AI giants' "AGI predictions" have suddenly increased. Is this just hype?
賓夕法尼亞大學沃頓商學院教授 Ethan Mollick 認為，對業內人士的激進言論保持警惕是必要的，但近期 AI 在達模型、細分領域智能體、模態能力方面的進展顯著。我們最應該擔心的，不是各 AI 大廠的時間表是否正確，而是是否已經為即將到來的變革做好準備。
近期，人工智能領域出現了一種引人注目的現象：多家 AI 巨頭公司的知名研究人員紛紛預測，超級智能 AI 系統即將在短期內出現。
這些觀點認為，AGI 將在未來 1-2 年內實現，並深刻改變社會。這種激進的預測帶來了質疑聲：這是否只是一場炒作？
對此，賓夕法尼亞大學沃頓商學院教授 Ethan Mollick 近日發文指出，對這些業內人士的言論保持警惕是必要的。他們可能出於籌集資金、抬高股票估值等動機做出大膽預測。此外，當前 AI 技術本身也存在侷限性。即使 AGI 實現，人類社會採用和適應這項技術的速度可能被高估。
儘管如此，Mollick 也指出，近期 AI 領域的一些進展確實令人矚目。AI 在狹窄智能體、模態能力方面的進展顯著。我們最應該擔心的，不是各 AI 大廠的時間表是否正確，而是是否已經為即將到來的變革做好準備。
Mollick：對 AGI 的大膽預測保持警惕
一些 AI 大廠的知名研究人員近期紛紛發表言論，預測短期內將出現超級智能 AI。
Mollick 教授對此表示警惕，認為這些大膽預測可能背後存在籌集資金和抬高股票估值的動機。他指出，技術人員並非預言家，歷史上許多技術預測往往被證明過於樂觀。
此外，當前 AI 技術本身也存在侷限性，依然具有不穩定性。這種 “參差不其的能力” 是當前 AI 系統的核心特徵，難以輕易消除：
“儘管當今的大型語言模型功能令人印象深刻，但它們本質上仍然是不穩定的工具——在某些任務上表現出色，但在看似更簡單的任務上卻會犯錯。”
Mollick 認為，即使假設研究人員關於未來一兩年內實現 AGI 的説法是正確的，他們也可能高估了人類採用和適應這項技術的速度。
“組織變革需要很長時間，工作、生活和教育體系的變革則更為緩慢。”
未來的洪流：技術與社會的雙重考量
儘管如此，近期 AI 領域的一些進展確實令人矚目。OpenAI 的 o3 模型在多項測試中首次擊敗人類專家，包括研究生級谷歌無法解答的問答測試 (GPQA)、前沿數學題和 ARC-AGI 流體智力測試。
隨着 AI 能力的提升，專業或細分領域的 AI 智能體的實用性日益凸顯。Mollick 提到谷歌的 Gemini 與 Deep Research 項目，該 AI 能夠在幾分鐘內編寫出一份 17 頁的研究報告。Mollick 教授親自測試後認為，雖然不如最優秀的人類，但比很多人類撰寫的報告都要好。
“專業或細分領域的 AI 智能體現在是真正的產品，而不是未來的可能性。已經有很多編碼代理，你可以使用實驗性的開源智能體進行科學和金融研究。”
除了智能體的崛起，AI 在多模態能力方面的進展也引人注目。隨着技術的發展，AI 的上下文記憶能力和圖像生成能力都有了顯著提升。
Mollick 舉例説，如今多個圖像創建工具都能準確地生成"水獺在飛機上使用 wifi"這樣複雜的場景，而這在不久前還是難以實現的。視頻生成方面的進步同樣顯著。
變革已來，我們是否做好準備？
鑑於這一切，我們不禁思考：是否應該如何認真對待 AI 大廠關於智能洪流即將來臨的説法？
Mollick 認為，我們必須認真對待當前的技術進展。我們最應該擔心的不是各 AI 大廠的時間表是否正確，而是是否已經為即將到來的變革做好準備。
“這不僅僅關乎技術本身；還關乎我們如何選擇塑造和部署它。這些問題不是 AI 開發者可以或應該單獨回答的。”
他呼籲，不僅 AI 開發者，還包括組織領導者、員工和其他利益相關者，都應該開始思考如何塑造和部署 AI 技術，以確保它成為進步而非破壞的力量。
“開始進行這些討論的時機不是在水位開始上升之後——而是現在。”
