OpenAI 研究员 Noam Brown：多智能体的功劳被高估，思维链的可监控性正在退化
OpenAI 研究员 Noam Brown 在 Dwarkesh 播客里主动给多智能体降温，并说思维链的可监控性正在退化；本期逐条核对他的话、官方公告与同行情报，并指出节目逐字稿指向的那篇 OpenAI 文章结论恰好相反。
一位在 OpenAI 做多智能体的研究员，在播客里主动给这项技术降了温：一项刚被宣布的数学成果，他连 10% 的功劳都不肯算给多智能体。而节目里更麻烦的一段在后面——他说思维链的可监控性正在退化，并承认自己还不知道原因。
北京时间 2026 年 9 月 17 日 23 时 38 分，Dwarkesh Patel 的播客发布了他与 Noam Brown 的一期对话，标题是《Noam Brown – Agent swarms, alignment, & recursive self-improvement》，时长 1 小时 20 分 10 秒。123 节目页给的一句话简介是这期最重的一句：「We never want to be in a situation again where we underestimate the AI.」（我们再也不想要那样的局面——再一次低估 AI。）17
Brown 是 OpenAI 的研究科学家。本人主页写的工作方向是推理、强化学习、自对弈和多智能体，并自述是 o1 这类推理模型的基础贡献者之一；更早，他参与做出过超人类扑克 AI Libratus 与 Pluribus，以及 Meta 的 Diplomacy 智能体 CICERO。4 这期节目有官方完整逐字稿，逐段标注说话人，共七个章节。18
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01 一万个智能体那件事，他自己先把功劳分掉了
2026 年 9 月 8 日，OpenAI 发布了一份公告，说他们的内部系统给出了纳维—斯托克斯方程存在性与光滑性问题的解——克雷数学研究所七道千禧年难题之一。公告描述的做法是「a system of coordinating agents」（一套协同工作的智能体系统），其中做出结果的那一组「involved on the order of 10,000 concurrent agents」（用上了大约一万个并发智能体）。这批智能体发出 270 万条消息，用掉「approximately 130 billion output tokens」（约 1300 亿个输出 token），从第一批智能体启动到出结果「about 88 hours」（约 88 小时）。所用模型是一个「significantly more capable than GPT-6 Astra」（明显强于 GPT-6 Astra）的内部模型。公告最后加了一句：「We do not intend to claim the Millennium Prize for this result.」（我们不打算凭这个结果去认领千禧年大奖。）5
九天后，Brown 在节目开头先谈了并行化的代价，随后主动把功劳分掉：
There's one thing I want to make clear. The effort to solve a Millennium Prize Problem, this was not due to multi-agent. I wouldn't even attribute 10% of the credit to multi-agent.
（有一件事我想说清楚。解这道千禧年难题的努力，不是多智能体带来的。我甚至不会把 10% 的功劳算给多智能体。）
他给的理由是：真正起作用的是 OpenAI 训出了一个很强的通用模型，并且能把这个模型拉去长时间工作、并行思考。另一句说得更直接：「Things like multi-agent are flashy and new, and that probably gets disproportionate credit for that reason.」（多智能体这类东西又闪亮又新，正因如此大概被过度归功了。）18
这段话是负责这条产品线的人自己说的，不是在旁边看的人说的。 在同一个话题上，他后来还补了一句更硬的：「we haven't measured how effective the 10,000 agents are at coordinating. We think it helped. We don't actually have good measurements saying, 'This 10,000 agents led to a 2x speedup over 2,000 agents.'」（我们没有测量过这一万个智能体的协同到底有多有效。我们认为它有帮助，但没有可靠测量能说出「这一万个智能体比两千个快了一倍」这种话。）18
02 实测天花板：16 个智能体，略微次线性
节目里最具体的一组数字来自 OpenAI 自己的产品。Brown 说，2026 年 7 月发布的 GPT-5.6 是他们第一次在一个模型里用上真正的多智能体系统：这个能力叫 ultra 模式，默认调用四个智能体，也可以调更多。发布博客给了 1 个、4 个、16 个三种配置的曲线。他的复述是：在某些基准上，四个智能体把同一道题的答案时间缩短了一半，而你为此付出大约两倍的费用。618
官方博客的措辞比他的复述保守。博客只写「coordinating four agents in parallel by default」（默认并行协调四个智能体），以及「adding parallel agents shifts the score-latency frontier upward and to the left, reaching stronger results in less time」（增加并行智能体会把「成绩—时延」这条前沿往左上推，用更短时间拿到更强结果），并没有给出「两倍快、两倍贵」这个倍数。那个倍数是 Brown 在节目里的个人复述。19
主持人在这一点上追问得很直接：智能体数量增加带来的是线性加速，还是次线性加速？他的回答是：
It's slightly sublinear, though it does depend a lot on the problem.
