AGI 何时真正降临？深度剖析与展望

本文源自徽声在线旗下公众号：深流研究所，作者：吴绛枫

9月3日，OpenAI总裁格雷格·布罗克曼在发布新一代模型GPT-6 Astra后，抛出了一句震撼业界的话：“我们正式踏入AGI时代。”

仅仅三天后，英伟达CEO黄仁勋在社交媒体上更是直言不讳：“从ChatGPT到o1，再到如今的GPT-6 Astra，仅仅四年时间，AGI已然成为现实。”

众人翘首以盼的AGI，难道就这样悄无声息地到来了？

显然，事情远非如此简单。

在GPT-6 Astra发布前夕，OpenAI CEO山姆·奥尔特曼还曾表示，AGI是一个“定义极为模糊的概念”，甚至一度想称其为“无关紧要的营销噌热点词汇”。

而负责GPT-6 Astra关键评测的ARC Prize团队也明确提醒：GPT-6 Astra确实展现了通用化能力的显著进步，但“我们并未宣称它就是AGI”。

一边是“欢迎来到AGI时代”的豪言壮语，一边是“我们并未宣称这是AGI”的谨慎表态。

如今，AGI成为热议话题，但究竟AI需要达到何种程度，才算真正跨越了AGI的门槛，却无人能给出确切答案。

■高评分榜单，能否与AGI划上等号？

先来看看GPT-6 Astra那令人瞩目的成绩——在ARC-AGI-3评测中斩获99.9%的高分。

ARC-AGI评测与常规评测大相径庭。它不会直接告知模型规则，而是将模型置于陌生环境中，让模型自行判断目标、理解反馈，并寻找解决方案。

这项评测旨在衡量当前AI最受质疑的能力：面对未知问题，能否现场学习并解决。

99.9%的得分确实惊人，但这一数字背后有一个常被忽略的前提。

在ARC Prize提供的标准测试框架中，GPT-6 Astra的得分为62.7%；而接入OpenAI提供的专用适配框架后，得分才飙升至99.9%。

后者允许模型保留跨请求的隐藏推理状态，并利用上下文压缩延续先前的探索经验。

我们无法简单地将OpenAI的这一操作视为“作弊”。毕竟，现实中的AI并非裸机运行，记忆、工具和运行框架都可能成为智能系统的一部分。

然而，问题在于，62.7%的得分更接近于单个模型的能力表现；而99.9%的得分则是一套经过专门优化的完整系统的表现。

两项成绩均属实，但不可混为一谈。更不能将99.9%的测试得分直接换算成“99.9%的AGI”。

此外，GPT-6 Astra在其他评测中的表现，也并未展现出一个无懈可击的通才形象。

在高难数学测试FrontierMath Tier 4上，它取得了97.6%的成绩；在计算机操作测试OSWorld 2.0上，得分为72.6%；但在更接近真实办公流程的AutomationBench测试中，成绩骤降至41.4%；在复杂专业任务测试Agents’Last Exam上，也仅有59.3%的得分。

这些数字真正揭示的是，当任务规则清晰、答案可验证时，Astra已能逼近甚至超越人类水平；但一旦进入流程冗长、目标模糊的现实环境，它仍会频繁出错。

AI在封闭考试中表现出色，并非新鲜事。

深蓝击败国际象棋世界冠军、Watson赢下《危险边缘》、AlphaGo走出“神之一手”时，人们都曾短暂地产生过类似的错觉：既然机器已能征服如此复杂的任务，通用智能大概也不远了。

