来自前 Coinbase 首席技术官的洞见：AGI是伪命题！“多神AI”时代来临，无人机比聊天机器人更致命！

最新推荐文章于 2025-12-05 21:18:14 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 21:18:14 发布 · 699 阅读

15 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#agi #人工智能 #机器人

或许未来某一天，我们能将AI的“概率性（系统1思维）”与传统计算（确定性/逻辑性系统2思维）完美结合，但这尚是未解的研究难题。在此之前，理解AI的边界与潜能，才能更好地发挥它的价值。

今年的人工智能领域无比热闹，先是巨头公司们以前所未有的速度发布着改变世界的新模型，让“AGI何时到来”的讨论占据了所有头条。

然后，另一股力量也登上了舞台：无数开源模型和精悍的创业团队异军突起，用更低的成本和更灵活的架构，冲击着“赢家通吃”的预言。

就在这喧嚣之中，技术思想家 Balaji Srinivasan，发表了他对当下局势的思考。他表示，现阶段的人工智能仍属于一种“受限的AI”，而非能通晓一切的全能型AI。（注： Balaji Srinivasan是前 Coinbase 首席技术官及 a16z 普通合伙人）

以下是他总结的十点观察，由DeepSeek翻译：

第一点：当下并不存在唯一的通用人工智能（AGI），而是可能同时存在多个强大的通用人工智能（AGIs）

换言之，我们所见的更像是“多神论”式的人工智能（多个实力相当的模型并存），而非“独神论”式的人工智能（一个全能模型主宰一切）。目前，不同团队研发的AI模型在性能上正趋于相对接近，尚无某个模型远远领先。在这种情况下，我们更值得期待的，是多个人类与AI融合体在未来形成的平衡格局，而不是某个AI大一统，将人类沦为“回形针”或“盐柱”。

第二点：人工智能正在把成本推向“提示”与“验证”这两个边缘环节

现有的人工智能往往并未完成真正的“端到端”工作，而更多是在“中间到中间”环节提升效率。因此，企业的资源和预算逐渐集中于“如何向AI发出高质量提示（Prompts）”以及“如何对AI输出进行充分验证（Verification）”。由此可见，AI提高中间流程效率的同时，也让“提示设计”与“结果验证”成为新瓶颈。

第三点：人工智能更像“增强智能”，而非“自主智能”

当前的人工智能无法完全独立于人类，其代理（agents）既无法设定复杂的长期目标，也无法对结果进行自动核验。换句话说，AI在很大程度上依赖人类的提示、验证和系统集成。因而，AI的效能与使用者的能力密切相关——使用者越擅长提示和验证，AI的表现就越好。这种人机协作模式更接近“增强智能”，而并非真正的“自主智能”。

第四点：人工智能并不会替你“抢”工作，而是让你具备从事任何工作的更多可能

AI为人们提供了快速尝试不同职业或技能的机会，例如模拟一名用户体验设计师或一个特效动画师的工作流程。这并不等于你能立刻达到专业水准，最终的精细打磨仍需要资深从业者完成。但AI的辅助，确实能让更多人跨领域尝试与学习。

第五点：AI并不是要取代你，而是在取代“上一代人工智能”的功能

例如，MidJourney 的出现让 Stable Diffusion 的位置被部分替代，GPT-4 相比 GPT-3 也有了质的飞跃。一旦工作流程中引入了AI生成图像、代码或其他内容，企业就会优先投入资源给性能更强的新模型。也就是说，AI在不断迭代演进，持续取代旧版本的AI模型，而非直接取代人类。