Open Ai创始成员警告：强化学习的根本缺陷或将制约AGI发展路径

今日新闻 2025年10月19日 20:56 0 aa

信息来源：https://officechai.com/ai/reinforcement-learning-is-a-lot-worse-than-the-average-person-thinks-andrej-karpathy/

人工智能领域的资深专家安德烈·卡帕西近日发出了一个令业界震惊的观点：支撑现代AI最重要突破的强化学习技术存在根本性缺陷。这位前特斯拉AI总监和OpenAI创始成员在最新播客访谈中毫不讳言地表示，强化学习"比普通人想象的要糟糕得多"，甚至称其为"可怕的"技术。这一观点对于正在大力投资强化学习技术的整个AI产业来说，无疑投下了一枚重磅炸弹。

卡帕西的批评直指强化学习的核心机制。他通过一个数学问题求解的例子生动地阐述了这一技术的根本问题：系统需要并行尝试数百次不同的方法，绝大多数尝试都是错误的，只有极少数能够得到正确答案。然而，强化学习算法会将所有导致正确结果的步骤都标记为"正确的做法"，即便这些步骤中的大部分实际上是错误的或无效的。这种学习方式被卡帕西形象地比喻为"通过一根稻草吸取监督信号"，效率极其低下且充满噪音。

强化学习技术目前被广泛应用于从AlphaGo的围棋对弈到ChatGPT的对话能力等各种AI突破中。特别是来自人类反馈的强化学习已经成为大型语言模型与人类偏好对齐的标准方法。OpenAI在2024年发布的o1模型更是将强化学习推向了新的高度，使模型能够进行逐步推理。然而，卡帕西的分析揭示了这一技术背后的深层问题。

技术缺陷的深层分析

卡帕西对强化学习的批评集中在其学习机制的本质缺陷上。在传统的强化学习框架中，算法通过试错的方式探索解决方案空间，然后根据最终结果的好坏来调整整个决策序列的权重。这种方法的问题在于，它无法区分一个成功序列中哪些步骤是真正有效的，哪些步骤是偶然的或错误的。

以数学问题求解为例，一个AI系统可能在解题过程中走了很多弯路，做了许多错误的推导，但最终偶然得到了正确答案。强化学习算法会将整个解题过程都视为"成功的经验"进行强化，包括其中的错误步骤。这导致系统学到的不是真正的问题解决策略，而是一个充满噪音和错误模式的混合体。

这种学习方式的效率问题更加突出。卡帕西指出，强化学习需要大量的探索和试错才能获得有限的监督信号，这个过程"可能需要几分钟的推出时间"，但最终只能得到一个简单的奖励信号。这种极低的信息密度使得学习过程既耗时又低效，远不如人类的学习方式高效。

人类的学习过程与强化学习存在根本性差异。人类能够通过理解、推理和模式识别来学习，而不是单纯依赖试错和奖励信号。人类可以从一个例子中学到通用的原理，并将其应用到类似的问题中。相比之下，强化学习需要大量的重复试验才能学到类似的模式，且学到的往往是表面的关联而非深层的理解。

产业影响与未来挑战

卡帕西的观点对AI产业具有深远的影响意义。目前，包括OpenAI、Google DeepMind、Anthropic在内的主要AI实验室都在强化学习技术上投入了巨额资金。这些公司的旗舰产品，从ChatGPT到Claude，都严重依赖基于强化学习的训练方法。如果卡帕西的分析是正确的，那么这些投资可能建立在一个根本有缺陷的技术基础之上。

然而，卡帕西也承认了一个现实问题：尽管强化学习存在诸多缺陷，但它仍然是目前可用的最佳工具。他坦率地表示："强化学习很糟糕。碰巧的是，我们之前拥有的一切都更糟。"这种"相对优势"解释了为什么业界仍然在使用这一技术，即便它存在根本性的局限。

这一观点也解释了为什么尽管AI在某些任务上取得了令人瞩目的成就，但在其他类型的推理和学习任务上仍然表现不佳。如果当前的AI系统确实是建立在一个"嘈杂"且效率低下的学习机制之上，那么它们在处理需要深度理解和创造性思维的任务时遇到困难就不足为奇了。

业界已经开始关注这些问题并寻求替代方案。一些研究团队正在探索直接偏好优化和其他更高效的学习方法，试图解决强化学习中的"嘈杂监督"问题。还有一些研究者在开发混合方法，将模仿学习与更有针对性的反馈形式相结合，希望能够提高学习效率。

通用人工智能的路径反思

卡帕西的批评引发了对通用人工智能发展路径的深度思考。如果强化学习确实存在根本性的局限，那么当前主要依赖这一技术的AI发展路线图可能需要重新审视。这对于那些预期通过简单扩大计算规模和数据量就能实现AGI的观点提出了挑战。

更深层的问题是，如果人类的学习方式确实与强化学习存在本质差异，那么我们可能需要开发全新的机器学习范式才能真正逼近人类水平的智能。这意味着仅仅改进现有的强化学习算法可能是不够的，我们需要的是范式级别的创新。

当前AI系统在某些任务上的出色表现可能掩盖了其底层技术的根本缺陷。正如卡帕西所指出的，这些系统能够工作并不意味着它们是以最优或甚至是合理的方式在工作。它们的成功可能更多地归因于计算能力的暴力提升和数据规模的扩大，而非学习算法本身的优雅和高效。

对于一个习惯了指数级进步的行业来说，卡帕西的警告提醒我们需要保持谦逊和批判性思维。技术的快速发展不应该让我们忽视其根本性的局限。相反，正是在这样的时刻，我们更需要深入思考现有方法的本质，寻求更好的替代方案。

未来的AI研究可能需要更多地借鉴认知科学、神经科学和心理学的洞察，以更好地理解智能的本质和学习的机制。只有通过这种跨学科的方法，我们才有可能开发出真正高效和可靠的人工智能系统。

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