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如果回到1995年，用当时的眼光来评估我们目前的人工智能，大多数人会认为这项技术的智能已经接近人类水平——甚至有可能超越人类。
智能从来都难以定义。几十年来，我们从始至终在争论人类的分析智能、创造力和情商究竟由哪一些原因构成，权衡指令执行能力和自主性的价值。
这个问题不单单是哲学层面的。不妨看看微软和 OpenAI 在 2019 年开始合作时签订的合同。OpenAI在一篇博客文章中表示，微软对该公司 10 亿美元的投资将“支持我们构建通用AI (AGI)”，OpenAI 的章程将其定义为“在最具经济价值的工作中超越人类的高度自主系统”。
三周前，10月28日，微软和OpenAI更新了双方的协议。根据新协议，微软保留了对OpenAI技术的特殊访问权限，并拥有在OpenAI宣布其已达到通用AI（AGI）水平之前优先使用该技术的权利。此外，微软还拥有“后AGI”模型的使用权，直至2032年。如果OpenAI声称其已达到AGI水平，则该声明将由一个专家小组进行独立验证。这引发了一个难题：该专家小组将怎么样判定何时实现了人类水平的智能？
自 1950 年以来，图灵测试一直是衡量机器智能的主要标准，该测试由计算机先驱艾伦·图灵提出。其原理很简单：一位人类评委通过文本与一位素未谋面的人类和一台机器进行交流，并必须判断哪一台是人类。如果评委无法可靠地区分两者，则机器通过测试。
在图灵提出该方案后的几十年里，研究人员利用规则和逻辑构建符号系统来模仿人类处理问题。他们的程序能解谜题、玩游戏，但在面对现实世界的复杂性时却几乎毫无用处。直到20世纪90年代，人们开发出了能够编码人类知识的“专家系统”，但它们的功能仅限于极其狭窄的领域。
现代AI时代始于2010年代，当时神经网络和大型数据集的出现使得机器能够学习模式，而非依赖固定的规则。1997年，IBM的“深蓝”击败了国际象棋特级大师加里·卡斯帕罗夫，而国际象棋——曾经被视为“思考”的象征——在人工智能的讨论中突然变得不再那么重要。翻译、图像识别和语言模型也开始崭露头角。2015年，一个视觉模型在物体分类方面的表现优于预估的人类水平。在2010年代后期，其他程序也在语言和推理方面取得了突破性进展。2015年至2017年间，专为围棋（一种比国际象棋更复杂的游戏）设计的AlphaGo击败了世界上最优秀的围棋选手。
认知科学家道格拉斯·霍夫施塔特认为，每当机器达到曾经被视为人类独有的能力时，我们就会重新界定“真正智能”的边界，将这些任务降级为单纯的机械能力，以维护人类的独特性。每当人工智能超越人类技能的标准，我们就会提高这个标准。
这就是通用AI（AGI）概念的由来——它用来描述一个能够像人类一样灵活地理解、学习和行动于多个领域的系统。通用AI的概念由物理学家马克·阿夫鲁姆·古布鲁德于1997年提出，并在21世纪初得到普及，并持续流行至今。它之所以经久不衰，是因为它摒弃了将AI视为模仿游戏的旧观念，转而致力于开发能够跨领域、在各种不同情境下评估能力的基准测试。这在某种程度上预示着“深蓝”、“图像网”和“AlphaGo”不仅要在各自的专业领域超越人类，还要能够解决博士级别的数学难题、创作获奖小说，并在股市中赚取巨额财富——因为，当然，这才是人类应有的能力。
这就是为什么当OpenAI的GPT-4.5在2025年顺利通过图灵测试时，这一成就就没有引起任何关注。也正因如此，当GPT-4在模拟律师资格考试中获得前10%的分数，或者当任何当前主流前沿模型解决博士级别的难题时，我们并没有像许多科幻电影预言的那样，准备与机器人开战。但如果我们回到上世纪90年代，发现一些系统能够流利地谈论科学，在几秒钟内生成网站，提供实时语音翻译，甚至还能撰写一份有效的遗嘱，那么人们或许真的会动用核武器。
机器智能在许多领域已达到甚至超越了人类的能力——但作为一个有血有肉的人类，其能力是复杂的，而我们对智能的理解也已明显提升。尽管斯坦福大学以人为本人工智能研究所今年发布的《人工智能指数报告》强调，这项技术正以前所未有的速度掌握新的基准，但报告也指出，复杂的推理仍然是一个挑战。
正如许多思想家所指出的，问题可能就出在类人智能的概念上。如果人工智能的智能被认为不均衡，而我们自身的智能却不均衡，那是因我们把自己设定为标准。进化赋予了我们高度适应性的推理能力，以及限制我们数据库规模的坚硬头骨。从这个方面来看，我们自身也存在不均衡之处。而且，随着我们不断调整通用AI（AGI）的目标，最终出现的智能可能与我们以往所认知的截然不同。
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