AGI发展瓶颈 - 当前大语言模型(LLM)缺乏人类持续学习能力 模型开箱即用的能力即为天花板 无法通过反复调试系统提示词达到人类经验积累的效果 [6] - 人类价值核心在于构建语境、反思失误、持续优化细节的能力 而LLM仅能通过文字说明被动学习 无法像人类通过实践主动适应 [7][8] - 强化学习微调(RL fine-tuning)存在技术局限 每项子任务需定制强化学习环境 难以实现人类编辑自主发现细节的成长路径 [8] 计算机操作智能体挑战 - 现有计算机操作智能体表现糟糕 执行链延长导致进度放缓 处理图像视频需额外算力消耗 [13] - 多模态数据先天不足 纯文本训练无法解决UI逻辑理解问题 类似用1980年文本数据训练GPT-4 [14] - DeepSeek研发案例显示 从GPT-4到o1耗时两年 计算机操作领域数据更匮乏、模态差异大 突破难度被低估 [15] AGI时间线预测 - 2028年AI或能处理小企业税务全流程 相当于GPT-4在语言模型的里程碑意义 但2026-2027年demo可能炫酷不实用 [17][18] - 2032年AI在职学习能力或媲美人类白领 七年时间跨度足以突破持续学习瓶颈 类比GPT-1到当前模型的进步速度 [19][20] - 本十年(2030年前)是AGI关键窗口期 依赖算力年增四倍的发展模式将终结 之后进展需靠算法突破 概率直线下跌 [22] 模型能力现状评估 - LLM在单次对话中展现灵光 但对偏好的理解会话结束即归零 长上下文窗口方案在非软件工程领域效果脆弱 [9] - 顶尖模型在擅长领域已展现推理能力 能拆解问题、揣摩需求、调整方向 部分场景实现零样本生成可用程序 [16] - 当前AI若停滞发展 仅能替代不到25%白领岗位 因无法持续学习适应偏好 上下文构建缺失使其难以成为真正"员工" [10]