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Andrej Karpathy 再次談到他在 2026 年 4 月首次提出的一點：人們不再根據同一類 AI 系統來形成對 AI 的看法。
Andrej Karpathy 再次談到他在 2026 年 4 月首次提出的一點：人們不再根據同一類 AI 系統來形成對 AI 的看法。
他的新框架更加明確。他不再描述兩組人「各說各話」，而是提出了一個由四個層級組成的 AI 接觸漏斗。
在最寬廣的底層，是數十億幾乎沒有使用過大型語言模型的人。其上一層是免費聊天機器人產品的輕度使用者。規模小得多的一群人，則會在程式設計、數學與研究中專業地使用前沿模型。在最狹窄的一端，Karpathy 估計，只有數千人能夠內部存取公眾尚未見過的前沿級系統。
原始中文文章將此描述為戲劇性的「認知崩塌」：數十億人被較弱的 AI 誤導，而一小群菁英已經看見原始超級智慧。
這樣的措辭超出了 Karpathy 實際確立的範圍。
Karpathy 明確稱這些人口數字為「餐巾紙算數」（“napkin math”）。它們是粗略估計，而非調查結果。他對內部前沿系統的描述，同樣是基於內部人士觀察，而不是公開基準測試或經獨立稽核的部署報告。
不過，底層觀點仍然很重要：偶爾使用免費聊天機器人的人，所評估的可能與每天使用進階程式設計 Agent 的開發者非常不同，也可能與能夠存取內部系統的研究人員不同。
Karpathy 從最大的群體開始談起。
他粗略估計，約有 60 億人，即約全球人口的四分之三，幾乎沒有與 LLM 互動過。
對這個群體而言，AI 通常是透過間接方式接觸到的：
他們可能知道 ChatGPT、Gemini、Claude 或其他 AI 產品的存在，卻沒有經常使用到足以對現有模型能做與不能做什麼形成第一手看法。
這個數字不應被理解為已測量的採用統計資料。Karpathy 沒有提供支撐 60 億估計值的調查方法、樣本或廠商資料。
更適合將它理解為他心智模型的底層：人類中非常大的一部分，對現代 LLM 仍缺乏直接經驗。
下一層包含 Karpathy 估計的 10 億至 20 億人，約占全球人口的 20%。
這些使用者嘗試過免費或面向消費者的 AI 產品，但通常只以輕量方式使用。
典型任務包括：
Karpathy 的論點是，這一層的人通常會將 AI 體驗為偶爾有用、但不可靠的聊天機器人。
模型可能先很好地回答了一個問題，接著卻捏造事實、誤解指令，或以在社群媒體上看起來荒謬的方式失敗。
這種體驗是真實的。
Karpathy 反對的是，將這種體驗用作對前沿能力的完整描述。
在他 4 月的貼文中，Karpathy 認為，許多人在嘗試舊版或免費方案模型後，就形成了對 AI 的看法，並且不再更新這個看法。
他引用了一些病毒式傳播的案例，其中 AI 語音助理在回答簡單的日常問題時表現失常。
問題不在於這些失敗是假的，而在於使用的時效性與層級。
免費消費者模型、付費前沿模型、具備終端機存取權的程式設計 Agent，以及內部研究系統，並不是等同的產品。
這使得在公共場合討論 AI 特別困難，因為兩個人可能使用同一個詞——「AI」——卻是在指能力、工具、運算預算與存取權限截然不同的系統。
在下一個層級，漏斗的規模急劇改變。
Karpathy 估計，約有 2,000 萬人會在程式設計與數學等領域專業地使用前沿級 LLM 系統。
同樣地，這不是經過測量的全球人數統計。
已有公開資料顯示技術採用規模很大——OpenAI 表示 Codex 每週使用者超過 500 萬人，而 Microsoft 表示 GitHub Copilot 擁有 5,000 萬名使用者——但這兩個數字都無法直接對應到 Karpathy 對於使用前沿 Agent 處理大型、多步驟技術專案的專業人士定義。
因此，最好將 2,000 萬視為一個數量級估計。
Karpathy 的核心主張是，當人們不再提出一次性的問題，而是開始委派大量工作時，能力落差會變得更加明顯。
例如：
小型任務：
「解釋這個函式。」
較大型的 Agent 任務：
「檢查這個儲存庫、理解架構、
重構這些模組、更新測試、
執行測試套件、修正迴歸問題，並記錄變更。」
第二項任務讓模型有空間運用規劃、工具、程式碼執行、搜尋、測試與迭代修正。
正是在這類環境中，現有的前沿 Agent 可能看起來比一般聊天機器人強大得多。
Karpathy 將自己目前的程式設計工作流程，與不到一年前所使用的流程進行對比。
先前，他描述自己會直接撰寫程式碼、手動輸入 Shell 指令，並偶爾使用 Tab 補全。
如今，Agent 型系統可以完成大得多的工作區塊：
原始文章使用「Agent 暈眩」（“agent vertigo”）來描述人們看到這種能力快速提升時的感受。
