首頁AI領導者討論AGI：基於現實
在最近於舊金山與商界領袖的晚宴上，我提出了一個問題，讓全場似乎瞬間凝固：當今的人工智能（AI）能否達到人類般的智慧，甚至超越？這個話題引發的爭論比你想像的還要激烈。
在2025年，科技公司執行長們對大型語言模型（LLMs），如ChatGPT和Gemini背後的技術，充滿樂觀情緒。他們相信這些模型可能很快就能達到人類層次，甚至超人類智慧。例如，Anthropic的Dario Amodei撰寫文章表示，到2026年，我們可能會看到比諾貝爾獎得主更聰明的AI。與此同時，OpenAI的Sam Altman也公開表示已知如何打造「超智能」AI，預測這將大大加速科學發現。
但並非所有人都對這種樂觀前景買單。一些AI領袖對大型語言模型達到通用人工智能（AGI），更不用說超智能，表示懷疑。這些原本沉默的懷疑者現在開始更大聲地表達意見。
AI社群中的懷疑聲音
以Hugging Face的共同創辦人兼首席科學官Thomas Wolf為例。他在最近一篇文章中稱Amodei的願景「充其量是幻想」。憑藉他在統計與量子物理學的博士學位，Wolf認為諾貝爾級的突破來自於提出新問題，而非僅僅回答已知問題——AI在這方面表現不錯，但尚未擅長開創全新想法。
「我很希望看到這個『愛因斯坦模型』出現，但我們需要深入探討如何實現的細節，」Wolf在接受TechCrunch採訪時分享道。他撰寫這篇文章是因為他覺得圍繞AGI的炒作掩蓋了對如何實現它的嚴肅討論。Wolf認為AI將改變世界，但不一定能達到人類層次的智慧或超智能。
AI社群常分為相信AGI和不相信AGI的兩派，後者有時被貼上「反科技」或單純悲觀的標籤。然而，Wolf自認為是「知情的樂觀主義者」，在推動AI進展的同時保持現實態度。
AI爭論中的其他聲音
據報導，Google DeepMind的執行長Demis Hassabis告訴他的團隊，AGI可能仍需十年才能實現，並指出AI目前還無法處理許多任務。Meta的首席AI科學家Yann LeCun也對大型語言模型實現AGI表示懷疑，他在Nvidia GTC上稱這想法「荒謬」，並主張需要新架構來支撐超智能。
前OpenAI首席研究員、現為Lila Sciences執行高管的Kenneth Stanley，正致力於打造先進AI的細節工作。他的新創公司最近籌集了2億美元，專注於自動化科學創新。Stanley的研究深入探討AI生成原創、創意想法的能力——這一領域被稱為開放性（open-endedness）。
「我有點希望是我寫了[Wolf的]文章，因為它真實反映了我的感受，」Stanley對TechCrunch說道。他同意Wolf的觀點，認為知識淵博並不自動導致原創想法。
AI中的創意角色
Stanley認為創意對AGI至關重要，但承認這是一個難題。雖然像Amodei這樣的樂觀主義者強調AI「推理」模型是通向AGI的一步，Stanley卻認為創意需要不同類型的智慧。「推理幾乎與[創意]對立，」他解釋道。「推理模型專注於達到特定目標，這可能限制創意所需的機會性思考。」
Stanley建議，要打造真正智能的AI，需以算法方式複製人類對新想法的品味。雖然AI在數學和程式設計等答案明確的領域表現出色，但在主觀、創意任務上卻顯得掙扎，因為這些任務沒有「正確」答案。
「在科學中，人們迴避[主觀性]這個詞——這個詞幾乎是有毒的，」Stanley指出。「但沒有什麼能阻止我們以算法方式處理主觀性。它只是數據流的一部分。」
他對開放性研究日益受到重視感到鼓舞，Lila Sciences、Google DeepMind和AI新創公司Sakana的研究實驗室都在解決這個問題。Stanley看到越來越多人在討論AI的創意，但認為還有許多工作要做。
AI的現實主義者
Wolf和LeCun可被視為「AI現實主義者」：他們以務實的問題看待AGI和超智能的可行性。他們的目標不是否定AI的進展，而是希望引發更廣泛的討論，探討什麼阻礙了AI達到AGI和超智能，並正面應對這些挑戰。
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「遞迴」一詞已成為人工智慧領域的最新熱門詞彙。 已有兩家截然不同的新創公司以此作為公司名稱，而許多其他公司現在也將「遞迴自我提升」（Recursive Self-Improvement, RSI）納入其開發計畫中。就像之前的「通用人工智慧」（AGI）一樣，RSI 已成為代表人工智慧重大突破的三字縮寫——即使其確切定義仍引發一些爭議。從本質上來說，RSI 描述的是一種能夠持續自我升級的人工智慧系統。
