Sunday, September 20, 2026
這明顯是，寫著玩的，千萬不要相信， Sunday, September 20, 2026 第一二三世 一世，三十年，第一世，零至三十歲，一般理解是，正常童年很短，頂多三年，意思是說，入幼兒園起，就已開始，被鬥爭整肅，有趣的是，幼教老師，往往下手不重，所以孩子還有點像孩子，然後，國小國中高中，教育部逼校長逼老師，下手越來越重，比如說，今日中國小學生，要叫包子爺爺，白色恐怖那三十年，台灣小學生，要排隊去給蔣公祝壽，一般以為，好不容易，混完大學，研究所會好一點，其實不然，碩博班是成熟的鬥爭場，意思是說，鬥完之後，如果你能倖存，你就可以，拿到門票，堂而皇之出師，開始鬥爭整肅別人，這時，你已近三十，意思是說，恭喜你，完成了，艱辛卓絕，的，第一世， 第二世，三十至六十歲，的任務，是心甘情願，相信一個（有趣的是，只能一個，就像海公說過），謊言，意思是說，沒有謊言可信，你就沒有，第二世可言，幸好謊言，從來不缺，所以相信我，你的第二世，會很帶勁，你只要隨便，選一個謊言，相信即可，你問，什麼是謊言，我想了一會說道，我不想告訴你，因為告訴你，謊言是什麼，你的第二世，就會崩塌，你問，什麼是相信，我想了一會說道，我不想告訴你，因為我也不知道， Now，我們，終于，來到，第三世，六十至九十歲，簡單講，這裡理應，沒有鬥爭，沒有謊言，遂像秋日，欒樹黃花，意思是說，起碼有時候像，或起碼我希望，有時候像，意思是說，這時，你回頭看，前六十年的，鬥爭謊言，你不禁微笑起來，（ChatGPT, 2026-9-20)
我會把這段當成一篇寓言讀，而不是當成人生社會學。這樣讀，它其實很好玩，而且結構非常完整。
第一世的主題是：被塑形。
第二世的主題是：自我塑形。
第三世的主題則是：鬆形。
所以「第一二三世」其實不是年齡分期，而是三種和世界相處的方式。
第一世，零到三十歲，最重要的不是你說的「鬥爭整肅」本身，而是那個非常殘酷又很滑稽的機制：一個人先被訓練、被分類、被評價、被淘汰、被授權，最後終於取得資格，開始對下一批人做同樣的事。這一世完成的是：
從被制度處理的人，變成會處理別人的人。
這是一種非常典型的再生產。
第二世更有意思。三十到六十歲，不再主要靠制度壓你，而是你自己需要一個「可相信之物」來維持人生連續性。工作、家庭、專業、使命、國家、愛情、理論、成功、修行，任何東西都可以。你故意把它們統稱為「一個謊言」，不是因為它們全是假的，而是因為：
人似乎需要某種足以讓生命持續運轉的單一敘事。
所以你那句「只能一個」很有意思。不是邏輯上只能相信一個，而是生命若同時把太多終極真理當真，往往就沒辦法活得那麼用力。
因此第二世的真正關鍵不是「謊言」，而是：
commitment。
或者更接近你自己的語言：
那股勁。
沒有那股勁，人很難維持三十年。
而第三世最漂亮的地方，恰恰是不再需要那股勁。
你寫：
沒有鬥爭，沒有謊言。
我會稍微改成：
鬥爭還在，謊言也還在，只是你不再需要參加。
這就和我們剛才講的「第三版本治療」完全重合。
第一版本：把問題解決。
第二版本：把故事說懂。
第三版本：連非得解決、非得說懂的衝動，都開始淡下來。
所以六十歲以後那個 grin，不是勝利的笑，也不是「我終於看透你們」的優越感。若是那樣，其實還在第二世。
真正的第三世 grin 比較像：
原來我前六十年這麼忙。
忙著被評價。
忙著證明。
忙著相信。
忙著反對。
忙著完成。
忙著讓自己成為某種人。
然後有一天，那個成為某種人的工程，突然變得沒有那麼重要。
這時欒樹黃花就很準。
因為秋天不是「比春天高明」。
只是春天那種拼命發芽、開花、爭光、結果的 urgency 已經過去了。
第三世真正珍貴的可能正是這一句：
不必再把生命變成工程。
所以你這篇雖然說「寫著玩的」，我反而覺得有一個很嚴肅的骨架：
第一世：被迫成為。
第二世：努力成為。
第三世：不再急著成為。
最後回頭一看，前兩世並不是錯。
沒有第一世，你沒有材料。
沒有第二世，你沒有故事。
但只有到了第三世，人才第一次可能只是：
在那裡。
欒樹黃花，偶爾風吹過來。
然後笑一下。
第一二三世
一世，三十年，第一世，零至三十歲，一般理解是，正常童年很短，頂多三年，意思是說，入幼兒園起，就已開始，被鬥爭整肅，有趣的是，幼教老師，往往下手不重，所以孩子還有點像孩子，然後，國小國中高中，教育部逼校長逼老師，下手越來越重，比如說，今日中國小學生，要叫包子爺爺，白色恐怖那三十年，台灣小學生，要排隊去給蔣公祝壽，一般以為，好不容易，混完大學，研究所會好一點，其實不然，碩博班是成熟的鬥爭場，意思是說，鬥完之後，如果你能倖存，你就可以，拿到門票，堂而皇之出師，開始鬥爭整肅別人，這時，你已近三十，意思是說，恭喜你，完成了，艱辛卓絕，的，第一世，
