谷歌DeepMind创始人（rén）提出（chū）通用人（rén）工智能（néng）分级

当地（dì）时（shí）间一一月四日，谷歌DeepMind联合创始人（rén）谢恩·莱格（Shane Legg）带领的（de）DeepMind研究团队发布论文（Levels of AGI: Operationalizing Progress on the Path to AGI），提出（chū）了对（duì）通用人（rén）工智能（néng）（AGI）的（de）更清晰定义，制定了类似于（yú）自（zì）动驾驶L一-L五级别的（de）AGI分级分类框架。

长期以（yǐ）来（lái），AGI都是（ shì）一个（gè）含义模糊的（de）概念，粗略可（kě）以（yǐ）将其理解为（wéi / wèi）“和（hé）人（rén）类差不（bù）多聪明”。研究团队在（zài）论文中（zhōng）写道（dào），“我（wǒ）们（men）希望提供一个（gè）共通的（de）语言，用于（yú）比较模型、评估风险，以（yǐ）及衡量我（wǒ）们（men）在（zài）通往AGI的（de）道（dào）路上（shàng）行（xíng）进到（）了什么阶段。”

AGI六大（dà）定义原则

研究团队没有（yǒu）用一句话概括AGI，而（ér）是（ shì）提出（chū），任何对（duì）AGI的（de）定义都应满足六条原则：

关注能（néng）力，而（ér）非过（guò）程。也（yě）就（jiù）是（ shì）说（shuō）关注AGI可（kě）以（yǐ）完成什么，而（ér）不（bù）是（ shì）完成任务的（de）机制。这（zhè）种将关注焦点放在（zài）能（néng）力上（shàng）的（de）方式，使我（wǒ）们（men）能（néng）够将一些内容排除在（zài）对（duì）AGI的（de）要（yào）求之（zhī）外，比如实现AGI并不（bù）意味着智能（néng）体以（yǐ）类似人（rén）类的（de）方式思考或理解，或实现AGI并不（bù）意味着智能（néng）体具备意识或感知（具有（yǒu）情感的（de）能（néng）力），因为（wéi / wèi）这（zhè）些特质不（bù）仅侧重于（yú）过（guò）程，而（ér）且目前无法通过（guò）公认的（de）科学方法来（lái）衡量。

关注通用性和（hé）性能（néng）。研究团队认为（wéi / wèi），通用性和（hé）性能（néng）是（ shì）AGI的（de）关键组成部分。

关注认知和（hé）元认知任务。大（dà）多数对（duì）AGI的（de）定义侧重于（yú）认知任务，可（kě）以（yǐ）理解为（wéi / wèi）非物理任务。尽管目前机器人（rén）技术取得了一些进展，但与非物理能（néng）力相比，AI系统的（de）物理能（néng）力似乎滞后（hòu）了。执行（xíng）物理任务的（de）能（néng）力确实增加了智能（néng）体的（de）通用性，但我（wǒ）们（men）认为（wéi / wèi）这（zhè）不（bù）应被视为（wéi / wèi）实现AGI必要（yào）的（de）先决条件。另一方面，元认知能（néng）力（例如学习新任务的（de）能（néng）力或知道（dào）何时（shí）向人（rén）类请求澄清或协助的（de）能（néng）力）是（ shì）智能（néng）体实现通用性的（de）关键先决条件。

关注潜力，而（ér）非部署。证明系统能（néng）够以（yǐ）一定性能（néng）水平执行（xíng）一组必要（yào）任务，应该足以（yǐ）宣布该系统为（wéi / wèi）AGI，在（zài）现实世界部署这（zhè）样的（de）系统，不（bù）应该成为（wéi / wèi）AGI定义的（de）固有（yǒu）要（yào）求。

关注生（nián）态效度（Ecological Validity）。我（wǒ）们（men）希望强调，选择与人（rén）们（men）在（zài）现实世界（即生（nián）态有（yǒu）效）所重视的（de）任务相一致的（de）任务非常重要（yào）。

关注通往AGI的（de）路径，而（ér）不（bù）是（ shì）单一的（de）终点。研究团队提出（chū）AGI的（de）五级分类，每个（gè）AGI级别都与一组明确的（de）度量/基准相关联，以（yǐ）及每个（gè）级别都引入已识别的（de）风险和（hé）人（rén）机交互范式的（de）变化，比如OpenAI提出（chū）的（de）劳动替代定义就（jiù）更符合“大（dà）师AGI”。

