随着 AI 大模型展现的能力越来越强大，通用人工智能（AGI）何时到来成为科技界热切关注的问题。近期，包括英伟达创始人 CEO 黄仁勋和谷歌 DeepMind CEO 哈萨比斯（Demis Hassabis）在内的科技大佬都对 AGI 来临的时点做出预测。然而，AGI 的确切定义仍不明确，这也成为特斯拉 CEO 马斯克起诉 OpenAI 的核心争议点。
黄仁勋在周五举行的斯坦福大学经济论坛上回应对 AGI 的预测。他表示，从某些定义来看，通用人工智能可能会在短短五年内实现；但从另一些定义来看，AGI 可能还很遥远。
AGI取决于如何定义目标
黄仁勋去年 12 月就曾表示，未来 5 年内人工智能将有望在某种程度上达到与人类智能相当的水平，AI 在许多脑力密集型任务上可以击败人类。
AGI 是目前全球最先进的人工智能公司共同努力的方向之一，OpenAI 在这一竞赛中处于领先。简单来说，AGI 是指能够像人类一样思考的计算机。
他表示，AGI 何时实现的答案很大程度上取决于目标如何定义。如果对 AGI 的定义仅仅是具有通过人类测试的能力，那么 AGI 很快就会到来；而如果要让计算机实现工程师的能力，那可能 AGI 还很遥远。
截至目前，人工智能已经可以通过律师资格考试等测试，但在某些医学等专业测试领域仍然会犯错。黄仁勋认为，五年之内 AI 应该也能通过这些复杂的医学测试，但 AI 可能五年之内还无法像人类工程师那样完成具体目标的任务。
人工智能领域大多数从事 AI 大模型构建的企业都声称，AGI 是可以实现的，并且能够很快实现。DeepMind CEO 哈萨比斯也在最近的一次播客采访中表示，他认为 AGI 最快可能在 2030 年到来。
OpenAI 的 CEO 奥尔特曼（Sam Altman）此前也预测，AGI 可能会发生在未来的四五年内。
构建 AGI 是 OpenAI 的明确目标，这也成为过去的一个周末马斯克起诉 OpenAI 的核心争论点。OpenAI 将 AGI 定义为“一个高度自治的系统，在最具经济价值的工作中能力胜过人类”。
GPT-4是AGI吗？
而在马斯克对 OpenAI 的起诉中，最值得关注的核心指控是，AGI 是否是已经实现并且被私人企业利用而未公之于众。
马斯克在起诉中强调，OpenAI 在签署与微软的投资协议时，一项重要条款是 OpenAI 授权给微软的技术许可仅仅适用于“AGI 实现前”，当 OpenAI 真正开始构建 AGI，那么对微软的技术许可将不再适用。
马斯克提出的论点是，自 OpenAI 去年发布 GPT-4 大型语言模型以来，AGI 就已经开始实现，而该公司未来的技术将更加明确地符合构建 AGI 的标准。
诉讼书写道：“GPT-4 是一个 AGI 算法，因此明显超出了微软与 OpenAI 独家技术许可的范围。”诉讼引用的论据为微软研究团队去年发表的论文，根据论文，GPT-4 展示了 AGI 的早期迹象，其中包括“人类推理水平”的迹象。
基于上述论点，此次诉讼的争论焦点将会聚焦在对于 OpenAI 的技术是否已经达到 AGI 标准的评判。
对此，OpenAI 否认了该公司已经实现了 AGI。该公司首席战略官 Jason Kwon 在周五发给员工的备忘录中写道：“GPT-4 不是 AGI，它能够解决许多工作中的小任务，但在具有经济价值的工作中，人类完成的工作比例仍然比 GPT-4 高出太多。”
去年 11 月，微软总裁布拉德・史密斯（Brad Smith）曾表示，具有超级智能水平的人工智能不太可能在一两年内实现，这需要耗时数年甚至数十年。
但这并不妨碍 OpenAI 朝着实现 AGI 的方向努力，事实上从目前已经发布的技术进展来看，OpenAI 是最接近实现 AGI 目标的。真正的 AGI 将是一种极其宝贵的资源，能够使大量人类劳动实现自动化，并为其创造者赚取大量利润，这也是吸引投资者重金押注的原因，其中也包括微软。
马斯克等“AI 威胁论者”认为，如果 AI 能够智胜人类，或者变得具有欺骗性、与人类价值观不一致，也可能是危险的，因此，需要防止将这一技术掌握在单个公司或者权力聚焦的实体手中。
AI可能不如你家的猫聪明
然而，大多数人工智能行业专家仍然认为，目前的 AI 大模型还远远不符合 AGI 的标准，主要因为它们缺乏复杂的推理技能，并且经常犯愚蠢的错误。
Meta 首席科学家杨立昆（Yann LeCun）一直强调，“人工智能可能还不如你家的猫聪明”的观点。他曾在去年 12 月表示，人工智能要“进化”到人类智能的水平之前，可能还需要经历很多年“猫狗水平”的人工智能。他预测，当前的人工智能系统距离达到某种人类的感知能力还需要几十年的时间。
在 LeCun 看来，一些公司之所以对具备超级智能的人工智能保持激进，是因为它们受益于人工智能的发展，例如英伟达，该公司正在为人工智能大战提供“武器”——GPU。英伟达昂贵的 GPU 成为用于训练大规模语言模型的标准工具。例如，Meta 通过 16000 个英伟达的 A100 GPU 来训练其 AI 大型语言模型 Llama。
OpenAI 等公司的目标以安全的方式构建通用人工智能（AGI），AGI 的实现意味着人工智能可以达到人类智能的同等水平。而在这一过程中，GPU 不可或缺。“如果你认为 AGI 已经流行，你就必须购买更多的 GPU。”LeCun 在谈到技术人员试图开发 AGI 时说道。
黄仁勋也承认，大模型的发展速度虽然很快，但这并不等同于 AGI，虽然它们很相关。他说道：“科技行业距离通用人工智能还有数年时间的原因之一是，尽管机器学习目前擅长识别和感知等任务，但它还无法执行多步推理，这对公司和研究人员来说是首要任务，每个人都在为此努力，技术的发展很快。”