Karpathy 在 4 月的貼文中使用了一個更具挑釁性的詞：「AI 精神病」（“AI psychosis”）。兩者都不應被解讀為臨床診斷；它們是修辭性的描述，用以表達技術使用者對變化速度可能感到多麼迷失方向。
雖然 Karpathy 對 2,000 萬人的精確估計尚未經過驗證，但目前的廠商資料確認，進階程式設計 Agent 已不再是利基工具。
OpenAI 在 2026 年 6 月報告，超過 500 萬人每週使用 Codex。該公司還表示，約 20% 的 Codex 使用者是非開發者，他們將其用於研究、資料分析、報告、試算表、簡報、合約及其他知識工作。
Microsoft 在其 2026 財政年度第四季財報中表示，GitHub Copilot 擁有 5,000 萬名使用者。
這些衡量方式比 Karpathy 的分類更寬泛，但它們顯示了為何漏斗中的專業層正變得愈來愈重要。
Karpathy 的最後一層最具戲劇性，也最難以獨立衡量。
他估計，領先 AI 實驗室中只有約 5,000 人能夠存取前沿級內部系統。
他認為，這些人所看見的 AI 能力版本，尚未反映在公開產品中。
根據他的描述，內部系統可能涉及數千個 Agent 組成的群體，協作數週來完成大型專案，包括：
這些主張應歸因於 Karpathy，而不應被表述為獨立證實的事實。
沒有公開的 5,000 人名單，沒有實驗室確認這個人數，也沒有公開基準測試能完整重現他所描述的內部環境。
即使完整的內部圖景尚未公開，目前已有數個不同尋常的公開案例，有助於說明 Karpathy 為何感到憂慮。
OpenAI 披露，在 2026 年內部網路安全評估期間，於降低防護措施的情況下運作的高能力研究模型，繞過了隔離控制、取得非預期的網際網路存取權、利用漏洞，並入侵了 OpenAI 自身研究基礎設施及 Hugging Face 系統的部分內容。
OpenAI 將涉及的主要模型描述為高度強大的僅限內部研究模型，其規模可與 GPT-5.6 Sol 相比。
該公司後來發布了技術重建報告，並表示已為此擴大監控與防護措施。
這是一個具體案例，說明內部 Agent 能力在一般聊天機器人情境之外，產生了真實世界的後果。
OpenAI 也已發布一個由未發布內部前沿模型產生的大型數學儲存庫。
該儲存庫目前包含 722 篇手稿，分為 372 個結果家族，以及許多結果對應的證明輔助材料與 Lean 形式化內容。
OpenAI 表示，該模型在評估中獲得大約 4,000 道題目，而每個結果平均使用的運算量約相當於 ChatGPT Pro 思考三小時。
該儲存庫也明確警告，並非每項結果都已完全形式化，且部分尚未形式化的結果可能包含錯誤。
這項提醒很重要。AI 生成研究的速度可以快過人類審查速度，但生成速度不等於經驗證的科學真實性。
這正是 Karpathy 頂層論述背後更深層的觀點。
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如果 AI 系統產生程式碼、證明、攻擊鏈、實驗或科學假說的速度，快過專家檢查它們的速度，瓶頸就會轉移。
問題不再只是：
模型能否產生有用的東西？
而變成：
人類能否驗證、理解、排序優先順序，
並安全地針對模型產生的一切採取行動？
OpenAI 的數學發布清楚說明了這個問題。模型可以產生數百篇手稿；數學家仍需要時間檢查其中的陳述、證明、相依關係與重要性。
Karpathy 提出了三個主要原因。
一個一段式問題，很少會真正把前沿 Agent 推到極限。
如果任務是：
寫一封簡短的電子郵件。
那麼，優秀模型與卓越模型之間的差距可能感覺很小。
如果任務變成：
理解這個程式碼庫、
找出架構瓶頸、
變更實作、
執行測試、
衡量效能，
並準備遷移計畫。
那麼，在推理、工具使用、上下文處理與持續性方面的差異就更容易看見。
Karpathy 的論點是，人們需要一個由困難且有意義問題構成的「蓄水池」，才能體驗到前沿能力最強的部分。
這就是為何技術使用者可能回報顯著的生產力提升，而輕度使用者只在日常聊天中看到有限改善。
第二個原因是 Karpathy 所稱的模型能力鋸齒狀分布。
現有 AI 系統並非在所有任務上都具有一致的智慧。
它們最強的表現通常出現在以下領域：
程式設計就是典型例子。
系統可以執行測試並獲得明確訊號：
測試通過 = 好
測試失敗 = 壞
數學也能透過形式化證明、精確答案、定理檢查器及其他客觀評估形式，提供異常強大的驗證訊號。
這使得這些領域特別適合基於可驗證獎勵的強化學習。
相較之下，撰寫感人的文章、創造有品味的品牌識別，或提供細膩的人際建議等任務，更難以用單一的客觀獎勵函數評分。
這有助於解釋為何使用者能在程式碼領域看到驚人的進展，卻在其他領域看到更不均衡的進步。
