"超级智能"是什么意思？——彭博社

Shirin Ghaffary

2025-07-04

Meta Platforms Inc.首席执行官马克·扎克伯格，位于加利福尼亚州门洛帕克的公司总部。

摄影师：Jason Henry/Bloomberg硅谷正加速流行一个新的人工智能热词。

但首先……

需要了解的三件事：

• 甲骨文与OpenAI扩大"星际之门"协议以建设更多美国数据中心• 苹果考虑采用Anthropic或OpenAI技术升级Siri• Scale AI首席执行官在Meta交易后强调初创公司独立性

曾几何时，全球最聪明的技术专家们竞相研发"AGI"（人工通用智能），即在大部份智力任务上能与人类比肩的AI。

但如今，行业领袖们正提出一个更宏大的新目标：“超级智能”——这种AI不仅与多数人能力相当，更能在所有任务上超越全人类。

虽然超级智能在AI领域并非全新概念（已存在数十年），但近期越来越受AI领袖们推崇，他们认为这是更切实可行的方向。

本周早些时候，Meta首席执行官马克·扎克伯格通过将其列为战略核心，将超级智能推向主流视野。继元宇宙之后，扎克伯格再次战略转型，投入数十亿美元开发先进AI产品，包括组建专门攻关超级智能的新团队，并以数百万美元高薪吸引研究人员加入这项崇高使命。

追逐超级智能炼金术的远不止扎克伯格。伊利亚·苏茨克维——堪称他这一代最杰出的AI研究者——在戏剧性离开OpenAI后，将其新公司命名为"安全超级智能公司"。

OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼也越来越多地提及"超级智能"，微软最近更将其在医疗诊断AI领域的最新突破定位为"迈向医疗超级智能的一步"。

蒙特利尔大学计算机科学教授约书亚·本吉奥表示，尽管企业有充分的商业动机炒作新AI热词，但人类正朝着超级智能方向发展是科学现实。本吉奥被公认为AI领域的"教父"之一。

“我们已经看到AI系统能用200多种语言交流，能通过所有科学领域的博士考试，“本吉奥说。虽然AI仍缺乏长期规划和战略能力，“但趋势是，这种差距正在以指数级速度缩小。”

超级智能的出现带来了激动人心的商业机遇，但若一切按计划发展，也伴随着重大风险。

“超级智能的问题在于，控制者将对其他人拥有极大支配权，“本吉奥说。他的新非营利研究实验室LawZero旨在开发比当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类或人类群体，“他补充道，“可能是自行其是的超级智能体。”

尽管如此，人工智能行业的许多人质疑"超级智能"这一术语是否定义模糊且被过度炒作。

首先，“超级智能"与通用人工智能（AGI）一样是个不精确的概念：目前尚不清楚AI需要在特定任务上达到何种能力水平，才能跨越从"通用"到"超级"智能的门槛。（是达到大学毕业生水平？博士水平？还是诺贝尔奖得主水平？）

更难以预测的是实现超级智能的时间点——尤其是在我们对前一个里程碑AGI（或是否已经实现AGI）还有多远尚未达成明确共识的情况下。奥特曼曾表示超级智能"近在咫尺”，而Anthropic CEO达里奥·阿莫代则预测，在大多数领域超越诺贝尔奖得主智能水平的AI可能最早在2026或2027年就会出现。

这个时间线可能过于乐观；实现所谓的超级智能可能需要数十年时间，或者我们可能永远无法实现。

去年离开OpenAI的AI政策研究员迈尔斯·布伦戴奇指出，超级智能成为流行术语的兴起有多种原因。他认为这可以视为一种"AGI通胀”，并补充说采用新术语"可能是合理的更新，因为对许多人而言AGI似乎比以往更接近现实”。

布伦戴奇还表示，超级智能也可以被看作"是对AGI对不同人群有不同内涵的回应”，在某些情况下人们想指的是"这些定义中的高端形态”。

“超级智能"近期流行的另一个原因——特别是在Meta的案例中——是设定比AGI更宏大的目标（以及巨额资金）有助于吸引有限的高端AI研究人员群体，这些人只愿意攻克最具雄心的技术难题。

“在定义这些词汇时，目标总是在不断变化，”门洛风投的负责人迪迪·达斯表示。他更倾向于思考一种“经济图灵测试”——雇佣人类和AI完成相同工作，而两者的产出无明显差异。“这算超级智能吗？”他说，“我不知道，但这确实像是一个合理且客观定义的目标。”

目前的情况是，一些资金最雄厚、技术最精湛的公司正在追求一个比通用人工智能（AGI）更令人期待——也更令人不安的目标。

对普通人而言，生活依旧如常。用奥特曼最近的话来说：“人类即将构建出数字超级智能，但至少到目前为止，它远没有想象中那么怪异。”

**关于AI有疑问？**给我发邮件，我是希琳·加法里，我会在未来的通讯中尝试解答您的问题。

“如果Anthropic今天决定进军办公室自动售货市场，我们不会雇佣克劳迪乌斯。”

Anthropic公司

Anthropic近期开展了一项实验，使用其AI技术运营办公室内名为“克劳迪乌斯”的自动售货机，旨在测试尖端AI管理简单业务的能力。结果如何？并不理想。克劳迪乌斯因免费赠送商品和订购昂贵库存而亏损，这凸显了即使最先进的AI在现实世界中仍面临的持续挑战。### 深度学习