达沃斯论坛上，AGI时间谜题引发激烈争论

2026年达沃斯论坛上，两位AI领域核心从业者的对话，把AGI的时间谜题摆到了台面上。Anthropic CEO Dario Amodei坚持去年的预测——到2027年，会有能完成人类几乎所有工作、达到诺奖水平的模型；Google DeepMind CEO Demis Hassabis则更谨慎，认为真正的通用智能还需5到10年。分歧的核心，是AI自我进化的闭环是否已经启动。

Dario说，Anthropic的工程师早不自己写代码了，直接把任务交给Claude，自己只做审核与改写。Claude Cowork的核心模块，就是Claude在一周半内完成的。基于这种趋势，他大胆预测：6到12个月内，模型能完成大多数软件工程师的工作——不是辅助，是完成大多数。

Demis没反驳这种趋势，但强调了关键区别：科学创造力的难点不在解题，而在提出问题。模型在编程、数学这类“能验证结果”的领域已经接近专业，但要让它从零提出新理论或假设，还远。他说，真正的通用智能需要提出问题的能力，这目前难以验证，也没实现。

两人的共识是AI在加速自身迭代。Dario用“自我演化”形容这种趋势——一旦“模型生成模型”的路径成熟，进化速度将由模型自己决定，人类角色会从创造者变成审核员。这也是他认为时间只剩1到2年的原因。Demis则提醒，可能还缺持续学习、世界模型等关键能力，彻底闭环需要几个技术突破。

当话题从技术落到就业，Dario的回答直接：未来1到5年，50%的白领入门岗位会消失。企业发现用模型做基础工作比雇新人更快更省钱——不是裁员，是不再招人。Demis补充，今年已经能看到实习和初级岗位受冲击，被替代的是重复性强、规则清晰的工作。第一批受影响的，是刚进场的新人。

更现实的矛盾是，经验岗位还在，但入门岗位变少，有经验但不资深的人晋升空间被压缩。职业阶梯正在断裂，而企业的组织架构、培养机制还没跟上。Dario甚至说，Anthropic在维护“经济指数”，实时监测哪些行业、任务被AI替代，精确到州和具体任务。

除了时间和就业，AGI的发展还绕不开现实挑战。OpenAI CEO阿尔特曼在达沃斯提到，AI消耗的电力远超预期，未来需要核聚变或更便宜的太阳能这类环境友好能源，否则无法实现AGI目标。联合国秘书长古特雷斯则警告，AGI每一次迭代都增加“严重意外后果”的风险，呼吁政府与企业合作制定风险管理框架。

英特尔CEO帕特·盖尔辛格的观点更具体：2023年AI展示了能力，2024年要着力提高准确性——医院、制造业等高风险行业需要能放心用的AI，而当前模型还有很多错误，决策过程像“黑箱”，需要提高可解释性。

这些讨论最终指向一个问题：当AI的速度远超人类适应能力，我们准备好了吗？Dario担心技术进展太快，组织还没搞清楚怎么用；Demis提醒，很多人没意识到AI现在能做什么，错配会导致要么低估机遇，要么高估风险。