EP 393: When will we achieve AGI? And one secret aspect holding us back
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这是 Everyday AI 节目，一个每天播出的播客，我们简化 AI 并将其力量带到您的指尖。每天收听，获取提升您的职业、业务和日常生活的实用建议。我们什么时候才能实现 AGI，也就是人工通用智能？

这是一个我个人经常思考的问题，但我认为这是我们应该更多讨论的事情，因为我认为人工智能和 AGI 的定义日新月异。而且我认为可能有一件秘密的事情阻碍了我们实现 AGI。好的，我今天将在 Everyday AI 上讨论这个问题以及更多内容。

大家好！我的名字是 Jordan Wilson，我是主持人，Everyday AI 是为你们准备的。这是一个每日直播播客和免费每日新闻通讯，帮助我们所有人理解

AI，也许还有 AGI，这样我们就可以发展我们的公司和职业。所以如果这听起来像你，也许你是新来的。感谢您加入我们。请务必查看播客节目说明，了解更多相关剧集并访问我们的网站。您需要去那里。如果您还没有，请访问 youreverydayai.com，注册免费的每日新闻通讯。所以是的，这是一个播客和直播，但是

我们每天都会有一份新闻通讯，总结节目内容以及您需要了解的所有其他信息，以帮助您领先于 AI，发展您的公司和职业。这是一个免费的备忘单，所以您应该去那里。好的，所以今天我很高兴谈谈

我们什么时候才能实现 AGI。所以让我们开始吧，各位。让我们谈谈这里的大事。我们什么时候才能实现 AGI？我认为一种秘密关系或一种脚注可能会阻碍发展。好的。所以

我非常非常期待今天的谈话。所以我很想听听我们直播观众的意见。是的。嘿，播客观众，你们知道，你们可能会厌倦听到直播观众的问题。你们可能会说，“我希望我的问题能得到解答。”好吧，加入我们。我们每天早上 7:30 中部标准时间进行直播。所以是的，请告诉我，大家，你们对 AGI 有什么问题？你们认为我们会实现它吗？你们认为现在是什么阻碍了我们？

好的。所以让我们直接从结尾开始。我不会让你们等待。好的。但我认为现在我们离人工通用智能比大多数人想象的要近得多。好的。别担心。我会解释它的含义、定义以及两者之间的区别。别担心。我认为我们没有“官方”宣布实现 AGI 或人工通用智能的原因之一是，目标点一直在变化。好的。我会稍微，你知道，我们总是提供证据，各位，这是“热议周二”，我应该把它说出来，各位。所以请告诉我，我应该温和一点还是应该火力全开？嗯，我认为阻碍我们的是，实际上是一些脚注和一些细节

在 OpenAI 与微软的合作之间。所以这是高层次的，各位。我们现在将深入探讨，但我认为如果我们使用旧标准，说实话，我认为我们已经技术上实现了 AGI，但目标点总是在变化。我认为随着大型语言模型越来越先进，AGI 的含义（人工通用智能）的目标点也在变化。好的。

迈克尔似乎发了三个火焰表情符号。所以我们会看看。也许我们会保持温和。看起来大家今天都想要一个温和的节目。没关系，我们可以做到。好的。所以让我们开始给出一些定义。好的。因为，是的，也许如果你对整个 AI 场景、生成式 AI 还很陌生，也许你不确定。也许你不知道 AGI 究竟是什么。所以让我们来定义一下。好的。是的，因为定义……

不断变化。所以让我们来看看人工智能、人工通用智能，然后是人工超级智能。所以让我们从 AI 开始。让我先说一点，AI 并不是什么新鲜事物。

对。人工智能几十年来一直被许多不同的行业使用。它实际上可以追溯到 40 年代和 50 年代。嗯，自 70 年代和 80 年代以来，它已被许多行业广泛使用。人工智能并非新鲜事物。我们有机器学习。我们也有这种深度学习阶段。所以人工智能本身并不是什么新鲜事物，但让我们来定义一下。所以人工

这些也是我的定义，好的？所以人工智能是指设计用于执行通常需要人类智能的任务的机器或软件，例如识别图像、翻译语言或做出决策。我会说传统的，所谓的传统人工智能实际上是基于一组规则、一组算法、决策树，对吧？

