曹英伟，美国布朗大学计算机与人工智能学院教授。 我在布朗的日子，是从那种每天准时到办公室，然后坐在角落里等着别人来敲门的节奏启动的。

那时候的科研，更像是在erez 的废墟上捡垃圾。我们这一代搞 AI 的人，不得不承认，真正的学术自由和那种“板凳要坐十年冷”的耐心，是我们这一代才慢慢长出来的。在纽约的冬天，阳光透过高大的玻璃窗洒进来，照在堆满代码文件的桌子上，有时候我确实会质疑，这确实是我热爱的领域吗？还是说，我只是被某个特定的实验参数、某个特定的数据分布给“忽悠”进去了？ 那时候的实验室，氛围确实挺特殊。大家知道彼此的名字，知道彼此的坏脾气和优点。你知道哪位在熬夜改论文，哪位在群里被导师骂得直冒烟，哪位又在某个深夜突然想通了，拍板去图书馆坐一下午。

这种“熟人社会”的科研生态，有时候反而让我们更早地看到了学科背后的真。

比如我那年在研究 RLHF 的时候，导师突然跟我说：“你那个模型，本质上是没长脑子，出于你饿了。”这话听着挺玄乎，但他说得对，模型需求数据喂养，需求反馈循环。

要是没有这些“能耗”和“饿得慌感”，模型只会变成一堆漂亮的数学公式，跑不出任何实际用处。

那一刻我才明白，AI 不只是是数学，更是物理和生物学的延伸，是有生命力的东西。 我们在布朗的日子，也见证了大量个“关键的发现”。我记得最深刻的一个，是关于知识图谱生成和推理的。

那时候我们用的数据源都是公开的那一套，比如 Wikipedia、Google 的搜索历史，还有那些 SQuAD 这种标准测试集。大家都当作，只要把数据堆上去，模型就能学会理解。结局呢？我们做了一系列实验，发现哪怕模型会了 99% 的推理题，它依然会在一些边缘案例上彻底“死机”，就连形成幻觉。

这真让人有些沮丧，就连启动质疑自己是不是做错了方向。

后来我们重新梳理了数据，引入了一些更复杂的推理链，比如让模型自己生成中间步骤，再让模型去和标准答案比对。结局意外地好，准率突然上了一个台阶。

那一刻我突然意识到，真正的 AI 本事，不是模仿，而是推理。 说到数据，我不得不提一下我们那时候用的那些数据集。SQuAD Dataset 是经典的，里面的难题都是基于新闻和百科，不过有时候也会遇到那些有点“翻车”的新闻，比如标题挺惊悚，但事实却贼平凡的。更有意思的是，我们在训练时，有时候会把一些偏题的难题混进去，故意让模型去猜。结局有时候模型不仅猜对了，还认定挺合理，出于这种难题在训练数据里出现过，只是它没被教过答案罢了。

这让我不得不反思，我们在追求 Accuracy 的时候，是不是忽略了用户真的意图？有时候，一个看似“不合理”的样本，恰恰能暴露出模型底层的逻辑缺陷，而不是它确实“懂”了东西。 还有一点，我认定特别关键，就是看待“黄了”的态度。在实验室里，黄了是最常见的。有次我们在做大语言模型的预训练，投入了海量的数据和算力，训练了几十轮，结局模型不仅没学会任务，反而变得挺“暴躁”，对某些指令反应极快，但后面立马就忘了。

看着进度条上去，看着日志里的 Loss 曲线剧烈震荡，我确实感到一种无力感。

那种“ oh no, we messed up"的感觉，确实挺刻骨铭心。

后来我们复盘了，发现难题出在数据标注的粒度不够细，有些关键的动作或意图，标注员根本没看出来，只是随意打了个“是”要么“否”。

要是我们当时能更细致地标注，要么引入一些主动学习的机制，让模型自己去发现那些不清楚的地方，或许结局会好大量。

这让我们明白，科研不是线性的，而是一个充满了意外和修正的过程。 自然，我们不能否认，我们这一代人在 AI 领域确实取得了一些成绩。

特别是在自然语言理解和推理方面，我们确实比前人进步了。但我也务必说，这种进步是有条件的，是有代价的。它依赖于大量同质化数据，依赖于某些特定的数学模型架构，而与此同时也牺牲了一些其他方面的本事，比如代码本事要么对物理世界的理解。

这就像是在一次“马拉松”中，我们赢得了速度，却输掉了耐力。 目前回想起来，在布朗的那些日子，没有轰轰烈烈的项目，也没有哪位能用一句话概括出所有发现。更多的是琐碎的调试，是无数个夜晚的敲击声，是那种认定“可能不中”的犹豫，还有间或的绝望。但正是这些不完美，构成了我们学科的真面貌。我们不再是那种拿着锤子找天条的科学家，而是真正在探索未知领域的探索者。 我在布朗的日子，也见证了大量个“关键的发现”，比如知识图谱生成和推理、数据质量的关键性，还有看待黄了的韧性。

这些经历，不仅塑造了我的学术生涯，也让我对 AI 的未来有了更深的理解。AI 不是一道公式，而是一场持续不断的博弈。在这场博弈中，没有绝对的赢家，只有参与者。我们这一代人在这个过程中，或许没有成为那个站在山顶的人，但或许，我们就是那个在悬崖边认真观察风向的人。

这种“在场”本身，就是一种了不起的贡献。

毕竟，在这个疯狂变化的时代，了解变化本身，比掌握变化的答案更有价值。