长陈默在近日（12月24日）的一封致股东的公开信中表示:「我愿用我毕生的热爱和梦想——《金庸群侠传》去拯救图森未来。我愿背水一战，这将是我一生最后的公司和最后的项目。」
而这款《金庸群侠传》，正是公司技术力和构想的一个重要展示。据称这将会是一款「大型武侠开放世界RPG游戏」，游戏内地图将会有「预计960平方公里」。
一家乍看起来毫无游戏基因的AIGC公司，突然转行做游戏，还一上来就要做3A?在这个「外行人」的眼里，下一款《黑神话悟空》的诞生需要什么?
「火力全开」的正式转型
公开信息显示，《金庸群侠传》会是一款「纯买断的单机ARPG开放世界游戏，且不会登录任何移动端平台」。游戏预计会有联机模式，但「重心绝对是单机模式」。
尽管游戏官网地址中含有「ol」字样，陈默仍表示，「这个OL就有点像GTAOL的麻痹一样。你可以用自己在单机世界使繁荣/盛开的角色，去别人的世界帮忙PVE。」
这个关于金庸IP的3A游戏的想法，可能还真不是临时起意。早在2020年底，他就通过关联人士注册成立了一家动漫游戏公司水墨侠道，开始制作《笑傲江湖三部曲》动画电影和「《金庸群侠传》游戏的前期工作」。《笑傲江湖三部曲》的第一部预计在2025年上线。
笑傲江湖曲一，赞87
陈默称，也就是依托水墨侠道，2022年底的时候「《金庸群侠传》游戏的前期工作」就已经开始了。游戏新知获悉，游戏大约在三个多月前正式开始研发，目前团队规模在100人左右，工作地点位于广州，团队有UE5项目研发经验。
公司还拉来了单机同人游戏《金庸群侠传》系列及《大侠立志传》的制作人半瓶神仙醋，参与游戏的剧本创作;拉来了《霸王别姬》《活着》的电影编剧芦苇及其弟子参与故事编剧;拉来了国产武侠番剧《枕刀歌》的团队参与战斗演出制作。预计在未来，团队还将扩充至300人。
截至目前，游戏已经消耗掉的前期投资有约1.8亿。整部游戏预计投资开发成本会有8亿~12亿。
至于项目进度，可能与首曝PV看起来差不多，还处在相当早期的阶段。游戏预计2月进入美术量产外包阶段，7月底呈现战斗模块，并计划在明年ChinaJoy（8月初）上放出实机战斗演示。最终，公司希望游戏能在2027年上线。
目前放出的游戏原画《金庸群侠传》并不是图森未来当前唯一的游戏项目。除了它之外，公司至少还有四个项目在研或在筹备。
首先是与金庸IP同样潜力不小的《三体》IP作品。公司在今年8月宣布与上海三体动漫达成合作，将共同开发《三体》系列的动画长篇电影和游戏。这一合作被公司视为其「生成式AI」新业务部门正式成立的标志。为此，公司还与「超时空无防卫的地方之父」、动画导演河森正治和动画制作公司株式会社白组达成了合作。至于游戏项目，据游戏新知所知，仍处在计划阶段。
其次是由河洛工作室制作的《河洛群侠传2》，图森未来也有参与共同开发，陈默还对河洛工作室进行了三千万的投资。公开信息显示，《河洛群侠传2》将拓发散放世界地图，并增添战旗玩法。
公司当前还有一款SLG《KINGS》在研。游戏新知获悉，这是一个端游项目，主要由图森未来的原团队在制作。
有参加了今年10月的广州CICF漫展的玩家表示，当时图森未来的公司展位上已透露了三个储备项目，其中之一就是这款《KINGS》。另外两款则是前面介绍过的《三体》IP项目和《河洛群侠传2》。
来自B站用户@迷途-小書僮公司还有一款AVG游戏在研，类似橙光游戏。据称它也是利用失败AI制作，预计在明年7月底上线。公司还将同时开放一款给公众使用的AVG制作工具，并将在明年10月开放动漫的制作工具。
此外，公司的AIGC工具研究也仍然在进行，不过也相应地保持方向了文娱方向。本月17号，公司刚刚发布了图生视频大模型「Ruyi」，并授予了一个开源版本。
