AGI 离我们还有多远?
一、AGI 的定义与边界人工通用智能(AGI)被描述为“在大多数经济价值任务上超越人类的高度自主系统”。不同机构的刻度各异:OpenAI 强调“经济价值”,DeepMind 更关注“科学与创造力”,Anthropic 则认为“AGI”更多是市场用语。理解这些差异,才能读懂技术进度条指向的刻度。
二、技术指标:关键里程碑正被快速攻破
- 基准测试爆分:OpenAI o3 在 ARC-AGI 榜单上取得 87.5% 的历史最好成绩。
- 多模态融合:Gemini Ultra、Grok 4 等模型把文字、语音、视觉与动作打通,“看图表、听会议、改代码”一步到位。
- Agentic AI 上线:早期原型已能云端自主完成检索、调用 API、撰写报告,为“智能体”能力奠基。
三、行业领袖的时间表:观点空前分化
- Sam Altman(OpenAI):多次表示“我们知道如何构建 AGI”,并预测今年内出现显著提升企业产出的 AI 代理。
- Demis Hassabis(DeepMind):给出 5–10 年窗口,认为 2030 年前后最可能跨越关键门槛。
- Dario Amodei(Anthropic):把“强大 AI”节点放在 2026–2027,但强调“对齐优先于日期”。
四、硬件与数据瓶颈:算力曲线还能撑多久?
- GPU 供应:全球 AI 超算中心已超 500 座,呈现北美与东亚集中态势。
- 可用数据:高质量公开文本增速放缓,业界转向合成数据、自监督视频与“人机协同”标注。
- 能效压力:从稀疏化到“千卡级”量化,如何在功耗可控前提下继续扩模型成下阶段工程痛点。
五、安全与治理:进度条背后的风险清单
- 模型失控与对齐难题:推理链条加深,黑箱性加剧。
- 垄断与算力内卷:大模型门槛攀升,小团队被迫转向开源或垂直赛道。
- 社会冲击:就业替代、信息过载与深度伪造同步扩散,法律与伦理护栏需同步升级。
六、展望:从“十年”到“几年”的多轨预测
- 乐观派:2025–2027 进入“弱 AGI”阶段,通用智能像智能手机一样普及。
- 稳健派:赌 2030 左右出现“跨域专家级 AI”,随后的五年才会覆盖主流行业。
- 保守派:认为技术与治理耦合,2040 年前后才可能实现全面通用。最终决定点不是单一突破,而是技术、算力、法规与市场的“四维共振”。当能力曲线、资源曲线与安全曲线交汇之时,AGI 才算真正抵达人类视野。