针对 METR(Model Evaluation & Threat Research)2025 年提出的 AI 能力每 7 个月翻一番的结论,论文《AI 能力真的在指数增长吗?》用同一组公开数据拟合 S 曲线(sigmoid),发现拐点在 2025 年 6 月 6 日已经过去,数据并不支持指数增长叙事。
同一组数据的两种拟合
研究团队使用 METR 公开的评测数据:170 个任务(覆盖 HCAST、RE-Bench、SWAA 三套基准)、28 个模型,其中 15 个为当时最先进的模型,用概率建模语言 Stan 进行贝叶斯式曲线拟合。按均方误差 MSE 比较(越低越好),Sigmoid 链接函数拟合误差 203.69,优于 METR 指数曲线的 339.93 和指数链接函数的 2874.67,S 曲线对数据的解释力明显更强。关键分歧在拐点位置:METR 的拟合把 S 曲线的拐点推到了遥远的未来,同一组数据在 sigmoid 模型下拐点却落在 2025 年 6 月——也就是说,我们可能正从快速增长期进入缓慢增长期,两种解释在已有数据上的拟合优劣是可以直接比出来的。
拆成两条曲线才看清
论文把 AI 能力分解为基础能力与推理能力两部分分别拟合:基础能力的拐点在 2024 年 11 月 21 日,已经过去;推理能力的拐点预计在 2026 年 6 月 6 日,即将到来。这个分解解释了为什么体感上 AI 还在快速进步:2023 年前增长靠模型规模与数据量推动;规模增长见顶后,o1 与思维链训练代表的推理能力接棒,在 2024 至 2025 年形成一段线性增长期,掩盖了基础能力已经放缓的事实。
理论分析进一步指出,当多种技术各自沿 S 曲线演进并前后叠加时,整体曲线在观测窗口内看起来就像指数增长。这种表观指数有一个前提:不断出现新的重大突破。作者的判断是,除非再有推理能力级别的突破,否则 AI 能力增长将很快进入平台期。
替代视角的现实含义
论文并不否定 METR 的工作,作者明确表示目标不是提供确凿证据证明 AI 能力正在平台化,而是证明这是一个高度可信的替代方案。其价值在于打破 AI 必然指数增长的思维定式:从 AI 安全政策到教育规划、从投资决策到职业选择,无数决策都建立在 AI 必然指数增长的假设上。如果增长即将放缓,许多关于 AI 安全和劳动力市场的紧急预测需要重新评估,教育与职业规划也不应建立在 AI 五年内取代一切的假设上。方法论层面,单一指数模型可能过度简化,预测需要更严谨的模型比较与领域知识来判断是否会有新突破。这与专家级学术问题基准 HLE的发现互相印证:当前最强 AI 在专家级跨学科问题上得分仍很低,能力演进的节奏比乐观外推所示的更不均匀,把某一段基准曲线直接延长到未来,本身就是需要警惕的做法。