前OpenAI研究副总裁Jerry Tworek近日在访谈中抛出一个大胆预测：人类研究员在AI研究中的关键角色仅剩约两年时间。他认为，随着“原生智能体”时代的到来，AI将迅速接管研发工作，从提出假设到验证的整个闭环将实现完全自动化。这一观点在AI圈引发广泛讨论，也折射出当前研究员们既兴奋又疲惫的复杂心态。

Tworek在OpenAI工作了七年，曾参与构建Codex、ChatGPT、GPT-4、o1、o3等关键模型。离开后，他创立了Core Automation，目标不是研发下一个大语言模型，而是重构AI公司的运转范式——用AI来研发AI，打造完全自动化的“第三代AI实验室”。他将AI实验室划分为三代：第一代以DeepMind和早期OpenAI为代表，是纯研究驱动；第二代在GPT-3之后兴起，以Anthropic等为代表，聚焦算力规模化；第三代则将“自动化”置于首位，利用低成本AI智能体替代人类执行繁复实验与代码编写，可将研发周期从数月压缩至一天。

Tworek坦言，当前智能体尚不擅长开放式探索或提出精准假设，但执行力已无可挑剔。他估算，若将实验时间从一个月缩短至一天，即实现30倍加速。他预测，两年后，整个人工智能研究的闭环——从提出想法到数据验证——将完全自动化，人类在其中将不再发挥决定性作用，就像今天的人类在国际象棋比赛中一样。

在技术路线上，Tworek对一味复刻大厂Transformer模型持悲观态度，称之为“必输的游戏”。他认为，当前AI技术进步的瓶颈恰恰是架构本身，而过去十年无人能替换Transformer，主因是试错成本过高。如今，低成本AI编程智能体大幅降低了代码编写与实验的门槛，Core Automation正试图从零探索曾被放弃的新架构，目标指向能在测试时学习、能从用户交互中学习的新模型。

访谈中，Tworek首次揭秘了o1/o3推理模型的突破内幕。早在2019年初，Ilya Sutskever就在全员大会上提出，需用所有数据训练巨大生成模型，再用强化学习进行训练。然而执行之路漫长坎坷，初代Codex就是大语言模型结合强化学习的实验产物，但长期无法有效扩展。转机出现在模型展现出“生命的迹象”时，首席科学家Jakub Pachocki果断决策，将GPU资源倾斜给团队，推动强化学习规模提升数个数量级，最终诞生了震惊行业的o1、o3模型。

Tworek的终极愿景不止于AI实验室，他设想所有大型企业都将走向完全自动化，构建“公司级AI”作为终极产品。他描绘了一个“后劳作时代”：官僚作风最重的大公司将最先被自动化，AI接管信息传递与流程优化，人类十万年来为生存而进行的“人肉执行”将走向终结。但他并不认为劳动会绝对终结，反而设想人类将像古希腊哲学家一样，在广场上讨论哲学、锻炼身体，追求身体与精神上的伟大，如同今天的职业体育。

这一观点对AI产业投资者具有多重含义：一方面，若AI研发自动化成为现实，AI公司的运营效率与研发速度将发生质变，可能重塑行业竞争格局；另一方面，人类研究员角色的缩减，也将影响AI人才的价值评估与投资逻辑。不过，Tworek的预测仍属个人观点，其时间表与可行性尚待验证，但无疑为AI产业的未来提供了一种极具冲击力的想象。