Jason Wei on 3 Key AI Ideas in 2025

Jason Wei on 3 Key AI Ideas in 2025

Short version: Jason Wei, now at Meta Superintelligence labs and formerly of OpenAI and Google Brain, lays out three big AI ideas to watch in 2025. He spoke as part of the Stanford AI Club Speaker Series, and you can watch the full talk here: Watch Jason Wei’s talk on YouTube.

If you care about where AI is headed, this talk feels like a friendly roadmap, not a manifesto. Jason has been in the thick of it, co-creating the o1 model, helping build Deep Research at OpenAI, and pioneering *Chain of Thought* reasoning. He also studied emergent phenomena at Google Brain, which is basically watching surprising behaviors pop up when models get big enough. I remember the first time I read his Chain of Thought paper, I scribbled notes all over a napkin, because it finally explained how models can reason through problems step by messy step.

Core ideas, in plain terms: first, improved reasoning, where models explain their thinking, not just give answers. Second, emergent behaviors that show up as systems scale, things we didn’t explicitly program but that become useful. Third, product and model design working together, so tools like Deep Research make breakthroughs actually usable.

Quick history: a few years ago models learned to mimic text, then they learned to follow instructions, and now they’re starting to reason and surprise us, sometimes in helpful ways. Looking ahead to 2025, expect more transparent reasoning, more attention on unexpected capabilities, and closer ties between research prototypes and real products.

Practical example: imagine a research assistant that not only summarizes papers, but also shows how it reached each conclusion, so you can trust and verify it. That’s the kind of future Jason hints at.

Bottom line: this talk is useful whether you build AI, use it at work, or just follow tech. It’s grounded, humble, and forward-looking. Take a look, and then think about how these ideas might change your next project.

Jason Wei über 3 wichtige KI-Ideen für 2025

Kurzfassung: Jason Wei, jetzt bei Meta Superintelligence labs und zuvor bei OpenAI und Google Brain, spricht über drei zentrale KI-Ideen für 2025. Die Aufzeichnung der Stanford AI Club Veranstaltung findest du hier: Jason Weis Vortrag auf YouTube ansehen.

Er spricht aus Erfahrung. Er half bei der Entwicklung des o1-Modells, war am Produkt Deep Research beteiligt und erfand das Konzept *Chain of Thought*, das erklärt, wie Modelle schrittweise denken können. Wenn ich daran denke, erinnere ich mich an die erste Diskussion über emergente Phänomene, kleine Überraschungen, die auftreten, wenn Systeme größer werden. Das war spannend und ein wenig beunruhigend, aber vor allem lehrreich.

Die drei Kerngedanken, einfach erklärt: bessere Erklärbarkeit, also Modelle, die ihre Schlussfolgerungen offenlegen; emergente Fähigkeiten, die bei Skalierung auftauchen; und eine engere Verzahnung von Forschung und Produkt, damit Entdeckungen auch wirklich nutzbar werden.

Ein kurzer Rückblick: KI entwickelte sich von reiner Textvorhersage zu instruction-following und nun zu echtem, nachvollziehbarem Denken. Für 2025 bedeutet das mehr Transparenz, mehr Aufmerksamkeit für unvorhergesehene Fähigkeiten und mehr praktische Forschungsprodukte.

Ein praktisches Szenario: Ein Assistent, der nicht nur zusammenfasst, sondern dir zeigt, wie er zu einer Schlussfolgerung gelangt. So kannst du besser prüfen und vertrauen. Das ist nicht Zukunftsmusik, das ist genau die Richtung, die Jason beschreibt.

Fazit: Der Vortrag ist nützlich für Entwickler, Anwender und Neugierige. Erdverbunden und optimistisch, er bietet einen klaren Blick darauf, wie KI in den nächsten Jahren praktischer und transparenter werden könnte.