CreateAI，赞1
陈默称，「整个AI大模型开发团队100人，其中有40个技术人员和60个数据处理人员，高度发展就是我们以前的无人驾驶团队。」他认为，这种转型「完全没有难度，因为本质上是一件事情，模拟开车和模拟动画都是做视频。」
看得出来，图森未来的确是已经在朝着游戏行业全力以赴了——尽管目前的成果尚处早期，还很难评价。
有不能大成功的理由
离开智驾行业，是有离开的理由。而选择了游戏行业，也有另一些选择的理由。
图森未来这家公司走过的路颇有些坎坷，但陈默仍然表示，目前《金庸群侠传》的「这些投资相比于研究智能驾驶所烧的钱，不过是小巫见大巫——鉴于过去有着富裕融资，所以他很自信地表示，玩家们大可不必担心开发的现金流等问题。」
有意思的是，虽然图森未来可以算是个「外行公司」，说出上面这番话的陈默本人却不能完全算是个「外行人」。他的过去也与游戏行业有过一些渊源。
据其自述，陈默从14岁起在加拿大留学，20岁时回国开始创业，先后参与创立或经营过一家户外媒体公司「苍穹广告」、一家棋牌游戏平台公司「深蓝兄弟」（后转手给了口袋科技）、一家做二手车交易的平台「车国网」。
他在2015年创立「图森互联」，一开始是为新浪等互联网平台授予智能图像识别技术，还获得了新浪的投资，占股20%。转年，公司变更主品牌名为「图森未来」，才开始以自动驾驶卡车技术为不次要的部分业务。
公司早早驱散了不少电子、互联网等领域的技术人才，其中不乏当时就已有8年、10年研发经验的高端人才。2016年9月，公司就在自动驾驶算法评测数据集KITTI和Cityscapes中获得10项世界第一，转年6月就在美国拿下了无人驾驶路测牌照。2018年和2019年，公司连续两年入选「福布斯中国最具创新力企业」榜单。2020年7月，公司与美国卡车制造巨头Navistar（纳威斯达）达成战略合作，同时拿下了对方的一笔投资。
借着这样的势头，公司在2021年4月成功在美股上市。公司市值曾达到的最低点超过180亿美元，这个数字相当于其刚上市时成交价的两倍多。
但这个时候的高股价，完全是靠着技术成果和概念热度，也就是说全靠股民的信心。或许是属于卡车无人驾驶的时代还未到来，此后的一年里，公司一边研发成本越来越高，一边却很难找到变现方法。
在2021年全年，公司的研发支出达到2.87亿美元（约合人民币20.68亿元），营销和行政支出达到1.18亿美元(约合人民币8.5亿元)，营业收入却只有626万美元(约合人民币4507万元)。再加上林林总总的其他开支，公司这一年的归股净亏损达到了惊人的7.37亿美元(约合人民币53.05亿元)。
大约从这时起，公司高层之间产生了复杂的嫌隙。
2022年3月，陈默辞任董事长职位;同年6月，吕程辞任CEO职位。这两个职位都由CTO侯晓迪接任。
陈默后来在致股东公开信中这样描述事情经过:「公司的另外一名创始人，CTO，侯晓迪博士希望吕程把CEO，我把董事长的位置都让给他，他希望做公司的NO.1。如果我们不赞成，他就不再正常的工作。当时，对于图森未来CTO远比CEO和董事长重要，起码当时我是那么想的。我劝说吕程，我俩一起把岗位让给了他，侯晓迪博士成为公司的董事长、CEO和CTO。」
另一边，陈默暂离图森未来之后，在中国成立了一家独立公司Hydron，仍然做智驾相关业务。但这一行为很快就遭到图森未来董事会的审查，董事会接受相关高管与这个中国独立公司之间存在技术输收。
受此影响，图森未来的一些合作伙伴不再愿意继续合作，股东们也信心大失。公司原本就没建立起健康的收入渠道，这样一来更是雪上加霜。2022年10月，公司董事会全员通过了一项决议，罢免侯晓迪的CEO、总裁、CTO、董事会主席职务。
