AGI，距离现实仅五年？阿尔特曼等科技领袖大胆预测，DeepMind提出6大原则

“五年内，AGI很可能就会到来。”这不是科幻小说的情节，而是业界大佬的预言。

近日，随着Anthropic最新一代大模型Claude 3被曝表现出“自我意识”，以及马斯克正式起诉AI target=_blank class=infotextkey>OpenAI及其首席执行官山姆•阿尔特曼，AGI（通用人工智能）再次成为AI届热议的话题。在对OpenAI的起诉书中，马斯克称OpenAI的GPT-4系统已经实现了AGI，不过OpenAI直接予以了否认。

这一系列事件让外界产生了一种错觉：AGI似乎真的不远了。阿尔特曼和英伟达CEO黄仁勋也相继表示，AGI可能在5年内实现。

然而，在沸沸扬扬的议论中，何谓AGI仍然是一个莫衷一是的概念。作为DeepMind的首席AGI科学家，Shane Legg曾是首批将这一概念引入计算机科学界的人之一。近期，他与同事联合发表了一篇论文，从六个方面定义了AGI，并划分了六个等级，为公众厘清AGI提供了参考。

AGI，一场“五年之约”？

由OpenAI前员工创建、获亚马逊大力支持的初创企业Anthropic最近推出了最新一代的大模型Claude 3.0，在许多关键指标与OpenAI最新的GPT-4打平甚至超越后者。

更有趣的是，该公司的员工Alex Albert在X平台（原推特）上表示，该系列模型的最强版本Claude 3 Opus在测试过程中，识别到人类在对其进行测试，展现出“自我意识”的迹象。

图片来源：X平台

具体而言，测试人员在一大堆话题中插入了一个完全不相关的披萨配料问题，Claude 3 Opus表示：“我怀疑这个披萨配料‘事实’插入进来是一个玩笑，或者测试我是否在集中注意力，因为它跟其他问题完全不相匹配。”不少AI研究人员表示，这个模型展现出了“对思考进行思考”的元认知能力，自我意识进入到了一个新水平，似乎是朝向更高级的AGI迈了一步。

在此之前，OpenAI推出了“王炸级”文本生视频模型Sora，并将其定义为可以生成视频的世界模型（World Simulators），并认为这是打造通用世界模型的潜在方法之一。图灵奖得主、Meta的首席AI科学家杨力昆（Yann LeCun）一直认为，要实现AI的智能突破，需要一个能理解周遭世界的世界模型，才能最终通往AGI，而这也正是当前的大语言模型所缺乏的。

除开技术方面的进步，近期马斯克对OpenAI的起诉也将焦点之一对准了AGI。马斯克在起诉书中表示，GPT-4已经可以被当作早期的AGI，但是其内部细节只有OpenAI和微软才知道。这一说法是基于微软自己的评估。2023年3月，微软研究员在一份预印本论文中表示，GPT-4在很多能力上与人类持平或更强，已经有了AGI的“火花”。

所有这些让外界对AGI有了更强的期待，难道AGI真的离走进现实不远了？对此，部分业界大佬似乎有着乐观的预期。

OpenAI CEO阿尔特曼在电子书《我们的AI旅途》中的采访中提到，AGI可能在五年内实现。“5年左右，也许会稍长一些。没有人能说出一个确切的时间，也没有人知道它对社会的影响到底是什么。”阿尔特曼表示。“当AI能够独立完成创新的科学突破时，它就能被称为AGI了。”

与阿尔特曼不谋而合的还有英伟达的CEO黄仁勋。他在近期的一个论坛上表示，如果把AGI标准定为通过人类创制的各种测试的话，那么不出5年，AI就可以通过任何人类测试。当前的AI可以通过律师考试，但对胃肠病学等专业医疗测试仍然表现不佳。