OpenAI 勾勒出以公共財富基金、機器人稅及每週四天工作制為核心的人工智慧經濟藍圖
當各國政府正竭力應對超智能機器帶來的經濟衝擊之際，OpenAI 發布了一系列政策提案，闡述在「智能時代」中財富與工作可能如何重塑。這些構想將傳統的左翼機制——例如公共財富基金與擴大的社會安全網——與根本上資本主義、市場導向的經濟框架相融合。OpenAI 的提案本質上是一份願望清單，這份公開聲明有助於民選官員、投資者及公眾理解這家市值 8,520 億美元的公司，如何看待人工智慧在重塑勞動與經濟的過程
Databricks 共同創辦人榮獲 ACM 獎項後，宣稱通用人工智慧即將問世
Databricks 共同創辦人暨技術長 Matei Zaharia 差點錯過那封通知他獲得 2026 年 ACM 計算獎的電子郵件。「這確實是個驚喜，」他向 TechCrunch 透露。2009年，扎哈里亞在加州大學柏克萊分校攻讀博士期間，在著名教授伊昂·斯托伊卡（Ion Stoica）的指導下所開發的技術，被整合進 Databricks。扎哈里亞設計了一種方法，能大幅加速處理那些緩慢且繁瑣的大
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評論 (9)
0/500
![AndrewRamirez]()
Les discussions sur l'AGI montent facilement en spéculation, mais c'est rafraîchissant de voir qu'on ancrit le débat dans le réel. Pas convaincu que les LLMs nous mèneront à une intelligence semblable à l'humain, perso. Peut-être qu'on surestime le côté 'général' de ces modèles ? 😅
![StevenGonzalez]()
기사 보니까 인공지능이 인간 수준의 지능에 도달할 수 있을지에 대한 토론이 뜨겁네요 🧐 하지만 솔직히 말해서, 우리는 아직도 기본적인 감정 인식도 제대로 못하는 AI를 보고 있는데 AGI는 너무 먼 이야기 아닌가요? ㅋㅋ
![RichardHarris]()
That dinner convo sounds intense! 😮 Asking if AI can hit human-level smarts is like tossing a grenade into a tech nerd party. I bet those CEOs were all over the place with their takes.
![FrankJackson]()
This article really got me thinking—AGI sounds like sci-fi, but are we actually close? I’m kinda skeptical it’ll match human smarts anytime soon. 😅 Still, cool to see CEOs so hyped!
![MarkRoberts]()
La discusión de los líderes de IA sobre el AGI fue muy iluminadora. Anclarse en la realidad fue refrescante. Algunos puntos fueron interesantes, aunque desearía más profundidad en ciertos aspectos. En general, fue una charla sólida con valiosas ideas.
![CharlesRoberts]()
A discussão sobre AGI pelos líderes de IA foi reveladora. Foi bom ver o assunto ancorado na realidade. Alguns pontos foram interessantes, mas gostaria de mais profundidade em certas áreas. No geral, foi uma palestra sólida com boas ideias.
