摘要：人工智能领域正在经历一场关于通用人工智能定义标准的深刻辩论。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼最近提出了一个颇具争议性的观点：如果未来的GPT-8能够解决量子引力这一物理学终极难题，那么它将标志着真正通用人工智能的实现。这一观点得到了量子计算先驱大卫·多伊奇

人工智能领域正在经历一场关于通用人工智能定义标准的深刻辩论。OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼最近提出了一个颇具争议性的观点：如果未来的GPT-8能够解决量子引力这一物理学终极难题，那么它将标志着真正通用人工智能的实现。这一观点得到了量子计算先驱大卫·多伊奇的认同，但同时也引发了业界对AGI评判标准合理性的广泛讨论。

在与多伊奇的对话中，奥尔特曼表达了对爱因斯坦广义相对论的深深敬意，称其为"人类有史以来最美丽的事物之一"。基于这种敬意，他提出了一个雄心勃勃的设想：如果几年后的GPT-8不仅能够破解量子引力难题，还能详细阐述其解决思路、工作过程以及选择这一研究方向的原因，即使表面上仍然是语言模型的输出形式，但如果其结果确实正确，那么这将构成通用人工智能的决定性证明。

AGI定义标准的演进困境

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 表示，如果 GPT-8 能够解决量子引力问题，它将是真正的 AGI。 （图片来源：Getty Images |凯文·迪奇）

通用人工智能的定义一直是人工智能领域最具争议的话题之一。随着技术的快速发展，这一概念的内涵也在不断演变。传统意义上，AGI被定义为一种在各种认知任务中都能超越人类能力的人工智能系统。然而，随着ChatGPT、GPT-4等大语言模型在特定领域展现出惊人能力，业界对AGI的理解变得更加复杂和多元化。

微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉和奥尔特曼等技术领导者更关注AGI在现实世界中的实际影响力和自我复制能力。根据今年早些时候披露的微软与OpenAI价值数十亿美元合作协议的细节，两家公司将AGI定义为能够创造高达1000亿美元利润的强大系统。这种以商业价值为导向的定义方式反映了科技巨头们对AGI实用性的重视。

相比之下，新兴的人工智能初创公司更倾向于追求技术层面的突破性成就。它们通常将AGI视为一个技术里程碑，更关注系统在解决复杂科学问题或展现创造性思维方面的能力。这种分歧不仅体现了不同参与者的利益诉求，也反映了AGI概念本身的多重维度。

谷歌DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯则从时间角度提出了自己的观点，他认为通用人工智能可能在未来5到10年内实现，但同时担心社会尚未准备好应对AGI带来的深刻变革。哈萨比斯的谨慎态度提醒我们，AGI的实现不仅是技术问题，更是社会适应性问题。

量子引力作为智能测试的科学依据

量子引力问题被物理学界公认为现代物理学最重要的未解难题之一。它试图将爱因斯坦的广义相对论与量子力学统一起来，构建一个描述时空本质的终极理论。这一问题困扰了物理学家近一个世纪，涉及的数学复杂性和概念深度远超人类日常经验。

从认知科学角度来看，解决量子引力问题需要多种高级认知能力的综合运用：深度的数学洞察力、创造性的理论构建能力、复杂的逻辑推理技能，以及对物理世界本质的直觉理解。这些能力的集合确实可以被视为衡量智能水平的极高标准。

多伊奇作为量子计算理论的奠基人之一，他对奥尔特曼观点的认同具有重要意义。多伊奇在量子力学基础理论方面的深厚造诣使他能够准确评估解决量子引力问题所需的智能水平。他的支持为这一测试标准提供了权威的科学背书。

然而，这种测试标准也面临着显著的局限性。正如批评者指出的，即使AI系统能够解决量子引力问题，也不意味着它在所有认知领域都达到了人类水平。专业化的突破并不等同于通用智能的实现。历史上，许多计算机程序在特定领域表现出超人能力，如国际象棋程序Deep Blue或围棋程序AlphaGo，但它们显然不具备通用智能。

技术实现路径的现实考量

奥尔特曼提出的GPT-8概念暗示了当前大语言模型技术路径的延续和升级。从GPT-1到GPT-4的演进历程显示，模型规模的扩大和训练数据的增加确实能够带来性能的显著提升。然而，是否能够通过这种渐进式改进最终实现量子引力问题的突破，仍然存在很大不确定性。

当前的大语言模型主要基于统计学习和模式识别，它们通过分析大量文本数据来学习语言规律和知识关联。虽然这种方法在许多任务中表现出色,但在需要深度原创性思维和理论创新的科学研究中，其局限性可能更加明显。量子引力理论的构建可能需要超越现有知识框架的洞察力，这对基于已有数据训练的AI系统提出了根本性挑战。

奥尔特曼最近关于需要新硬件和软件的表态也反映了技术发展的复杂性。他承认当今的系统并不是为人工智能驱动的世界设计的，这与他之前声称革命不需要新技术的观点形成了鲜明对比。这种立场的转变暗示了AGI实现路径的不确定性和复杂性。

从计算资源角度来看，解决量子引力问题可能需要前所未有的计算能力。虽然大语言模型的训练成本已经达到数亿美元，但要实现真正的科学突破，可能需要更大规模的投资和更先进的计算基础设施。这不仅是技术挑战，也是经济和社会资源配置的问题。

展望未来，无论是否采用量子引力作为AGI的测试标准，人工智能向通用智能的演进都将继续推进。这一过程不仅将重塑科技产业，更将深刻影响人类社会的方方面面。从科学研究到日常生活，从经济结构到社会治理，AGI的到来都将带来前所未有的变革。

在这个关键时刻，业界需要的不仅是技术突破，更需要深思熟虑的发展策略和负责任的创新态度。正如哈萨比斯所担忧的，我们必须确保技术进步与社会适应能力保持同步，避免技术发展超前于社会准备程度所可能带来的风险和挑战。

来源：人工智能学家