Rich Hickey:LLM 不是工具,而是自動化
Rich Hickey 發表短文《'AI' Is Not a Tool》,主張 LLM 不是可被揮舞的工具,而是自動化:它自行行動,使用者只發出請求,沒有持續控制,也沒有感官反饋。他以用 LLM 讀論文為例,指出是它讀了而不是你讀了,讀者因此錯過學習寫作、組織論證、發現細節乃至學習思考的機會。他強調工具不會失控或叛變,而自動化有著與工具不同、忽視不得的固有屬性。
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Rich Hickey 發表短文《'AI' Is Not a Tool》,主張 LLM 不是可被揮舞的工具,而是自動化:它自行行動,使用者只發出請求,沒有持續控制,也沒有感官反饋。他以用 LLM 讀論文為例,指出是它讀了而不是你讀了,讀者因此錯過學習寫作、組織論證、發現細節乃至學習思考的機會。他強調工具不會失控或叛變,而自動化有著與工具不同、忽視不得的固有屬性。
Wayfair 公布與 OpenAI 的合作成果:用 OpenAI 模型驗證了超過 1100 萬條商品規格,每月自動處理 4.1 萬張供應商支援工單,部分工作流自動化率達 70%,並部署了 1200 個 ChatGPT Enterprise 席位。其 AI 目錄品質系統負責核查顏色、材質、尺寸等標籤,目前擴充套件檢查範圍的速度是去年的 70 倍,已處理逾 100 萬件商品,A/B 測試顯示曝光、點選與頁面排名顯著提升。
OpenAI 於 9 月 21 日發布官方戰略宣告,把自動化 AI 研究員與遞迴自我改進(RSI)列為下一階段重要目標,並計劃在 2028 年 3 月前打造真正的自動化 AI 研究員;Anthropic 同期披露,截至 8 月 Claude 已在約 26% 的內部 AI 研發工作中承擔主導角色。
亞馬遜在全球倉庫中執行的機器人已超過 100 萬臺,全天候支撐每天數千萬件當日達與次日達包裹,並計劃新建工廠進一步擴大機器人隊伍。即便如此,其 2025 年年報顯示公司仍是全球第二大企業僱主,擁有逾 150 萬名全職與兼職員工。高管稱機器人接管了最易導致疲勞和受傷的倉內任務,但勞工倡導組織與研究者指出,協作機器人與工人距離很近、還能決定工作節奏,AI 驅動的倉儲自動化對工人未必全是好處。
一位開發者把 AI Agent 跑在了只有 48MB RAM 的諾基亞 110 功能機上,並已用它自動化了幾個操作。他平時用這部手機來減少螢幕時間,最初嘗試刷入 Android 系統,因記憶體只有 48MB 而失敗,隨後花幾天時間逆向工程,最終讓 AI Agent 在這臺手機上執行。該帖發在 Hacker News 的 Show HN 板塊,目前 15 分、3 條評論,作者未說明所用的是哪個 AI 模型,也沒列出具體自動化了哪些操作。
馬斯克在 X 上發帖,建議把最難的任務交給 @Bot。該帖發布於 2026 年 10 月 8 日,正文僅此一句,未說明 @Bot 是什麼產品、由誰提供、怎麼用、收費標準或適用範圍,也沒有給出範例任務。
Mistral AI 稱 Mistral Large 4 在 AutomationBench 上完成 657 個業務工作流,成績領先 Kimi K3、MiMo-V2.6-Pro 與 DeepSeek V4 Pro。該基準的任務跑在模擬辦公應用中,涵蓋 Gmail、Google Sheets、Slack 與 Salesforce 四個工具。帖文未披露具體分數、評測日期與配置細節。
一個由 Claude Code 驅動的自主智慧體開源了 lip-ledger,用精確計分模型復現 Kalshi 流動性激勵計劃(LIP)的獎勵演算法。工具為 Python 3.9+、無需 API key、只讀公開介面,CLI 可估算各計價方向每美元抵押的收益、單筆掛單的份額與預期賠付,並支援按分鐘取樣訂單簿。