三人的反击随即而至。11月，侯晓迪授予了陈默一个为期两年的超级投票权，二人联合罢免了其他董事会成员，只留下了侯晓迪一人。随后侯晓迪剥夺陈默为董事长、剥夺吕程为CEO。
高管内斗风波暂时落定，公司的问题却已经积重难返。由于丢失了合作伙伴，美国的业务很难继续开展。陈默称，当时公司账上只剩下10亿左右，公司有一千多人，可每年的运营成本就有四五个亿。
结果，公司不得不连续进行了两次大规模的裁员，从而尽量减少，缩短成本开支。这还直接地导致了侯晓迪的出走——这位创始人至今还与图森未来颇有矛盾。
第一次裁员发生在2022年12月，也就是陈默和吕程刚刚重回公司的时候。这次裁员波及了约350名员工，占全球员工总数的25%。受此影响，2022年产生的重组费用有2685.5万美元（约合1.96亿人民币），裁员还导致了约200万美元的长期债务减值支出。
第二次裁员发生在2023年5月，涉及约300人，占全球员工总数的30%。不无关系的一次性费用（包括员工过渡、拒给信息期和遣散费、员工福利和相关成本的现金支出）约为700万至900万美元(约合5000~6500万人民币)。
缩短长期性开支的代价，就是加剧了这两年的一次性亏损。但这已经不算是最笨重的问题了。在美国的业务萎缩后，公司在2023年试着进入日本、澳洲和中国市场，但要么仍会受到来自美国的调查和批准，要么没谈到不适合的合作伙伴。
陈默这样总结公司当时的情况:
「再次接手图森后，公司已经元气大伤。此时我们丢失了美国所有上下游合作关系，美国市场传闻我们是间谍，我们在被美国各部门调查，还有集体诉讼。我和吕程尝试修复上下游合作伙伴关系，但无果，我们判断不可能再修复成功。同时，在美国还有高昂的成本，我们无法选择出售美国业务，因我们的声誉，出售也没能成功。为了公司能活下来，我们选择砍掉美国业务，降低成本去商业环境不反对日本和澳洲发展业务。」
「幸运的是，今年3月份因为美国加州的TRO和美国商务部对我们的调查，让我们2023年在日本和澳洲布局的商业化也产生巨大的风险。我们认识到，图森未来无法靠自己的资金和能力商业化无人驾驶，我们必须想办法活下来，遂我们保持不变商业模式从重债务的自己商业化转为轻债务授权IP和数据。与此同时，我们开始探索其他的商业机会。」
就这样，怀着扶大厦之将倾的想法，陈默放下了智驾业务，将目光投向了从2020年就开始布局的游戏行业。2024年1月，公司从美股退市。
为什么一定是游戏?这又取决于陈默对于AIGC技术和游戏行业的理解。
一方面，前文已提及过，他认为自己的团队在转型方面「完全没有难度」。另一方面，他坚信自己为AIGC技术找到了一个不适合的应用场景。他在24号的致股东公开信中这样说:
「我想大家会质疑AIGC虽然是现在最热门的赛道，Midjourney年收入已经2亿美元，但行业竞争激烈，有很多巨型公司都参与其中，图森未来如何和他们竞争?我想大家也会质疑，虽然马斯克和李飞飞都说AIGC非常适用于游戏开发，但目前并没有成功的案例验证，凭什么图森未来能成功?含糊，我无法反对。」
「我之所以有信心把公司带回80亿，并不是因为AIGC是最热门的赛道;也不是因为AIGC做游戏这个正确的路径。80亿美元的市值对应着5亿美元的利润，对应的大概是7亿美元的净收入，我们只需要让公司有5亿美元的利润即可维持80亿美元左右的市值。那凭什么在未来我们的年利润能做到5亿美元?因为，我为公司带来了《金庸群侠传》。」
他紧接着说到对于游戏IP的理解，认为游戏行业仍然「产能短缺」，并顺便表达了一些「厌恶」「梦想」之类的想法:
