AGI发展前景与挑战 - 谷歌DeepMind CEO哈萨比斯预测通用人工智能(AGI)可能在未来十年内实现 其团队Gemini模型已具备订票、购物、操控机器人等现实世界行动能力 [1][3] - AGI若发展得当可帮助攻克疾病、能源危机等重大挑战 但存在被滥用为生物武器或脱离人类控制的风险 [1][5] - 哈萨比斯提出以"AI能否凭借爱因斯坦同等信息量提出广义相对论"作为AGI测试标准 强调解决数学问题与提出有价值猜想存在本质差异 [3][12] 技术实现路径 - 谷歌DeepMind重点投入多模态AI研发 认为真正的智能需建立在对时空世界的理解基础上 该方向可提升语言模型性能并支撑通用数字助理和机器人技术 [15][16] - 当前AI系统在编程辅助工具领域进展显著 但在科学假设提出和操作系统架构设计方面仍落后顶尖人类专家 预计需数年突破 [14] - 边缘计算和小型化模型将成为隐私保护的关键 公司正开发可单设备运行的模型以保障用户数据安全 [18] 行业竞争格局 - 行业对AGI实现时间存在分歧 OpenAI CEO阿尔特曼预测2026年 哈萨比斯认为定义差异导致判断偏差 部分机构为融资目的放宽标准 [3][12] - Anthropic公司聚焦编程辅助工具研发 而谷歌DeepMind更侧重科学领域研究 体现不同技术路线 [14] - 信号基金会批评AGI需以用户数据交换为代价 公司回应将建立加密和权限控制系统保障隐私 [16][18] 社会经济影响 - AGI可能引发劳动力市场重大变革 单调工作将被替代 同时催生智能体管理等新型岗位 需经济学家加强相关研究 [19][20] - 能源技术突破或带来"极度富足"社会 基础资源成本趋零将改变资本主义运行逻辑 但需配套政治哲学解决分配问题 [21][22][24] - 技术失控风险可能逆转AI应用场景 药物研发工具可能被改造为生化武器设计系统 凸显全球治理框架紧迫性 [7][10] 治理体系建设 - 需建立包含安全标准、伦理约束和跨国审查三位一体的全球治理框架 技术无国界特性要求国际合作 [7][10] - 建议采用"预测性治理"模式而非被动响应 在技术扩散前完成风险评估和预防性设计 [8][9] - 当前5-10年时间窗口期紧迫 部分预测模型显示技术奇点可能更快到来 社会准备度存疑 [10]