在最近於舊金山與商界領袖的晚宴上，我提出了一個問題，讓全場似乎瞬間凝固：當今的人工智能（AI）能否達到人類般的智慧，甚至超越？這個話題引發的爭論比你想像的還要激烈。
在2025年，科技公司執行長們對大型語言模型（LLMs），如ChatGPT和Gemini背後的技術，充滿樂觀情緒。他們相信這些模型可能很快就能達到人類層次，甚至超人類智慧。例如，Anthropic的Dario Amodei撰寫文章表示，到2026年，我們可能會看到比諾貝爾獎得主更聰明的AI。與此同時，OpenAI的Sam Altman也公開表示已知如何打造「超智能」AI，預測這將大大加速科學發現。
但並非所有人都對這種樂觀前景買單。一些AI領袖對大型語言模型達到通用人工智能（AGI），更不用說超智能，表示懷疑。這些原本沉默的懷疑者現在開始更大聲地表達意見。
AI社群中的懷疑聲音
以Hugging Face的共同創辦人兼首席科學官Thomas Wolf為例。他在最近一篇文章中稱Amodei的願景「充其量是幻想」。憑藉他在統計與量子物理學的博士學位，Wolf認為諾貝爾級的突破來自於提出新問題，而非僅僅回答已知問題——AI在這方面表現不錯，但尚未擅長開創全新想法。
「我很希望看到這個『愛因斯坦模型』出現，但我們需要深入探討如何實現的細節，」Wolf在接受TechCrunch採訪時分享道。他撰寫這篇文章是因為他覺得圍繞AGI的炒作掩蓋了對如何實現它的嚴肅討論。Wolf認為AI將改變世界，但不一定能達到人類層次的智慧或超智能。
AI社群常分為相信AGI和不相信AGI的兩派，後者有時被貼上「反科技」或單純悲觀的標籤。然而，Wolf自認為是「知情的樂觀主義者」，在推動AI進展的同時保持現實態度。
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據報導，Google DeepMind的執行長Demis Hassabis告訴他的團隊，AGI可能仍需十年才能實現，並指出AI目前還無法處理許多任務。Meta的首席AI科學家Yann LeCun也對大型語言模型實現AGI表示懷疑，他在Nvidia GTC上稱這想法「荒謬」，並主張需要新架構來支撐超智能。
前OpenAI首席研究員、現為Lila Sciences執行高管的Kenneth Stanley，正致力於打造先進AI的細節工作。他的新創公司最近籌集了2億美元，專注於自動化科學創新。Stanley的研究深入探討AI生成原創、創意想法的能力——這一領域被稱為開放性（open-endedness）。
「我有點希望是我寫了[Wolf的]文章，因為它真實反映了我的感受，」Stanley對TechCrunch說道。他同意Wolf的觀點，認為知識淵博並不自動導致原創想法。
AI中的創意角色
Stanley認為創意對AGI至關重要，但承認這是一個難題。雖然像Amodei這樣的樂觀主義者強調AI「推理」模型是通向AGI的一步，Stanley卻認為創意需要不同類型的智慧。「推理幾乎與[創意]對立，」他解釋道。「推理模型專注於達到特定目標，這可能限制創意所需的機會性思考。」
Stanley建議，要打造真正智能的AI，需以算法方式複製人類對新想法的品味。雖然AI在數學和程式設計等答案明確的領域表現出色，但在主觀、創意任務上卻顯得掙扎，因為這些任務沒有「正確」答案。
「在科學中，人們迴避[主觀性]這個詞——這個詞幾乎是有毒的，」Stanley指出。「但沒有什麼能阻止我們以算法方式處理主觀性。它只是數據流的一部分。」
他對開放性研究日益受到重視感到鼓舞，Lila Sciences、Google DeepMind和AI新創公司Sakana的研究實驗室都在解決這個問題。Stanley看到越來越多人在討論AI的創意，但認為還有許多工作要做。
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