在人工智能领域，OpenAI推理模型核心架构师Jerry Tworek的见解始终备受关注。这位曾主导o1、o3及Codex架构设计的专家，近期就预训练scaling法则的效力、通用人工智能（AGI）的实现路径等关键问题，给出了颠覆行业认知的深度思考。
针对"通过扩大模型规模与强化学习训练能否持续突破性能"的争议，Tworek直言当前技术路径存在根本性缺陷。他指出，现有模型本质上是"任务导向型工具"——通过针对性数据投喂提升特定任务表现，但缺乏跨场景的迁移能力。"你训练它识别十万张猫的图片，它依然分不清老虎和豹子。"这种"训练即所得"的特性，导致模型在面对未明确覆盖的场景时，往往陷入"知识盲区"。更严峻的是，当前行业普遍采用的"发现缺陷-补充数据-重新训练"循环，不仅迭代周期长达数月，且永远无法穷尽所有可能的失败模式。
在AGI的定义之争中，Tworek提出"困境突破能力"这一核心标准。他以编程任务为例：当AI生成的代码出现运行时错误，现有模型会持续输出相似错误方案，而人类程序员会通过调试日志分析、知识库检索、方案重构等动态调整策略解决问题。"真正的智能体必须具备自我修正的元认知能力，这需要突破当前静态训练框架的束缚。"这种观点直接挑战了"参数规模决定智能水平"的行业共识，将讨论焦点从硬件资源竞争转向算法架构创新。
作为推理模型的缔造者，Tworek揭开了这类技术光环下的成本困境。所谓"思维链"（Chain of Thought）技术，本质是通过增加输出token数量模拟人类推理过程。但这种质量提升伴随着指数级增长的计算成本——复杂任务所需的token量可达简单任务的百倍。OpenAI等企业被迫采用"双轨制"产品策略：为日常查询提供低成本快速模型，对关键决策保留高成本深度推理服务。这种技术妥协，暴露出当前AI系统在效率与智能之间的深层矛盾。
数据枯竭危机正成为制约行业发展的新瓶颈。Tworek透露，主流机构已消耗完互联网可用的高质量文本数据，合成数据方案虽能维持训练循环，却导致模型创新能力持续衰退。"用AI生成的数据训练AI，就像让学生只阅读自己写的作文——最终会陷入认知闭环的死亡螺旋。"他提出的破局方向是构建"实战学习"框架：让模型在解决真实问题的过程中，将成功经验与失败教训同步转化为训练数据。但这又引申出新的悖论：如果模型缺乏自主突破困境的能力，如何积累有效的新数据？
在职业选择建议方面，Tworek强调"激情匹配度"比平台规模更重要。"当你在晨会前已对工作产生抵触情绪，这就是转型的明确信号。"他特别指出，AI研究需要"反共识勇气"——在GPT-3时代坚持探索推理架构，在参数竞赛浪潮中研究小模型优化，这类"非主流"选择往往蕴含突破性机遇。对于研究管理者，他提出"赋能型领导"理念：通过明确团队价值观边界，给予成员充分的自主探索空间，这种模式比微观管理更能激发创新活力。
关于具身智能的发展前景，Tworek给出激进预测：2-3年内机器人将在特定场景实现商业化落地。其判断依据在于，物理世界的操作任务本质是"空间编程问题"，而代码生成领域的突破已验证强化学习技术的有效性。尽管真实环境中的试错成本远高于数字世界，但模拟器技术与迁移学习算法的进步，正在快速缩短这个差距。"仓库分拣、家庭清洁等结构化场景，可能成为机器人技术的首个突破口。"
这场访谈最引人深思的，是Tworek对AI技术本质的清醒认知。他既不渲染"AGI即将到来"的乐观叙事，也不回避"当前模型存在根本缺陷"的残酷现实。当被问及行业未来时，这位亲手打造过最强推理模型的工程师坦言："真正的突破不会来自参数数量的简单叠加，而是取决于我们能否创造出具有自我进化能力的算法架构。"这种直面技术局限的诚实态度，在当前浮躁的AI产业环境中显得尤为珍贵。