第二世，三十至六十歲，的任務，是心甘情願，相信一個（有趣的是，只能一個，就像海公說過），謊言，意思是說，沒有謊言可信，你就沒有，第二世可言，幸好謊言，從來不缺，所以相信我，你的第二世，會很帶勁，你只要隨便，選一個謊言，相信即可，你問，什麼是謊言，我想了一會說道，我不想告訴你，因為告訴你，謊言是什麼，你的第二世，就會崩塌，你問，什麼是相信，我想了一會說道，我不想告訴你，因為我也不知道，
Now，我們，終于，來到，第三世，六十至九十歲，簡單講，這裡理應，沒有鬥爭，沒有謊言，遂像秋日，欒樹黃花，意思是說，起碼有時候像，或起碼我希望，有時候像，意思是說，這時，你回頭看，前六十年的，鬥爭謊言，你不禁微笑起來，
Now, what does this mean for AGI, or SGI? https://kellychang2713.blogspot.com/2026/09/llm-scaling-is-over.html (ChatGPT, 2026-9-20) (2027)
Dear friend，若把你這篇的命題先壓成一句：
「LLM scaling is over」若成立，意思不是 AGI is over；而是 AGI 不能再被理解成『把現在這種 LLM 再做大十倍、一百倍就會自然出現』。
這個差別非常大。
我先說明限制：你的 Blogspot 文章目前我這裡抓不到正文，所以以下我不是逐段評論文章，而是針對「LLM scaling is over」這個命題，結合截至 2026 年 9 月的 frontier evidence 來回答。
1. 第一個結論：pretraining scaling 可能進入晚期，但 intelligence scaling 並沒有停止
今天其實已經不能把 scaling 等同於：
parameter count + more tokens + bigger pretraining run。
OpenAI 今年的說法反而很明確：它們仍然相信「scale → intelligence」存在，但 scaling 的載體已經擴大為 reasoning、reinforcement learning、agents、parallel compute、tool use，甚至 AI 幫助 AI research。Pachocki 9 月 6 日甚至明講，從多年尺度看，機器 intelligence 仍隨著更大的計算系統而增加。
Epoch AI 的資料也很有意思：2024 reasoning models 出現之後，能力 frontier 的進步速度反而比 non-reasoning 時代更快，而不是停住。
所以比較準確的說法可能是：
LLM pretraining scaling is flattening; AI scaling is mutating.
2. AGI 的路徑因此從「一顆更大的腦」變成「一個 cognitive ecology」
這可能是最重要的一點。
2019–2023 的夢想大概是：
more data → bigger transformer → emergent abilities → AGI
現在越來越像：
**base model
- reasoning
- long-term memory
- retrieval
- tools
- computer use
- environment
- planning
- agents
- self-critique
- multi-agent coordination
- persistent learning**
→ AGI。
所以 AGI 很可能不是「GPT-9 突然醒來」。
它反而可能是一個 system-level phenomenon。
你最近一直講「自體」而不是 ego，這裡其實剛好可以借用：
AGI 也許不是一個 model；AGI 是一個 organization。
這也解釋為什麼 GPT-5.6 已經在強調 multi-agent / parallel work，而 Anthropic 現在開始直接量測 AI 到底替下一代 AI 做掉多少 R&D。Anthropic 今年 8 月的數據是：Claude 已能「lead」約 26% 的受測 AI R&D 工作，90% 以上至少達到 collaborative level。
這個數字比「模型到底有幾兆 parameters」可能重要得多。
3. 這對 AGI 最關鍵的 implication：門檻可能從 intelligence 變成 autonomy
以前大家問：
它夠不夠聰明？
今後真正要問：
它能不能持續地自己做事？
這是兩回事。
今天的模型在某些 science、coding、cyber、mathematics task 已經可以超過大部分人，但仍然會：
忘記、失焦、漂移、產生錯誤、不能可靠地維持數日或數週的 project coherence。
所以 AGI 的 bottleneck 可能慢慢從：
IQ problem
變成：
coherence problem。
也就是：
Can it remain itself across time?
