最新播客丨谷歌首席科学家预测：2028年AGI要来了

就在昨天，谷歌的首席AGI科学家在最新的一期播客中提到：2028年AGI可能到来。

今天，我花了一个小时把播客看完，在Gemini老师的辅助下，我们来拆解谷歌DeepMind联合创始人Shane Legg的深度访谈，这哥们就是AGI（通用人工智能）概念的鼻祖之一，早在2009年就预言了今天的发展。

首先，在AGI还没有明确定义的情况下，我们先来看看这老哥是如何来定义AGI的。

Shane Legg对AGI的定义其实非常务实，他没有把它看作一个单一的魔法时刻，而是分成了两个具体的阶段。

第一个阶段叫最小化AGI：这也是他认为我们马上就要撞线的终点，他对这个阶段的定义非常简单直接：只要一个人工智能代理，能够完成普通人通常能做的所有类型的认知任务，那它就达标了。

这里有个很关键的逻辑，如果一项任务是咱们普通人都能做的，比如安排个行程、理解一段话或者常识推理，但AI做不到，那它就不能叫AGI。为了验证这一点，他甚至提出了一种对抗性测试的方法，让人类团队专门去给AI找茬，试图找出那些人能做但AI做不到的认知任务。如果找了几个月都找不到这种死角，那就说明我们已经抵达了最小化AGI。

第二个阶段叫完全AGI：这是更高阶的形态，意思就是AI不仅能做普通人能做的事，还能覆盖人类认知的全部光谱。这包括了人类中最顶尖大脑能做到的那些非凡成就，比如像爱因斯坦那样提出新的物理理论，或者像莫扎特那样创作交响乐。只有当AI能彻底达到人类认知的最高上限时，才叫完全AGI。

简单总结一下，在他眼里，AGI的核心在于那个G，也就是通用性。不是要在某个单项上拿冠军，而是要在所有人类能涉足的认知领域里，至少达到及格线。

这次这位老哥放出的信息量巨大，而且非常硬核，总结了5点跟大家分享。

1. 2028年，AGI就来了

Shane Legg坚持了他十几年的预测：到2028年，我们有50%的概率实现最小化AGI。

这也是很多粉丝最关心的概念。简单说，所谓的最小化AGI，就是这玩意儿在认知能力上，能做到普通人能做的大部分事情。只要是人脑能处理的信息，它都不掉链子。而完全AGI，那就是能搞定人类认知的所有光谱，甚至超越爱因斯坦那种级别。这会在最小化AGI之后的几年内到来。

划重点：这不是科幻，还有3年。

2. 现在的AI是严重的偏科生

你可能觉得现在的GPT已经很牛了，但在Shane眼里，它们还是能力不均的。

它们的强项是语言能力，吊打全人类，会几百种语言，通识知识储备惊人。但弱项也很明显，比如持续学习能力太差。人到了新岗位能边干边学，现在的AI换个环境就得重新训练。还有视觉推理，你问它这图里红车和蓝车谁大，它经常因为透视关系搞错。

但注意，这些都不是根本性的物理障碍，过几年都能解决。

3. 为什么超人工智能一定会碾压人类？

这部分非常扎心，Shane直接用物理学教做人，他对比了人脑和数据中心。

首先是信号速度，人脑神经信号每秒跑30米，芯片里的信号跑的是光速，每秒30万公里。其次是频率，人脑也就100赫兹，芯片是几十亿赫兹。最后是功率与规模，人脑20瓦，数据中心几百兆瓦。

结论就是，在物理层面，硅基大脑在速度、带宽、能量上比碳基大脑强了6到8个数量级。人类智力绝不是宇宙的上限，我们只是被生物硬件锁死了而已。

4. 我们的饭碗还稳吗？

Shane给了个非常粗暴但好用的判断标准：只要你的工作能通过笔记本电脑远程完成，那你就是高危人群。

高危区包括高级律师、金融分析师、程序员、数学家。只要是纯认知劳动，AI马上就能接手。反而是水管工、电工这些需要在物理世界里动手动脚的活比较安全，因为机器人要像人一样灵活还需要很久，而且成本太高，不如雇人便宜。

未来的变化是，AI不再是简单的工具，而是要开始扛大梁了。以前需要100个程序员的项目，以后20个程序员加AI就能搞定。剩下的80个人去哪？这是社会结构马上要面临的剧变。

5. 让AI学会慢思考

现在的AI反应太快，像人的直觉，容易胡说八道。DeepMind正在搞系统2安全，这就好比让人在做决定前先深呼吸、在脑子里过一遍逻辑。让AI展示它的思维链，我们就能监控它是不是真的在按伦理办事，而不是只看结果。写在最后

Shane Legg最后说了一句很有意思的话：普通大众有时候比专家嗅觉更灵敏。很多专家还在死扣定义，觉得AI这也做不到那也做不到，但普通人只要用过就会发现，这玩意儿已经比我聪明了。

所以，我们不要再把AI当成一个聊天玩具了，我们应该把自己当成那剩下的20个程序员去思考，亲自下场去学，去干。

毕竟2028年不远了，留给人类适应的时间不多了。

源自--硅基心脏