本文探讨了通用人工智能（AGI）的发展现状、实现时间表以及可能带来的影响。文章指出，AI在诸多任务上已超越人类，但AGI的实现仍面临争议。产业界乐观，学术界谨慎。文章也分析了历史上的乐观预测，并强调了AGI可能带来的风险，如被滥用或失控。最终，文章呼吁人们对AGI的未来保持警惕，做好准备，以应对可能出现的挑战。

🚀 AI能力突飞猛进：AI在图像分类、阅读理解、视觉推理等多个领域已超越人类水平，预示着在现有基准上“全部超越人类水平”的奇点时刻即将到来。

🎯 AGI的目标与争议：通用人工智能（AGI）是具备跨领域能力、媲美甚至超越人类的AI，成为顶尖AI公司和科研机构的核心目标，但其实现时间表存在巨大争议，乐观者认为很快实现，悲观者认为遥遥无期。

🤔 历史的借鉴与警示：回顾AI发展史，历次技术浪潮中都伴随着对AGI的讨论，过去的乐观预测常被打脸。同时，面对AGI，要警惕可能带来的风险，如被滥用或失控。

⚠️ 风险与应对：AGI可能带来巨大福祉，但也伴随着潜在威胁，如被滥用、接管人类等。文章强调了对AGI风险的重视，呼吁未雨绸缪，做好准备。

原创 闫德利 2025-05-12 16:30 北京

人们盼它来，又怕它乱来。

闫德利 腾讯研究院资深专家

一、AI已在诸多任务领域超越人类

AI发展日新月异，在许多任务上已经陆续超越人类基线水平。如2015年图像分类，2018年中等水平阅读理解，2020年视觉推理、英语语言理解，2023年多任务语言理解、竞赛级数学，2024年博士级科学问题。下图所示的8项关键任务技能中，AI仅在多模态理解和推理能力上还略逊人类一筹，但从2023年开始就加速提升。我们有望很快见证AI能力在现有主流基准上“全部超越人类水平”的奇点时刻。

图 选定的 AI 指数技术性能基准与人类表现对比

二、AGI的终极目标或于年内实现

我们已经构建了无数在特定任务上超越人类水平的AI系统，但它们缺乏通用性，无法应对超出预定任务之外的问题，尚处于“狭义人工智能（Narrow AI）”阶段。随着AI性能的大幅提升，具备跨领域能力、在多个方面媲美甚至超越人类的、更强大的AI被提上日程。人们常将之命名为“通用人工智能（AGI）”。

各国高度重视AGI。2023年4月28日中共中央政治局会议提出：“要重视通用人工智能发展”；英国《国家人工智能战略》（2021）对AGI进行了专门强调，指出“必须认真对待AGI和更通用AI的可能性”；2024年11月，美国国会下属机构USCC建议 “建立并资助一个类似曼哈顿计划的项目，致力于更快获得AGI能力”；今年，沙特阿拉伯公布了到2050年实现AGI的雄心壮志。

实现AGI是顶尖AI公司和科研机构的核心目标。例如，OpenAI的使命是“确保AGI造福人类”；DeepMind在愿景中指出“AGI...有可能推动人类历史上最伟大的变革之一”；Meta把创造AGI作为公司的新目标；DeepSeek在公司介绍中表示“专注于研究世界领先的AGI底层模型与技术，挑战人工智能前沿性难题”；MiniMax自称“领先的AGI科技公司”。

实现AGI是长路漫漫，还是指日可待？最乐观的是山姆·奥特曼，他去年11月宣称今年将实现AGI；埃隆·马斯克则表示最晚2026年；达里奥·阿莫迪不喜欢术语“AGI”，认为强大的人工智能（powerful AI）最早可能在 2026年出现，也有可能需要更长时间；DeepMind首席执行官、2024年诺贝尔化学奖得主Demis Hassabis认为AGI将在未来五到十年内实现。如下表所示。

表 四大AI公司CEO对AGI到来时间的预测

来源：腾讯研究院整理，2025年5月

三、也可能需要很长时间，甚至它不是一个好术语

龙头AI公司的掌门人给出了乐观判断，认为AGI很快就能实现。然而很多学者认为它需要花费很长的时间，甚至永远不会到来（例如：Iris van Rooij，2024）。斯坦福大学李飞飞教授（2017，2023）表示：“AI仍处于前牛顿时代。”西安交通大学郑南宁院士（2023）表示：“通用人工智能是一个充满着不确定性的未来目标。”图灵奖得主杨立昆（2025.1）指出：“仅靠大型语言模型无法实现 AGI。”南京大学谭铁牛院士近日演讲指出：“通用人工智能还任重道远。” 