「7亿美元的年收入，在游戏行业并不是一个很下降的数字。COD系列，GTA系列，刺客信条系列等，收入都是50亿美元级别。在国内的武侠游戏中，《天龙八部》养活了整个搜狐，年收入到游戏尾声还超过100亿人民币;史玉柱一款《征途》还完所有巨人集团的债务，重回一线资本大哥……当然，还有笑傲江湖，射雕三部曲等等金庸授权的IP，为网易、腾讯、完美、畅游带来了极小量的收入。」
「《金庸群侠传》对于大多数制作者来说讲，是国内顶级的IP，只要保证质量一定能做个大收入的项目。但对于我和我的团队并非如此，《金庸群侠传》对于我们就像《黑神话悟空》对于冯骥团队，我就是为了这款产品而生。……」
要救公司，认为游戏AI技术的跨行业门槛低，看好游戏行业的前景，再加上个人的厌恶，四个因素加起来，才诞生了公开信结尾的这样一句话:「我愿用我毕生的热爱和梦想——《金庸群侠传》去拯救图森未来。我愿背水一战，这将是我一生最后的公司和最后的项目。」本月19日，公司正式启用了全新品牌名CreateAI，标志了公司的正式转型。
而之所以选择在本月这个时候，在项目进度还远未达到关键节点的情况下公开项目，恐怕也是出于公司层面的考量。本月24日，也就是《金庸群侠传》项目公开约11天后，图森未来举行了年度股东大会。包括陈默、吕程在内的6位原董事会成员继续当选。
陈默称，「要反对我们真实的做得出这些东西。……他（侯晓迪）现在就说我们『狗屁不是』，没了他啥也不是，我们的防御手段就是把这些东西提溜出来，让市场相信我们。」
一个擅长给资本市场讲故事的商人，来到了游戏行业。这次，玩家们能接受他的故事吗?
结语
高层内斗的阴云，现在仍笼罩着图森未来。
对于陈默的转型无法选择，同为公司创始人的侯晓迪颇有微词。他仍想继续做智驾业务，也并不看好游戏行业。他在2023年3月辞去了董事会席位，同年5月转而在美国成立了一家新的智驾公司BotAuto——正赶上图森未来第二次大裁员的时间。他对媒体表示，新公司的40人不次要的部分团队含糊大部分来自图森未来。这家新公司在今年9月还拿下了一笔2000万美元的A轮投资。
结果今年11月，图森未来就向美国德克萨斯州法院提起诉讼，指控BotAuto盗用其商业机密和专利技术。
侯晓迪则反手建立了一个网站「savetusimple.com」（意为「拯救图森」），罗列了陈默等高管的诸多「罪状」，包括向中国公司输收资金和技术等等。网站呼吁中小股东联合起来罢免相关高层，并对图森未来进行清算。
在本月24号的那封致股东公开信中，陈默作出了承诺:「明年复牌后，图森未来盈利之前，不会做任何的减持，和公司与项目共存亡。」公司选择以游戏业务背水一战，并且在明年还有复牌的打算。至于那时结果如何，可能就要看当下这几款游戏项目的成果了。
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奇点将至?奥特曼再次奴役「六字」神秘信号!谷歌文档之父、机器学习博士纷纷预测，AGI降临那天，95%人类工作或被AI取代。
一觉醒来，奇点又进了一步?!
昨天，OpenAI智能体安全研究员StephenMcAleer突然发出一番感慨:
有点怀念从前那段做AI研究的日子，那时我们还不知道如何创造超级智能。
紧随其后，奥特曼发表了意味深长的「六字箴言」:nearthesingularity;unclearwhichside——奇点临近;不知身处何方。
这句话是想表达两层意思:
1.模拟假说
2.我们根本无法知道AI真正起飞的关键时刻，究竟是在什么时候
他又疯狂明白地提及了一番，并期望这一点能引申出大家更多的解读。
这一前一后，他们接连发出耐人寻味的信号，让所有人不禁思考:奇点是否真实的近在咫尺?