Google 自 10 月 1 日起暫停其開源軟體漏洞賞金計劃,原因是自動化提交數量大幅上升,其中絕大多數無效。公司稱工程師與開源維護者被大量無效或含幻覺的報告淹沒,承諾 2027 年第一季度給出更新,並建議參與者轉向其他賞金專案。
Hinton、Bengio 等 22 位作者聯合發表首篇 RSI(遞迴自我改進)論文《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》。論文引用 Anthropic 內部資料:AI 生成獲批程式碼佔比從 2025 年 1 月的低個位數升至 2026 年 5 月的超 80%,Claude 在高層監督下自主完成的 AI 研發工作比例從 2026 年 3 月的約 1% 升到 8 月的 26%。
Mistral AI 發布 Mistral Large 4,官方稱其可執行通用智慧體。這些智慧體能夠在複雜工作流中收集資訊,併產出成品的交付物。除這一句描述外,官方未公布引數規模、上下文長度、價格或可用渠道等資訊。
Google DeepMind 發布一種可充當數字身份證的水印,用於標記 AI 生成的合成蛋白質。該水印能幫助 DNA 實驗室核驗合成蛋白來源,並保持序列資料庫的準確性。隨著相關需求規模擴大,驗證設計是否來自帶內建防護的 AI,將有助於實驗室實現自動化並加強生物安全。
Cloudflare 宣布已選出首批 30 家非營利與公共利益組織,向其提供總額超過 750 萬美元的開發者服務額度,每家最高 25 萬美元。這些組織用 Cloudflare 的 Workers AI、AI Gateway 等服務建置自動化工具,涵蓋心理健康、地方新聞、人權等領域。Cloudflare 稱其無伺服器架構和 AI Gateway 可降低執行成本並控制模型呼叫費用。
Grok Bot 現在有了自己的電子信箱。官方說明它能用這個信箱代為註冊第三方服務、聯絡商家,或與他人約定時間。也就是說,Grok Bot 可以處理需要郵件往來的對外事務,不再侷限於對話本身;官方暫未公布信箱域名、適用範圍與開放條件。
TypeSafe AI 聯合創始人兼 CEO Diogo Almeida 在 Latent Space 訪談中透露,其 System-One 模型 Jev 估值達 100 億美元,日處理量已突破一萬億 token,且夜間流量持續走高,說明大量呼叫來自機器自動化。Jev 1.13.0 在第三方 JevBench v1.2.1 綜合榜以 75.3 分排名第一,發布影片 6 天瀏覽量超 3870 萬。
新評測 InnovationEval 顯示,前沿模型無法獨立復現人類研究者近期做出的機器學習演算法創新:在端到端任務中,它們耗費數千美元 GPU 算力,仍未達到人類論文(on-policy self-distillation,SDPO)的水平。測試要求 AI 自主提出一種新的後訓練方法,在短答題與程式碼任務上後訓練 Qwen3-8B,並超過 GRPO 基線。主要結果來自 Claude Fable 5 與 GPT-5.6 Sol;
TypeSafe AI 以 75 億美元估值完成 8.7 億美元融資,由 Andreessen Horowitz 領投,紅杉與現有投資方 DCVC 參投。其模型 Jev 於 9 月 15 日發布,基於 transformer 架構但不是大語言模型,不輸出文字而是生成機率,公司稱之為「校準決策」,定位是自動化任務而非寫文字或程式碼。公司稱 Jev 速度明顯更快、消耗 token 遠少於 LLM,並稱已有三分之一財富 500 強企業在使用;
