"超級智能"是什麼意思？——彭博社

Shirin Ghaffary

2025-07-04

Meta Platforms Inc.首席執行官馬克·扎克伯格，位於加利福尼亞州門洛帕克的公司總部。

攝影師：Jason Henry/Bloomberg硅谷正加速流行一個新的人工智能熱詞。

但首先……

需要了解的三件事：

• 甲骨文與OpenAI擴大"星際之門"協議以建設更多美國數據中心• 蘋果考慮採用Anthropic或OpenAI技術升級Siri• Scale AI首席執行官在Meta交易後強調初創公司獨立性

曾幾何時，全球最聰明的技術專家們競相研發"AGI"（人工通用智能），即在大部份智力任務上能與人類比肩的AI。

但如今，行業領袖們正提出一個更宏大的新目標：“超級智能”——這種AI不僅與多數人能力相當，更能在所有任務上超越全人類。

雖然超級智能在AI領域並非全新概念（已存在數十年），但近期越來越受AI領袖們推崇，他們認為這是更切實可行的方向。

本週早些時候，Meta首席執行官馬克·扎克伯格通過將其列為戰略核心，將超級智能推向主流視野。繼元宇宙之後，扎克伯格再次戰略轉型，投入數十億美元開發先進AI產品，包括組建專門攻關超級智能的新團隊，並以數百萬美元高薪吸引研究人員加入這項崇高使命。

追逐超級智能鍊金術的遠不止扎克伯格。伊利亞·蘇茨克維——堪稱他這一代最傑出的AI研究者——在戲劇性離開OpenAI後，將其新公司命名為"安全超級智能公司"。

OpenAI首席執行官薩姆·奧爾特曼也越來越多地提及"超級智能"，微軟最近更將其在醫療診斷AI領域的最新突破定位為"邁向醫療超級智能的一步"。

蒙特利爾大學計算機科學教授約書亞·本吉奧表示，儘管企業有充分的商業動機炒作新AI熱詞，但人類正朝着超級智能方向發展是科學現實。本吉奧被公認為AI領域的"教父"之一。

“我們已經看到AI系統能用200多種語言交流，能通過所有科學領域的博士考試，“本吉奧説。雖然AI仍缺乏長期規劃和戰略能力，“但趨勢是，這種差距正在以指數級速度縮小。”

超級智能的出現帶來了激動人心的商業機遇，但若一切按計劃發展，也伴隨着重大風險。

“超級智能的問題在於，控制者將對其他人擁有極大支配權，“本吉奧説。他的新非營利研究實驗室LawZero旨在開發比當前主流模型更安全的人工智能形式。

“而且控制者可能不是人類或人類羣體，“他補充道，“可能是自行其是的超級智能體。”

儘管如此，人工智能行業的許多人質疑"超級智能"這一術語是否定義模糊且被過度炒作。

首先，“超級智能"與通用人工智能（AGI）一樣是個不精確的概念：目前尚不清楚AI需要在特定任務上達到何種能力水平，才能跨越從"通用"到"超級"智能的門檻。（是達到大學畢業生水平？博士水平？還是諾貝爾獎得主水平？）

更難以預測的是實現超級智能的時間點——尤其是在我們對前一個里程碑AGI（或是否已經實現AGI）還有多遠尚未達成明確共識的情況下。奧特曼曾表示超級智能"近在咫尺”，而Anthropic CEO達里奧·阿莫代則預測，在大多數領域超越諾貝爾獎得主智能水平的AI可能最早在2026或2027年就會出現。

這個時間線可能過於樂觀；實現所謂的超級智能可能需要數十年時間，或者我們可能永遠無法實現。

去年離開OpenAI的AI政策研究員邁爾斯·布倫戴奇指出，超級智能成為流行術語的興起有多種原因。他認為這可以視為一種"AGI通脹”，並補充説採用新術語"可能是合理的更新，因為對許多人而言AGI似乎比以往更接近現實”。

布倫戴奇還表示，超級智能也可以被看作"是對AGI對不同人羣有不同內涵的回應”，在某些情況下人們想指的是"這些定義中的高端形態”。

“超級智能"近期流行的另一個原因——特別是在Meta的案例中——是設定比AGI更宏大的目標（以及鉅額資金）有助於吸引有限的高端AI研究人員羣體，這些人只願意攻克最具雄心的技術難題。

“在定義這些詞彙時，目標總是在不斷變化，”門洛風投的負責人迪迪·達斯表示。他更傾向於思考一種“經濟圖靈測試”——僱傭人類和AI完成相同工作，而兩者的產出無明顯差異。“這算超級智能嗎？”他説，“我不知道，但這確實像是一個合理且客觀定義的目標。”

目前的情況是，一些資金最雄厚、技術最精湛的公司正在追求一個比通用人工智能（AGI）更令人期待——也更令人不安的目標。

對普通人而言，生活依舊如常。用奧特曼最近的話來説：“人類即將構建出數字超級智能，但至少到目前為止，它遠沒有想象中那麼怪異。”

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“如果Anthropic今天決定進軍辦公室自動售貨市場，我們不會僱傭克勞迪烏斯。”

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Anthropic近期開展了一項實驗，使用其AI技術運營辦公室內名為“克勞迪烏斯”的自動售貨機，旨在測試尖端AI管理簡單業務的能力。結果如何？並不理想。克勞迪烏斯因免費贈送商品和訂購昂貴庫存而虧損，這凸顯了即使最先進的AI在現實世界中仍面臨的持續挑戰。### 深度學習