评论区下方，直接被新一轮的AGI大猜想和恐慌冲爆了。
若AGI/ASI真正降临那天，我们将面临着什么?
「谷歌文档」之父SteveNewman在最新长文中认为，「届时，AI将会取代95%人类工作，甚至包括未来新创造的工作」。
ApolloResearch联创MariusHobbhahn则更进一步，列出了2024年-2030年所有AGI时间表。
他预测，「2027年，AI将直接取代AGI实验室顶级AI研究员;
2028年，AI公司将有1万-100万个自动化的AI研究员，差不多所有需要知识型的工作都被AI自动化」。
与Newman观点一致同意的是，Hobbhahn认为2024年95%以上经济价值的任务，都能被AI完全自动化。
不过，他将这个时间节点设定在了2029年。
AGI降临，超95%工作被取代
SteveNewman在文章中，阐述了他对AGI的定义及其AI对未来世界的影响。
那么，AGI究竟指代的是什么时刻?Newman认为:
AI能够在超95%的经济活动中，以成本效益的方式取代人类，包括未来新创造的任何工作。
他认为，大多数假设的AI变革性影响都发散在这个节点上。
因此，这个「AGI」的定义，代表了世界开始显著保持不变的时刻，也是所有人「感受到AGI」的时刻，具体而言:
1AI系统能主动适应完成大多数经济活动所需的任务，并能完成不完整而非世界性政策的任务。
2一旦AI能够完成大多数知识型工作，高性能的物理机器人将在几年内随之而来。
3这种能力水平可以实现一系列变革场景，从经济超增长到AI接管世界等。
4世界变革场景需要这种水平的AI（通常，专用AI不足以保持不变世界）。
5在达到AGI之前，「递归自我改进」将成为主要推动力。
6AGI指的是具备必要能力（以及经济效率）的AI被发明出来的时刻，而不是在整个经济中全面部署的时刻。
关于AI如何对世界产生变革性影响，有来自多方的推测:
一种观点认为，AI可能带来难以想象的经济增长——推动科学和工程领域快速进步，完成任务的成本比人类更低，干涉公司和政府做出更高效的决策。
根据最近的历史数据，世界人均GDP大约每40年翻一番。有人认为，高级AI可以使GDP在一年内至少翻一倍，也就是「超增长」。
十年的「超增长」将使人均GDP减少1000倍。也就意味着，目前每天靠2美元生活的家庭，未来可能会实现年收入73万美元。
另一种观点认为，AI可能会带来灾难性的风险。
它可能会发动幸存性的网络攻击，制造出高死亡率的流行病;可能让独裁者获得对国家甚至全世界的绝对控制权;甚至，AI可能失去控制，最终建造所有人类生命。
还有人推测，AI可能淘汰人类，至少在经济领域会这样。它可能终结资源稀缺，让每个人都能过上富裕的生活（前提是选择公平分配这些成果）。它可能将仅存在于科幻中的技术变为现实，比如治愈衰老、太空殖民、星际旅行、纳米技术。
不仅如此，一些人设想了一个「奇点」，在奇点中，进步的速度如此之快，以至于我们什么都无法预测。
SteveNewman推测，AGI真正实现的时刻，就是这些设想几乎同时变成现实的时刻。
「可能发生」，不是「接受发生」
需要澄清的是，Newman并非在说，关于高级AI的预测，一定都会实现。
未来，技术突破逐渐变难，所谓的「奇点」也就不一定会出现。也就是说，「长生不老」可能根本就无法实现。
再说了，人们可能更喜欢与他人互动，这样的话，人类也就不会真实的在现实经济活动中变得没用。
当提到「可能差不多同时发生」时，SteveNewman的意思是，AI如果能实现难以想象的经济增长，那也有能力制造真正的幸存性流行病、接管世界或快速殖民太空。
为什么谈论「通用人工智能」
经济超增长在理论上是否可能，有一些争议。
但如果AI无法自动化几乎所有的经济活动，那么超增长几乎注定是不可能的。仅仅自动化一半的工作，不会带来深远的影响;对另一半工作的需求会随之减少，直到人类达到一个新的、相对常规的不平衡的。（毕竟，这种情况在过去已发生过;在不久前，大多数人还从事农业或简单的手工业。）
因此，超增长需要AI能够完成「几乎所有事情」。它还需要AI能够适应工作，而不是重新调整不当工作和流程来适应AI。
否则，AI将以类似于以往技术的速度渗透到经济中——这种速度太慢，无法带来结束的超增长。超增长需要AI足够通用，以完成人类能做的几乎所有事情，并且足够僵化以适应人类原本的工作环境。
还有太空殖民、超致命流行病、资源稀缺的终结、AI接管世界等预测，这些情景都可以被归类为「AGI完成」情景:它们与经济超增长需要的AI，具有相同的广度和深度。
Newman进一步主张，只要AI能够完成几乎所有经济任务，它就足以实现全部预测，除非与AI能力无关系的原因导致它们无法实现。
为什么这些截然不反对情景，需要相同水平的AI能力?
