最近群里有朋友问我，“AGI什么时候才能真正实现完全自主？现在的发展水平又是几级？” 这是个很有意思的话题，我结合最近看到的资料，和大家简单聊聊。
我们先说说AGI的“进化路径”。最近OpenAI CEO Sam Altman提出了一个AGI等级框架，把通用人工智能的发展分成了5个级别。具体是这样：
1级：基础倾听者
这是AGI最初的状态，它只能按部就班地听指令、执行任务，类似于我们现在用的语音助手，比如Siri或者简单的客服机器人。你跟它说一件事，它会做，但完全依赖明确的指令。
2级：主动协作者
到了这个阶段，AGI开始有点“主动性”了。它不光听指令，还能根据上下文帮你优化、补充，甚至提醒你一些你可能忽略的点。比如，它可以主动帮你改进一份商业计划书或者提醒你哪些地方有风险。
3级：场景执行者
在这个级别，AGI已经可以根据实际情况调整行动。比如在工业生产中，如果出现突发状况，它可以根据数据自主调整生产流程，而不用等人类来干预。
4级：现实世界行动者
这个阶段的AGI，基本可以放进一个开放环境中自主运作了。比如一台机器人被送到一个陌生的城市，它能独立导航、解决问题，甚至和其他系统协作完成任务。
5级：完全自主系统
这是AGI的终极目标。它完全不需要人类干预，能够自主分析情况、规划策略，并做出最优决策。无论是在太空探索、灾难救援，还是管理复杂经济系统，它都能自己搞定。这是我们一直在追求的“强AI”。
AGI的关键点是什么？
有人可能会问，从1级到5级，最大的难点在哪？其实核心有两个关键词：鲁棒性和推理能力。
鲁棒性：是AI在不确定环境下还能稳定运行的能力。现实世界永远充满各种意外，比如系统输入的数据不完整，外部环境突然发生变化，或者有人试图恶意攻击AI。如果AI鲁棒性不够强，一旦离开“舒适区”，它很可能会崩溃。
推理能力：是AGI能够自主分析和解决问题的基础。没有推理能力，AI就无法真正理解复杂的场景，也就谈不上自主决策。推理能力强的AI，能够像人类一样权衡利弊、预测结果，这才是AGI进化的关键。
目前，OpenAI正在全力研究如何提升推理能力，因为推理是可靠性的基础，没有可靠性，AGI永远无法让人放心。
那我们现在到了第几级？
说到这个问题，我觉得大家会很感兴趣。现在我们大概处于2级到3级之间。
也就是说，AGI已经具备了一定的自主能力，但在很多场景下，还是需要人类来监督或者干预。比如一些复杂或者高风险的任务，我们不可能完全放手给AI，因为它还不够“稳”。
不过，这并不意味着进展慢！现在你会发现，很多AI系统对人类的依赖已经越来越少，我们对它的信任也在逐步提高。未来，随着推理能力的增强，这种信任只会越来越深。
未来属于稳健的AI，更属于会“推理”的人
从1级到5级，是AGI从“听话的小助手”到“完全自主智慧体”的蜕变。而这背后启发我们的是——无论是AI还是人类，真正的强大，源自在复杂环境中推理和决策的能力。
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