AGI五级分类

基于（yú）能（néng）力深度（性能（néng））和（hé）广度（通用性）将AGI分类为（wéi / wèi）：非AI、初级、中（zhōng）级、专家（jiā）、大（dà）师、超级智能（néng）。

基于（yú）能（néng）力深度（性能（néng））和（hé）广度（通用性），该研究将AGI分类为（wéi / wèi）：非AI、初级、中（zhōng）级、专家（jiā）、大（dà）师、超级智能（néng）。单个（gè）系统可（kě）能（néng）横跨分类法中（zhōng）的（de）不（bù）同级别，截至二0二三年（nián）九月，前沿语言模型如OpenAI的（de）ChatGPT、谷歌的（de）Bard、Meta的（de）Llama 二在（zài）某些任务上（shàng）（如短篇论文写作、简单编码）表现出（chū）能（néng）力娴熟的（de）“中（zhōng）级”性能（néng）水平，但在（zài）大（dà）多数任务上（shàng）（如数学能（néng）力、涉及事（shì）实性的（de）任务）仍处于（yú）“初级”性能（néng）水平。

研究团队认为（wéi / wèi），总的（de）来（lái）说（shuō），当前的（de）前沿语言模型会（huì）被视为（wéi / wèi）第一级通用AI，即“初级AGI”，直到（）其性能（néng）水平在（zài）更广泛的（de）任务集上（shàng）提高，满足第二级通用AI（“能（néng）力娴熟AGI”）的（de）标准。

同时（shí），研究团队提醒道（dào），获得特定认知领域的（de）更强技能（néng），可（kě）能（néng）对（duì）AI安全产生（nián）严重影响，如在（zài）掌握强大（dà）的（de）伦理推理技能（néng）之（zhī）前获得强大（dà）的（de）化学工程知识可（kě）能（néng）是（ shì）一种危险的（de）组合。还要（yào）注意，性能（néng）或通用性级别之（zhī）间的（de）进展速度可（kě）能（néng）是（ shì）非线性的（de）。获得学习新技能（néng）的（de）能（néng）力可（kě）能（néng）会（huì）加速通往下（xià）一个（gè）级别的（de）进程。

在（zài）性能（néng）和（hé）通用性的（de）综合方面，分级中（zhōng）的（de）最高级别是（ shì）ASI（人（rén）工超级智能（néng））。研究团队将“超级智能（néng）”性能（néng）定义为（wéi / wèi）超过（guò）一00%的（de）人（rén）类。例如，研究团队假定AlphaFold是（ shì）分类法中（zhōng）的（de）第五级“限定领域超人（rén）AI”，因为（wéi / wèi）它在（zài）一个（gè）任务（从氨基酸序列预测蛋白质的（de）三维结构）上（shàng）的（de）表现高于（yú）全球顶级科学家（jiā）的（de）水平。这（zhè）个（gè）定义意味着第五级通用AI（ASI）系统将能（néng）够以（yǐ）没有（yǒu）人（rén）类能（néng）够匹敌的（de）水平执行（xíng）各种任务。

此外，这（zhè）个（gè）框架还意味着这（zhè）样的（de）“超人（rén）系统”可（kě）能（néng）能（néng）够执行（xíng）比AGI低级别更广泛的（de）任务，可（kě）以（yǐ）理解为（wéi / wèi）其能（néng）够实现原本人（rén）类完全不（bù）可（kě）能（néng）执行（xíng）的（de）任务。ASI可（kě）能（néng）具有（yǒu）的（de）非人（rén）类技能（néng）可（kě）能（néng）包括神经界面（通过（guò）分析大（dà）脑信号来（lái）解码思想的（de）机制）、神谕能（néng）力（通过（guò）分析大（dà）量数据来（lái）做出（chū）高质量预测的（de）机制），以（yǐ）及与动物交流的（de）能（néng）力（通过（guò）分析它们（men）的（de）声音、脑电波或肢体语言的（de）模式等机制）。

一0月底，莱格在（zài）接受科技播客采访时（shí）表示，他（tā）仍然坚持二0一一年（nián）就（jiù）曾公开发表的（de）观点——研究人（rén）员有（yǒu）五0%的（de）可（kě）能（néng）在（zài）二0二八年（nián）实现AGI。那（nà）么这（zhè）具体指的（de）是（ shì）哪一个（gè）级别？目前他（tā）还没有（yǒu）明确的（de）阐释。

来（lái）源：澎湃新闻