但在乐观的氛围之外，也有人在泼冷水。纽约大学教授Gary Marcus就表示，依靠不断提高大模型的数据量并非解决AI现存问题的方法，芯片领域的摩尔定律不一定会在AI领域复现，大模型并非通往AGI的答案，AI需要的是范式转换。杨力昆同样认为，要实现人类水平的AI，当前的大语言模型是走了岔路，因为其实质是预测下一个单词，而无法谋划和推理。

1965年，AI研究先驱Herbert Simon曾乐观地预测，20年之内机器就可以完成人类的任何工作。很显然，现实离Simon的预测相差甚远。

何谓AGI？DeepMind提出6大原则，6个等级

AGI到底是什么？

正如许多前沿科学的关键概念一样，AGI的标准可谓众说纷纭，且其内涵一直在随着研究的进展不断变化。但有一点可以肯定的是，正如其名字“通用人工智能”所示，AGI一定是相对只能完成某种特定任务如下围棋或者翻译的“狭义”AI而言的。

在AGI概念之前，学术界对达到人类水平或以上的讨论集中在哲学界，如著名的“图灵测试”或哲学家约翰•赛尔提出的“强人工智能”等概念。1997年，北卡罗莱纳大学的物理学家Mark Gubrud首次提出了AGI这个概念。在他的定义中，AGI指的是在复杂程度和速度上可以和人脑媲美的AI系统，可以获取一般性知识，并以其为基础进行操作和推理，可以在任何工业或军事活动中发挥人类智力的作用。

OpenAI在其组织章程中，将AGI定义为“可以在大多数经济上有价值的工作中超越人类的高级自动系统”。谷歌研究院副总裁Blaise Agüera y Arcas则认为，AGI的关键指标在于“通用性”，既然当前的大模型已经能够讨论大多数问题，处理多种模态的信息输入输出，这就是已经是AGI了。

“如果你邀请100个AI专家来定义AGI，你可能会得到100个相互关联但又不同的定义。”2023年11月，知名AI公司DeepMind联合创始人、首席AGI科学家的Shane Legg及公司研究人员在一篇论文中表示。2002年，Legg便开始在计算机界普及AGI概念，按照他当时的定义，AGI是指在认知任务上能取得类人表现的机器智能。

而在最新的这篇论文中，Legg及其同事试图建立一个评估AGI的概念框架，是当前AI界对于AGI问题最深入的探讨之一。他们梳理了现在的AGI定义，并从中提取了6个AGI应该满足的原则，然后以类似自动驾驶分级的方式，给AGI的性能划分了五个阶段。

然而，这篇论文并没有给出AGI的定义，只是给出了定义AGI的六项原则。具体而言：

1、注重能力，而非过程：即只考虑AI系统完成任务的能力，而不考虑系统的推理过程是否像人脑一样思考，也不讨论系统是有“意识”和“感知能力”。

2、注重通用性与性能：既要考虑AI系统的通用性（宽度），也要考虑其性能水平（深度）。Blaise Agüera y Arcas的标准就过度关注通用性，而忽视了性能标准。

3、注重认知与元认知任务：即聚焦在非实体的“认知”活动上，暂不考虑AI系统“具身化”到机器人系统，从而在现实世界操作的能力。

4、专注于潜力而不是实际应用：即AI系统需要具备某种能力的潜能即可，不需要在现实世界中达到此种效果，因为后者涉及社会、法律、伦理等多种因素制约。

5、重视实际适用性：指评价AGI的标准应该是完成现实世界中人类觉得有价值的任务。

6、关注实现AGI的路径，而非单一终点：即将AGI的能力分为多个层级，而非单个的门槛标准，从而能容纳多种AGI的定义方式。

按照最后一个原则，该论文也将AGI分为了L0到L5六个等级，分别为：无AI，初现，合格，专家，大师和超人类。论文认为，2023年推出的ChatGPT、谷歌Bard、Meta的Llama 2，即当前主要的大模型，还处在L1阶段，也就是和未经训练的普通人差不多或稍好一点。后四个等级的AGI都还没有出现。接下来的L2到L5级别，分别对应超越50%、90%、99%和100%的有技巧成年人。