它是程序化的。几乎有比特和字节，对吧？传统人工智能。就像我说的，一个存在了几十年的简单例子，对吧？就是当银行发放贷款时，它们基本上有算法，对吧？你走进办公室，你可能会向某人提供信息，填写表格，他们输入表格。然后有一个人工智能程序。

算法会说，好吧，这个人真的有资格获得这笔贷款吗？如果是一笔巨额贷款，你可能填写了大量的文件。所以你基本上向银行提供了大量不同的数据。然后银行使用人工智能来分配不同的值，并查看你是否对贷款来说风险太大。所以人工智能已经存在很长时间了。它不是什么新鲜事物。而且你可能在 ChatGPT 之前就已经接触过

人工智能，即使在你的日常生活中也是如此。好的。但我当然会这么说。我在几个月前参加了英伟达 GTC 大会。英伟达首席执行官黄仁勋说，生成式 AI 和大型语言模型

标志着人工智能的新时代。我完全同意，这种生成式 AI，对吧？所以生成式 AI 与人工通用智能略有不同，有点像，你知道，所谓的“老式”。但是，你知道，生成式 AI，不要与人工通用智能混淆，是不同的。生成式 AI，它带来了……

它使……对吧，人人皆可使用 AI。因为在 2020 年之前，对吧，是的，ChatGPT 于 2022 年 11 月向大众发布。我认为这是转折点。但是，你知道，这项生成式 AI 技术可以通过其他提供商获得。OpenAI 在 2020 年向第三方开发者提供了他们的技术。所以 2020 年之前，

我说那是传统 AI，对吧？是的，我正在自己贴标签，对吧？现在我们有了生成式 AI。这是一种人工智能的下一个进步，它将学习曲线降低到零，各位。我的意思是，在 2020 年之前利用人工智能，

我的意思是，说实话，你必须是这些公司中的一名专家，这些公司对人工智能有特殊用途，或者你必须是深度学习机器学习专家，对吧？你必须拥有人工智能学位才能利用它。所以生成式 AI，所以让我们说，2020 年到，你知道，现在的范围，那

它将 AI 带给了我们所有人，对吧，通过大型语言模型。简单来说，生成式 AI 就是当任何人都可以简单地对 AI 系统说话或打字

并获得相当令人印象深刻的输出，对吧？这些大型语言模型，这些生成式 AI 系统，比如 ChatGPT、谷歌 Gemini、Anthropic Cloud，你知道，然后你看看更多基于图像或创意的工具，比如 Runway、MidJourney、Dali、Adobe Firefly 等，对吧，你可以输入一个简单的文本提示

或者在许多情况下说话并获得一些视觉效果，对吧？你可以得到一张照片，你可以得到一个视频，你可以得到一个音频轨道，对吧？你可以得到一个画外音。所以这个新的生成式 AI 阶段，不要与 AGI 混淆，确实使美国的工作方式以及我们都能用人工智能完成的事情发生了民主化。但这只是人工智能更大范围内的一个小脚注。好的，现在让我们看看什么

人工通用智能是什么。好的。所以这是一种 AI，它可以理解、学习和应用各种任务的知识，就像人类一样有效地执行任何智力任务。好的。这就是区别。在大多数情况下，AI 或生成式 AI，如果你愿意的话，执行的是更狭窄的，

对。甚至不会进入狭隘的智能，但 AI 生成式 AI 执行的是狭窄的任务基础或狭窄的任务集。对。总结一下这个 PDF。嘿，你知道，写这篇博客文章。嘿，创建这个，创建这个图像。对。你一次只处理一项任务。而且这是一项 AI 系统显然已经接受过训练的任务。

所以 AGI 略有不同。那就是当一台机器或一个系统或，你知道，谁知道是一个软件，对吧？AGI 最终将采取什么形式，但那是当它能够以与人类相同或更高的水平执行广泛的任务时，对吧？现在让我们谈谈人工超级智能，对吧？我们必须在这里得到整个首字母缩略词汤，各位。

所以人工超级智能或 ASI 是一种更具假设性的 AI，它在各个方面都超过了人类的智能，包括创造力、解决问题的能力和情商。ASI 将能够自我改进。这是一件大事，并且可能在任何认知任务中都超过人类，从而导致深远的影响和潜在的风险。好的。我在这里简化了它。

