诺奖得主惊人预测：4年推出广义相对论，就是AGI！做完人类580亿年任务

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（来源：新智元）

新智元报道

编辑：Aeneas 定慧

【新智元导读】诺奖得主Hassabis，刚刚给AGI一个新定义——爱因斯坦测试！能在4年内推导出1915年广义相对论的，才算真正的AGI。马斯克立即来反驳了：人类集体都没独立重现相对论，要是AI真能做到，那就不是AGI，而是「超神」了。但无可否认：AGI，真的超近了！

就在刚刚，诺奖得主、谷歌DeepMind掌门人Demis Hassabis重新定义了AGI。

2026年2月，在印度AI峰会上，Hassabis给AGI下了一个极其硬核的定义——

「爱因斯坦测试」：把AI的知识库卡死在1911年之前，看它能不能像爱因斯坦一样，独立推导出1915年的广义相对论。

能做到？恭喜，你就是AGI。

做不到？那你就还是个高级搜索引擎。

Hassabis这样说，是因为在1911年，爱因斯坦开始严肃思考引力与加速度的问题（提出等效原理深化版本）。1915年11月，他正式发表了广义相对论场方程。

从系统性构思到完整理论成型，大约4年时间。

显然，Hassabis的这个测试，不是在考AI的知识量，而是考它的原创科学发现能力——能不能在已知信息的边界上，跨出那一步「无中生有」的飞跃。

网友们纷纷表示，这才是第一个真正有意义的AGI定义。

Hassabis还补了一刀：

目前所有的AI系统，包括他自己家的Gemini，都是「参差不齐的智能」（jagged intelligence）——某些方面超强，另一些方面却一塌糊涂。

离真正的AGI，还差至少一两个关键突破。

甚至有人畅想：如果这个AI足够强大，或许发现的不仅仅是广义相对论，而是更先进的理论。

马斯克秒回怒怼

你这不是AGI，这是超级智能

消息一出，马斯克几乎是秒级回应。

他的看法是：「Hassabis定义的不是AGI，而是超级智能（superintelligence）。」

马斯克的逻辑很清晰——

爱因斯坦是人类有史以来最顶级的物理学家之一。全人类集体加在一起，也没有独立重现相对论的能力（毕竟是爱因斯坦一个人干的）。如果一个AI做到了，而且这个AI还能被无限复制、百万级别地并行运行……

那这玩意儿早就不是「人类水平」了，这是碾压全人类的存在。

马斯克的意思很明确：你把超级智能的门槛当成了AGI的及格线，这属于标准错位。

不管Hassabis和马斯克的争端究竟谁更有理，不可否认的是，圈内大佬一致预测——AGI，离我们很近了！

注意，Demis Hassabis最近缩短了自己的AGI时间线，在以前，他对于比较保守（5到10年）。

但现在，他的原话是：「现在，到了2026年，我们正处于另一个AGI即将到来的临界点——也许在未来五年内」。

OpenAI CEO奥特曼预计，AGI将在2028年实现。「如果你现在是大二学生，你毕业时就会进入一个有AGI的世界」。

在最近的一个活动上，奥特曼还这样说：「光看我们现有的技术在内部加速，我觉得已经很接近了。鉴于我现在预期的更快起飞，我认为超级智能并不遥远。」

他再次强调：我们可以期待，OpenAI在2028年底实现AGI/ASI。

即使是AGI「怀疑论者」Francois Chollet，也认为AGI能在2030年实现，还有四年。

微软CEO Suleyman则直接预测：距离「大多数甚至全部」白领岗位被AI取代，还有12到18个月。

那么，AGI到底应该如何定义？

回到原点：AGI这个词到底是谁发明的？

其实，「通用人工智能」（AGI，Artificial General Intelligence）这个概念的历史比很多人想的要短得多。

1950年，图灵提出著名的「图灵测试」。

如果一台机器能让人类在对话中分不清它是人还是机器，就算它有智能。

这是AI领域最早的标杆。

但图灵测试被后来的研究者广泛批评——它只测了「模仿能力」，没测真正的理解和创造。

1956年，达特茅斯会议正式开启AI这个学科。

当时的先驱们——麦卡锡、明斯基、西蒙——狂妄地预言：20年内机器就能做到人类智慧的任何事。

结果？等来的是两次「AI寒冬」。

1997年，一个叫Mark Gubrud的美国学者，第一次在学术讨论中使用了「Artificial General Intelligence」这个词。他当时讨论的是全自动化军事系统的未来。

