Sam Altman 用"人变老变聪明"的比喻为 AI 迭代节奏背书，但忽视了 Scaling Law 的边际递减、闭源模型质量评估黑箱、以及 AI 进步与普通人生活的脱节。
说话人的历史观点 + 利益关联
Sam Altman 的这条推文并非无心玩笑。从 2020 年 GPT-3 到 2023 年 GPT-4 再到 2025 年 o3/o4 系列，Altman 一直扮演"AI 进步乐观主义者"的角色，其核心叙事是 Scaling Law 持续有效——更多的参数、更多的数据、更多的算力会带来可预测的能力提升。
这次"变老变聪明"的类比，隐含了一个关键预设：AI 的进步是线性的、自驱的，像人类成长一样自然。这与他在 2025 年说的"AGI 即将到来"、"AI 将解决能源问题"等宏大叙事一脉相承。但必须指出：Altman 作为 OpenAI CEO，公司估值超 1500 亿美元，其个人财富和行业影响力与 OpenAI 的持续领先直接挂钩。每一次官方表态，无论多么轻描淡写，都在为投资者信心、监管谈判和人才吸引服务。
反共识 push back
反驳一：Scaling Law 的边际递减是真实的。2024 年下半年开始，Anthropic、DeepMind 的研究人员陆续在私下和公开场合承认，更大的模型带来的是可测量的改进正在缩小。GPT-4 到 GPT
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