AI領導者討論AGI：基於現實

在最近於舊金山與商界領袖的晚宴上，我提出了一個問題，讓全場似乎瞬間凝固：當今的人工智能（AI）能否達到人類般的智慧，甚至超越？這個話題引發的爭論比你想像的還要激烈。

在2025年，科技公司執行長們對大型語言模型（LLMs），如ChatGPT和Gemini背後的技術，充滿樂觀情緒。他們相信這些模型可能很快就能達到人類層次，甚至超人類智慧。例如，Anthropic的Dario Amodei撰寫文章表示，到2026年，我們可能會看到比諾貝爾獎得主更聰明的AI。與此同時，OpenAI的Sam Altman也公開表示已知如何打造「超智能」AI，預測這將大大加速科學發現。

但並非所有人都對這種樂觀前景買單。一些AI領袖對大型語言模型達到通用人工智能（AGI），更不用說超智能，表示懷疑。這些原本沉默的懷疑者現在開始更大聲地表達意見。

AI社群中的懷疑聲音

以Hugging Face的共同創辦人兼首席科學官Thomas Wolf為例。他在最近一篇文章中稱Amodei的願景「充其量是幻想」。憑藉他在統計與量子物理學的博士學位，Wolf認為諾貝爾級的突破來自於提出新問題，而非僅僅回答已知問題——AI在這方面表現不錯，但尚未擅長開創全新想法。

「我很希望看到這個『愛因斯坦模型』出現，但我們需要深入探討如何實現的細節，」Wolf在接受TechCrunch採訪時分享道。他撰寫這篇文章是因為他覺得圍繞AGI的炒作掩蓋了對如何實現它的嚴肅討論。Wolf認為AI將改變世界，但不一定能達到人類層次的智慧或超智能。

AI社群常分為相信AGI和不相信AGI的兩派，後者有時被貼上「反科技」或單純悲觀的標籤。然而，Wolf自認為是「知情的樂觀主義者」，在推動AI進展的同時保持現實態度。

AI爭論中的其他聲音

據報導，Google DeepMind的執行長Demis Hassabis告訴他的團隊，AGI可能仍需十年才能實現，並指出AI目前還無法處理許多任務。Meta的首席AI科學家Yann LeCun也對大型語言模型實現AGI表示懷疑，他在Nvidia GTC上稱這想法「荒謬」，並主張需要新架構來支撐超智能。

前OpenAI首席研究員、現為Lila Sciences執行高管的Kenneth Stanley，正致力於打造先進AI的細節工作。他的新創公司最近籌集了2億美元，專注於自動化科學創新。Stanley的研究深入探討AI生成原創、創意想法的能力——這一領域被稱為開放性（open-endedness）。

「我有點希望是我寫了[Wolf的]文章，因為它真實反映了我的感受，」Stanley對TechCrunch說道。他同意Wolf的觀點，認為知識淵博並不自動導致原創想法。

AI中的創意角色

Stanley認為創意對AGI至關重要，但承認這是一個難題。雖然像Amodei這樣的樂觀主義者強調AI「推理」模型是通向AGI的一步，Stanley卻認為創意需要不同類型的智慧。「推理幾乎與[創意]對立，」他解釋道。「推理模型專注於達到特定目標，這可能限制創意所需的機會性思考。」

Stanley建議，要打造真正智能的AI，需以算法方式複製人類對新想法的品味。雖然AI在數學和程式設計等答案明確的領域表現出色，但在主觀、創意任務上卻顯得掙扎，因為這些任務沒有「正確」答案。

「在科學中，人們迴避[主觀性]這個詞——這個詞幾乎是有毒的，」Stanley指出。「但沒有什麼能阻止我們以算法方式處理主觀性。它只是數據流的一部分。」

他對開放性研究日益受到重視感到鼓舞，Lila Sciences、Google DeepMind和AI新創公司Sakana的研究實驗室都在解決這個問題。Stanley看到越來越多人在討論AI的創意，但認為還有許多工作要做。

AI的現實主義者

Wolf和LeCun可被視為「AI現實主義者」：他們以務實的問題看待AGI和超智能的可行性。他們的目標不是否定AI的進展，而是希望引發更廣泛的討論，探討什麼阻礙了AI達到AGI和超智能，並正面應對這些挑戰。