2007年，Ben Goertzel在Shane Legg的建议下，出版了一本名为《Artificial General Intelligence》的书，把这个概念彻底推向主流。

从此，AGI成了AI领域最重要的概念锚点——它划出了一条线：一边是「能做特定任务的窄AI」，另一边是「像人类一样全面思考的通用AI」。

而「超级智能」（Superintelligence）这个概念，则由牛津大学哲学家Nick Bostrom在2014年的同名著作中系统定义：

在几乎所有人类关心的认知领域，都远超人类最强大脑的智能体。

Bostrom还细分了三种超级智能——

-速度型：跟人一样聪明，但快10万倍。

-质量型：不只是快，而是在思维深度上碾压人类。

-集体型：百万个AI协同工作，集体智慧远超人类文明总和。

马斯克怼哈萨比斯的逻辑恰恰就在这里：一个能独立推导相对论的AI，如果还能被百万级复制——那不就是Bostrom定义的「集体超级智能」吗？

那么，我们距离AGI到底还有多远？

15年后，AI能完成人类580亿年任务！

显然，每位大佬定义的AGI根本不是同一个东西。

马斯克的标准最低：能考试、能开车、能编程，就算AGI。本质上就是「全能AI助手」。

Sam Altman搞了个五级框架：从Level 1（会聊天的ChatGPT）到Level 5（能独立运营一家公司的AI）。目前他认为我们在Level 2和Level 3之间——AI已经能做初级推理，正在走向自主行动。

Yann LeCun最悲观（也可能最严谨）：他认为当前的LLM架构存在根本缺陷——不理解因果、没有物理直觉、无法从真实世界经验中持续学习。要实现AGI，需要全新的「世界模型」范式，现有路线走不通。

而哈萨比斯的「爱因斯坦测试」恰恰戳中了一个最核心的问题：当前所有大模型的本质，都是模式匹配和信息重组。

像爱因斯坦一样，凭空提出一个全新并且可证明为正确的领先理论，目前没有任何现有AI能做到。

但无人可以否认，我们已经按下了加速键，并且再也回不去了。

最近，AI研究机构METR（Model Evaluation & Threat Research）发布评估称，前沿AI模型完成复杂长任务的能力呈指数级增长，大约每4个月任务长度翻倍。

这意味着AI不仅在答题准确率上进步，更在持续执行、复杂规划与跨步骤推理方面快速跃迁。

按这一趋势外推，华盛顿大学的研究员Yuchen Jin预测：到2041年，AI智能体理论上可完成一项人类需耗时580亿年的任务，远超宇宙当前约138亿年的年龄！

基于同样的逻辑，他提出了一个极具科幻感的观点：在15年内，AI 或许能通过「一次提示」（One-shot prompt）就生成一个像「新宇宙」级别复杂程度的结果。

他甚至开玩笑说，也许我们现在的宇宙就是这么被创造出来的。

奇点，真的近了

马斯克此前也在访谈中明确指出：我们正处于奇点中。

在他看来，我们会在2026年实现AGI。现在，我们正处于即将下去的过山车的顶端。根本不用攒钱退休，因为这个问题压根无关紧要。

奥特曼，也同样持这个观点。

或许有人认为他擅长炒作，但有一点他是对的：世界前沿的大公司内，一个普遍的共识就是，这个世界还没有做好准备。

AI模型已经变得越来越强大，而更多性能更强的模型，也即将推出。

起飞速度会比人们预期的快很多，这让人既紧张又焦虑。

这种翻倍增长的速度，已经远远超出人类历史上所见过的任何发展节奏。

无论我们愿不愿意，都正被不可逆转地拉向一个「机器之神」的时代。

除非发生卡林顿事件那样的全球性灾难，否则没有什么能够阻止这种指数级的扩张。

现在，眼看着这条曲线已经要起飞了，你，准备好了吗？

参考资料：

https://x.com/elonmusk/status/2025570252679967210

https://x.com/Tz_2022/status/2025314523788312602

https://x.com/chatgpt21/status/2024954923629318379

https://x.com/jawwwn_/status/2025103684774834482