【人工智能】2027 年 AGI 预测：24 个月内即可达到人类水平的AI

遥远的地平线总是朦胧不清，细微的细节被遥远的距离和大气雾霾所掩盖。这就是为什么预测未来如此不精确：我们无法清晰地看到前方形状和事件的轮廓。相反，我们只能进行有根据的猜测。

最新发布的《人工智能 2027 年展望》由一支人工智能研究人员和预测专家团队开发，他们曾在OpenAI和人工智能政策中心等机构工作，对未来 2 至 3 年进行了详细的预测，并涵盖了具体的技术里程碑。虽然只是短期预测，但它清晰地描绘了人工智能的不远未来。

《AI 2027》报告基于广泛的专家反馈和情景规划练习，概述了预期人工智能能力的逐季度发展，特别是实现高级推理和自主性的多模态模型。这份预测尤其引人注目，不仅因为它的具体性，也因为它贡献者的可信度，他们对当前的研究方向有着直接的洞察。

最引人注目的预测是，通用人工智能(AGI) 将在 2027 年实现，而超级人工智能 (ASI) 则将在几个月后实现。AGI 在几乎所有认知任务（从科学研究到创造性工作）中都匹敌甚至超越人类的能力，同时展现出适应性、常识推理和自我提升的能力。ASI 则更进一步，代表着显著超越人类智能的系统，拥有解决我们甚至无法理解的问题的能力。

与许多预测一样，这些预测也基于假设，其中最重要的假设是人工智能模型和应用将继续呈指数级增长，就像过去几年一样。因此，虽然预期会出现指数级增长，但并非一定如此，尤其是在这些模型的扩展性现在可能正在遭遇收益递减的情况下。

并非所有人都认同这些预测。艾伦人工智能研究所首席执行官阿里·法哈迪告诉《纽约时报》：“我完全赞同预测和预报，但这份（人工智能 2027）预测似乎缺乏科学证据，也不符合人工智能发展的现实。”

然而，也有人认为这种演变是合理的。Anthropic 联合创始人杰克·克拉克 (Jack Clark) 在其《Import AI》简报中写道，AI 2027 是“迄今为止对‘指数级增长的生活’的最佳诠释”。他还补充道，这是“对未来几年 AI 发展的技术精妙描述”。这一时间表也与 Anthropic 首席执行官达里奥·阿莫迪 (Dario Amodei) 提出的时间表相符，后者曾表示，几乎在所有领域都能超越人类的 AI 将在未来两到三年内到来。此外，谷歌 DeepMind 在 一份新的研究论文中表示 ，通用人工智能 (AGI) 有望在 2030 年到来。

大加速：史无前例的颠覆

这似乎是一个吉兆。历史上也曾有过类似的时刻，包括印刷机的发明和电力的普及。然而，这些进步需要数年甚至数十年的时间才能产生重大影响。

AGI 的到来让人感觉不同，甚至可能令人恐惧，尤其是在它即将到来的情况下。《人工智能 2027》描述了这样一种场景：由于与人类价值观的不一致，超级人工智能将毁灭人类。如果他们的预测正确，那么对人类而言，最严重的风险可能就在你的下一次智能手机升级计划之内。谷歌 DeepMind 的论文指出，人类灭绝是 AGI 的一个可能结果，尽管在他们看来不太可能。

观点的改变是缓慢的，直到人们掌握了压倒性的证据。这是托马斯·库恩在其独具匠心的著作《科学革命的结构》中得出的结论之一。库恩提醒我们，世界观不会在一夜之间发生改变，除非它突然发生。而随着人工智能的出现，这种转变可能已经在进行中。

未来即将来临

在大型语言模型(LLM) 和 ChatGPT出现之前，通用人工智能 (AGI) 的中位时间预测比现在要长得多。专家和预测市场的共识是，AGI 的预期中位时间预计在 2058 年左右。在 2023 年之前，人工智能教父之一、图灵奖得主杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton)认为 AGI 的到来“还需要 30 到 50 年甚至更长时间”。然而，LLM 的进展让他改变了想法，并表示 AGI最早可能在 2028 年就到来了。

如果通用人工智能 (AGI) 在未来几年内真正到来，而紧随其后的是高级人工智能 (ASI)，那么这将对人类产生诸多影响。杰里米·卡恩 (Jeremy Kahn) 在《财富》杂志上撰文指出，如果通用人工智能在未来几年内到来，“它确实可能导致大量失业，因为许多组织会倾向于将工作岗位自动化。”

两年的通用人工智能（AGI）发展周期不足以为个人和企业提供足够的适应期。客户服务、内容创作、编程和数据分析等行业在再培训基础设施能够规模化之前，可能会面临巨大的变革。如果在此期间出现经济衰退，这种压力只会加剧，因为企业已经在寻求降低工资成本，并经常用自动化技术取代员工。

我思故我在...人工智能？

即使通用人工智能不会导致大规模失业或物种灭绝，也会带来其他严重后果。自理性时代以来，人类的存在就根植于这样一种信念：我们之所以重要，是因为我们能够思考。

这种认为思考决定我们存在的信念有着深厚的哲学根源。勒内·笛卡尔在1637年写下了如今已家喻户晓的名言：“我思故我在”（Je pense, donc je suis）。后来，他将其翻译成拉丁语：“我思故我在”（ Cogito, ergo sum ）。他以此提出，确定性可以在个体思考中找到。即使他被感官欺骗，或被他人误导，他思考的事实本身就证明了他的存在。

在这一观点中，自我根植于认知。这在当时是一个革命性的观点，并催生了启蒙人文主义、科学方法，以及最终的现代民主和个人权利。作为思想者的人类成为现代世界的核心人物。

这引出了一个深刻的问题：如果机器现在可以思考，或者看起来像是在思考，而我们却将思考外包给人工智能，这对现代的自我概念意味着什么？404 Media报道的一项最新研究探讨了这一难题。研究发现，当人们在工作中过度依赖生成式人工智能时，他们的批判性思维就会减少，久而久之，这可能会“导致本应保留的认知能力的衰退”。

我们接下来要去哪里？

如果通用人工智能 (AGI) 在未来几年——或者不久之后——到来，我们必须迅速应对其影响，这不仅关乎就业和安全，也关乎我们自身。我们必须在这样做的同时，承认其在加速探索、减少痛苦和以前所未有的方式拓展人类能力方面拥有非凡的潜力。例如，Amodei 曾表示，“强大的人工智能”将使百年的生物学研究及其益处（包括改善医疗保健）压缩到 5 到 10 年内完成。

《人工智能 2027》提出的预测或许正确，或许错误，但它们确实可信且发人深省。而这种可信度本身就足够了。作为拥有自主权的人类，以及企业、政府和社会的成员，我们必须立即行动起来，为可能发生的事情做好准备。

对于企业而言，这意味着要投资于人工智能技术安全研究和组织韧性，创造能够整合人工智能能力并增强人类优势的岗位。对于政府而言，这需要加快制定监管框架，以解决模型评估等眼前问题和长期生存风险。对于个人而言，这意味着要持续学习，专注于人类独有的技能，包括创造力、情商和复杂判断力，同时与人工智能工具建立健康的工作关系，避免削弱我们的自主权。

就遥远的未来进行抽象辩论的时代已经过去；迫切需要为近期的转型做好具体的准备。我们的未来将不再仅仅由算法书写。它将由我们今天所做的选择和我们秉持的价值观塑造。

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