AGI：定义、挑战与未来展望

通用人工智能（AGI）被视作人类历史上可能的最重大技术突破，然而，因缺乏明确界定，其与人类智能的界限变得模糊不清。

为解决此难题，人工智能安全中心（CAIS）主任Dan Hendrycks与图灵奖得主Yoshua Bengio携手多位业界专家，共同提出一个可量化的框架，将AGI定义为：

“在认知多样性和熟练度上，媲美或超越受过良好教育的成年人”。

此定义强调，通用智能不仅要求专业领域的卓越表现，还需具备人类认知特有的技能广度（多功能性）和深度（熟练度）。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2510...

研究结果显示，根据此框架，GPT-4的AGI得分仅为27%，而GPT-5的得分也仅为57%。

图｜GPT-4和GPT-5的AGI得分。

这表明，尽管当前AI在复杂基准测试中表现不俗，但它们缺乏许多对类人通用智能至关重要的核心认知能力。

更重要的是，此框架提供了一个结构化、可量化、更稳健的方法来评估AGI，超越了狭隘、专业化的基准测试。

AGI的10个核心能力

为系统检验AI系统的具体认知能力，研究团队基于卡特尔-霍恩-卡罗尔理论（人类智能最经实证验证的模型）构建方法论。该框架将通用智能分解为10个核心认知领域——包括推理、记忆与感知等——并采用成熟的人类心理测量测试套件评估AI系统。

图｜在所提出的AGI定义下的10个核心组成。

具体内容如下：

1.通用知识

通用知识（General Knowledge），即“大多数受过良好教育的人所熟悉的知识，或大多数成年人都接触过的知识”。在这一维度上，研究团队从常识、科学、社会科学、历史、文化等方面对GPT-5、GPT-4进行了评估，结果显示，GPT-5的整体正确率仅为9%。

2.读写能力

读写能力（Reading and Writing Ability），即“在阅读和写作中掌握所有陈述性知识和程序性技能”。在这一维度上，研究团队从常字词识别、阅读理解、写作能力、语法等方面对GPT-5、GPT-4进行了评估，结果显示，GPT-5的整体正确率仅为10%。

局限性与未来挑战

以上结果凸显了当前AI与人类水平的通用智能之间的能力鸿沟，具体表现在：