NVIDIA 首席执行官黄仁勋声称已实现通用人工智能 (AGI)，但他同时承认这一里程碑本身“毫无意义”。这反映了科技行业的一个核心问题：对于 AGI 究竟是什么，以及如何衡量它，根本没有统一的标准。因此，任何关于“实现 AGI”的宣告都显得相当随意。文章指出，各大科技公司对 AGI 的定义各不相同，有时甚至与盈利目标挂钩，最终的焦点并非一个模糊的概念，而是人工智能在现实世界中创造价值和利润的能力。
黄仁勋的“AGI 已实现”论
在 NVIDIA 的财报电话会议上，黄仁勋表示，对于许多任务，“我们可以说我们已经实现了 AGI”。但他并未提供精确的定义或基准，并补充说：“我认为所有这些里程碑……在目前来看都有点毫无意义。”
这并非他首次发表类似言论。此前在一个播客节目中，他也曾明确表示“我们已经实现了 AGI”。但当被问及 AI 是否能创办一家像 NVIDIA 一样成功的公司时，他又改口称可能性为零。这种模棱两可的态度恰恰凸显了 AGI 概念的模糊性。
AGI：一个没有标准答案的终点线
所谓 AGI，即能够在广泛领域匹配或超越人类智能的 AI，是科技竞赛的终极目标之一。然而，问题在于：
- 没有共识： 行业内对于 AGI 究竟意味着什么没有统一的定义。
- 无法衡量： 由于定义模糊，我们无法知道何时才算真正达到了 AGI。
- “智能”本身也模糊： 就连“智能”这个词也没有一个普遍接受的定义。
只要 AGI 的定义仍然模糊不清且被随意使用，整个概念就是毫无意义的。当然，除非你想要一个方便的工具来炒作进展。
各说各话：科技巨头的“AGI”术语
由于 AGI 定义的模糊性，各大科技公司创造了各种各样的术语和基准，它们都围绕着同一个模糊的概念。
- OpenAI: 其章程将 AGI 定义为“在大多数具有经济价值的工作上超越人类的高度自治系统”。但其首席执行官 Sam Altman 也承认这个术语“不是特别有用”。此外，OpenAI 与微软还有一个与财务挂钩的定义：能够创造至少 1000 亿美元利润的系统。
- Anthropic: 其首席执行官称 AGI“不精确”，甚至是一个“营销术语”，更倾向于谈论“强大的 AI”。
- 其他巨头: 为了描述类似的想法，科技公司各自创造了新词，但在实践中这些概念都混杂在一起。
- Meta 谈论“个人超级智能”（personal superintelligence）。
- 微软谈论“人文主义超级智能”（humanist superintelligence）。
- 亚马逊谈论“有用的通用智能”（useful general intelligence）。
真正重要的：生产力与利润
黄仁勋指出了行业真正的关注点。他认为，AI 已经超越了简单响应提示的阶段，正在发展为能够自我学习和提升的自主代理。
真正重要的是，人工智能正在“从事富有成效和有用的工作”并“产生盈利的代币”。更多的算力产生更多的代币，以及更多的利润。
这才是当前行业所处的阶段，也是为什么“每个人都在加码投入”的根本原因。与其纠结于一个定义不清的里程碑，不如关注 AI 带来的实际生产力和商业价值。尽管如此，可以预见，包括黄仁勋在内的行业领袖们仍会继续谈论 AGI，因为它是一个绝佳的宣传工具。