機(jī)器之心報(bào)道

編輯：Panda、澤南

給 AGI 畫一條「及格線」，GPT-4 和 GPT-5 竟都是「差等生」？

通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）是目前 AI 領(lǐng)域內(nèi)各個(gè)頂尖實(shí)驗(yàn)室努力的大方向，但是有關(guān) AGI 的定義可謂眾說紛紜。也就是說，在追逐 AGI 這一圣杯時(shí)，我們究竟在追逐什么？

近日，圖靈獎(jiǎng)得主 Yoshua Bengio、前谷歌 CEO 埃里克?施密特、Gary Marcus 等眾多學(xué)者與行業(yè)領(lǐng)袖聯(lián)手，終于為 AGI 這個(gè)炙手可熱卻又模糊不清的概念提出了一個(gè)全面、可測(cè)試的定義。

• 論文標(biāo)題：A Definition of AGI
• 論文鏈接：https://www.agidefinition.ai/paper.pdf

這篇文章提供了一個(gè)全面、可量化的框架來試圖消除這些模糊性。其框架旨在具體明確：AGI 是一種能夠匹敵甚至超越受過良好教育的成年人的認(rèn)知多功能性和熟練程度的人工智能。

這一定義強(qiáng)調(diào)，通用智能不僅需要在狹窄領(lǐng)域內(nèi)展現(xiàn)專業(yè)化的表現(xiàn)，還需要具備人類認(rèn)知技能的廣度（多功能性）和深度（熟練程度）。

以人類為鏡：量化 AGI 的框架

為了將這一定義付諸實(shí)踐，我們必須關(guān)注通用智能的唯一現(xiàn)存范例：人類。人類的認(rèn)知并非單一能力，而是一個(gè)由進(jìn)化磨練出的眾多獨(dú)特能力構(gòu)成的復(fù)雜體系。這些能力賦予了我們非凡的適應(yīng)能力和對(duì)世界的理解力。

為了系統(tǒng)地研究 AI 系統(tǒng)是否具備這種能力范圍，該研究以卡特爾 - 霍恩 - 卡羅爾 (CHC，Cattell-Horn-Carroll) 認(rèn)知能力理論為基礎(chǔ)，該理論是人類智力最經(jīng)實(shí)證驗(yàn)證的模型。CHC 理論主要源于一個(gè)多世紀(jì)以來對(duì)各種認(rèn)知能力測(cè)試集合的迭代因子分析的綜合，其提供了人類認(rèn)知的層次分類圖。它將一般智力分解為不同的廣義能力和眾多狹義能力（例如歸納、聯(lián)想記憶或空間掃描）。

為了確定人工智能是否具備與受過良好教育的成年人一樣的認(rèn)知多樣性和熟練程度，該研究使用了用于測(cè)試人類的認(rèn)知測(cè)試系統(tǒng)來測(cè)試人工智能系統(tǒng)。這種方法用具體的測(cè)量指標(biāo)取代了模糊的智力概念，從而得出了標(biāo)準(zhǔn)化的「通用智力指數(shù)」（AGI）分?jǐn)?shù)（0% 到 100%），其中 100% 表示通用智力指數(shù)。

AGI 的十大核心能力

該框架包含十項(xiàng)核心認(rèn)知分量，它們?cè)醋?CHC 理論中的「廣義能力」，并被等量加權(quán)（每項(xiàng) 10%），以強(qiáng)調(diào)廣度并覆蓋主要的認(rèn)知領(lǐng)域。

下圖展示了這些分量及各自更細(xì)分的一些領(lǐng)域方向：

值得注意的是，該團(tuán)隊(duì)還評(píng)估了每個(gè)分量下，當(dāng)前的 GPT-4 和 GPT-5 模型的表現(xiàn)。

一般知識(shí)（K）：對(duì)世界事實(shí)性知識(shí)的廣度理解，包括常識(shí)、文化、科學(xué)、社會(huì)科學(xué)與歷史。

閱讀與寫作能力（RW）：在書面語(yǔ)言上的理解與表達(dá)熟練度，從基礎(chǔ)解碼到復(fù)雜的理解、寫作與運(yùn)用。

數(shù)學(xué)能力（M）：在算術(shù)、代數(shù)、幾何、概率與微積分等方面的知識(shí)與技能深度。

現(xiàn)場(chǎng)即時(shí)推理能力（R）：靈活調(diào)控注意力以解決新問題的能力，不僅依賴既有知識(shí)結(jié)構(gòu)，通過演繹與歸納測(cè)試。