然而，规则明确、反馈即时、有自动裁判的世界，与现实生活截然不同。

■人人热议的AGI，是否指同一事物？

AGI至今仍缺乏统一共识。

OpenAI采用了最具经济导向的定义。其在2018年发布的公司章程中，将AGI描述为“在大多数具有经济价值的工作上超越人类的高度自主系统”。

这一定义包含三个关键条件——覆盖广泛的工作领域、表现超过人类水平、能够高度自主运行。

现实工作中的产出构成了核心衡量标准。意识、情感和人类式思维并未被列为必要条件。

这一标准与OpenAI近年的产品路线高度契合。

推理模型提升复杂任务的处理能力，智能体强化工具调用和计算机操作，Codex等产品进一步渗透到软件开发流程中。

各项能力最终汇聚于同一目标：让AI承担更完整的工作，并将模型能力转化为可规模化部署的生产力。

Anthropic对AGI的处理方式则更为谨慎。CEO达里奥·阿莫迪认为，这个词承载了过多模糊含义，因此更常使用“强大的AI”来替代。

在2024年10月发表的《Machines of Loving Grace》中，阿莫迪描述了一类具体系统：

它在多数重要领域达到或超过顶尖专家水平，能够独立完成持续数小时、数天乃至数周的任务，还可以复制成数百万个实例，以远高于人类的速度同时工作。

这幅图景包含能力、自主性和复制规模三个变量。三者共同决定AI的现实影响，也会同步放大滥用、失控和系统性风险。

基于这一判断，Anthropic将能力扩展与风险治理紧密结合。公司的战略重点可概括为：保持前沿模型竞争力，同时让安全保障随能力等级同步升级。

Google DeepMind则专注于AGI的测量标准。

其2023年发布的《Levels of AGI》文章，以“性能”和“通用性”为两条主轴，将通用智能划分为“新兴”“胜任”“专家”“大师”和“超人类”五个等级，并将自主性作为独立维度处理。这套框架要求研究者同时考察能力强度和覆盖范围。

2026年3月，DeepMind进一步发布认知分类框架，将通用智能拆分为感知、生成、注意力、学习、记忆、推理、元认知、执行功能、问题解决和社会认知十个维度。

评估流程采用未公开测试集、具有代表性的人类样本，以及模型相对于人类能力分布的位置。

DeepMind还与Kaggle设立20万美元奖金，为其中五个评测较薄弱的维度征集测试方案。

这套思路将AGI从单一标签转化为可比较的认知能力图谱，也体现了DeepMind的研究取向：建立统一尺度，识别能力缺口，再据此组织评测和研发。

关于AGI的定义，不仅是一个概念问题。

采用何种标准，就会将何种能力视为关键进展；将何种能力视为关键进展，就会决定一家公司的产品路线、资源配置和安全重点。

定义看似在描述未来，实则也在塑造未来。

■为何说“AGI是否到来”成为了一场叙事之争？

人们总是习惯将技术革命想象成一个明确的瞬间。

莱特兄弟的飞机离开地面、第一颗原子弹爆炸、阿波罗11号登上月球。

历史需要日期，也偏爱标志性画面。

回到当下的AGI到来之争，“GPT-6 Astra就是AGI”与“我们进入了AGI时代”，其实是两种不同性质的表述。

前者是可以被质疑和检验的技术结论：既然它是AGI，就应当说明采用了什么定义、满足了哪些条件，又在哪些测试中得到独立验证。

后者则更像一种时代判断。布罗克曼所说的正是“欢迎来到AGI时代”。这种表述既制造了历史时刻，又保留了足够大的解释空间。

对于模型公司和AI产业链而言，“AGI”首先是一种强大的产品叙事。

模型能力的真实进步通常是零散而不均匀的。准确描述这些变化，需要一长串评测、条件和限定语。

而“AGI时代来了”却可以将一切压缩成一句话。

它把一次模型发布从产品升级变成历史节点，也把算力投入、技术路线和商业前景组织进同一个故事。

对于争夺用户、企业客户、人才和资本的公司来说，这种叙事的价值，或许并不亚于一次模型能力的重大突破。

黄仁勋的表态，也不能脱离这个叙事框架来理解。

2025年9月，英伟达与OpenAI宣布达成战略合作意向。按照当时公布的计划，OpenAI将部署至少10吉瓦的英伟达系统，规模相当于数百万颗GPU；英伟达则准备随着基础设施逐步落地，向OpenAI投资最高1000亿美元。

这是一份意向书，并非已经全部落地的最终协议，后续也一度传出方案可能调整。

但在最初的合作设想中，英伟达被定位为OpenAI扩建AI基础设施时的首选计算与网络合作伙伴。双方在公告中直接表示，这些设施将服务于OpenAI“迈向部署超级智能”的路径。

近期，黄仁勋在宣布“AGI已经到来”的同时，特意提到了训练Astra所使用的英伟达计算系统，以及下一批即将上线的GPU。

整段话隐含着一条完整的因果链：大规模算力投入带来了智能跃迁，因此更大规模的算力投入仍然必要。

作为全球AI算力扩张的主要受益者，英伟达当然有理由强调这是一场时代转折。

事实上，这也不是黄仁勋第一次宣布AGI到来。

2024年，他曾表示，如果把AGI定义为能够通过几乎所有人类设计的考试，那么这一目标可能在五年内实现。

到2026年3月，他又在Lex Fridman的播客中表示：“我认为我们已经实现了AGI。”

由此可见，AGI不仅是一个等待技术跨越的终点，也是一种能够影响资本、市场、政策和产业预期的叙事资源。

至于AGI怎样才算真的来了？是一次模型发布、一项评测纪录，还是一家公司的宣告？

或许，这就是一个所有人都身处其中、潜移默化的过程。

正如知名AI研究者、OpenAI创始成员Andrej Karpathy所提出的判断，AGI不会带来一条陡然拐起的曲线，它会平滑地融进已有的增长里，事后你甚至找不到拐点在哪。

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