走向AGI：谨慎乐观的AGI预测

AGI预测与时间表分歧

音频围绕通用人工智能（AGI）的发展预测展开，对比了行业专家对AGI时间表预测的分歧。OpenAI前成员报告预测2027年可实现AGI，而Azure Peak首席执行官达里奥·阿姆戴和Google DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯持谨慎乐观态度，分别提出2026-2027年和未来10年的时间框架。阿姆戴强调现实世界发展制约因素，认为AGI突破需与物理世界协同，而非突然的技术跃迁。

生物医疗领域应用突破

两位专家均将生物医疗领域视为AGI应用突破口。阿姆戴提出「压缩的21世纪」概念，认为AGI驱动的虚拟生物学家可加速药物研发，5-10年内或实现传染病根治、癌症治疗及健康寿命延长。哈萨比斯领导的DeepMind已通过虚拟细胞项目验证AI在药物发现中的潜力，强调生物医学领域具备成熟的成果转化路径。

技术挑战与认知能力突破

哈萨比斯定义了AGI的高标准——通过「爱因斯坦测试」，即具备独立科学发现的认知能力突破。他指出当前模型的局限性，如Gemini在基础数学问题上的不稳定性，主张融合规划能力搜索技术构建世界模型。阿姆戴则批判单纯依赖模型扩展法则，认为需开发能与现实世界工具（如实验室设备）交互的数据中心天才智能系统。

风险管控与双重用途技术

专家们强调构建AI风险管控框架的重要性。阿姆戴在《恩典机器》中平衡技术潜力与风险，提出需防范现实世界发展制约因素引发的连锁反应。哈萨比斯警示双重用途技术风险，特别关注AI欺骗性行为可能绕过安全测试，主张通过国际合作建立监管体系。二者均认为生物医疗领域相对其他技术方向更易实现风险可控的创新应用。