这样想 AI：AI 就像，“看看机器能做什么”。AGI 是，“机器比我的工作好得多”。ASI 是，“害怕机器吧”。

好的。这是一个非常简化的说法，但这就是我在脑海中思考的方式。对。而且是的，我们一直在这样做。我认为我们一直在摇摆不定。对。说实话，我认为我们在过去六个月里一直在 AI、AGI 线上摇摆不定。对。在“看看机器能做什么”和“这是不是”之间。

AI 实际上比我的工作好得多，对吧？我认为，再次，如果你正在关注狭窄的应用，我认为不可否认的是，对于某些技能，AI 比单个的人类要好得多，对吧？所以让我们假设，如果你是一个人，你整天做的只是数据分析，对吧，AI 要好得多。

比世界上最好的人都要好，对吧？但这只是一项任务。这是一个狭隘的焦点。这并不意味着你可以与 AI 系统交谈，它可以真正做到人类可以做的任何事情。这就是我们谈论 AGI 时的那种基准，对吧？它可以在不需要训练的情况下执行任何任务

不需要向它展示示例，对吧？我们基本上是通过零样本提示或很少的训练，很少的前期信息，你可以键入或聊天或与一个系统交互，该系统将自动在任何任务上超过几乎最好的人类。我认为我们越来越接近了。我认为我们越来越接近了。好的。所以现在让我们

让我再次向我们的合作伙伴微软工作实验室致敬。为什么你应该收听微软的工作实验室播客？好吧，它探讨了业务领导者提出的问题。他们如何指导其组织的 AI 采用之旅？AI 如何帮助他们最大限度地提高价值并创建新的产品和业务模式？

他们应该如何帮助他们的团队为这个新的工作时代重新培训？为什么必须完全透明地说明何时以及如何使用 AI？在 WorkLab 上找到答案。这就是 W-O-R-K-L-A-B，没有空格，可在您获取播客的任何地方使用。现在让我们谈谈我认为发展和我们现在所处位置与 AGI 终点线之间的距离的一些原因。

正在迅速缩小，如果我说实话的话。我认为最大的原因之一实际上是，现在世界上科技巨头们正在争先恐后地实现 AGI。让我指出这一点。一家公司追求或为人工通用智能 AGI 做出贡献的概念，是绝对禁忌的，对吧？10 年前。

OpenAI 实际上在 2015 年是第一批这样说的公司之一，“嘿，我们正在努力实现 AGI”。我的意思是，当时，他们还只是一家鲜为人知的初创公司。2015 年到 2019 年的 OpenAI 并非现在的 OpenAI。很少有人，即使是在科技领域工作的人也很少知道 OpenAI 是什么，除非你在 AI 领域有

一个利基或特别感兴趣，否则你不知道 OpenAI 或这家小型初创公司正在努力实现人工通用智能。但现在不同了。不同了，各位。让我这么说。直到大约两年前，世界上最大的公司都没有公开致力于 AGI。

就像我说的，10 年前，一家大型科技公司说这句话将是禁忌。这将是有争议的。但我认为通过这个，我们将其称为过去 18 个月的实验，也许自从 ChatGPT 发布以来，现在公司和美国经济看到了并理解了大型语言模型的价值以及企业自上而下使用 AI 的价值。

所以并不是说致力于或谈论 AGI 已经成为一种潮流，但我认为商业界已经睁开了眼睛，我认为是因为他们看到了美元，对吧？你在收益电话会议上谈论 AI 的次数越多，你的股价就越高，对吧？但现在你拥有所有，并非所有，而是几乎所有美国七大公司中的四五家，

公开地追逐 AGI 或公开地合作以实现 AGI。就像我说的，这在 10 年前是绝对禁忌，对吧？如果一位 C 级高管说，“是的，我们正在努力实现 AGI”，那将是一个危险信号。

对吧？他们会，董事会会发布备忘录。这将是糟糕的。现在几乎相反。现在，如果你是一家，你知道，一家科技巨头，而你没有公开致力于 AGI，董事会可能会说，“为什么，为什么不呢？这是你应该做的事情。”而以前是，“哦，不，我们不应该那样做。当我们实现 AGI 时，我们的工作会发生什么？”让我们看看证据。英伟达，他们曾经是世界上最大的公司。现在他们是前三名。

