AI 编程智能体的能力正在飞速增长，最新研究揭示了这一「新摩尔定律」，如果 AI 智能体的任务时长继续以每 4 个月翻倍的速度增长，到 2027 年它们可能完成长达 167 小时的月级任务！
编程智能体能完成的任务量，正以爆炸式的速度增长！
而且，这一趋势还在加速。
2024 到 2025 年，它们的任务处理能力每 4 个月翻一倍；而在 2019 到 2025 年，这个翻倍周期则是 7 个月。
22 号，AI 研究网站 AI Digest 发表了上述观点，揭示了一个 AI 智能体的新摩尔定律。
博客地址：https://theaidigest.org/time-horizons
从图表中可以清晰地看到这一趋势，任务时长的增长轨迹几乎是一条陡峭的指数曲线。
2019 年，GPT-2 只能处理不到 1 秒的简单任务；2022 年 ChatGPT 发布时，AI 已经可以完成 30 秒的编程任务。
现在，智能体可以自主完成人类需要一小时才能完成的编程任务。
顶尖的 AI 系统可以完成的任务长度正在呈指数级增长 —— 每 7 个月翻一番。
这个趋势是 METR 的研究人员发现的。
他们选取了 2019 到 2025 年间最强的 AI 模型，测试了它们在大约 200 个任务上的表现。主要是编程任务，也有一些逻辑推理任务。
然后，他们把 AI 的成功率和每个任务的长度做了对比 —— 任务长度指的是专业人士完成这些任务需要的时间，从不到 30 秒到超过 8 小时不等。
测试过所有模型后，出现了两个明显的规律：
https://theaidigest.org/time-horizons
https://x.com/AiDigest_/status/1914710297157493173
任务长度和 AI 成功率高度相关（相关系数 R²=0.83）。
AI 成功率达到 50% 的任务长度 —— 即「时间跨度」—— 正在呈指数增长。
接下来是什么？
这个指数增长的趋势看起来很稳健，没有停下来的意思。
如果按照这个趋势推算下去，AI 智能体将能够完成：
2026 年：2 小时的任务；
2027 年：1 个工作日（8 小时）的任务；
2028 年：1 个工作周（40 小时）的任务；
2029 年：1 个工作月（167 小时）的任务。
最近，这一趋势还在加速。
2024-2025 年间，时间跨度是每 4 个月任务长度翻一番，而 2019-2025 年间则是每 7 个月翻一番。
如果按照 2024-2025 年加速的趋势（每 4 个月翻倍）推算，AI 智能体可能在 2027 年就能完成月级任务（167 小时）。
然而，仅观察一年的数据给出预测可能会不太稳定，实际的进步速度也可能会放缓。
不过，考虑到这个趋势已经开始加速，它很可能处于一个比指数增长还要快的增长轨道上。
这也很符合直觉：随着增长轨道直线上升，1 周和 2 周任务之间所需技能的差距，可能比 1 年和 2 年任务之间的差距更大。
此外，随着 AI 能力的提升，它们在开发更强大 AI 方面的作用会越来越大，可能导致超指数级增长。
智能爆炸
AI 智能体的能力提升会反过来加速更强大 AI 的研发，形成飞轮效应：更强大的 AI 智能体能够更快地开发出更先进的 AI 系统，从而进一步提升能力。
这种正反馈循环可能导致超指数增长，甚至触发「软件智能爆炸」（software intelligence explosion），即 AI 能力在短时间内急剧提升，远远超过人类的水平。
此外，算法进步也在推动这一趋势。
METR 的研究表明，近年来 AI 在算法效率上的提升，显著降低了计算资源需求。
通过更高效的预训练和后训练方法，即使硬件资源不增加，AI 智能体的能力也能快速提升。
AI 智能体任务时长的指数增长，可能成为人类历史上最具变革性的趋势之一。
它能在短时间内完成复杂任务，将彻底改变软件开发、科学研究、医疗诊断等多个领域。
例如，一个能够自主完成月级任务的 AI 智能体，可以完全自动化软件工程项目，甚至独立进行科学研究，从而大幅提高生产效率。
这一趋势也带来了潜在的社会挑战。随着 AI 智能体能力的快速提升，人类社会可能难以适应这种变化。
许多传统职业可能面临自动化，人类可能需要转向更具创造性和策略性的角色。
参考资料：
本文来自微信公众号：新智元（ID：AI_era）