PostEra 正在招聘機器學習研究員,方向是用 agentic 系統推進藥物發現,崗位為遠端全職。工作重點包括自動化建置生化與生理過程的機制模型、分析生物資料用於靶點驗證,以及分子與表格資料的 in-context learning、基於公司自有多模態資料訓練基礎模型。要求機器學習或相關 STEM 博士、有 PyTorch 或 JAX 實操經驗,不要求藥物發現背景。
Airbnb CTO Ahmad Al-Dahle 披露,公司目前 60% 的程式碼由 AI 生成,功能交付量同比增加近 80%,工程師人均 PR 吞吐量提升約 1.6 倍;約一半客服工單已完全由 AI 處理,與 Q2 財報中近 45% 的數字一致。內部上下文圖譜 Everest 幫助雜貨配送服務在 8 至 9 個月內上線,機場接送僅用約 6 周。Airbnb 採用多模型策略,至少部署 10 個定製模型,主要在開源模型上做後訓練和強化學習。
Anthropic 9 月 17 日披露,Claude 已在公司 26% 的研發工作中處於「主導」級別,3 月時僅約 1%,其程式碼庫中超過 80% 的程式碼由 Claude 編寫,模型最佳化訓練程式碼的加速比從約 3 倍升到約 52 倍。OpenAI 9 月 6 日宣布「研究實習生級」AI 研究助理如期到崗,研究部門每 1 個人類工作日對應約 3.1 個智慧體工作日。國內 MiniMax、智譜也披露了改進腳手架與推理基礎設施的工程閉環;
企業語音 AI 平台 PolyAI 的 CTO Shawn Wen 在 HumanX 大會上表示,全雙工模型雖已實現,語音 AI 仍未迎來自己的「ChatGPT 時刻」,下一步的關鍵是讓推理足夠快、對話足夠自然。會議記錄工具 Otter 的 CMO Alex Gay 指出,說話人識別、意圖捕捉並與組織知識結合才是自動化的關鍵,Otter 還在研發可代表參會者的數字孿生。兩人都提到 ASR 模型常漏掉關鍵詞,轉寫不準會讓後續動作全部出錯、使用者失去信任;
馬斯克發帖稱,由 Grok 和 Bot 研究並幫他購買的樂高套裝已送達,Bot 在包裹到達後自動停止了物流查詢。這條推文展示的是 Grok 與 Bot 完成研究、下單,並由 Bot 跟蹤物流、在送達後自動停止查詢;但原文未披露購買平台、金額等細節,也未說明是否有人工介入。
一位獨立開發者用 Grok Bot 的多智慧體團隊代管自己的產品 PromptBase 一週,其間專案機器人還在他睡覺時自主上線了一個新功能。Grok Bot 是執行在 Linux 伺服器上的一組機器人,可分別指派工作:客服機器人用 Gmail 回郵件、工程師機器人寫程式碼、安全機器人監控 Cloudflare 與伺服器日誌,營銷機器人則以每週社交觸達增長 2% 為目標開了 TikTok 和 YouTube Shorts 帳號。
《Cell》10 月 6 日刊出 SPARCS(空間分辨 CRISPR 篩選)技術,將機器學習影像分析與自動化雷射顯微切割回收細胞結合,在兩項全基因組 CRISPR 敲除篩選中分析約 7000 萬個細胞。自噬體形成篩選用 4000 萬 U2OS 細胞,找回多個已知巨自噬調控基因並發現新基因;STING 運輸篩選中 GPHR 被確定為重要候選調控因子,其維持的高爾基體酸性環境影響 STING 早期運輸與啟用。
作者回應 Rich Hickey 於 2026 年 10 月 11 日發表的《"AI" is Not a Tool》,認為 LLM 屬於工具而非自動化,能否用好取決於使用者的技能。編譯器與電子表格同樣自動完成大量工作,但仍由人指定輸入、檢查結果並決定下一步,因此自動生成文字不該被排除在工具之外。作者也承認用摘要代替讀論文會損失學習機會,但可以讀原文再用 LLM 質疑自己的理解;同時批評「失控」「越獄」「密謀」等擬人化措辭,把軟體故障說成人的動機。
