2026年2月，谷歌DeepMind掌门人、诺奖得主德米斯·哈萨比斯在印度AI峰会上，为人工智能提出了一个极其硬核的新定义——“爱因斯坦测试”。
这个测试的核心是：将AI的知识库严格限定在1911年之前，然后看它能否像爱因斯坦一样，独立推导出1915年发表的广义相对论场方程。如果AI能做到，那么它就达到了通用人工智能的标准；如果做不到，那它本质上还是一个高级的搜索引擎。
哈萨比斯选择这个时间点，是因为1911年爱因斯坦开始深入思考引力与加速度的等效原理，而到1915年完整理论成型，大约花了4年时间。这个测试的目的并非考核AI的知识储备，而是检验其进行原创科学发现的能力——能否在已知信息的边界上，实现“无中生有”的思维飞跃。
此定义一出，迅速在网络上引发热议。许多网友认为，这或许是第一个真正具有实质意义的AGI定义。
哈萨比斯还补充道，当前所有的AI系统，包括自家的Gemini，都只能算作“参差不齐的智能”——在某些领域表现超群，在另一些领域却可能表现拙劣。他认为，要实现真正的AGI，还需要至少一两个关键性突破。
更有趣的是，有网友在此基础上展开想象：如果一个AI足够强大，它可能发现的并非广义相对论，而是某种远超于此的、更先进的理论。
马斯克的反驳：你定义的是超级智能
消息传出后，埃隆·马斯克几乎在第一时间做出了回应。他认为哈萨比斯定义的并非AGI，而是“超级智能”。
马斯克的逻辑非常直接：爱因斯坦是人类历史上顶级的物理学家，其成就至今未被全人类集体独立复现。如果一个AI能够做到这一点，并且这种AI可以被无限复制、百万量级地并行运作，那么它的集体能力将远超人类。因此，这不再是“达到人类水平”，而是“碾压人类”的存在。
换句话说，马斯克认为哈萨比斯错把“超级智能”的入门标准当成了AGI的及格线。
共识：AGI的临界点正在临近
尽管对定义存在分歧，但业界领袖们在一个问题上达成了惊人的一致：AGI离我们越来越近了。
值得注意的是，哈萨比斯本人最近也修正了自己的预测时间线。他此前态度相对保守，认为还需要5到10年，而现在他的说法是：“现在，到了2026年，我们正处于另一个AGI即将到来的临界点——也许就在未来五年内。”
OpenAI的CEO山姆·奥特曼预测，AGI将在2028年左右实现。他曾表示：“如果你现在是大二学生，你毕业时就会进入一个有AGI的世界。”在近期的一次活动中，他再次强调，鉴于技术加速的趋势，超级智能可能并不遥远，并暗示OpenAI有望在2028年底实现AGI/ASI（人工超级智能）。
即便是以对AGI持谨慎态度闻名的研究者弗朗索瓦·肖莱也认为，AGI可能在2030年实现。微软CEO萨提亚·纳德拉则预测，距离“大多数甚至全部”白领工作被AI替代，可能只剩下12到18个月。
定义的源头：AGI与超级智能简史
实际上，“通用人工智能”这个概念的历史比许多人想象的要短。其思想脉络大致如下：
- 1950年：艾伦·图灵提出“图灵测试”，开创了机器智能的评估先河，但后来被批评只测试模仿而非真正理解。
- 1956年：达特茅斯会议确立了AI学科，早期先驱们做出了过于乐观的预测。
- 1997年：学者Mark Gubrud首次在学术讨论中使用了“Artificial General Intelligence”一词。
- 2007年：本·戈策尔出版了名为《Artificial General Intelligence》的著作，使这一概念广泛进入主流视野。
而“超级智能”的概念，则由牛津哲学家尼克·波斯特罗姆在其2014年的著作《超级智能》中系统阐述，指的是在几乎所有认知领域都远超人类的智能体。波斯特罗姆将其分为速度型、质量型和集体型三类。这也正是马斯克反驳哈萨比斯的理论依据：一个能推导相对论并可被大规模复制的AI，恰好符合“集体超级智能”的定义。
性能加速：指数增长的现实与未来预测
抛开定义之争，一个不争的事实是，AI的能力正在以前所未有的速度增长。
AI研究机构METR的评估显示，前沿AI模型完成复杂长任务的能力大约每4个月就翻一番。这意味着AI不仅在解答问题的准确率上进步，更在持续执行、复杂规划和多步推理方面快速跃迁。
基于这一趋势，华盛顿大学的研究员Yuchen Jin做出了一个惊人的预测：如果这种指数增长持续下去，到2041年，一个AI智能体理论上可以完成一项人类需要580亿年才能完成的任务——这个时长远超当前宇宙约138亿年的年龄。他甚至提出了一个科幻感十足的观点：15年内，AI或许能通过“一次提示”就生成一个“新宇宙”级别复杂度的结果。
我们正处于奇点边缘吗？
马斯克此前已多次表示，他认为我们已身处“奇点”之中，并预测2026年将实现AGI。奥特曼等人也持类似观点。无论这些预测是否准确，一个普遍的共识是：世界尚未对即将到来的变革做好充分准备。
AI能力的翻倍增长已经远远超出了人类历史上任何技术的发展节奏。这种指数级的扩张趋势，似乎正不可逆转地将我们拉向一个全新的时代。
现在，这条性能增长的曲线已经呈现出陡峭的上升态势。无论我们是否准备好，变革的车轮已然滚滚向前。对于每一位关注技术前沿的开发者而言，深入理解AGI的进展与争议，是拥抱未来不可或缺的一步。想要持续追踪这类深度技术讨论和行业动态，可以多关注像云栈社区这样的开发者聚集地，与同行交流碰撞。
发表于 昨天 03:46
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