人们的分歧很大，受身份、职业、年龄等因素影响，甚至对AGI概念本身有着不同理解。AGI最初是由Mark Gubrud于1997年提出；2005年，Ben Goertzel和Cassio Pennachin联合出版了以AGI为名的书籍，进一步普及了这一术语。时至今日，人们对AGI的定义和内涵，甚至它是否具有确切含义，还存在争议。阿莫迪（2024）和杨立昆（2025.1）都明确表示不喜欢术语“AGI”；李飞飞（2024）表示：“坦白说，我甚至不知道AGI是什么意思。”机器学习先驱Thomas Dietterich不客气地指出（2024）：“没有人能够用非拟人化的方式定义AGI，更不用说实现它了。整个概念毫无科学性，人们甚至应该因使用这个术语而感到羞愧。”

四、以前发生过，还是这次不一样了？

对AGI到来的时间表，人们给出了截然不同的判断。大体是产业界乐观激进，学术界悲观保守。对此无需评说，时间会给出答案。我们不妨从AI大历史观角度，再行审视。

人工智能70年的历程，几经起伏。每一次高潮来临，总会引起AGI的争论。上一轮高潮开启于2016年的AlphaGo，2018年就有两个著名的调查。一是AGI-11调查，有近一半受访者认为AGI将在2030年之前出现，近90%认为在2100年之前。二是对23位AI领域最杰出人物的调查，包括Demis Hassabis、Jeff Dean、李飞飞等。要求预测哪一年能够有50%的机会成功实现AGI。最乐观的时间为2029年，最悲观认为要到2200年，平均是2099年；而且对AGI的态度和年龄之间存在相关性，年长者倾向于悲观。两次调查均表明，此次浪潮中人们对AGI到来的时间同样存在巨大争议。

以上是近十年的情况，再看最早期的。1956年达特茅斯会议提出“人工智能”概念，与会的年轻科学家后来都取得了非凡的成就。赫伯特·西蒙是图灵奖和诺贝尔经济学奖的双料获得者，他在1965年预测：“二十年内，机器将能完成人能做到的一切工作。”马文·明斯基获得了AI领域的第一个图灵奖，他在1970年接受采访时指出：“在三到八年内，我们将拥有一台与普通人类智能相当的机器。我的意思是，它将能够阅读莎士比亚、给汽车加油、玩办公室政治、讲笑话、打架。”尽管当时还没有“AGI”这个术语，但两位都描绘了AGI的未来图景，作出了过于乐观的判断。

乐观的预测常被打脸。杨立昆在2025英伟达GTC大会上指出：“纵观AI发展史，一代又一代的AI研究员一旦发现新范式，就声称——就是它了！十年内或者五年内，我们将拥有人类水平的智能，将拥有在所有领域都比人类聪明的机器。这种情况已经持续了70年，每10年左右就有一波。当前这股浪潮同样是错误的。”然而，声称强大的技术永远不会实现也是不明智的。1933年9月11日，核物理之父卢瑟福把从原子中提取能量的前景描述为“不切实际的幻想”。然而，就在第二天利奥·西拉德就发现了核链式反应，九年后人们成功建造出核反应堆。

总之，面对此次大模型浪潮，无非往常一样的两种基本态度。一是“这在以前发生过”（This has happened before，罗珊·凯许的歌名），没大不了的，是被高估的新一轮技术炒作；二是“这次不一样了”（This time is different，卡门·莱因哈特的书名），要变天了，必将引发第四次工业革命。

五、盼它来，又怕它乱来

对实现人类水平智能的时间表仍存在很大争议。但实现AGI是多数人的愿望。人类发展史就是一部技术工具史，AGI是一个有待发明创造的强大工具，将深刻改变我们的世界，产生巨大福祉，也会使人类面临可能的风险和潜在的威胁，例如被人滥用、接管人类。因此，人们盼它来，又怕它乱来。

辛顿（2025.4）表示：“到那时会发生什么，我们一无所知”“现在有关于安全性的研究，但还远远不够”。牛津大学哲学家Nick Bostrom（2016）曾经指出：“AI对人类的威胁可能比气候变化更大”“我们就像玩炸弹的小孩子”。近年，硅谷流传着 “ P(doom)”（即AI引发人类末日的概率）的讨论，埃隆·马斯克（2024）和辛顿（2025）均认为这个概率是10%-20%。MIT的最新研究指出：采用最理想的监督机制，人类成功控制超级智能的概率为52%；随着AGI日益临近，成功率会下降，全面失控的风险可能超过90%。关键是人类很难觉察自己被AI操纵，就像“老师用糖果控制幼儿园的孩子”一样。这也许是危言耸听，也许永不发生，但不能不未雨绸缪。

对此，我们做好准备了吗？

推荐阅读

闫德利：《中小企业数字化转型：为何转？何处难？如何转？》

亨利·基辛格等：《基辛格：人类可能是AI发展的最大制约》

👇 点个“在看”分享洞见

阅读原文

跳转微信打开