• 前 OpenAI 研究员 Daniel Kokotajlo 调整了他此前对通用人工智能（AGI）可能出现时间的预测，现将其定位于 2030 年代初，而非 2027 年。
  • 这一修订反映了对 AI 快速进展的更广泛怀疑，并对 AGI 发展的可行性和治理提出了新问题。

发生了什么：AGI 时间表推迟

前OpenAI治理研究员Daniel Kokotajlo，以合著推测性场景“AI 2027”而闻名，近日更新了他对通用人工智能何时可能实际实现的预测。Kokotajlo 早期的场景描绘了 AI 能力的快速进步，完全自主编码和智能爆炸可能在 2027 年前展开。这一场景引起了广泛关注和辩论，甚至在有关中美 AI 竞争的讨论中被政治评论员引用。

鉴于不断演变的证据以及现代 AI 系统观察到的“锯齿状”进展，Kokotajlo 及其合作者现在认为，如自主编码等关键里程碑的达成时间可能比先前预想的更晚。在其更新的展望中，他将完全自主的 AI 研究能力的出现定位于 2030 年代初，并将超级智能的推测性到来时间推至大约 2034 年，而非 2020 年代末。

Kokotajlo 强调，即便是这一修订后的时间表本质上仍不确定，不应被视为确切的预言。在社交媒体分享的评论中，他将原定场景的进展描述为比预期“稍慢”，并强调了准确预测技术突破的困难。

这一新立场反映了 AI 研究人员和评论员日益普遍的趋势：对 AGI 即将到来的早期兴奋感降温。一些专家现在认为，尽管 AI 系统在特定领域展现了显著能力，但在更广泛的现实世界背景下，其表现仍不均衡，在规划、推理和自主决策等方面存在显著差距。

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为何重要

像 Kokotajlo 这样的知名人物更新时间表之所以重要，有几个原因。首先，它影响了公众认知和有关应对 AGI 风险紧迫性的政策讨论。一些决策者曾利用近期超级智能的预测，敦促快速制定旨在保护社会的治理框架。这些预测的放缓，可能将关注点转向渐进式、注重安全的进展，而非戏剧性的、末日般的情景。

与此同时，这一调整并不意味着与先进 AI 相关的风险已经消失。Kokotajlo 和其他专家坚持认为，即便通往 AGI 的道路比最初想象的更长、更复杂，具有高度影响力的系统潜力依然存在。如何在创新与伦理监督之间取得平衡，仍然是个问题，特别是当 AI 能力持续影响医疗、金融和国家安全等关键领域时。

这场辩论还凸显了定义和衡量 AGI 本身的更深层挑战。一些批评者认为，“AGI 时刻”这一单一概念可能已过时或过于简单化，主张 AI 进步可能表现为越来越通用的能力的连续统一体，而没有明确的转折点。另一些人警告，过度关注时间表可能分散对当前 AI 技术带来的更直接、更切实问题的注意力，包括偏见、隐私担忧和经济动荡。