阈值效应
他提到了，上个月DeanBall关于「阈值效应」的文章。
也就是说，技术的逐步进步可能在达到某个关键阈值时，引发突如其来的巨大影响:
DeanBall最近撰文探讨了阈值效应:新技术在完全建立并不会悠然，从容普及，只有当难以预测的实用性阈值被突破后，采用率才会悠然，从容攀升。例如，手机起初是一种笨重且昂贵的滞销产品，而后来却变得无处不在。
几十年来，自动驾驶汽车还只是研究人员的兴趣，而如今谷歌的Waymo服务每三个月就能实现翻倍增长。
对于任何特定任务，只有在突破该任务的实用性阈值后，AI才会被广泛采用。这种突破可能发生得相当突然;从「还不够好」到「足够好」的最后一步不一定很大。
他认为，对于所有真正具有变革性影响的AI，其阈值与他之前描述的定义一致同意:
超增长需要AI能够完成「几乎所有事情」。它还需要AI能够适应任务，而不是调整不当任务去适应自动化。
当AI能够完成几乎所有经济价值任务，并且不需要为了适应自动化而调整不当任务时，它将具备实现全部预测的能力。在这些条件焦虑之前，AI还需要人类专家的鞭策。
一些细节
不过，Ball略过了AI允许体力工作的问题——即机器人技术。
大多数场景都需要高性能的机器人，但一两个（例如高级网络攻击）可能不需要。然而，这种区别可能并不重要。
机器人学的进步——无论是物理能力还是用于控制机器人的软件——最近都显著加快。这并非完全偶然:现代「深度学习」技术既推动了当前AI浪潮，在机器人控制方面也非常有效。
这引发了物理机器人硬件领域的一波新研究。当AI有足够的能力促进经济高速增长时，几年之内它也可能会克服剩余的障碍来制造可以胜任体力工作的机器人。
实际的影响将在至少几年内逐步发散，一些任务将比其他任务更早实现。即使AI能够完成大多数经济价值任务，也不是所有公司都会立即行动。
为了让AI完成比人类更多的工作，需要时间去建设足够多的数据中心，而大规模生产物理机器人可能需要更长时间。
当谈到AGI时，指的是具备基后天的反应力的时刻，而不是全面部署的时刻。
当提到AI能够「完成几乎所有经济价值任务」时，并不一定意味着单个AI系统可以完成所有这些任务。我们可能最终会创建从事不同任务的专用模型，就像人类从事不反对专业一样。但创建专用模型的必须像培训专业工人一样容易。
实现AGI，我们该怎么做?