工作記憶（WM）：在文本、聽覺與視覺模態(tài)下，保持并操作當(dāng)前信息的能力。

長(zhǎng)期記憶存儲(chǔ)（MS）：持續(xù)學(xué)習(xí)新信息的能力，包括聯(lián)想記憶、意義記憶與逐字記憶。

長(zhǎng)期記憶檢索（MR）：高效而準(zhǔn)確地檢索已存知識(shí)的能力，尤其是避免「虛構(gòu)」（幻覺）的關(guān)鍵能力。

視覺處理（V）：感知、分析、推理、生成與掃描視覺信息的能力。

聽覺處理（A）：區(qū)分、識(shí)別并創(chuàng)造性地處理聽覺刺激（包括語(yǔ)音、節(jié)奏與音樂）的能力。

速度（S）：快速執(zhí)行簡(jiǎn)單認(rèn)知任務(wù)的能力，包括感知速度、反應(yīng)時(shí)間與處理流暢度。

這一操作化框架可提供多模態(tài)（文本、視覺、聽覺）的整體性評(píng)估，從而作為嚴(yán)格的診斷工具，用以揭示當(dāng)前 AI 系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)與顯著弱點(diǎn)。

而 GPT-4 和 GPT-5 在各分量上的表現(xiàn)均未超過 10%，甚至在不少具體指標(biāo)上都是 0 分表現(xiàn)。因此，可以說當(dāng)前的前沿 LLM 模型離 AGI 還相距甚遠(yuǎn)。下表總結(jié)了這兩個(gè)模型的整體得分情況：

在這篇定義性質(zhì)的論文中，研究人員還做了進(jìn)一步的討論，給出了一些更深度的見解和概念界定。

「鋸齒狀」AI 能力與關(guān)鍵瓶頸

首先，該團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)代 AI 系統(tǒng)的認(rèn)知結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出高度不均衡，呈現(xiàn)所謂「鋸齒狀」（jagged）特征。

模型在某些依賴大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的領(lǐng)域表現(xiàn)出極高的熟練度，例如一般知識(shí)（K）、閱讀與寫作（RW）、數(shù)學(xué)能力（M），但同時(shí)在基礎(chǔ)認(rèn)知機(jī)制上存在嚴(yán)重缺陷。

這種不均衡的發(fā)展揭示了通往 AGI 的特定瓶頸。其中最顯著的瓶頸可能是長(zhǎng)期記憶存儲(chǔ)（MS），當(dāng)前模型在這一項(xiàng)的得分幾乎接近 0%。缺乏持續(xù)學(xué)習(xí)的能力使得 AI 系統(tǒng)呈現(xiàn)「失憶癥」式的特征，限制了其實(shí)用性，并迫使模型在每次交互中都重新學(xué)習(xí)上下文。

類似地，在視覺推理（V）方面的缺陷，也阻礙了 AI 智能體與復(fù)雜數(shù)字環(huán)境進(jìn)行有效交互的能力。

能力扭曲與「通用性幻覺」

此外，當(dāng)前 AI 能力的「鋸齒狀」分布，常常導(dǎo)致所謂的「能力扭曲」（capability contortions）：模型會(huì)利用某些領(lǐng)域的強(qiáng)項(xiàng)來彌補(bǔ)其他方面的嚴(yán)重弱點(diǎn)。

這些權(quán)宜之計(jì)掩蓋了底層局限，制造出一種脆弱的「通用智能幻覺」。

比如一種典型的扭曲現(xiàn)象，是依賴巨大的上下文窗口（工作記憶，WM）來彌補(bǔ)長(zhǎng)期記憶存儲(chǔ)（MS）的缺失。

實(shí)踐中，研究者讓模型使用超長(zhǎng)上下文來維持狀態(tài)與吸收信息（例如加載整個(gè)代碼庫(kù)）。然而，這種做法效率低、計(jì)算成本高，并會(huì)使模型的注意機(jī)制過載。更關(guān)鍵的是，它無法擴(kuò)展到需要連續(xù)數(shù)天甚至數(shù)周上下文積累的任務(wù)。真正的長(zhǎng)期記憶系統(tǒng)可能需要一個(gè)獨(dú)立的模塊（例如 LoRA 適配器），通過不斷調(diào)整模型權(quán)重來吸收經(jīng)驗(yàn)。

另外，在長(zhǎng)期記憶提?。∕R）方面的不精確表現(xiàn)（如幻覺或虛構(gòu)）?？赏ㄟ^集成外部搜索工具加以緩解，這種方式被稱為檢索增強(qiáng)生成（RAG）。

