乌镇闭门会谈AI生产力衡量 前A社Meta研究员谈RSI

时间：2026年11月12日 地点：中国浙江乌镇，世界互联网大会乌镇峰会 人物：深圳数据经济研究院AI经济研究中心联席主任王捷、百度秒哒总经理朱广翔、元示科技联合创始人董明泽、Recursive创始成员诸葛鸣晨、EverMind CEO邓亚峰、清华大学助理教授许华哲、山禾成林智能AI用工平台创始人周巍巍、香港中文大学（深圳）经管学院教授王竞奇 事件详情：世界互联网大会乌镇峰会期间，深圳数据经济研究院AI经济研究中心主办了一场题为「从真实世界AI到AI经济：工作流、智能体与生产力变革」的闭门论坛，多位AI研究者与企业界人士围绕「AI生产如何衡量」展开讨论。前Anthropic研究员、元示科技联合创始人董明泽与前Meta研究员、Recursive创始成员诸葛鸣晨重点谈到了RSI（递归自我改进）：即AI不仅能替人完成工作，还能参与改进自身研发，形成持续加速的循环。深圳数据经济研究院AI经济研究中心联席主任王捷提出了一把度量尺：单位Token的预期经济产出 = 任务价值 × 成功率 ÷ Token消耗，希望借此把不同模型的成本与产出纳入统一框架比较。百度秒哒总经理朱广翔在论坛上分享了一个案例：某油田工程师借助AI工具独立开发出业务软件版本，反而比企业此前花费100多万元采购的系统更受欢迎。秒哒平台87%的用户并不懂代码，熟悉现场需求的人可以直接参与软件创造，缩短从提出需求到验收结果的距离。 背景：随着大模型深度嵌入软件开发、资料检索和业务流程，企业开始面临一个现实问题：投入AI的成本究竟换回了多少实际产出。单次调用价格低不等于总成本低——若需反复重试、人工检查，省下的钱可能又花回去。王捷提出，需要用「经济图灵测试」定义任务验收标准：AI生成的成果能否像人做的一样被经济社会接受，直接影响对AI生产力的判断。成果的经济价值可通过三种方式估算：人工成本、市场价格和影子价格。同时，Token消耗的管理能力正成为一些企业的核心竞争力。 影响：论坛上提出的核心问题是，RSI循环究竟能在哪些环节成立。董明泽指出，将强模型能力蒸馏给弱模型、用编程助手辅助研发、让AI自行调试改进模型，三者虽然都涉及「AI帮助改进AI」，但自动化程度和持续改进能力差别很大。他尤其提到生物研究领域的瓶颈：生物数据极为稀缺，从取样到完成测序一轮流程可能耗时一周，单纯增加模型参数并不会让缺失的数据自动出现。邓亚峰认为，真正的持续学习仍需时日，更现实的路径是在智能体层面实现用户侧的自我进化——通过长期记忆累积改进，由AI自主调整提示词、控制策略和代码，这类改进反馈周期更短、成本更低。诸葛鸣晨则展望了更长远的前景：未来可能出现规模更大、结构极稀疏的「神经计算机」，模型在推理时根据任务生成对应的子神经网络，实现更灵活的能力调用。 总结：乌镇闭门会将AI生产力的讨论从「AI能替人干多少活」推进到「AI能否帮自己变得更强」，RSI由此成为产业界与学术界共同关注的下一个关键命题。当前衡量AI生产力的难点在于，任务验收标准尚未统一，且实验反馈周期、数据稀缺和算力成本仍是RSI落地的主要约束。论坛嘉宾普遍认为，短期内智能体层面的自我进化比端到端模型再训练更可行，但长期来看，衡量AI学习和研发的效率将成为继衡量AI生产效率之后的下一道重要关口。 参考来源： 21世纪经济报道（21财经） https://www.sfccn.com/2026/11-13/1MMDE0MDdfMjMwMzk1Mg.html 腾讯新闻转载 https://news.qq.com/rain/a/20261113A07FT700 同花顺iNews转载 https://news.10jqka.com.cn/20261113/c681792713.shtml 东方财富网转载 https://finance.eastmoney.com/a/202611133930612085.html 东方财富网股吧转载 https://gubapost.eastmoney.com/news,cjpl,1795912784.html