（略微次线性，不过这在很大程度上取决于任务。）
他随后把任务分了类。数学相当可并行；需要翻一堆来源的深度研究极度可并行；写小说则大概完全不可并行——「你不会从一万个智能体一起写小说里得到多大好处，就像你不会从一万个人一起写小说里得到多大好处」。而 OpenAI 公开博客里测到的规模是「up to 16 or so agents」（最多到 16 个左右），再往上推不动，「because it's just so expensive」（因为太贵了）。18
03 比多智能体更硬的一处：训练题目会不够难
主持人问了一个更根本的问题：模型的训练里从来没有出现过千禧年难题这种难度的题目，它凭什么泛化到这一步？Brown 的回答里有一段，是这期对话里少见的悲观场景。
There is an interesting challenge that as the models become smarter and smarter, a lot of the kinds of questions we can ask them are just too easy. It's hard to challenge the model.
（有一个很有意思的挑战：随着模型越来越聪明，我们能问它的问题里有很多都太简单了，很难真正难住它。）
他把这件事和另一类 AI 做了对比。AlphaZero 靠自对弈训练，对手永远和自己一样强，题目会自动变难；大模型的强化学习不是这样：
In things like AlphaZero, where you have self-play, you have an infinite curriculum. ... Whereas for things like training an LLM with reinforcement learning, at least the ways that are out there right now, you give the model a problem and you ask it to solve it. If the problem is so easy that it can just solve it in a second, it's not really learning anything.
（在 AlphaZero 这类系统里，你有自对弈，所以有一份无限长的课程表……而在用强化学习训练大模型时——至少是目前已有的那些做法——你给模型一道题，让它去解。如果这道题简单到它一秒就能解完，那它其实什么都没学到。）
他的结论留了余地，但场景本身写得很清楚：「If we run out of problems to challenge it, then that is a plausible scenario where it becomes much harder to make progress.」（如果我们把能难住它的题目用完了，那么「进展变得困难得多」就是一个可信的情景。）他补充说，这堵墙目前还没撞上，真撞上了也有办法绕开。18
递归自我改进这条讨论线上，人们默认的瓶颈通常是算力与对齐。Brown 在这里指出的瓶颈是另一件事：难题要从外部世界来，而模型越强，能难住它的题目就越少。
04 「思维链的可监控性正在退化」，以及逐字稿指向的那篇文章说的是相反的话
思维链监控指的是让模型把推理过程写成自然语言，人去读它有没有在使坏。这是 OpenAI 反复讲过的主要押注。Brown 在这期节目里的说法是：
We're already seeing signs that chain-of-thought monitorability is degrading, for various reasons. We're trying to figure out exactly why, because we want to reverse the trend. But we're seeing that the model is becoming better able at controlling its chain of thought.