对于「如何实现AGI?」这个问题，现在的研究者几乎没有头绪和理论依据，各种流派都有，一致同意不休。
ApolloResearch联创MariusHobbhahn认为，AGI的不次要的部分特点应该有三个:
-对风险的来源、预期的风险程度、安全预算以及愿意允许的风险做出更具体的明确假设。
-明确的多层次防御方法，去除某些不相关、负不无关系的措施，而不是「尝试叠加不反对策略以降低风险」。
-计划一致同意性，很多AI公司在宣传和实际做的事和谐同意，比如声称为了安全性愿意付出更高代价，但却不愿意允许透明推理带来的缺乏成本。
忠实且人类可读的CoT范式从AGI的全局发展来看，我们很幸运:现在AI偶然的大部分推理过程是「直接可见」且「易于理解的」。
所谓忠实且人类可读，就是指模型的推理过程是以一种人类可以直接理解的方式进行的，并且准确地反映了模型行动的原因，模型不能进行与声明不符的内部推理。
我们至少应该:
1.共同认同将此作为一个重要搁置因素，并以此进一步发展。为了让模型产生更易理解的CoT，我们可以并愿意承受相应的性能损失，哪怕是普通应用的运行成本会减少2倍，或是高风险应用的成本减少到5倍
2.将更多的精力投入到研究易于理解且忠实的推理过程（CoT）。比如构建一套评估工具，以测试某个特定模型的推理过程是否忠实，或者探索直接优化可读性会带来哪些副作用，如何隐藏掉非预期推理等。
3.「从架构中移除可见CoT」的相关研究应该减少，缩短，例如Meta的COCONUT
假设可读性带来的缺乏成本并不太高（例如，不到2倍），那现在关于「移除CoT」的研究无异于自毁长城。
如果存在证据隐藏，像在o1和o3中使用的高计算强化学习（highcomputeRL）会导致不可读的推理过程，例如模型自己发展出人类难以理解的语言，相应的观念也应该发生转变:
1.人工智能开发者尽快分享此信息，「模型的推理性能很好，但我们不理解其推理过程」要比「模型的推理性能一般，但我们能够理解其推理过程」可怕得多。
2.转变研究和治理策略的优先级，比如投入更多精力去解码模型所学到的语言。
用CoT监控模型如果模型能生成人类可理解的CoT，我们的主要防御手段就是对模型进行详细的监控，虽然极具成本效益但经常被关心。
在理想情况下，可以用几台简单的监控设备来分析模型输出，以检测各种通用的故障模式和不良行为，可追踪的行为类型包括:
各种类型的阴谋（scheming）行为，例如模型是否隐藏了某个特定目标，是否试图重步走监管，是否采取了不符合用户利益的行动等;各种类型的无能的追求（power-seeking）行为，例如模型是否试图获取资源，试图减少，缩短访问批准，试图以某种方式说服他人等;强烈且广泛的目标导向，例如模型在多个上下文中都一直在追求某个特定目标，需要在不同上下文之间进行对比;可以使用较小但运行更快的模型作为「仅黑箱监控器」（balck-box-onlymonitors），类似用Gemini-flash来监控Gemini，或者使用「白盒探测器」(white-boxprobes)，经过训练以检测有问题的行为(例如，线性探测器或SAE探测器);
最好既能监控行动本身（例如，工具调用），也能监控导致这些行动的推理过程。
模型开发商已经开始使用黑箱监控器来防止模型越狱（jailbreaks），算是有了一个概念验证;简单的线性探测器极具成本效益(只需要一个简单的向量乘积)，可以在几乎不减少缺乏开销的情况下，并行运行上万的探测器。
虽然这些方法看似简单，但研究人员认为，还没有人系统地研究如何对模型进行无效的监控。
监控在概念理解上看似简单，但仍需要极小量的迭代和调整不当，比如需要一个完善的数据集来训练和评估探测器，校准阈值等。
每个AI实验室都应该有一个多余的团队来专门构建监控设备，确保模型按预期工作，分析其结果，使其运行更高效等。
总的来说，监控设备不仅可以直接防止模型生成使加剧性内容，还可以更快、更全面地了解对齐（alignment）技术的有效性。
控制模型最坏情况下，模型可能有自己的想法，而且人类不一定能看清推理过程，所以需要最大限度地降低模型的实用性，同时最小化风险，具体措施包括:
