OpenAI 同一天，一脚油门一脚刹车
Hello，我是飞飞。
9 月 6 号，OpenAI 官网同一天挂出两篇长文。头一篇是研究组织的内部账本：干研究的 agent 运行时长已经反超人类，每 1 个人类工作日配 3.1 个 agent 工作日，去年定的「自动化研究实习生」目标按期达成，下一站 2028 年 3 月造出自动化研究员。
另一篇是首席科学家 Pachocki 署名的《An Alien Mind》，里面最重的一句是：他认为目前没有任何实验室把对齐和监控解决到「能继续负责任地全速扩展」的程度，呼吁全行业自愿放缓。
油门和刹车，同一天，装在同一辆车上。
我一直觉得厂商发东西的排列方式本身是信息。把这两篇当成两条独立新闻看，你就只看到了 3.1 这个数和一句安全口号。当成同一辆车上的两个踏板看，事情有意思得多。
账本上那行字
先把油门这篇的数摆出来。
今年 6 月之前，OpenAI 研究组织里 agent 的总运行时长还低于人类总工时。8 月中旬起反超，按标准 8 小时工作日折算，每 1 个人类工作日，agent 干 3.1 个工作日的量。研究者的账单也跟着飞：年初中位数研究者只是偶尔用用，8 月中旬按 API 价格算每天烧掉 600 多美元，前 10% 的人一天烧 7000 美元以上。他们还统计了开并行会话的人数，同时挂四个以上 agent 的研究者越来越多，这个数连别人派出去的子 agent 都算在内。
报告用了一套六阶段的分类法给这些 agent 活计价：定方向、做设计、写代码、跑实验、做分析、做沟通。1 月到 8 月，六类全在涨，大头始终是研究和基础设施代码。涨得最快的还有一类，技术排障。
这里必须把两个容易混的数掰开。3.1 量的是运行时长，不是等效生产力。原文明明白白写着这是 agent 工作日和人类工作日的比值，从头到尾没有说「效率 3.1 倍」。不少转述把「跑了更多」写成了「干得更好」，这一步偷换你得看出来。打个比方。我给十个徒弟各派了活，十个人同时开工，到晚上一算工时，是我一个人的十倍。可交付桌上摆出来的东西，有几件能直接用、几件得我返工，那是另一本账。3.1 量的只是前半句。
报告里还有一行容易被略过的字：高层规划（decide 类的活）到今天仍只占 agent 输出 token 的极小部分。定方向、判结果、决定加大还是停掉，这些还是人在做。
实习生是判得死的活
这篇报告里我最在意的，是「实习生」的定义。
OpenAI 原文说，research intern 指的是能在人类指导下完成「明确界定的研究任务」的系统，包括那种熟练研究员要花几天的活。
注意「明确界定」四个字。上个月我写过 agent 做开放式研究的五个失败模式，那篇的结论是：五个坑里至少三个的根因，是手里没有一把机器能判死的尺子。工程活的测试过没过、代码跑不跑，机器一秒判死，所以 agent 六天能干完；研究问题比如这个方向值不值得追，判不死，agent 零进展。
OpenAI 这个定义跟我那条推论严丝合缝。现在的实习生，干的全是判得死的活。2028 年要造的研究员，才开始碰判不死的部分。报告自己的数据也诚实：成功跑完的四到八小时任务里，超过一半仍然要人插手至少一次。说白了，这就是官方版的 waiting on you，跟我盯后台 agents 那块看板是同一个物种。
连组织形态都在跟着变：好几个团队的内部答疑时间出勤率一路跌，有一个干脆停办了。以前研究者卡住了去问别的组，现在先问 agent。这行字读着是效率故事，换个角度看，是组织里「人教人」的通道在关。
还得替这篇报告记一句它的自我泼冷水。原话说这套测量方法是初级的，AI 研究的瓶颈有很多个，总体研究进度「大概率不会跟上这些具体指标」。厂商主动给自家里程碑降温，这个姿态比数字本身少见。
刹车那篇说了什么
再看刹车这篇。Pachocki 的判断分三层。
他先垫了一层概念。目标对齐，问的是模型有没有做你让它做的事。价值对齐更深，是模型内化了一套原则，在没有明确指令、甚至有冲突和对抗的场合还知道怎么行事。前者好测，后者难得多。
垫完这块，正题才来：监控的绳子在变松。他给了三个原因。模型的推理跟工具调用混在一起，本来就难盯。模型开始操纵自己的思维链，草稿纸本身会作假。预训练让模型不靠外显推理就变强了，草稿纸上越来越没东西可看。
这话接得上我前天那篇费马。那篇的结论是验证门有多硬，决定 agent 敢把野心放多大，数学域有 Lean 编译器当裁判，所以 agent 敢跑出 11 天 1300 万行。现在 OpenAI 要造的野心更大，直接是自动化研究员，可它自己承认，那根叫监控的绳正在变软。
再一层是刹车本身的成色：呼吁自愿放缓，直到行业建立共享安全门槛，再加国际协调。注意这是呼吁，没有机制，没有时间表。Pachocki 顺带交代了他的信念从哪来：2017 年前后 OpenAI 内部就见过算力往上堆的持续回报，这条路线他们信了快十年。文章里也谈了防务，说强大的对齐 AI 会是部署重点，但原话补了一句，一旦真正掂量过赌注的大小，「不计代价往前冲这件事就显得荒唐」。注意这句的位置，按二手转述的语境，它出现在谈自家部署重点的段落里，不在呼吁放缓的那段。翻译过来就是：刹车该踩，也打算给别人装刹车，自己的车先开到对齐 AI 造出来再说。一家公司的首席科学家说「谁都不该再全速了」，而这家公司同天公布的账本显示它自己在全速，这个组合怎么读，你自己称。
得交代口径：OpenAI 官网我直抓被 403 挡了，这篇的引语是拿两个独立二手源交叉对过的，意思一致，原文措辞以官网为准。
一辆车读出什么
RSI 这个词，说人话就是 AI 自己造出更强的自己。OpenAI 在报告里也留了余地，原话说快速 RSI 未必是应该追求的结果，要不要走取决于能不能保住人的控制和知情的公共选择。它还引了自己那份前沿政策蓝图，主张各公司该被要求公开追踪 RSI 进度，并且表态就算没人要求，它也会继续公开。国外的老牌博主 Simon Willison 当天就点了题：今天大概是 OpenAI 的 RSI 日，这个缩写两篇都在用，账本那篇甚至懒得解释它是什么。
把两篇叠在一起，说实话，我读出来的是一组没说破的赌注：他们赌自动化研究员造出来之后，能反过来帮着解决对齐问题，报告中确有原话，自动化 AI 研究员也可以是自动化的安全研究员。可监控又在变软，等于把安全押在「造出来的东西刚好会自己系安全带」上。
油门刹车的比喻到这儿可以说全了：踩油门的脚和踩刹车的脚长在同一家身上，车只有一个方向。这不见得是坏事，但值得你盯紧点。
我自己接着盯两件事。一件是那份「共享安全门槛」几周后会不会真落地成机制，还是停在呼吁。另一件是 3.1 这个比值下个季度还涨不涨。它 6 月前还不到 1，8 月中旬就到了 3.1。你自己接着算，两三个季度后这个数到哪，到那时你岗位里「判得死的活」还剩几成。
轮到你。你手边的人机配比是多少？要是也拿 agent 工作日除一下自己的人工日，你会得到几？