AGI分级探索：从OpenAI到DeepMind，展望未来AI图景 | AI大咖说

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，通用人工智能（AGI）这一概念逐渐走入大众视野。AGI指的是能够像人类一样具备广泛智能的人工系统，能在多个领域中执行各种任务，并具有跨领域的学习能力。为了更好地理解和追踪AGI的进展，OpenAI和DeepMind两大巨头分别提出了各自的分级体系。本文将详细介绍这两种分级，探讨它们之间的区别与联系，并对AGI的未来进行畅想。

1.OpenAI的AGI五级分级

OpenAI将AGI的发展划分为五个等级，从低到高依次是：

1. Chatbots（聊天机器人）：这一级别的AI能够进行基本对话，如当前的ChatGPT。它们具备基本的理解能力，能对各种提示和问题作出响应。

2. Reasoners（推理者）：这一级别的AI能够进行基本推理和问题解决，相当于拥有博士学位的人类，且不依赖外部工具。它们能够以人类专家的熟练程度解决复杂问题，标志着从单纯模仿人类行为升级到展现真实的智能水平。

3. Agents（智能体）：这一级别的AI能够代表用户自主采取行动，执行任务。它们可以承担复杂的任务、作出决策和适应不断变化的环境，无需持续人类监督。

4. Innovators（创新者）：这一级别的AI不仅能完成任务，还能提出新的解决方案或发明创新。它们具有创造性和独创性，可以推动多个领域的创新和进步。

5. Organizations（组织者）：这一级别的AI能够完成组织工作，具备战略思维和高效率，能够管理复杂的系统。这是实现通用人工智能的最后一步，可以执行整个组织工作的人工智能系统。

据OpenAI高管透露，目前OpenAI正处于第一级别，但即将达到第二级别。这意味着，我们可能在不久的将来就能看到AI展现出与人类专家相当的能力。

2.DeepMind的AGI六级分级

与OpenAI类似，DeepMind也提出了一个AGI分级框架，但包含了六个等级：

1. No AI（无AI）：如Amazon Mechanical Turk，这一级别实际上没有AI的存在。

2. Emerging（涌现）：这一级别的AI与不熟练的人类相当或更好，如ChatGPT、Bard、Llama 2。它们开始展示出一定的常识推理能力。

3. Competent（有能力）：达到50%的人类水平，广泛任务上还没实现。这一级别的AI需要在更广泛任务集上提高性能才能达到。

4. Expert（专家）：到达90%的人类水平，广泛任务上还没实现。Imagen、Dall-E 2在特定任务上已经实现这一级别。

5. Virtuoso（大师）：达到99%的人类水平，在广泛任务上还没实现。Deep Blue、AlphaGo在特定任务上已经实现这一级别。

6. ASI（Artificial Superintelligence，人工超智能）：超越100%的人类水平，完成广泛的任务。这是AGI的最高等级，代表了超人类的智能。

DeepMind的分级体系更侧重于性能和通用性两个维度，提供了一个矩阵式分级系统来比较模型、评估风险和衡量AGI的进展。

• Position: Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI

3.两种分级的区别与联系

OpenAI和DeepMind的分级体系在核心理念上是一致的，都试图通过分级来追踪和评估AGI的进展。然而，两者在具体划分上存在一些差异：

• 等级数量：OpenAI提出了五个等级，而DeepMind则提出了六个等级。DeepMind的分级更加细致，特别是引入了“无AI”和“人工超智能”这两个极端情况。

• 命名与描述：两者在命名和描述上也有所不同。例如，OpenAI的“Chatbots”和DeepMind的“Emerging”都指代初级AI，但描述上略有差异。OpenAI的“Organizations”和DeepMind的“ASI”则分别代表了AGI的最高水平，但具体内涵和预期表现有所不同。

• 关注焦点：OpenAI的分级更加侧重于AI系统在实际应用中的能力和表现，如推理、行动、创新和组织等。而DeepMind的分级则更加关注AI系统的性能和通用性，试图通过这两个维度来全面评估AGI的进展。

4.AGI的未来畅想

随着技术的不断进步和跨学科合作的加强，AGI的实现正在逐步逼近。未来的AGI将具备人类智商和反思能力，能够自我决策和执行复杂任务。它们将不再局限于特定领域或任务，而是能够在多个领域中展现出强大的跨领域学习和适应能力。

• 科学研究：AGI将在科学研究领域发挥重要作用，通过整合跨学科知识来提供创新性的解决方案。它们将能够处理大量数据，发现新的科学规律，推动人类知识的边界不断扩展。

• 医疗诊断：在医疗领域，AGI将能够辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。它们将能够分析患者的基因信息、病史和生理数据，提供个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者生活质量。

• 教育：在教育领域，AGI将能够为学生提供个性化的学习计划和辅导。它们将能够根据学生的兴趣爱好、学习能力和进度来调整教学内容和方法，提高教学效果和学习效率。

• 社会影响：AGI的发展将对就业、经济、文化和社会结构产生深远影响。随着AGI在各个领域的应用不断扩展，传统行业和职业将面临转型和升级的压力。同时，AGI也将为人类社会带来新的机遇和挑战，如提高生产效率、促进创新发展、保障人类福祉等。

然而，在AGI的发展过程中，我们也需要时刻保持警惕，确保其安全性与可控性。如何确保AGI的公平性、透明度和可控性将成为重要议题。同时，我们也需要加强跨学科合作和国际合作，共同推动技术进步并应对潜在风险。

5.结语

OpenAI和DeepMind的AGI分级体系为我们提供了一个清晰的框架来理解和追踪AGI的进展。随着技术的不断进步和跨学科合作的加强，我们有理由相信未来的AGI将能够更好地服务于人类社会，推动人类文明向更高层次发展。然而，在这一过程中，我们也需要时刻保持警惕和理性思考，确保AGI的发展始终符合人类的价值观和伦理标准。让我们共同期待并迎接这个充满挑战与机遇的机器人时代的到来吧！