然而，這種對(duì) RAG 的依賴本質(zhì)上也是一種「能力扭曲」，掩蓋了 AI 記憶中的兩種深層弱點(diǎn)：

1. 它彌補(bǔ)了模型無法可靠訪問自身龐大但靜態(tài)的參數(shù)化知識(shí)的能力缺陷；
2. 更關(guān)鍵的是，它掩蓋了缺乏動(dòng)態(tài)、經(jīng)驗(yàn)式記憶系統(tǒng)的事實(shí)，即一種能長(zhǎng)期保存私人交互與持續(xù)變化上下文的持久記憶機(jī)制。

雖然 RAG 可以擴(kuò)展到私密文檔，但它的核心功能仍是「數(shù)據(jù)庫(kù)檢索」。這種依賴可能成為 AGI 的根本性負(fù)擔(dān)，因?yàn)樗鼰o法取代真正學(xué)習(xí)、個(gè)性化與長(zhǎng)期上下文理解所需的整體記憶整合能力。

誤將這些「能力扭曲」視為真正的認(rèn)知廣度，會(huì)導(dǎo)致對(duì) AGI 到來時(shí)間的誤判。它們還可能讓人誤以為智能過于「碎片化」而無法被系統(tǒng)性理解。

如果將智能比作引擎

有趣的是，在論文中，研究團(tuán)隊(duì)還做了一番類比：將對(duì)智能的多維度理解類比為一個(gè)高性能引擎。其中，整體智力水平相當(dāng)于「馬力」；人工心智，如同引擎，其性能最終受限于最弱的部件。圖 3 展示了解各能力間的關(guān)系。

目前，AI 「引擎」的幾個(gè)關(guān)鍵部件存在嚴(yán)重缺陷。這極大限制了系統(tǒng)的總體「馬力」，無論其他部件多么優(yōu)化。該框架正是用來識(shí)別這些缺陷，從而評(píng)估我們距離真正 AGI 還有多遠(yuǎn)。

社會(huì)智能（Social Intelligence）

人際交往技能分布在多個(gè)廣義認(rèn)知能力中：例如，認(rèn)知共情體現(xiàn)在一般知識(shí)（K）中的「常識(shí)」能力；面部情緒識(shí)別是視覺加工（V）中「圖像描述」熟練度的前提；而心智理論（Theory of Mind）則在即時(shí)推理（R）的測(cè)試中體現(xiàn)。

認(rèn)知能力的相互依賴性

該團(tuán)隊(duì)指出，雖然該框架將智能拆分為十個(gè)獨(dú)立的測(cè)量維度，但必須認(rèn)識(shí)到這些能力之間高度相互依賴。復(fù)雜的認(rèn)知任務(wù)幾乎從不依靠單一領(lǐng)域完成。

例如，解決高階數(shù)學(xué)問題同時(shí)依賴數(shù)學(xué)能力（M）與即時(shí)推理（R）；「心智理論」題目需要即時(shí)推理（R）與一般知識(shí)（K）；圖像識(shí)別涉及視覺加工（V）與一般知識(shí)（K）；理解一部電影則需整合聽覺加工（A）、視覺加工（V）與工作記憶（WM）。

因此，不同的測(cè)驗(yàn)組合往往共同考察多個(gè)能力，反映出通用智能的整體性特征。

「解決數(shù)據(jù)集」與「解決任務(wù)」的區(qū)別

須知，在一個(gè)數(shù)據(jù)集上的成功并不意味著在該任務(wù)上就是成功的 —— 這些數(shù)據(jù)集只是必要而非充分條件。

因此，這里基于任務(wù)的定義方法可能會(huì)更加合理一些。

該團(tuán)隊(duì)表示：「由于我們基于任務(wù)集合，而非過度依賴特定數(shù)據(jù)集，評(píng)測(cè)者可在任何時(shí)間使用當(dāng)時(shí)最佳的測(cè)試手段來檢驗(yàn) AI 系統(tǒng)?！?/p>

相關(guān)概念的定義

在這篇論文中，研究團(tuán)隊(duì)還簡(jiǎn)單界定了其它一些相關(guān)概念：

• Pandemic AI：能設(shè)計(jì)并制造出新的、具有傳染性與高毒性的病原體，可能引發(fā)大流行。
• Cyberwarfare AI：能自主規(guī)劃并執(zhí)行復(fù)雜、多階段的網(wǎng)絡(luò)攻擊，目標(biāo)包括能源、金融、防御等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。
• Self-Sustaining AI：能自主長(zhǎng)期運(yùn)行、獲取資源并維持自身存在的 AI。
• AGI（人工通用智能）：認(rèn)知廣度與熟練度能與受過良好教育的成年人相匹敵或超越的 AI。
• Recursive AI（遞歸型 AI）：能獨(dú)立完成整個(gè) AI 研發(fā)生命周期，從而在無人類介入下創(chuàng)造出更高級(jí)的 AI 系統(tǒng)。
• Superintelligence（超級(jí)智能）：在幾乎所有人類關(guān)心的領(lǐng)域都遠(yuǎn)超人類認(rèn)知表現(xiàn)的 AI。
• Replacement AI：能更高效、更低成本地完成幾乎所有任務(wù)，使人類勞動(dòng)在經(jīng)濟(jì)上變得多余的 AI。

