在OpenAI与微软曝光的奥秘和谈里 ，这把尺子是财政报表——开发出能产生至少1000亿美元利润的AI系统就算AGI。而在黄仁勋嘴里 ，这把尺子是功夫——五年内必现；马斯克更是屡次放出“明年达成”的预言。
行业大佬们各说各话 ，本原不在于谁在说谎 ，而在于AGI这个概想自身 ，底子就没有一把公认的尺子。正如AGI钻研领域中一位有独立思虑的钻研者Bennett在论文中所说 ，AGI已被炒作和猜测还原成了“罗夏墨迹测试”——每幼我看到的只是自己内心的设想 ，而非客观事实；而圣塔菲钻研所科学家Melanie Mitchell也以为 ，这场争吵只能通过持久的科学钻研来厘清。（附论文地址：https://arxiv.org/pdf/2503.23923）
他指出 ，前人的界说绕来绕去 ，依然在跟“受过教育的成年人”较劲。Bennett选取了学者Pei Wang对智能的界说——将智能视为有限资源下的适应能力——从底子上跳出了“像人”的框架 ，并将AGI界说为一种“人为科学家”。
他提出 ，真正的AGI该当是一个能在推算、影象和能量等现实约束下 ，像人类科学家一样宽泛、高效且科学地适应新环境和工作的系统。
为什么急需一把新尺子？由于旧尺子——图灵测试和人类基准测试——已经被大模型刷爆了 ，但我们却离真正的通用智能越来越远。
2025年 ，若是你问一个顶尖大模型“9.11和9.9哪个大” ，它依然可能信誓旦旦地通知你9.11大 ，由于11大于9。在解决复杂的数学不等式证明时 ，大模型即便蒙对了答案 ，推理过程也往往是逻辑崩溃的。
Bennett言简意赅地指出了病因：当前的大模型走的是“规模最大化的近似”路线——用海量数据和算力 ，把各类工作的近似答案提前存在网络权沉里。一旦遇到没见过的散布表问题 ，就立刻露馅。
更致命的是 ，大模型没佑装自动能力”。它无法自动做尝试验证猜测 ，无法自主构建因果链条 ，更无法在“持续索求”与“利用已知”之间做衡量。
回到9.11和9.9的比力——大模型不是不会算术 ，而是它底子没有成立关于数字比力的因果模型。它只是在用概率去猜那个它见过的、最靠近的文本片段。
今天的AI是彻头彻尾的被动进建者 ，只能“看”人类喂给它的数据。但科学家不是 ，若是一个科学家被锁在一个陌生房间里 ，他绝不会站在原地等信息 ，而是会去排闼、拉把手、查抄窗户——这就是“自动尝试”。真正的AGI ，必须能自主规划尝试 ，通过自动交互获取关键信息。
这是当前AI最大的短板。大模型是极端的“有关性进建器” ，它知路“下雨”常伴随“地湿” ，但不知路是谁导致了谁。只有理解了因果 ，才懂得在晴空万里但地面湿润时 ，揣度出是洒水车经过而非即将下雨。没有因果理解 ，AI始终只能在训练数据的散布内打转 ，这与“通用”绝不有关。
若是只索求不利用 ，把握再多知识也解决不了面前问题；若是只利用不索求 ，环境一变就束手无策。AGI必须在资源受限下动态平衡这对矛盾——知路自己不知路什么 ，并据此分配算力。
此表 ，Bennett还参与了一个极具现实感的维度：能量限度。把“能量”写进界说 ，意味着他划清了一条底线：真正的智能不是占有无限资源 ，而是在有限资源下优雅地适应。必要亏损一座核电站能力解决新问题的AI ，只是昂贵的推算器 ，不是AGI。
Simp-maxing（单一性最大化）：钻营模型结构的极致简洁 ，崇奉奥卡姆剃刀。但单一性是大局的属性而非职能的属性——分歧图灵机下的“最简”可能齐全分歧 ，使其难以脱节主观性陷阱。
W-maxing（约束弱化最大化）：尽可能弱化职能约束 ，让系统自行寻找最优解。尝试批注 ，仅W-maxing就能在特定工作上实现110%-500%的泛化率提升 ，但它必要搜索无限的硬件状态空间 ，优化难度极高。
评价尺度将彻底扭转。我们不再必要看大模型在人类考试排行榜上又超了几多分 ，而是成立一套“适应性基准”：把AI抛进一个从未见过的物理环境 ，看它能否在有限交互内发现法规；给它一个新游戏 ，看它能否比人类更快理解规定；甚至让它去解决真实的科学问题 ，看它能否自主提出假说并设计尝试验证。主题不再是“你知路几多” ，而是“你能发现几多”。
技术路线也将随之转向。单纯的Scaling Law很快会触顶 ，由于被动接管的数据喂不出因果性。搜索与近似、规模最大化与约束弱化——AGI的达成必然是多种工具和元步骤的融合 ，而非单一路线的延长。
Bennett的论文之所以沉要 ，不是由于他给出了AGI的终极答案 ，而是他把这面名为“智能”的吞吐镜子擦干净了一角。他让我们看到 ，AGI的实现不是大模型的线性迭代 ，而是一次路线沉置。
AGI到底该是什么样？答案不在那些越来越像人的对话 ，而在那些可能自动追问“为什么”、并亲手去验证答案的能力中。当AI真正走出“罗夏墨迹测试”的迷雾 ，它将不再只是仿照人类的样子 ，而是占有科学家的心灵。(本文首发钛媒体APP ，作者 | 硅谷tech news ，编纂 | 赵虹宇)
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