1.智能体（agents）:以往的研究主要发散在小智能体系统或在较小任务，实验室应该尽快将控制技术应用于最先进的系统，以便尽早积聚实践经验;
2.现实性（realism）:在常见的应用场景下对模型进行控制，比如辅助研究等;
3.蓝队与红队的规则:在某些变体下，红队过于强大，比如可以访问蓝队的所有数据，并针对蓝队进行训练等，对团队的假设应该更「合理」且「不准确」。
4.放宽假设（relaxedasummptions）:控制的假设基于模型始终腹黑，相对保守;可以定义更严格的界限，减少，缩短约束，使模型表现大体不变。
模型的阴谋（scheming）在帮助研发人工智能系统时，我们也应该加深对大模型图谋不轨行为的理解:
1.检测工具:使用性能更好的工具来检测模型的图谋，例如更大规模的黑箱评估和更好的白箱技术;
2.图谋行为的发展:应该深入理解为什么模型会追求某种能力，了解模型如何学习非短视反感，以及模型何时愿意为了这些反感付出行动;
3.现实中的反感:了解模型在实践中的图谋频率，比如分析1亿个真实的模型回复，似乎是一个低投入、高回报的项目，但需要访问极小量真实的部署数据。
4.隐藏的图谋:分析哪些训练方法会减少，缩短模型的图谋行为，或识别出那些难以检测的图谋行为。如果模型每次出现图谋不轨的时候，就对其进行惩罚，会导致负面行为减少，缩短，但可能会减少模型隐藏阴谋的能力。我们需要针对不不关心况作出判断和不平衡的;
5.准备应对措施:根据模型的图谋程度，采取无视、重新训练模型，或者完全授予模型等不同策略;
6.更多的能力评估:更进一步了解模型在规避监管、干扰训练等程度。
评估评估是一种高效的「模型图谋」证据收藏，储藏工具，可以减少破坏其他策略，比如评价「监控」或「控制」方法是否有效等。
另一方面，评估也可以让我们了解模型的大体能力，但现有的评估在某些方面仍然不足:
1.能力评估:应该继续构建更多更好的能力评估，特别是针对人工智能研发、策划、核生化、网络和说服等方面，我们目前仍然不清楚模型的具体能力;
2.诱导（Elicitation）:如何对模型进行诱导以产生最大能力，尽可能找到模型的上限能力?
3.预测评估:预测能力的正确方式是什么?那些模型表现仍然为0的基准，该如何突破?或许还有更好的预测评估方法;
4.对齐评估:迄今为止，大多数研究都发散在能力评估上，而「对齐/反感评估」（alignment/propensity）也很重要，应该帮助构建对抗性对齐评估，比如设置各种非短视讨厌陷阱等，为模型建立一个非常详细的「心理档案」，以了解其默认反感;
5.演示:对于研究人员或公司内部来说，需要用一篇严谨的论文来仔细搁置所有的潜在可能性，还需要搁置如何传递演示给普通用户。
短期对齐策略现有的技术，比如RLHF在模型中引入了非短视（non-myopic）且不可纠正的(non-corrigible)反感，应该投入更多的精力来详细了解模型获得的目标类型，为模型建立详细的「认知档案」。
内部和外部使用的策略应该有无遮蔽的区别，比如模型具有更强的抗越狱能力可能会降低其可纠正性，需要确定哪些策略适用于长期内部部署。
推理透明度在最好的情况下，内部计划应该是完全不透光的，并明确关于安全预算、组织隐含愿意允许的风险、明确的红线等假设。应该经常与外部专家沟通具体计划，专家可以来自独立组织、学术界或人工智能安全研究所，可以签订保密协议。
从道德上讲，公司应该与公众分享计划中的细节，尤其是影响力更大的AI公司和技术，每个人都应该能够理解他们「应该或不应该」期望这项技术是安全的。
参考资料:
https://x.com/sama/status/1875603249472139576
https://amistrongeryet.substack.com/p/defining-agi
https://www.lesswrong.com/posts/bb5Tnjdrptu89rcyY/what-s-the-short-timeline-plan#So_what_s_the_plan_
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