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Dwarkesh 博客大奖：征集关于 AI 重大问题的悬赏文章Blog prize for the big questions about AI

dwarkesh.com·2026-04-24

Dwarkesh Patel 设立了一项悬赏计划，邀请研究者提交关于人工智能领域最重要未解问题的深度分析文章。获胜作品将获得奖金并被收录至其博客专栏。此举旨在汇聚顶尖智慧，推动对 AI 发展路径、伦理挑战及长期影响的系统性思考。

Dwarkesh Patel

从未有过如此关键且迫切的时刻，需要针对正确问题产出卓越智力成果。关于人工智能重大问题的有力答案，将影响人类历史上最重要的经济决策与外交政策、（至少）数千亿美元慈善资金的部署，以及超级智能的训练与治理方式。

我宣布设立2万美元博客竞赛奖金，旨在寻找那些能深入研究并系统思考这些问题的人才。这场竞赛的真正目的——说出来可能有点不好意思——是希望能雇到一位研究合作者，与我共同探讨此类问题。详情见文末。

请从下方任选一个问题作答，字数不超过1000字。第一名奖金1万美元，第二名6000美元，第三名4000美元。我将把获奖作品（及可能的入围作品）发布在我的博客上。请于5月10日晚上11:59（太平洋时间）前提交。

几年前曾有一种观点认为，随着我们在强化学习（RL）领域取得进展，AI进步速度可能会放缓。原因有二：一是当任务周期变长时，AI需完成数天工作后我们才能判断其是否成功，若仍处于朴素策略梯度框架下，则奖励信号/FLOP效率会下降；二是从GPT-4到o1再到o3，我们已跨越多个数量级的RL算力门槛，短期内难以再次实现同等规模的算力跃升。然而，AI发展似乎并未减速——甚至若有Spud或Mythos的传闻属实，还可能加速了。这究竟是怎么回事？先前推动长期时间线的直觉模型遗漏了什么关键因素？

基础模型公司最有可能通过哪种路径实现盈利？若将每个模型视为独立公司，其利润或许足以覆盖训练成本。但显然，若不立即训练更大更昂贵的模型，企业将在三个月后停止盈利。那么利润究竟从何而来？也许在某个节点上扩展将趋于平稳，但若前沿技术进步放缓，蒸馏技术与低切换成本（云服务利润源于高切换成本）的结合，将使开源模型极易追赶实验室成果，从而侵蚀后者利润空间。那么实验室究竟该如何真正开始赚钱？

随着OpenAI新一轮融资估值达8520亿美元，OpenAI基金会的持股价值已达1800亿美元。Anthropic联合创始人承诺捐出其财富的80%。目前无人能提出切实可行的方案，将数百亿（很快将达数万亿美元）财富高效转化为“让AI向善”的实际影响力。假设你现在是OpenAI基金会负责人，具体该采取什么行动？何时启动？仅仅指出你认为重要的方向远远不够，因为那无法解决如何将资金投入转化为实际影响力的根本难题。请明确推荐可执行的具体战略。

对于当前尚未参与AI产业链（半导体、能源、前沿模型、机器人）的国家而言，为避免被变革性AI彻底边缘化，应采取何种策略？如果你是印度或尼日利亚的领导人，现在该怎么做？

请不要因缺乏专业背景而却步。我寻找的是具备快速掌握陌生领域能力并能清晰思考的人才。

每位参赛者仅可提交一次。

即使你对研究员职位不感兴趣，你仍然有资格参加这篇论文竞赛。赢得比赛也并不能保证你会被录用。

欢迎使用大语言模型（LLM）来协助你的研究，但我特意选择了这些问题，是因为我发现 LLM 对这些问题的回答并不令人满意。在面对这类模糊的问题时，LLM 的回答往往过于发散。例如，它们可能会列出五种看似合理的答案，却缺乏足够的背景知识和判断力，无法识别出关键因素并厘清其影响。

你的文章只有 1000 字——务必字字珠玑。很多人习惯在开头段落“清嗓子”，请避免这种写法。

我希望我的播客/博客不再只是提出关于 AI 的问题，而是真正帮助解答这些问题。但这类重要问题实在太多，我需要一位合作者来帮助我建立对这些问题的全面认知，探索数十个层层嵌套的子问题，分析反驳与综合观点，并共同打磨彼此的思路。

我们希望探讨的问题范围非常广泛，同时又需要跨多个领域进行深入的技术分析才能真正作答。

我本可以直接发布一个研究员的招聘启事，但那样会收到上千份简历，而我根本无从判断申请者是否擅长整合大量技术性论据和信息。因此我想，不如列出一些我确实不知道答案、并且很乐意获得新见解的问题。

理想情况是在旧金山面对面交流，但也可能接受远程协作。

薪酬将具有竞争力。

如有疑问或评论，欢迎联系 hello@dwarkeshpatel.com。

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