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2026年1月，Transformer架构共同发明者Llion Jones在接受采访时发出警告，指出当前AI研究陷入局部优化陷阱。Jones作为Sakana AI创始人，曾与7位合著者在2017年提出Transformer架构，但去年已大幅减少相关研究投入。他表示，当前无数微调研究就像RNN被取代前的状况，业界过度专注于Transformer架构的微小改进，如调整normalization层位置或改良训练方式，而真正的AGI突破可能需要完全不同的生物启发架构。
Jones引用2020年谷歌DeepMind研究员Sarah Hooker提出的"硬件彩票"概念，认为Transformer恰逢其时地契合了现有软硬件条件，而非具有绝对优越性。他警告业界可能重蹈RNN覆辙——当Transformer出现时，RNN的所有改进突然显得徒劳。尽管已有新架构在论文中表现更好，但尚未好到让整个行业放弃成熟的Transformer生态系统。
Jones进一步指出当前LLM呈现"锯齿状智能"特性，能在某些任务表现卓越，转眼又犯低级错误，揭示架构存在根本问题。他认为问题在于模型过于"万金油"，忽视了更好的知识表示和思考方式。为突破循环，Jones已转向更具探索性的方向，与同事借鉴生物学设计连续思维机（CTM），模拟大脑神经元通过同步振荡传递信息的机制。
新闻来源：https://36kr.com/p/3643193251516297
TA分析
从TA沟通分析心理学视角，Jones对AI研究现状的警告深刻揭示了技术领域普遍存在的"游戏陷阱"现象。根据Eric Berne的沟通分析理论，人类心理存在三种自我状态：父母自我状态（Parent）、成人自我状态（Adult）和儿童自我状态（Child）。在当前AI研究热潮中，许多研究者陷入了"适应型儿童"状态，过度顺从现有范式而缺乏创造性突破的勇气。
TA理论中的"游戏"概念在此尤为相关。Karpman戏剧三角模型描述了迫害者、拯救者和受害者三种角色动态。在AI研究领域，Transformer架构成为"拯救者"，研究者成为依赖其的"受害者"，而真正的创新则被当作"迫害者"排斥。这种心理游戏导致业界集体陷入"是的，但是"游戏：承认需要突破，但总是找理由维持现状。
Jones指出的"架构彩票"和"重力井"效应，完美对应TA理论中的"脚本"概念——研究者们被无形地编程在Transformer脚本中，重复着相似的研究模式。这种集体脚本源于对安全感的追求，但正如Berne所言："脚本是童年形成的生命计划，但成年人可以重新决策。"
应用TA解决方案，首先需要研究者进行自我状态诊断，识别何时处于适应型儿童状态，何时能进入成人自我状态进行客观评估。具体训练方法包括：1）结构分析练习，明确区分三种自我状态；2）脚本分析，识别个人和研究集体的生命脚本；3）游戏分析，打破"是的，但是"等心理游戏；4）重新决策训练，培养突破框架的勇气。
针对AI研究的困境，TA沟通分析建议采取以下解决方案：建立"架构多元化"激励机制，奖励真正突破性的研究而非增量改进；创建"安全失败"环境，允许高风险探索；引入跨学科对话，打破技术群体的封闭性；建立定期脚本审查机制，检验研究方向的合理性。
这一TA分析框架还可解决类似问题：1）企业创新困境中的群体思维；2）学术研究的范式固化；3）技术人员的职业倦怠；4）团队决策中的风险规避；5）组织变革中的抵抗心理。通过TA沟通分析，能够帮助技术工作者保持心理灵活性和创造性，避免陷入局部最优的心理陷阱。
从神经科学角度看，大脑确实具有TA理论描述的三种状态对应的神经机制。前额叶皮层负责成人自我状态的理性分析，边缘系统对应儿童自我状态的情感反应，而镜像神经元系统支持父母自我状态的价值内化。理解这些机制有助于研究者更好地进行自我调节，在创新与规范间找到平衡。
最终，TA沟通分析强调"我好-你好"的健康心理定位：既认可Transformer的历史贡献，又保持开放心态迎接新突破。这种心态将帮助AI研究领域避免非赢即输的极端思维，建立更加包容和创新的研究文化，真正推动AGI技术的可持续发展。