通用人工智能（AGI）的五种发展路径及当下应对策略

这一观点认为，AGI是人类正在努力实现且可能即将达成的目标，这一判断基于以下现实情况得出：

• 技术进步：生成式AI的创造性输出，叠加语言视觉融合的多模态模型突破，正在加速人工智能的能力跃迁。

• 资本投入：尽管DeepSeek等创新企业通过高效路径实现突破，资本市场仍向AI领域持续注入数十亿美元的投资。

• 希望驱动：解决气候变化、水资源短缺等全球性难题急需AGI能力突破。

此认知框架的核心价值在于对宏大技术目标的乐观预期。持此观点的企业应重点关注超越预期的技术创新与改进。密切跟踪复合型AI与神经符号AI，这类技术或将引领我们走向AGI。

该理论的支持者认为，真正的智能既不可能孤立存在，也无法被人工模拟。它必须具身于生物体并根植于现实世界。此外，我们不应低估真正智能的复杂程度——它极有可能无法被构建出来。

此认知视角的价值在于，它迫使研究者深化对智能的理解，并探索突破现有AI局限的可行性路径，无论这些创新是否达到AGI定义标准。

持此观点者应通过以下方式验证自身判断：持续观测AI技术炒作的降温迹象，追踪技术进展是否出现放缓，关注焦点是否向新范式转移。此外，需定期重新审视自身观点，防范认知僵化导致的战略误判。

主张“AGI不可预测”者认为，智能是一个相对且主观的概念，其定义随语境的变化持续被重构，我们无法确切知晓其模样。因此，AGI可能沿着一条或数条我们无法预测的进化路径发展。

该认知框架的合理性在于，它对非人类智能形态的可能性持开放态度。然而，其不可知论立场也导致我们难以确定AGI何时会出现，以及是否已经出现。依照这种逻辑，它可能已经存在，而我们只能在事后才知晓。因此，我们难以围绕它进行规划或采取行动，唯有持续密切关注该话题的相关讨论。

尽管AGI备受炒作与资本的追捧，部分专家质疑这是否是正确的发展方向。与其追求具备跨学科能力的全能型智能系统，聚焦特定领域的AI解决方案似乎更具现实意义。

假如随着更多具备跨域能力、持续进化的类AGI系统涌现，引发了幻觉和偏见之外的新型风险，这一观点的正确性就会得到验证。同理，如果实现AGI的时间表不断延长，也可能表明此技术路径存在根本缺陷。

部分通用人工智能倡导者主张，AGI的核心价值不在于是否实现，而在于将其作为指导性的理想目标。若AGI始终无法实现，或将促使投资者与创新者转而聚焦突破人类能力边界的普适性解决方案。

该认知框架的价值在于，它将AGI重塑为突破人类计算局限的进步加速器。如果各类企业纷纷将AGI纳入其使命宣言，且跨学科项目开始深度融合AGI技术，则表明这一立场已得到认可。