当 Grok 4 带着 "AGI 已实现" 的喧嚣登场时,科技圈再次陷入分裂 —— 有人痛斥其名不副实,有人却将其奉为人工智能的终极答案。这场争论的背后,藏着一个更本质的问题:AGI 究竟是什么?而这个问题的答案,正成为 OpenAI 与微软角力的核心,一场关乎千亿利益的权力游戏已然拉开序幕。
从 1000 亿利润到 "超人类工作能力":定义为何说变就变?2023 年,当微软向 OpenAI 砸下超过 130 亿美元投资时,双方曾在合同中给 AGI 下了个简单粗暴的定义:"可以产生 1000 亿美元利润的自主系统"。在热钱涌动的 AI 赛道上,这个数字似乎为 "AGI 是否实现" 提供了一个可量化的标尺 —— 毕竟,能扛得起千亿利润的 AI,总该配得上 "通用" 二字。
但仅仅一年后,OpenAI 就悄悄改写了答案。其官网将 AGI 重新定义为 "在最具经济价值的工作上表现优于人类的高度自主系统",并直言自家将率先撞线。这种改口绝非偶然,而是牵扯到合同中一条危险条款:若 AGI 达标,OpenAI 有权限制微软对其技术的访问。对微软而言,一旦 AGI 的门槛被降低,自己砸下的百亿投资可能随时面临 "技术断供";对 OpenAI 来说,掌握定义权,就掌握了改写合作规则的钥匙。
展开剩余69%更耐人寻味的是 OpenAI 提出的 "AGI 五阶段理论":从基础的聊天机器人(Level 1),到具备人类级问题解决能力的推理者(Level 2),再到能自主行动的智能体(Level 3)、助力发明的创新者(Level 4),最终到可替代组织工作的系统(Level 5)。这套理论看似在梳理技术路径,实则在悄悄划定 "AGI 版图"—— 当标准由自己制定,"率先实现" 的桂冠自然更容易收入囊中。
模糊的定义,精准的算计技术社区从未就 AGI 的定义达成共识。有人认为它该是多模态能力的融合,有人强调持续学习与自我优化,还有人坚持要与人类智力等价。但恰恰是这种模糊性,让 AGI 成了一把商业利器。
对需要海量资金的 AI 初创公司而言,"AGI" 三个字比 "AI" 更具魔力。在商业计划书上写下这串字母,紧闭的投资大门会自动敞开,拥挤的赛道会为其让路。而定义的模糊性,让它能灵活适配各种场景:融资时可以强调 "接近 Level 4 创新者",谈判时可以辩解 "尚未达到千亿利润门槛",估值时又能暗示 "即将突破人类级工作能力"。这种 "千人千面" 的特性,让 AGI 成了一台精准的 "印钞机"—— 吸引投资、推高估值、收割政策资源,无所不能。
微软与 OpenAI 的博弈,本质上是在争夺这台 "印钞机" 的控制权。微软试图用 "1000 亿利润" 将 AGI 钉在经济指标上,确保自己的投资安全;OpenAI 则想用 "超人类工作能力" 拓宽边界,为自己争取更多主动权。就像两个棋手对同一枚棋子的规则争论不休,实则都在算计如何让棋盘上的利益向自己倾斜。
当数字试图驯服模糊:学术建模的尝试面对这场无解的定义之争,学术界给出了另一种思路。英国纽卡斯尔大学的研究团队试图用数学建模破解 AGI 的社会影响临界点 —— 他们将人类劳动、AGI 劳动、人类资本、AGI 资本纳入生产函数,计算当 AGI 创造的价值占比超过某一阈值时,社会结构可能发生的不可逆断裂。
这套模型用公式推演着未来:当 AGI 的劳动与资本贡献在总产出中的占比(S 值)突破临界线,劳动力市场、资本分配、平台权力格局都将被重塑。但研究也承认,模型难以覆盖算力价格波动、行业竞争、监管政策等现实变量,其结论更像一种 "技术预警" 而非 "精准预言"。
有趣的是,这种用数字驯服模糊的尝试,与微软的 "千亿利润论" 共享着同一种思维:当理论定义说不清,就用可量化的指标划一条线。只是这条线划在哪里,依然藏着立场与算计 —— 是保护人类劳动者的权益,还是维护资本方的利益?是警惕 "技术封建主义"(少数平台掌控 AGI 资本),还是放任权力向技术巨头集中?
谁的 AGI,为谁而定义?当某一天,一款 AI 产品高调宣称 "AGI 已至",我们或许不必急着追问技术细节。不妨先问一句:这是谁的 AGI?是融资话术里的 AGI,还是合同条款里的 AGI?是 Level 5 的组织级系统,还是创造了千亿利润的自主工具?
AGI 的定义之争,从来不是技术问题,而是权力问题。谁掌握了定义权,谁就掌握了对 AI 未来的解释权,掌握了利益分配的主导权。就像中世纪的领主用 "领地边界" 划分权力,今天的科技巨头正用 "AGI 定义" 圈定自己的势力范围。
或许,AGI 永远不会有统一的定义。但正是这种模糊性,让我们看清了一个真相:在 AI 狂飙的时代,真正重要的不是技术本身有多先进,而是谁在为技术定规则,以及这些规则在为谁服务。
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