关于AGI实现时间与路径的核心观点分歧 - 科技圈对AGI的实现时间、路径和影响存在显著分歧，主要分为激进派、渐进派和降温派三大阵营 [2] 激进派观点：AGI近在眼前，主张快速发展 - 代表人物埃隆·马斯克预测2026年底实现AGI，2030-2031年集体智能超越人类，其依据是AI能力每7个月翻倍，当前模型效率仍有100倍提升空间 [1][3] - 代表人物Anthropic CEO达里奥·阿莫迪也认为AGI将在短期内落地，虽在2026年达沃斯论坛上略微推迟时间预期，但整体态度乐观 [3] - 激进派认为安全措施不应过度阻碍创新，主张在发展中解决安全问题，并认为延迟落地可能导致人类失去对AI的控制权 [4] - 在效率影响上，达里奥·阿莫迪预测AI将在1年内替代所有软件开发者，5年内替代50%的白领工作；埃隆·马斯克则认为2026年AGI落地后，3-7年内一半的岗位将消失 [6] - Anthropic的产品Claude Opus在编程任务上表现突出，在SWE-bench基准测试中准确率达72.5%，在TerminalBench测试中准确率为43.2%，已具备替代部分软件工程师的潜力 [6] 渐进派观点：理性审慎，平衡创新与安全 - 代表人物包括DeepMind CEO戴密斯·哈萨比斯、OpenAI联合创始人伊尔亚·苏茨克维和“AI教父”杰弗里·辛顿，他们是当前AI领域的主流派别 [10][11] - 对AGI定义更严格，强调需具备人类所有认知能力，包括自主提出科学猜想和跨领域创新的能力，并认为与物理世界的交互和理解是关键 [12] - 对AGI落地时间更谨慎，戴密斯·哈萨比斯认为2030年前AGI落地概率仅50%，并指出多模态模型是形成完整世界认知、通往AGI的必经之路 [12][13] - 伊尔亚·苏茨克维的预测有所变化，从2025年预测“5-10年实现AGI”调整为2026年认为需要构建“通用学习直觉”的新范式 [13] - 在监管上主张“主动安全约束”，推动将安全机制嵌入模型训练全流程，例如杰弗里·辛顿提出“电路断路器”与全球暂停协议，戴密斯·哈萨比斯强调需完成至少3轮全场景安全测试 [14] - 在效率价值上持“AI辅助论”，认为AI核心价值是增强人类智能、释放人类创造力，而非替代人类，并认可AI落地存在“效率幻觉” [15][16] 降温派观点：警惕过度炒作，认为AGI遥不可及 - 代表人物是前Meta首席AI科学家杨立昆，核心观点是当前AI技术存在本质短板，AGI短期内无法实现，行业过度炒作 [16] - 彻底否定当前大语言模型技术路径实现AGI的可能性，认为“大语言模型永无AGI”，主张用“高级机器智能”替代AGI概念，新范式落地需数十年 [18] - 认为当前AI安全担忧被过度炒作，监管过于严苛，过度约束会阻碍正常技术研发，但其核心逻辑是“风险尚未显现”而非“收益大于风险” [19] - 认为AI的效率价值被过度高估，指出“效率幻觉”是技术能力不足的体现，例如一项研究显示AI错误导致人类修正成本约占预期价值的40%，某案例中采用AI代码工具后净效率反而下降10% [20] - 即使技术发展，也认为AI不可能完全替代人类劳动，对替代观点持彻底否定态度 [20] 行业共识与技术发展趋势 - 三大派别均认为纯文本大语言模型无法实现AGI，构建理解物理世界因果关系的“世界模型”是必经之路 [21] - 2026年被视为AI从“规模驱动”向“范式重构”的转折节点，多模态模型或成为核心技术 [21] - 尽管对AGI落地时间（1年至20年以上）和路径分歧巨大，但AI发展动态多变，未来可能以超预期方式变革 [21] 相关公司与市场动态 - 埃隆·马斯克正在推动将自己麾下的一系列企业整合上市 [8] - Anthropic正寻求以3500亿美元估值融资，计划筹集总额250亿美元或更多资金，红杉资本计划对其重大投资，微软与英伟达已承诺向其投资总计至多150亿美元 [8]