人工通用智能（AGI）是AI行业最常被提及的里程碑之一。科技高管预测它，投资者投入数十亿美元研究它，批评者警告它一旦实现可能带来的风险。
但AGI究竟是什么仍然不明确，研究人员对于什么算作”通用智能”、它何时可能实现、以及一旦实现如何识别它等问题仍然存在分歧。
“有很多不同的定义，”机器智能研究所CEO马洛·布尔贡告诉《Decrypt》。”当我们开始讨论这个系统是AGI吗？那个系统是AGI吗？根据什么定义，什么才精确符合AGI？我认为这有点难以做到。”
知名人物，包括OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼、Anthropic CEO达里奥·阿莫代和xAI CEO埃隆·马斯克，都对AGI的出现发表过意见和预测。
“我认为我们会在2026年实现AGI，”马斯克在12月与XPRIZE基金会执行主席彼得·迪亚曼迪斯的采访中说道。”我确信到2030年，AI将超过所有人类智能的总和。”
与大多数人通过ChatGPT熟悉的生成式AI不同，人工通用智能（AGI）通常指的是能够在人类水平上理解、学习和应用知识于许多不同任务的AI系统，而不是执行单一专门功能。这个概念可以追溯到20世纪50年代AI研究的早期。
从21世纪初开始，本·戈策尔、肖恩·莱格和彼得·沃斯等研究人员推广了”人工通用智能”这个术语，以区分原始的人类水平、广泛能力的AI目标与研究和大学中开发的日益成功但狭窄的AI系统。
然而，布尔贡表示，实现”人类水平智能”并不是一个一刀切的目标。
“由于我们的进化历史、大脑结构、神经元速度的缓慢、工作记忆的限制以及大脑运作速度等原因，我们应该预期，如果我们能够设计出具有我们这种属性的AI系统，很可能在我们之上还有巨大的空间。”他说。
AGI已经在这里了，有些人说
大型语言模型和强大AI（如Gemini、ChatGPT、Grok和Claude）的最新进展，这些模型可以写文章、创建图像、生成代码和回答复杂问题，导致许多人认为AGI已经实现。但布尔贡说，它们缺乏的是自主性。
“在大多数人对AGI的定义中，固有地包含自主性的感觉，”布尔贡说。”这些东西不一定只是作为工具和聊天机器人运行，而是具有这种代理性质，能够在各种环境中以大量自主性完成任务。”
SingularityNET CEO、被誉为此术语推广者之一的本·戈策尔表示，这种解释扩展了这个概念。
“现在这个术语在媒体中变得相当混乱，”戈策尔告诉《Decrypt》。”科技CEO们发现说’嘿，我们已经推出了AGI’很方便，人们把事情夸张化了。”
理论上，戈策尔解释说，AGI指的是能够学习和执行超出其明确训练范围的广泛任务的AI系统。他说，今天的模型很强大，但与通用智能有根本不同。
“它们不是通过学习做所有事情来达到这个水平，”他说。”它们通过将整个互联网塞进知识库来达到这个水平。”
虽然AI开发者投入数十亿美元建设AI数据中心，为日益强大的模型提供更多计算能力，但真正的通用智能需要泛化并产生真正新颖的见解，而不仅仅是重新混合其训练数据，他解释道。
“如果你拿当前的深度神经网络系统，用1900年之前的音乐训练它们，它们永远不会发明嘻哈或碾核音乐，”戈策尔说。
戈策尔认为，向AGI的转变不太可能表现为一个单一、清晰的分界点。
“AGI和前AGI之间不一定有一个完全清晰的边界，”他说，将其与生物学中病毒和逆转录病毒的灰色区域进行比较。他补充说，我们仍然知道狗是活的而石头不是，即使一些边缘情况像病毒那样”模糊”。
研究全球AI政策的布鲁金斯学会研究员凯尔·陈表示，辩论已经扩展到涵盖几种不同的情景。
海外发展
“AGI的含义有一整个范围，”陈告诉《Decrypt》。”在一端，你有这种递归自我改进和智能爆炸的想法，在另一端，你有一个更’平凡’的版本——能够做人类能做的许多事情的AI，或者像互联网或计算机一样的正常技术AI。”
虽然美国AI实验室辩论AGI的存在主义影响，但陈说，中国的对话看起来非常不同。
“AGI在中国不是那么大的事情，特别是从政策制定者、更广泛的AI社区、更广泛的科技行业来看，”他说。”大多数人专注于试图在这件事上赚钱，特别是在物理方面，我认为这是中国和他们的许多科技公司觉得他们比美国有优势的一个领域，他们可以建立机器人或自主系统、无人机，无论什么AI驱动的，因为他们拥有美国没有的硬件供应链。”
陈确实承认，虽然中国的AI开发者不像他们的美国同行那样专注于AGI，但它仍然在他们的雷达上。
“一些中国AI创始人确实谈论AGI，其中一些人甚至谈论ASI（人工超级智能）之类的事情，”他说。”但总的来说，AGI在中国真的不是那么大的事情。”
关于AGI何时可能实现的预测差异很大。对于研究这项技术的研究人员来说，标签本身可能不如系统能做什么重要。
“这些系统的效果和能力是什么？”布尔贡说。”这才是我们现在想要的心态。”
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