摘要：通用人工智能（AGI）是一种理论上的未来，自主计算机系统在大多数经济上有价值的工作中超越人类。生成式AI的繁荣激发了大胆的AGI预测，从2025年、2026年，甚至2027年开始。
编译：杨雪涵
当被问及2025年最期待的事情时，OpenAI首席执行官Sam Altman在YouTube视频采访中表示：“AGI？是的，对此我感到很兴奋。”
通用人工智能（AGI）是一种理论上的未来，自主计算机系统在大多数经济上有价值的工作中超越人类。生成式AI的繁荣激发了大胆的AGI预测，从2025年、2026年，甚至2027年开始。
通用人工智能（AGI），即自主计算机系统在大多数能带来经济价值的工作中能够超越人类，曾被预测将会在未来几年内实现。生成式AI的兴起曾一度让人们对这一目标充满信心，然而，随着研究的深入，人们逐渐意识到，要实现AGI，仍有许多技术难题需要克服。
“实现通用人工智能始终是一项极具挑战性的任务，这一点现在愈发明显。”艾伦人工智能研究所前所长、现任西雅图人工智能孵化器负责人的Oren Etzioni教授如是说道。
数万亿美元的巨额投资正押注于这些预测，科技巨头们和其他企业正大手笔地投入AI人才、硬件和软件，希望能够率先摘取这一领域的“皇冠”。
“通用人工智能（AGI）无疑是未来科技发展的重要方向，但更重要的是让人们分清什么是真实可行的，什么是过度炒作。正如那句名言所说：‘看山跑死马。’”Etzioni强调道。
不确定性的信号
AI行业背后的核心假设是：通过持续增加数据量、提升计算能力并延长训练时间，人工智能模型的性能可以实现指数级增长。
这正是近年来AI模型性能大幅提升的主要原因，也是让ChatGPT变得如此智能和实用的关键。但最近的研究表明，这种方法的边际效益正在递减，模型性能提升的速度也正在放缓。
OpenAI联合创始人Ilya Sutskever在接受路透社采访时表示，通过这种方式扩展AI模型似乎已达到瓶颈。
OpenAI研究员Noam Brown在近日的一场会议上一同表示：“扩展范式在某个点可能会失效。”
据《The Information》报道，一些OpenAI员工表示，该公司在显著提升即将推出的Orion AI模型性能方面遇到了困难。与上一代旗舰模型GPT-3到GPT-4之间的巨大性能提升相比，Orion的质量改进幅度要小得多。
彭博社报道称，谷歌的Gemini新版本也并未达到内部预期。据《The Information》本周报道，尽管谷歌投入了大量计算资源和训练数据，但其性能提升仍不及预期。
谷歌发言人向彭博社透露，公司正在对训练数据的选取和使用方式进行调整。
Marc和Ben：AI未来将会如何？
风险投资人Marc Andreessen和Ben Horowitz在最近的一期播客中讨论了这一问题。他们可不是技术悲观主义者。相反，他们是充满信心的技术乐观主义者，经常发表大胆预测，比如Andreessen那句著名的“软件正在吞噬世界”的愿景。
风险投资界大咖Marc Andreessen和Ben Horowitz最近在播客中对这一问题表达了乐观态度。他们二人一直以来都对科技发展充满信心，并曾多次提出大胆前瞻性的观点，如Andreessen著名的“软件正在吞噬世界”的预言。
但这次，他们对AI公司能否继续以近年来的速度改进模型表示怀疑。
Andreessen认为：“AI模型似乎正在逐渐逼近其能力极限。尽管研究人员仍在不断努力，但从目前的数据来看，AI性能的提升速度正在放缓，并呈现出一种‘触及天花板’的趋势。”
Horowitz认为，AI模型发展面临诸多瓶颈，其中包括高质量人类数据的匮乏以及庞大的能源消耗。
他指出：“即使我们拥有了更强大的芯片，也可能因为电力供应不足或散热问题而受限。虽然GPU的算力在不断提升，但AI模型的性能却未能同步增长，这表明仅仅依靠硬件的升级并不能解决所有问题。”
AGI背后的考量
如果目前无法突破当前的技术瓶颈，那么在短期内实现通用人工智能（AGI）的可能性将会大大降低。
面对这些问题，OpenAI和Google均未给出明确回应。Anthropic则表示，“我们尚未发现任何偏离scaling law的迹象。”
Altman在11月14日的推文中明确表示：“AI的潜力无穷无尽”，这无疑是对那些认为AI发展已触及天花板的观点的有力回击。
Altman对AGI的乐观态度背后，或许隐藏着更深层次的商业考量。一旦OpenAI在AGI领域取得突破，其商业地位将大幅提升，从而在与微软的合作中占据更有利的地位。
OpenAI在官网上明确表示，AGI的研发进度将由董事会决定，且一旦实现AGI，其所产生的知识产权将不受现有与微软的协议约束。这一表态引发了外界对于OpenAI未来发展方向的广泛关注。
一个振奋人心的愿景，往往能激发人们的潜能。就像Elon Musk的火星计划一样，Altman的AGI预测，或许就是为了点燃OpenAI团队的创新火花。
“到2025年实现AGI”这样的宏大目标，无疑比“实现公司账单自动化”这类相对平凡的目标更能激发团队的热情，尽管后者可能更具短期商业价值。
科技风潮，转瞬即逝
技术发展充满了不确定性，看似前景一片光明的技术趋势，也可能在某个节点突然失速，给企业带来巨大的经营压力。
摩尔定律可能就是最典型的例子之一。该定律曾是半导体行业发展的一盏明灯，其“每两年翻一番”的预言，点燃了整个科技界的创新热情，并为英特尔等巨头的崛起奠定了坚实基础。
然而，据麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究表明，摩尔定律的魔力正在逐渐消退。英特尔在14纳米和10纳米工艺的推进上遭遇了瓶颈，五年才完成原本两年就能达成的目标，其技术节点的推进速度明显慢于摩尔定律所预测的节奏。
自从投资者在2019年左右意识到这一点以来，英特尔的股价已下跌约50%。到目前为止，它还未能真正恢复。
自从摩尔定律失效的迹象愈发明显，尤其是英特尔在工艺节点推进上的滞后暴露无遗后，其股价便开启了持续下跌的模式，跌幅一度高达50%，至今仍未完全复苏。
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来源：人工智能学家
