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德米斯•哈萨比斯爵士和他的伙伴们，在2010年创立DeepMind时，就在商业计划书封面写下雄心壮志：打造世界上第一个通用人工智能（AGI）。十五年过去，AGI成了硅谷最热的话题，但奇怪的是——这些科技巨头们，连它是什么都吵翻了天。

OpenAI的萨姆•奥尔特曼说，AGI能“增加财富、推动全球经济”；DeepMind的哈萨比斯相信它能“治愈疾病，发现新能源”；而Meta的AI教父杨立昆，却连“通用”这个词都嗤之以鼻：“人类智能哪有那么‘通用’？电脑早就在某些领域碾压我们了！”

新媒网跨境观察到，这场术语之争背后，藏着巨大的认知鸿沟与利益博弈。 当投资人豪掷数十亿美金，政府匆忙制定法规，甚至白宫都将其视为对华竞争的关键筹码时，AGI究竟是什么？竟无人能给出清晰答案。

DeepMind的创始人沙恩•莱格曾定义：AGI是“在大多数认知任务上至少与一名熟练成年人能力等同的人工智能”。但问题接踵而至：“熟练”如何衡量？“大多数”是哪些？这些任务又包括什么？

前谷歌工程师弗朗索瓦•肖莱一针见血：“对一些人，AGI是科学目标；对另一些人，它是信仰；还有些人，干脆拿它当营销噱头。”这种模糊性，让预测成了猜谜游戏：马斯克说今年就能实现；Anthropic的CEO达里奥押注2026；奥尔特曼则承诺“特朗普任期内必见分晓”。

定义不明，后果却很实在。 欧盟纠结是否暂停《人工智能法案》，生怕扼杀“前沿模型”；英国忙着成立安全研究所，试图框定AGI边界再谈监管。而企业财报里，“AGI”一词的出现频率一年暴涨53%——资本已闻风而动。

01 谁在画饼？谁在做梦？AGI的“多重人格”

新媒网跨境了解到，OpenAI眼中的AGI，核心是“经济价值”。其首席研究官陈信翰描述：“它高度自主，能在多种经济工作中超越人类。” 他强调两大特质：跨领域通用性（写代码、做设计、搞科研样样行）和高度自主性（无需人类手把手教）。他甚至畅想：“它能把你脑海的灵感瞬间变成现实应用——不止生成图片文字，而是直接造出一个完整App！”

“这不就是高级自动化吗？”前谷歌工程师肖莱毫不留情地泼冷水，“几十年前我们就在干这事了。”

DeepMind则搬出“人类基准线”。创始人莱格坚持：“以典型人类表现为标准最实际。”为此，他们划出AGI五级能力金字塔：

• 新兴级（略超无技能人类）：ChatGPT、Gemini等当前大模型止步于此；
• 合格级（超50%熟练成人）：尚无模型达标；
• 专家级（前10%）；
• 大师级（前1%）；
• 超越人类级（100%碾压）。

莱格举例：下围棋到职业水平不算AGI必备（毕竟多数人不会），但业余水平必须掌握——因为普通人稍加学习就能做到。DeepMind前沿安全主管艾伦•达福坦言：“目前没有任何模型摸到第二级‘合格’的门槛。”

02 路线之争：大模型是通天塔，还是死胡同？

既然目标都说不清，技术路线更是百家争鸣。

OpenAI和Anthropic押注“大力出奇迹”：数据越多、算力越强，模型就越“智能”。OpenAI最新推出的“推理”模型o3，号称能拆解复杂编程与数学问题。经济学家泰勒•科文激动宣称：“它一出现，我就知道是AGI！”陈信翰展望下一步：打造能独立行动的AI智能体（Agent），最终实现AI自我进化——“它不仅能写代码，还能改写自身，变得更强！”

但质疑声浪汹涌而至。 苹果研究人员揭露：所谓“推理能力”，面对复杂任务时“准确性会彻底崩溃”。批评者指出，语言模型本质仍是“概率猜词”，会胡编乱造（Hallucination），且语言无法涵盖智能的全部维度。

Meta的杨立昆另辟蹊径，开发“世界模型”——让AI通过视频和机器人数据学习物理规律，而非困在文字里。“真正的智能需要理解世界如何运转。”他认为纯文本训练是一条窄路。

更大的危机是：互联网公开优质数据即将耗尽。OpenAI们转向与媒体谈判（如与英国《金融时报》达成内容合作），或寄望于合成数据。达福提到，提升AI的记忆力、物理理解力（例如通过机器人学习），或是突破方向。

面对技术瓶颈，连奥尔特曼都改口：“AGI会比大家想的来得早，但重要性…可能被高估了。”他转而谈论“超级智能”，称OpenAI正为此布局。

在批评者眼中，这种话术转变暴露了本质。 人工智能初创公司Cohere联合创始人尼克•弗罗斯特直言：“AGI讨论充斥着融资泡沫。那些年年预言它要来、且有经济利益驱动的人，你该问问——为什么他们至今全错了？”

资本却甘愿赌一把。光速创投合伙人安托万•莫伊鲁德道破天机：“只要能画出一条通往AGI的路径，就能撬动原本难获得的巨额资本。” 他所在的机构投资了Anthropic等公司。OpenAI今年3月以3000亿美元估值融资，看中的绝非眼前利润，而是AGI可能“重构全球GDP分配规则”的万亿级想象空间。

如同18世纪轰动欧洲的“土耳其行棋傀儡”，看似智能超凡，实则由暗仓中的人类操控。今日AI的惊艳表现，同样依赖背后庞大的人工标注与调教。

03 当神话照进现实：我们真需要“神”一样的AI吗？

追求一个定义模糊的“神迹”，代价是什么？

开源AI公司Hugging Face首席伦理科学家玛格丽特•米切尔发出诘问：“我们连人类智能都未完全理解（生物学、心理学、教育学仍在探索），就急于创造‘通用’智能？‘智能’本身定义混乱，追求它风险极大——这个词被赋予过多美好光环，成了掩盖真实意图的‘万能叙事’。”

其代价是触目惊心的：

• 权力集中：技术路线依赖海量数据与算力，加剧科技巨头垄断；
• 创作者权益侵蚀：艺术家、作家的作品被无偿纳入训练数据集；
• 环境重负：数据中心耗水耗电飙升，甚至被用于加速油气勘探；
• 监管真空：算法偏见、歧视等现实危害未被充分约束，各国忙于“竞赛”而忽视基础防护；
• 存在性危机？：如AI教父辛顿与本希奥警告，失控的AGI可能威胁人类生存。

米切尔更犀利指出：“不惜一切代价实现AGI”的狂热，正在催生“坏科学”。成熟学科如物理、化学依赖严谨方法论，而计算机科学（尤其AI）作为年轻工程领域，常抛出“宏大却未经充分验证的断言”，这对真正解决现实问题无益。

新媒网跨境建议，与其沉迷于建造虚无缥缈的“神”，不如回归务实： 清晰界定技术能力边界，建立可衡量的评估体系，优先解决算法偏见、数据隐私、能源消耗等迫在眉睫的挑战。弗罗斯特强调：“学者可以畅想未来，但政策制定者和企业领袖，必须为强大技术的现实风险负责。”

AGI的光环令人目眩，但历史不断提醒我们——对“超凡智能”的执念，往往夹杂着幻象与操控。当科技巨头们仍在为定义争得面红耳赤，或许米切尔的断言更值得深思：在真正实现之前，所谓通用人工智能，不过是包裹着野心的“忽悠万金油”。

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