馬斯克提出的論點是，自OpenAI去年發佈GPT-4大型語言模型以來，AGI就已經開始實現，而該公司未來的技術將更加明確地符合構建AGI的標準。

隨着AI大模型展現的能力越來越強大，通用人工智能（AGI）何時到來成爲科技界熱切關注的問題。近期，包括英偉達創始人CEO黃仁勳和谷歌DeepMind CEO哈薩比斯（Demis Hassabis）在內的科技大佬都對AGI來臨的時點做出預測。然而，AGI的確切定義仍不明確，這也成爲特斯拉CEO馬斯克起訴OpenAI的核心爭議點。

黃仁勳在週五舉行的斯坦福大學經濟論壇上回應對AGI的預測。他表示，從某些定義來看，通用人工智能可能會在短短五年內實現；但從另一些定義來看，AGI可能還很遙遠。

AGI取決於如何定義目標

黃仁勳去年12月就曾表示，未來5年內人工智能將有望在某種程度上達到與人類智能相當的水平，AI在許多腦力密集型任務上可以擊敗人類。

AGI是目前全球最先進的人工智能公司共同努力的方向之一，OpenAI在這一競賽中處於領先。簡單來說，AGI是指能夠像人類一樣思考的計算機。

他表示，AGI何時實現的答案很大程度上取決於目標如何定義。如果對AGI的定義僅僅是具有通過人類測試的能力，那麼AGI很快就會到來；而如果要讓計算機實現工程師的能力，那可能AGI還很遙遠。

截至目前，人工智能已經可以通過律師資格考試等測試，但在某些醫學等專業測試領域仍然會犯錯。黃仁勳認爲，五年之內AI應該也能通過這些複雜的醫學測試，但AI可能五年之內還無法像人類工程師那樣完成具體目標的任務。

人工智能領域大多數從事AI大模型構建的企業都聲稱，AGI是可以實現的，並且能夠很快實現。DeepMind CEO哈薩比斯也在最近的一次播客採訪中表示，他認爲AGI最快可能在2030年到來。

OpenAI的CEO奧爾特曼（Sam Altman）此前也預測，AGI可能會發生在未來的四五年內。

構建AGI是OpenAI的明確目標，這也成爲過去的一個週末馬斯克起訴OpenAI的核心爭論點。OpenAI將AGI定義爲“一個高度自治的系統，在最具經濟價值的工作中能力勝過人類”。

GPT-4是AGI嗎？

而在馬斯克對OpenAI的起訴中，最值得關注的核心指控是，AGI是否是已經實現並且被私人企業利用而未公之於衆。

馬斯克在起訴中強調，OpenAI在簽署與微軟的投資協議時，一項重要條款是OpenAI授權給微軟的技術許可僅僅適用於“AGI實現前”，當OpenAI真正開始構建AGI，那麼對微軟的技術許可將不再適用。

馬斯克提出的論點是，自OpenAI去年發佈GPT-4大型語言模型以來，AGI就已經開始實現，而該公司未來的技術將更加明確地符合構建AGI的標準。

訴訟書寫道：“GPT-4是一個AGI算法，因此明顯超出了微軟與OpenAI獨家技術許可的範圍。”訴訟引用的論據爲微軟研究團隊去年發表的論文，根據論文，GPT-4展示了AGI的早期跡象，其中包括“人類推理水平”的跡象。

基於上述論點，此次訴訟的爭論焦點將會聚焦在對於OpenAI的技術是否已經達到AGI標準的評判。

對此，OpenAI否認了該公司已經實現了AGI。該公司首席戰略官Jason Kwon在週五發給員工的備忘錄中寫道：“GPT-4不是AGI，它能夠解決許多工作中的小任務，但在具有經濟價值的工作中，人類完成的工作比例仍然比GPT-4高出太多。”

去年11月，微軟總裁布拉德・史密斯（Brad Smith）曾表示，具有超級智能水平的人工智能不太可能在一兩年內實現，這需要耗時數年甚至數十年。

但這並不妨礙OpenAI朝着實現AGI的方向努力，事實上從目前已經發布的技術進展來看，OpenAI是最接近實現AGI目標的。真正的AGI將是一種極其寶貴的資源，能夠使大量人類勞動實現自動化，併爲其創造者賺取大量利潤，這也是吸引投資者重金押注的原因，其中也包括微軟。

馬斯克等“AI威脅論者”認爲，如果AI能夠智勝人類，或者變得具有欺騙性、與人類價值觀不一致，也可能是危險的，因此，需要防止將這一技術掌握在單個公司或者權力聚焦的實體手中。

AI可能不如你家的貓聰明

然而，大多數人工智能行業專家仍然認爲，目前的AI大模型還遠遠不符合AGI的標準，主要因爲它們缺乏複雜的推理技能，並且經常犯愚蠢的錯誤。

Meta首席科學家楊立昆（Yann LeCun）一直強調，“人工智能可能還不如你家的貓聰明”的觀點。他曾在去年12月表示，人工智能要“進化”到人類智能的水平之前，可能還需要經歷很多年“貓狗水平”的人工智能。他預測，當前的人工智能系統距離達到某種人類的感知能力還需要幾十年的時間。

在LeCun看來，一些公司之所以對具備超級智能的人工智能保持激進，是因爲它們受益於人工智能的發展，例如英偉達，該公司正在爲人工智能大戰提供“武器”——GPU。英偉達昂貴的GPU成爲用於訓練大規模語言模型的標準工具。例如，Meta通過16000個英偉達的A100 GPU來訓練其AI大型語言模型Llama。

OpenAI等公司的目標以安全的方式構建通用人工智能（AGI），AGI的實現意味着人工智能可以達到人類智能的同等水平。而在這一過程中，GPU不可或缺。“如果你認爲AGI已經流行，你就必須購買更多的GPU。”LeCun在談到技術人員試圖開發AGI時說道。

黃仁勳也承認，大模型的發展速度雖然很快，但這並不等同於AGI，雖然它們很相關。他說道：“科技行業距離通用人工智能還有數年時間的原因之一是，儘管機器學習目前擅長識別和感知等任務，但它還無法執行多步推理，這對公司和研究人員來說是首要任務，每個人都在爲此努力，技術的發展很快。”