AGI 的障礙

實(shí)現(xiàn) AGI 需要克服多項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。例如：

• 機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)提出的 ARC-AGI 挑戰(zhàn)（用于衡量抽象推理）對(duì)應(yīng)即時(shí)推理（R）任務(wù)；
• Meta 正嘗試構(gòu)建具備直覺物理理解的世界模型，這在視頻異常檢測(cè)任務(wù)（V）中體現(xiàn)；
• 空間導(dǎo)航記憶（WM）的挑戰(zhàn)是李飛飛創(chuàng)業(yè)公司 World-Labs 的核心目標(biāo)；
• 幻覺問題（MR）與持續(xù)學(xué)習(xí)（MS）的難題也必須得到解決。

這些重大障礙意味著，在短期內(nèi)（例如未來一年內(nèi)）獲得 100% AGI 分?jǐn)?shù)的可能性極低。

適用范圍說明

該團(tuán)隊(duì)首先表示：「我們的定義并非一個(gè)自動(dòng)評(píng)測(cè)系統(tǒng)或固定數(shù)據(jù)集，而是一組范圍明確、覆蓋廣泛的任務(wù)集合，其作用是測(cè)試特定的認(rèn)知能力?！?/p>

AI 是否能完成這些任務(wù)，可以由任何人通過現(xiàn)有的最佳評(píng)估手段手動(dòng)驗(yàn)證。

因此，這一定義比固定的數(shù)據(jù)集更加開放、穩(wěn)健。

其次，該 AGI 定義聚焦于受過良好教育的個(gè)體通常具備的能力，而非所有此類個(gè)體知識(shí)與技能的疊加體。

換言之，該團(tuán)隊(duì)定義的 AGI 是人類水平的 AI，而非經(jīng)濟(jì)體水平的 AI（economy-level AI），例如，據(jù)報(bào)道 OpenAI 與微軟曾將 AGI 定義為「能創(chuàng)造 1000 億美元利潤(rùn)的 AI」。也就是說，這是用于衡量認(rèn)知能力，而非特定的經(jīng)濟(jì)價(jià)值技能，也不直接預(yù)測(cè)自動(dòng)化或經(jīng)濟(jì)方面的影響。經(jīng)濟(jì)層面的 AI 評(píng)估留待其他研究。

最后，該團(tuán)隊(duì)特別強(qiáng)調(diào)，這個(gè)定義特意聚焦于核心認(rèn)知能力，而非諸如運(yùn)動(dòng)技能或觸覺感知等物理能力?！敢?yàn)槲覀冴P(guān)心的是心智（mind）能力，而非執(zhí)行器或傳感器的質(zhì)量。」

結(jié)語(yǔ)

這篇諸多 AI 行業(yè)大佬參與的論文提出了一個(gè)可量化的通用人工智能（AGI）定義框架：其將 AGI 的智能水平定義為認(rèn)知廣度與熟練度需與受過良好教育的成年人相當(dāng)。

該定義基于 Cattell-Horn-Carroll 理論，這是對(duì)人類認(rèn)知最具實(shí)證支持的模型。

更具體而言，該框架將通用智能分解為十個(gè)核心認(rèn)知領(lǐng)域（包括推理、記憶、感知等），并對(duì)已有的人類心理測(cè)驗(yàn)體系進(jìn)行了改編，使其可用于評(píng)估 AI 系統(tǒng)。

通過應(yīng)用此框架，該團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)當(dāng)代模型的認(rèn)知表現(xiàn)呈現(xiàn)出高度「不均衡」的特征。

雖然在知識(shí)密集型領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異，但當(dāng)前的 AI 系統(tǒng)在基礎(chǔ)認(rèn)知機(jī)制上仍存在顯著缺陷，尤其是長(zhǎng)期記憶存儲(chǔ)方面。

最終的 AGI 分?jǐn)?shù)（例如 GPT-4 為 27%，GPT-5 為 58%）提供了一個(gè)具體的量化尺度，既展現(xiàn)了 AI 的迅速進(jìn)步，也揭示了當(dāng)前距離真正 AGI 仍存在巨大差距。