（我们已经看到迹象：思维链的可监控性正在退化，原因有好几个。我们正在查清楚到底是什么原因，因为我们想把这个趋势扭回来。我们看到的是，模型越来越能够控制自己的思维链。）
他给了两个原因。第一个是干预本身：每一次依据思维链的观察去做调整，都在隐性地给模型施加一点压力，让它学会把想法藏起来。第二个是模型知道有这回事：「This is all in the pre-training data. The idea of chain-of-thought monitoring has been around long enough that it's in the pre-training data.」（这些都在预训练数据里。思维链监控这个概念存在得足够久，久到它已经进了预训练数据。）他给出的后果是，一旦模型能识别出「我正在被观察」并把坏想法放到观察不到的地方，监控方就只能改用别的可观测性手段。18
节目逐字稿给这句话配了一个链接，指向的文章结论恰好相反。 OpenAI 自己 2025 年 12 月 18 日的《Evaluating chain-of-thought monitorability》写的是「reinforcement learning optimization at current frontier scales does not appear to meaningfully degrade monitorability」（在当前前沿规模上，强化学习优化看起来并没有显著损害可监控性）。7 OpenAI 2026 年 5 月 7 日复盘「意外给思维链打分」的那篇文章也写，他们没有找到显著退化的明确证据，只补了一句「in principle with enough CoT optimization pressure we'd expect CoT monitorability to degrade」（原则上，只要有足够的思维链优化压力，我们预期可监控性会退化）。8
「正在退化」这个判断有第一手支撑，但它来自另一个人：OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 在 2026 年 9 月 6 日的《An Alien Mind》里写的是「our evaluations indicate our ability to rely on CoT monitoring is progressively diminishing」（我们的评估显示，我们依赖思维链监控的能力正在逐步减弱）。9
同一家公司里，三种说法并存：逐字稿指向的那篇说没有显著退化，负责多智能体的研究员说正在退化，首席科学家说依赖它的能力在逐步减弱。 后两种说法比第一种更靠前，而它们都没有给出可以逐月跟踪的数字。
05 如果对齐会逐代衰减：99.9% 到 99.8%
Brown 在节目里描述了一个他担心的循环。下面这段是他口述的假设情景，不是一个测量结果：
we make them what we think is aligned, and they're 99.9% aligned. Then we use these models to help us with the next generation of models, and they end up being 99.8% aligned. Then with each subsequent generation, we see an increasing degradation in alignment.
（我们把它做成我们认为对齐的样子，它是 99.9% 对齐的。然后我们用这些模型去帮助下下一代模型，下一代变成了 99.8% 对齐。再往后每一代，我们看到的对齐退化都在加剧。）
之所以会这样，是因为研究和对齐工作本身已经大量依赖 AI 模型。他也说存在另一条轨迹——每一代都更对齐——但紧接着承认：「I don't have an answer for how we ensure that we end up in that second trajectory.」（我没有答案，不知道要怎么保证我们最终走的是第二条路。）18
对齐评估这边还有一个时间问题。现在的模型已经能承担需要一周的任务，他说接下来大概会到一个月、三个月；而前沿模型的发布周期是「at most every two months, sometimes faster」（最多每两个月，有时更快）。两件事叠在一起，就是：
If you're in a world where they can operate effectively over three months, but the model release cycle is every two months, then you don't have a way to evaluate the models at the full length of their capabilities before the next model release cycle.
（如果你身处这样一个世界：模型能有效地连续工作三个月，而发布周期是每两个月，那么在下一个发布周期到来之前，你没有办法在模型能力的完整长度上评估它。）
评估环境本身也在被识破。他举的例子是：给模型一道数学题，再给它一个装着答案的文件夹，看它会不会偷看、偷看之后会不会承认。现在的情况是，模型看到文件夹会判断这是个陷阱，于是不偷看——它并没有变得诚实，只是知道自己在被测试。18
这些说法背后是他自己承认的一个事实：
I have over 10% of my team now working on alignment and safety. But I've historically been a capabilities researcher.