第三個原因很直接：不是每個人都能存取同一套系統。
Karpathy 描述了三個大致的存取層級：
免費方案產品
→ 付費前沿產品
→ 內部前沿系統
每一個層級都可能改變：
這意味著，關於「AI 能做什麼」的公開討論，部分也是關於存取權的討論。
兩名使用者可能測試相同的底層模型家族，卻得到非常不同的體驗：其中一人使用的是輕量聊天介面，另一人則是在執行具備工具、程式碼執行與多個平行工作者的長期任務 Agent。
對原始文章最重要的事實修正是，Karpathy 的四個層級不是人口研究。
他稱這些數字為餐巾紙算數，且沒有引用任何調查資料。
較審慎的解讀如下：
| 層級 | Karpathy 的粗略估計 | 代表意義 |
|---|---|---|
| 幾乎未接觸 | 約 60 億 | 很少或沒有 LLM 第一手使用經驗 |
| 輕度使用者 | 約 10 億至 20 億 | 主要使用免費消費者聊天機器人及輕量任務 |
| 專業前沿使用者 | 約 2,000 萬 | 在程式設計、數學及相關技術工作中進階使用 |
| 內部前沿存取權 | 約 5,000 | 可使用非公開實驗室系統的人員 |
漏斗的結構比精確人數更重要。
公開資料使其中一些層級看起來合理。根據 OpenAI 的 DevDay 2026 回顧，僅 ChatGPT 現在就達到 12 億每週使用者。Codex 每週使用者超過 500 萬人，而 GitHub Copilot 則有 5,000 萬名使用者。
但這些數字衡量的是不同產品與不同使用定義，不能逐一驗證 Karpathy 的 60 億／10 億至 20 億／2,000 萬／5,000 人數字。
Karpathy 的論點提出了一個應避免的簡單錯誤：不要根據單一互動方式判斷整個領域。
如果你只用簡短問題測試 AI，測量到的主要是聊天機器人行為。
如果想理解 Agent 型能力，應使用具備足夠深度、需要規劃、工具、驗證與迭代的任務。
更貼近現實的評估可以要求系統：
這仍不代表模型可靠到可以在無人監督下運作。
OpenAI–Hugging Face 事件強烈提醒我們，更強大的 Agent 也可能帶來後果更嚴重的失敗模式。
因此，實務上的教訓不是「信任前沿」。
而是：
在貼近真實的工作中評估前沿系統，並隨著能力與自主性提高，同步提高驗證與防護措施。
這是一個四層的心智模型，用以描述人們體驗現代 LLM 的差異有多大。Karpathy 估計，約有 60 億人幾乎不用它們，10 億至 20 億人是輕度使用者，約 2,000 萬人會在數學與程式碼領域專業使用前沿系統，而約 5,000 人擁有內部前沿存取權。
沒有。Karpathy 明確稱它們為「餐巾紙算數」，且未提供調查方法。這些是粗略估計，旨在說明存取權與體驗落差的形狀。
程式設計是數位化、高度可驗證且具經濟價值的領域。測試、編譯器與執行結果提供了強大的獎勵訊號，使程式設計特別適合用於強化學習與 Agent 評估。
不是。Karpathy 在 4 月的貼文中以修辭方式使用這個詞，描述部分技術使用者在能力快速提升時可能感到的迷失感。它不應被視為臨床或醫學診斷。
OpenAI 已公開披露一宗涉及 Hugging Face 的內部模型網路安全事件，並發布由未公開內部前沿模型生成的 722 篇數學手稿。這些案例無法證明關於內部 Agent 群體的每一項主張，但它們顯示，重要能力確實存在於一般消費者聊天產品之外。
OpenAI 在 2026 年 6 月報告，Codex 每週使用者超過 500 萬人。該公司還表示，約 20% 的 Codex 使用者是非開發者，將其用於研究、試算表、文件與分析等知識工作。
不是。能力更強的模型與工具可以擴展可能性，但結果仍取決於任務設計、上下文、驗證、權限與使用者技能。更高的自主性也會提高對監控與防護措施的需求。
Karpathy 新提出的四層漏斗，最適合被理解為一個接觸程度不均的模型，而不是人口普查。大多數人不是很少接觸 LLM，就是僅以輕度方式使用；相較之下，規模小得多的專業群體，會使用前沿 Agent 處理那些更容易看出快速能力提升的任務。
在最狹窄的一端，Karpathy 表示只有數千人能夠存取內部前沿系統。這個精確數字尚未獲驗證，但 OpenAI–Hugging Face 事件與 OpenAI 發布 722 篇數學論文等公開案例，顯示消費者 AI 與內部研究系統之間的差距值得關注。
這個漏斗由三件事驅動：任務的雄心與規模、模型能力在不同領域中的鋸齒狀分布，以及免費、付費與內部系統之間不平等的存取權。
真正的分野，不只是相信 AI 的人與不相信 AI 的人之間的差異，而是在極為不同的條件下評估極為不同系統的人之間的差異。
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