当被问及 OpenAI 对 AGI 的追求时，黄仁勋表示：" 对于许多任务，我们可以说我们已经实现了 AGI。" 他未提供精确定义或基准测试，并补充道：" 我认为所有这些里程碑和指标，在这个阶段其实都是毫无意义的。"
黄仁勋指出，AI 正从简单响应提示，转向能够学习新技能并 " 递归 " 自我改进的自主智能体。他强调，真正重要的是 AI 正在 " 从事生产性和有用的工作 "，以及 " 生成具有利润的 Token"。随着算力增加，生成的 Token 增多，利润也将随之增长。" 这正是我们目前所处的阶段，也是所有人积极投入的原因。"
定义模糊的 " 终点线 "
这并非黄仁勋首次宣称 AGI 已至。今年三月，他在接受 Lex Fridman 播客采访时曾表示 " 我认为我们已经实现了 AGI"。当 Fridman 提出 AGI 应能 " 独立运营一家价值超 10 亿美元的科技公司 " 时，黄仁勋收回前言，称 " 由 10 万个这样的智能体构建出英伟达的概率为零 "。
业界对 " 人工通用智能 " 缺乏共识，导致其定义任意且模糊。尽管 " 智能 " 本身也无统一标准，但科技领袖们仍利用这一术语的模糊性，提出各自的理解。
以建立 AGI 为明确目标的 OpenAI，将其定义为 " 在经济上最有价值的工作中表现优于人类的高度自主系统 "。OpenAI CEO Sam Altman 曾承认这 " 几乎不是可衡量的标准 "，并称 AGI 是 " 不是一个非常有用的术语 "。据报道，OpenAI 与微软合作制定的另一项财务导向定义要求系统产生至少 1000 亿美元的利润。近期，OpenAI 首席研究官 Mark Chen 估计公司已 " 完成 80% 的 AGI 旅程 "，Altman 则预计年底公司将拥有某种被他称为 AGI 的产品。
行业术语乱象
AGI 定义的缺失已是公开秘密。Anthropic CEO Dario Amodei 称 AGI 为 " 不精确 " 甚至 " 营销术语 "，更倾向于谈论 " 强大的 AI"。其他巨头也纷纷创造新词：Meta 提出 " 个人超级智能 "，微软主张 " 人文主义超级智能 "，亚马逊则使用 " 实用通用智能 "。Google DeepMind 的 Demis Hassabis 开始讨论抵达 " 奇点的山脚 "，而曾带领员工高呼 " 感受 AGI" 的 OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever，现已创立 Safe Superintelligence 公司。
新术语并未让含义更具体。只要 AGI 定义不清且被随意使用，相关讨论便难具实质意义，除非作为宣传进展的工具。预计包括黄仁勋在内的行业将继续热议 AGI，或许最终只有 AGI 本身能告诉我们其确切含义。
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