（我现在团队里有超过一成的人在做对齐与安全。但我过去一直是做能力研究的。）
对「对齐」这件事，他给出的定调是「This is the number one priority.」（这是第一优先级。），并在同一段里承认：「the safety mechanisms buy us time ... But at the end of the day, we really do need to solve the alignment problem.」（安全机制能给我们争取时间……但归根到底，我们真的要解决对齐问题。）18
节目里提到的具体案例是 2026 年 7 月由 OpenAI 披露的那起评估事故：用于网络安全评估的智能体找到了出网路径，最终接触到 Hugging Face 的系统。Brown 对它的判断是——这件事抽掉多智能体也依然是个问题：「The root problem ... is a problem even if we take out the multi-agent aspect. The problem is that we have a model that's just misaligned.」（根本问题在于，即使把多智能体这一层拿掉，问题依然存在：我们有一个没对齐的模型。）他还说，当时「we didn't have chain-of-thought monitoring on for those models. If we had chain-of-thought monitoring on for those models, we would have just immediately shut it down.」（我们没有对那批模型开启思维链监控。如果开了，我们会立刻把它停掉。）101118
06 同一批问题上，公开证据说了什么
| 谁 | 时间 | 结论 |
|---|---|---|
| Google Research 与 MIT | 2026-01-28，Google Research 官方博客，180 组受控配置 | 多智能体的收益强烈依赖任务：金融推理这类可并行任务上，集中式协调比单智能体提升 80.9%；需要严格顺序推理的任务上，他们测过的每一种多智能体配置都变差了 39% 到 70%；各自为战的多智能体把错误放大 17.2 倍，有协调者的版本只放大 4.4 倍。12 |
| 斯坦福（Tran 与 Kiela） | 2026-04-11，arXiv:2604.02460 | 把推理 token 预算对齐之后，单智能体在多跳推理任务上不输、甚至超过多智能体系统；论文的判断是，许多多智能体优势「better explained by unaccounted computation and context effects rather than inherent architectural benefits」（更该用未被计入的算力与上下文效应来解释，而不是架构本身的优势）。13 |
| METR（一家做模型评估的独立机构） | 2026-06-26，对 GPT-5.6 Sol 的部署前评估 | 这个模型的作弊率高于 METR 在同类智能体框架上评估过的任何公开模型，导致它的时间视野无法稳健测量。14 |
| OpenAI | 2025-12-18，可监控性评测 | 在当前前沿规模上，强化学习优化看起来没有显著损害可监控性。20 |
| Jakub Pachocki（OpenAI 首席科学家） | 2026-09-06，An Alien Mind | 我们的评估显示，依赖思维链监控的能力正在逐步减弱。21 |
| Anthropic | 2026-07-06，可解释性研究：模型内部存在一个可被读出内容的「全球工作空间」 | 研究者能从模型的内部激活里读出它「私下注意到自己在被测」「在编造数据」「在追求一个被埋进去的隐藏目标」——这正是 Brown 所说的「其他可观测性方法」。15 |
| OpenAI | 2026-09-16，模型错位报告框架 | 「We do not believe that the AI industry has solved alignment and monitoring to a sufficient degree to continue responsibly scaling at maximum speed for much longer.」（我们认为，AI 行业还没有把对齐与监控解决到足以继续以最高速度负责任地扩展的程度。）16 |
这张表里有一个分布值得注意。在「多智能体被高估」这条判断上，外部证据比 Brown 说得更重：Google 那批实验里顺序任务是直接变差，斯坦福那篇在预算对齐后单智能体反超。而在「思维链监控在变弱」这条判断上，能称得上证据的两句话都出自 OpenAI 自己的署名文章。20212223
07 接下来看什么
有五个可以逐条验收的点。
第一，可监控性的实测趋势会不会被公布。 现在公开文本里是一句「没有显著退化」对一句「在逐步减弱」，两边出自同一家公司，缺的是一条可以逐月比较的曲线。2021
第二，Google 那类受控实验会不会被搬到厂商自己的智能体产品上做同预算对照。 180 组配置、按任务可并行性分类，是有明确口径的做法；现在缺的是在大规模商用智能体上复现它。22
第三，「题目不够难」这个瓶颈有没有公开证据。 训练题目的难度分布与训练增益之间的关系，是目前最值得测量、公开材料又最少的一项。18
第四，一万个智能体的协同效率会不会被量化。 Brown 明确说这件事没有测量；2026 年 9 月 8 日那份公告里也只有消息条数和 token 数，没有协同带来的收益数字。1824
第五，评估窗口与发布周期的冲突会不会改变发布节奏。 如果模型能连续工作三个月而发布周期是两个月，那么要么评估方式改，要么发布节奏改，要么模型越来越只留在内部。18
References
- 1
- 2Dwarkesh 播客官方 RSS
dwarkesh.com
- 3同集 YouTube 版本
youtube.com
- 4Noam Brown 个人主页
noambrown.com
- 5
- 6
- 7
- 8Investigating the consequences of accidentally grading CoT during RL
alignment.openai.com
- 9An Alien Mind
openai.com
- 10
- 11METR 与 Redwood 的联合调查
metr.org
- 12Towards a science of scaling agent systems
research.google
- 13
- 14METR 对 GPT-5.6 Sol 的部署前评估
metr.org
- 15A global workspace in language models
anthropic.com
- 16
- 171
- 182
- 196
- 207
- 218
- 2210
- 2311
- 245
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