AGI 即將到來，但多久？

AGI 無所不在。有人說它五年後就會實現，也有人說它只是幻想。大多數人甚至對它的意義都無法達成一致。然而，問題依然存在：我們到底離它有多遠？

答案取決於你如何 defi沒錯。對某些人來說，AGI 是一個可以做任何人類能做的事情的系統。而對其他人來說，它只是一個無需重新訓練就能解決各種問題的模型。

無論如何，有些事情已經改變了。以前，人工智慧只會寫郵件和畫圖。但現在，它能夠獨立推理、規劃和使用工具。這種轉變正是為什麼這麼多人開始比以往任何時候都更加重視通用人工智慧（AGI）的原因。

我們現在的情況

我們今天擁有的人工智慧模式並非通用人工智慧 (AGI)，但它們正在逐漸接近通用人工智慧。至少在某些方面是如此。

模特喜歡 GPT-4 , 克勞德 3 和 雙子座1.5 能夠進行長時間對話，遵循複雜的指令，並使用瀏覽器或 Python 沙盒等外部工具。有些甚至可以反思自己的輸出或修改先前的步驟，這是一種原始的規劃或自我修正形式。

在測試中，這些系統在律師資格考試、數學奧林匹克和 SAT 考試中的表現如今已超越大多數人類。它們在一致性、抽象推理和物理互動方面仍有不足之處。但它們的能力正在快速提升，尤其是在推理、記憶和工具使用方面。

OpenAI山姆·奧特曼 呼籲 GPT-4 “有點尷尬” 邁向更強大的目標。 Anthropic 聲稱 Claude 3 在某些領域已接近「早期研究生」的水平。 DeepMind、Meta 和 xAI 都在研發他們認為可能改變遊戲規則的新模型。

所以，我們今天還沒有通用人工智慧。但我們的處境已經和18個月前大不相同了。

通往 AGI 的不同可能路徑

幾乎沒有人能就 AGI 是什麼達成一致。 AGI 沒有單一的路線圖。但多數爭論可以分為三大類：

更多相同之處

一些專家認為，我們只需擴展現有模型，使其規模更大、速度更快，並利用更優的資料進行訓練，就能實現通用人工智慧 (AGI)。他們認為，我們已經走在正確的道路上，這只是時間（和計算）的問題。這通常被稱為“擴展假設”。人們喜歡 伊利亞·薩茨克維爾（Ilya Sutskever） 以及其他人 OpenAI 表達了謹慎的看法 在這種方法中。

更智慧的建築

另一些人認為我們需要全新的模型設計。或許是能夠模仿人類推理、計劃或長期學習方式的模型。這可能意味著混合系統，將深度學習與符號推理、記憶模組或決策樹結合。可以將其視為教會模型「思考」而非僅僅預測。

多智能體系統或工具使用

有些人認為，AGI 根本不是一個單一的模型，而是由多個 AI 組成的網絡，這些 AI 可以協作、推理並共同行動，可能跨越不同的平台，每個平台都有各自的專長。另一些人則認為，關鍵在於讓模型能夠存取搜尋引擎、計算器或機器人等工具，讓它們的能力超越文字預測。

每條路徑都有優點和缺點。擴充雖然簡單，但會受到硬體和資料的限制。新的架構可能效果更好，但尚未得到驗證。多智能體系統也提出了關於協調和控制的新問題。

目前我們距離目標有多近？

我們比以往任何時候都更接近目標，但仍然沒有完全實現。如今的頂級模特 GPT-4o、Claude 3、Gemini 1.5，以及 LLaMA 3 比之前的任何機器人都更強大、更靈活、更通用。它們可以編寫程式碼、通過高難度考試、解決推理難題，還能進行長時間對話。但它們仍然缺少一些我們期望真正「通用」的機器人所具備的關鍵特質。

• 他們並不真正了解這個世界它們聽起來很聰明，但經常會錯覺事實，或無法通過簡單的邏輯測試。這是因為它們的工作原理是預測數據中的模式，而不是建立真實的世界模型。
• 他們難以進行長期記憶和規劃目前大多數人工智慧模型都是即時運行的。它們無法設定目標、進行深入思考，也無法可靠地完成需要數天或數週才能完成的任務。
• 它們不一致……向同一個模型問同一個問題兩次，你可能會得到兩個截然不同的答案。這可不是可靠智能應有的行為方式。
• 他們缺乏自主權人類可以發現問題，制定計劃並採取行動。而人工智慧仍然需要等待提示。除非我們發出指令，否則它不會採取行動。

話雖如此，差距正在縮小。這些模型在推理、記憶和工具使用方面都在不斷改進。有些模型現在可以運行模擬、從回饋中學習並自我修正。這些能力曾經被認為還需要數年時間才能實現。

所以，我們正處於一個奇怪的過渡階段。人工智慧顯然非常強大，而且其實用性也日益增強。但目前還沒有人相信我們已經真正攻克了通用人工智慧。

下一步怎麼樣？

如果我們繼續以這樣的速度發展，問題就在於如何以及何時才能實現通用人工智慧。正如 Sam Altman 所說：“我們甚至可能在真正使用通用人工智慧之前都不知道它是什麼樣子。”

正是這種不確定性讓此刻既令人興奮又充滿危險。我們可能只差一篇論文就能取得突破，也可能幾十年後依然在死巷裡摸索。 Yann LeCun（Meta 首席 AI 科學家）指出 目前的模型仍然缺乏「對世界如何運作的基本理解」。同時， Demis Hassabis（DeepMind 執行長）表示 我們正在“接近某種非常強大的東西”，但這需要責任、合作和時間。

那我們離它還有多遠？沒人能肯定。但如果進展順利，通用人工智慧或許很快就會不再只是科幻概念。

比我們想像的更近嗎？

通用人工智慧 (AGI) 尚未到來。但某些事情顯然正在改變。我們今天建立的系統已經能夠完成一年前難以想像的事情，從編寫完整的應用程式到生成電影劇本，再到指導科學研究。

圖靈獎得主 Yoshua Bengio 警告說 目前的人工智慧模型已經展現出研究人員未曾預料到的「湧現特性」。 Anthropic 的共同創辦人 寫過關於 “急轉彎”，即未來的模型可能在訓練過程中突然獲得意想不到的能力。 OpenAI 董事會成員 Helen Toner 說得很清楚 ：「我們不知道事情進展得有多快。

一些專家仍然認為我們距離AGI還有幾十年的時間。另一些人則認為，我們距離臨界點只有一步之遙。沒有人能給出確切答案。但有一點正在變得清晰：問題不再是AGI是否可能實現，而是我們為它的到來做好了多少準備？

因為無論 AGI 是改變一切，還是悄悄地融入我們使用的工具中，我們現在所做的選擇都將決定它如何影響世界。