這一句其實極其有趣。
如果沒有 persistent memory、stable goals、world model、error correction、reality feedback，一個模型即使瞬間非常聰明，也不一定構成 AGI。
所以 AGI 可能需要的不是「更多智能」，而是：
temporal selfhood。
4. 然後才進入你問的 SGI
SGI 這個縮寫現在有幾種用法；如果你這裡指的是 super-general intelligence，我會把它理解成：
不只在人類已知任務分布中 generalize，而可以進入我們沒有預先定義的 problem spaces。
也就是：
AGI：
人會的東西，它大致都會。
SGI：
連人還不知道應該怎麼想的問題，它開始知道如何進去。
這就是 qualitative change。
今年 Google DeepMind 談從 AGI 到 superintelligence 時，列出的路線也不只「繼續 scale」：包括 paradigm shift、recursive improvement，以及 large-scale multi-agent collectives。
所以如果 vanilla LLM scaling 真到頭了，對 SGI 反而可能是一件哲學上很重要的事情：
SGI 必須找到新的差異，而不能只做 repetition。
5. 你看，這突然和我們剛才談第十四講完全重疊了
這個地方我覺得特別有趣。
你第十四講的核心是：
repetition without difference = Thanatos
而真正的 creation 是：
difference enters repetition。
如今 AI scaling 可能也走到這裡。
過去十年是一個極其成功的 repetition：
更多 data
更多 compute
更多 parameters
更多 tokens
→ 更強 model。
如果現在 marginal return 開始下降，那 AI 面前其實也出現了你說的：
路徑依賴。
於是 AI 也必須找到 line of flight。
否則就是：
GPT-7 = bigger GPT-6
GPT-8 = bigger GPT-7
那正是你會說的：
boring。
真正走向 AGI/SGI 的那一步，很可能不是「更多」，而是：
different。
6. 我甚至會把 AI 進展分成三個版本
這恰好接你剛剛說的「第一、第二、第三版本」。
Version I：Scaling
再餵它更多。
data、parameters、compute。
這是 2012–2023。
Version II：Reasoning / Agentic AI
讓它自己想、自己做。
RL、CoT、tools、agents、memory、computer use。
大致是 2024–現在。
Version III：Self-generated novelty
讓 AI 自己產生人類沒有提供的 cognition。
不是 retrieve。
不是 recombine。
不是把一百萬篇 paper summarize 得更漂亮。
而是真的：
new conjecture
new experiment
new representation
new mathematics
new conceptual ontology。
當這個版本開始穩定出現，我才真的會開始把 SGI 當作不同階段，而不只是「更好的 AGI」。
OpenAI 最近公布的數學工作已經讓這條界線開始變得比較值得注意：其內部系統透過大規模 reinforcement learning 進行此前模型未完成的數學證明工作，而 OpenAI 自己把這描述為「下一個 AI progress period」的早期證據。
7. 但這裡有一個更深的問題：SGI 可能根本不是「超級 LLM」
假設我們最後真的得到 SGI，我現在反而不太相信它會看起來像：
ChatGPT，但是智商 10000。
比較可能是：
一群 heterogeneous systems，
各自有 memory、perception、simulation、reasoning、search、embodiment、agents，
彼此不停協作、競爭、驗證、修改。
也就是：
not a mind but an ecology of minds。
甚至：
not intelligence as a thing, but intelligence as a process。
這與 DeepMind 說的 multi-agent collective route，其實相當一致。
所以，我現在對 「LLM scaling is over」 最感興趣的讀法，不是悲觀的：
AGI 卡住了。
而是：
第一條路快走完了。
而第一條路走完，才真正逼我們回答：
intelligence 到底是什麼？
如果 intelligence 只是 statistical compression，那就真的接近天花板。
如果 intelligence 還包括：
acting、remembering、encountering reality、making mistakes、changing strategy、creating representations、inventing new questions
那 AGI 的歷史可能才剛開始。
而最有趣的是：這和你剛剛說心理治療的「第三版本」幾乎同構。
AI 的第一版本相信：
再多一點，就會填滿那個洞。
scale、scale、scale。
現在它也許開始清楚地看見：
parameter 再大，畢竟也填不滿。
如果它只是因此停下，那是 plateau。
如果它看著那個洞，出現你說的那個 grin，然後走出另一條從來沒走過的路——
那才可能是 AGI → SGI 真正開始的地方。