拆解Jason Wei三大AI思维模型：智能商品化、验证者定律、锯齿状边缘。从第一性原理出发，我们拆解前OpenAI研究员 Jason Wei 提出的三大关键洞见，帮你判断：AI 哪些能力会先突破？如何规模化落地？为什么进展冷热不均？

1 🧠智能商品化：AI的能力，成本会越来越低

📌 什么是“智能商品化”？一句话：能力一旦攻克，成本迅速趋近于零。

背后依赖两个核心技术范式：

• 自适应计算：简单任务少用算力，复杂任务按需增算。
• 从搜索到 Agent：AI 直接帮你“找信息 → 理解 → 操作”。

🔁 过去20年，信息获取的“成本演化”

时代	获取耗时	典型方式
📚 前互联网	小时~周	图书馆翻目录
🔍 搜索引擎时代	分钟级	搜网页/扫知乎
🤖 聊天机器人	秒级	直接问 ChatGPT
🧩 Agent	分钟内自动完成	点选、填表、验证信息

💡 为什么“验证友好”的任务能被率先自动化？

比如查“1983年釜山结婚人数”或“符合约束条件的球赛”：人要多站点查资料，耗时数小时；Agent 则可脚本点击、批量比对、即时验真。

这类任务有一个共同点：客观、可比对、结构化、批量化、反馈连续 正是AI最擅长的。

属性	举例	自动化价值
客观性	数学题、单测	准确率高，易调优
可比对	表格字段、网页数据	易自动校验
批量处理	批量case、网页抽取	更易规模化
结构化	数据源干净	更稳定
连续反馈	正确率、耗时	可微近似，利于学习迭代

📉 什么在变便宜？什么变贵了？

• 开放知识 → 趋近零成本（随问随答）
• 私有数据 & 内部流程 → 相对更值钱（如房源未上架信息、公司SOP）
• 个性化内容分发 → 无摩擦精准触达（AI给你定制“专属互联网”）

2 ✅验证者定律：越容易验证的任务，越容易AI化

📌 定义：任务越容易验证，越可能被AI解决

验证者定律指出：

如果某个任务“能解 + 易验证”，那它最终都会被AI搞定。

我们可以将任务放在一个二维坐标上：

• X轴：生成难度
• Y轴：验证难度

越靠右下（生成难 & 验证易）的位置，越适合率先自动化。

任务类型	生成难度	验证难度	适合AI吗？
数独解题	中	低	✅
写网站代码	高	低	✅
写文章（真假难辨）	低	高	❌
推荐饮食方案	低	高	❌

🧬 AlphaDev范式：自动验证 → 采样迭代 → 超越人类

比如谷歌DeepMind用在排序内核/算法设计上的范式：

1. 大量采样 LLM 输出
2. 用验证器打分（如性能、正确率）
3. 精英保留 + 提示优化

这套机制绕开了“泛化”难题，在单任务上跑出人类专家都难以手写的结果👇

🚀 从产品设计到创业定位：先有“可验证的度量”，再谈能力优化

应用场景	验证机制	扩展路径
代码修复	单测+覆盖率	自动回归测试
检索问答	来源一致性分数	多轮重试+溯源
生成合规	正则校验+合规规则解析器	规则库+RLHF训练

3 ⚡️锯齿状边缘：AI发展不是直线，而是“峰谷交错”

📌 为什么AI有的任务秒杀，有的却进展迟缓？

Jason Wei提出的“锯齿状边缘”指出：

AI发展不连续，而是“在哪些任务上先突破、哪些后突破”受三因素决定：

🔍 三大判断准绳：

1. ✅ 是否数字化（可在线迭代）
2. ✅ 数据是否充足（语言、行业、地域分布）
3. ✅ 是否有单一客观指标（有利于合成数据、RL优化）

数字化程度高、数据充足、有可评分指标的任务，AI推进快；反之则慢。

🛠 工程行动手册（面向研发与创业团队）

想把AI真正落地？看这五步：

步骤	工具/抓手	产物
🎯 选题	任务坐标象限图	路线图
📏 度量	构造评分器/基准集	研发看板
🤖 执行	Agent执行Runner	日志记录
✅ 验证	单测/一致性检查	可追溯证据
🔄 优化	强化学习/对比学习	收敛曲线可视化

4 ✅总结 & 读者行动

三句话记住 Jason Wei 的关键思路：

1. 智能商品化：简单能力很快就免费，别做“人肉搜索器”。
2. 验证者定律：先做“验证易”的任务，构造反馈闭环。
3. 锯齿状边缘：AI不是全能，判断任务差异、分层推进才是正道。

🎯 行动建议：拿出你关心的AI场景，套入“三问法”：

• 它能数字化吗？
• 数据足够多吗？
• 能否构造客观评分？

再画出“生成难/验难”的坐标象限，你的AI路线图就出来了。

”的任务，构造反馈闭环。
3. 锯齿状边缘：AI不是全能，判断任务差异、分层推进才是正道。

🎯 行动建议：拿出你关心的AI场景，套入“三问法”：

• 它能数字化吗？
• 数据足够多吗？
• 能否构造客观评分？

再画出“生成难/验难”的坐标象限，你的AI路线图就出来了。