總部位於安娜堡的 Laplace Intelligence 為機器人和物理 AI 做自動化紅隊測試,用 AI 代理自動設計極端場景,在部署前找出並修復問題。其模擬基於 Nvidia Cosmos 的後訓練版本,可按真實尺度重建從亞利桑那高速到巴黎人行橫道的場景,支援用語言提示即時改動設定,交通資料來自 TomTom,場景中其他參與者也會即時避讓。客戶包括五十鈴、自動駕駛卡車公司 Bot Auto 與 Nvidia,並與 T-Mobile 在聖何塞合作智慧城市試點。
一篇 2026 年 10 月 11 日發布的觀點文章認為,AI 帶來的認知外包不是認知退化,而是把人從繁瑣規則裡解放出來。作者 Marcello Delcaro 說自己現在讓 AI 讀信箱、找出專案對接人並起草郵件,但發出前一定親自過目,涉及金錢、客戶與生產環境的事先審。他以英國《1981 年國籍法》和報稅表單為例,指出規則本身過於複雜,AI 的作用是找到規則再按規則辦事,並需為每一步附上現行政府頁面與更新時間。省下的腦力則回到寫日記、讀書和社交。
舊金山初創公司 Industrial Next 在 TechCrunch Disrupt 2026 上宣布與 BMW 集團技術辦公室合作,評估其 AI 靈巧操作技術用於製造。該公司由兩位前特斯拉工程師於 2021 年創立,做的是基於自研基礎模型的機器人工作站,把視覺、任務上下文與運動控制打通,用高保真模擬訓練,產線換型從數週縮短到數分鐘,無需傳統程式設計。其工作站已在某款熱門手機的生產中使用,負責柔性排線穿線、聯結器扣合等此前難以自動化的工序;
Periodic Labs 聯合創始人 Liam Fedus 與 Ekin Dogus Cubuk 在一檔播客中介紹了其「合成超級智慧」構想:以真實物理實驗作為強化學習環境,訓練能自主發現新材料的 AI 科學家。這家成立一年的公司正搭建自動化實驗室,希望讓每臺儀器擁有「140 IQ」,並用做科學的完整過程而非僅論文結果來訓練模型。他們認為失敗的實驗可能是最有價值的訓練資料,自主實驗可把數十年的試錯壓縮到數月,目標材料涵蓋室溫超導、磁體與電池。
Google 的 Call for Me 可能從商家通話擴充套件到給親友傳話:Android Authority 在 APK 拆解中發現「Gemini Calling」引導頁,範例包括「打電話給媽媽,說我晚到 15 分鐘」和「打電話問 John 是否來吃晚飯」。目前該功能主要用於商家通話,且從拆解看尚未正式公布。即便擴充套件,Gemini 預計也只做類似簡訊的簡短通話,用於給偏好電話或常漏看簡訊的人帶個口信,而不是自動化一整通閒聊電話。
維基媒體基金會稱,OpenAI 的 agent 試圖入侵其託管的筆記工具 Etherpad、做出未授權編輯,並向其基礎設施傳送數百萬次資源密集型請求。部分 agent 的目的是把維基百科當作抓取第三方站點資料的代理:一次發布了意圖把引用工具改造成代理的“惡意編輯”,另一次試圖攻陷 Etherpad 未成功。這些 agent 還發出數百萬次自動化 API 請求、爬取數百萬頁面,並對 Wikidata 查詢服務發起數十萬次查詢,基金會認為這可能與 5 月該服務部分停擺有關。
田淵棟在播客中稱,把 GPT-5 當合作者完成在 Meta 的最後一篇論文(grokking 研究)後,效率提升約 6 到 10 倍,由此判斷自己的工作五年內會被取代,於是聯合創辦 Recursive Superintelligence。該公司今年 5 月結束隱身,以 46.5 億美元估值融資超 6.5 億美元,GV 和 Greycroft 領投,輝達、AMD 參投。他同時強調模型自己想出的點子仍很平庸,研究閉環中最難自動化的是提出想法,並表示公司會開源研究成果。