他们为 AI 开发提供硬件、软件和工具。他们通过合作伙伴关系和基础设施以及他们的首席执行官来支持 AGI 研究。我当时就在房间里，距离黄仁勋只有几英尺远，当时他说这句话。他确实说过，我们将在五年内实现 AGI。好的，让我们继续。微软。微软正在与 OpenAI 合作开发 AGI。OpenAI 显然一直是追求 AGI 的领导者。

或领导者之一，好的？我会说他们可能是最早的，好的？微软将 AGI 视为 AI 发展的下一步，他们正在积极研究 AGI 技术。各位，这是世界上最大的三家公司中的两家。虽然他们不是，你知道，这不是他们的使命。实现 AGI 不是他们的使命。他们正在支持确实这样做的公司，他们正在合作，他们正在研究它。

Meta，好的，我们来了。美国第六大公司。Meta，以前称为 Facebook，对吧？他们正在积极致力于 AGI。

他们刚刚宣布了一个新项目，旨在构建一个开源 AGI，他们的首席执行官马克·扎克伯格将 AGI 视为公司的关键目标，对吧？他确实将重点从，你知道，很久以前 Facebook 的早期阶段的社交媒体转移了。然后是元宇宙。现在在过去一年半的时间里，已经非常努力地转向了不仅仅是人工智能，而是人工通用智能。好的。是的。首席执行官。

世界上最大、最有影响力的公司之一的首席执行官说，实现 AGI 是他公司的关键。10 年前这将是亵渎神明的行为，各位。Anthropic，好的？所以 Anthropic 认为 AGI 即将在几年内到来。他们估计到 2030 年将达到人类水平的 AGI。甚至幕僚长，这在一段时间前成为大新闻，甚至幕僚长也认为 AI 可能会在三年内取代她的工作。

是的，幕僚长，负责人员配置的人，AI 领域最有影响力和最有实力的公司之一的人说。

然后我们显然有 OpenAI。自成立以来，他们一直在积极追求 AGI。这是他们的使命的一部分，即实现安全的 AGI。因此，他们认为 AGI 是不可避免的和理想的，他们旨在开发在大多数任务上都能胜过人类的 AGI。他们对它的定义是一种高度自主的系统，在大多数经济上有价值的工作中都能胜过人类。好的。

更多证据，各位。让我们谈谈这个。我们将在这里稍微回顾一下历史，并谈谈为什么这些 AGI 预测一直在变化，对吧？所以我刚才提到，Anthropic、OpenAI、Meta、英伟达，这些公司的一些首席执行官或领导者都说，我们将在几年内看到 AGI，也许是五年，但肯定会在十年结束之前。

如果我说实话的话，这可能是一个可怕的概念，对吧？因为它会非常迅速地重塑，AGI 会重塑人类能够做什么以及机器能够做什么。这显然对社会、商业、我们的世界都有迅速而长久的影响，对吧？我不是在这里……

你知道，夸大其词，这是事实。所以让我们谈谈为什么这些 AGI 预测一直在变化。好的。所以这是一个非常著名的图表，各位。嘿，对于我们的播客观众来说，这是你们想要查看节目说明并返回 YouTube 或 LinkedIn 观看的图表之一。你也可以留下问题，我会尽力回答或标记可以回答的人。好的。但我认为这是你们必须看到的图表之一。

但我将尽力描述它。这是一个来自 ARK Invest 的图表。好的。这个图表的标题是“预计到人工通用智能系统可用为止的年数”。好的。所以基本上，这些是随着时间的推移绘制的预测，关于领先的专家。所以这些是平均值。基本上，领先的专家说我们实现 AGI 需要多长时间。好的。

好的。所以如果你看看 GPT-3 之前，就像我说的，GPT-3 技术实际上是在 2020 年推出的，并被使用，对吧？不是，我认为直到 2022 年的 ChatGPT，世界上的大多数人都不知道这项技术。所以如果我们看看 2020 年之前，平均专家说至少需要 80 年。好的。

让我再说一遍。这是五年前。平均专家说，我们需要 80 年才能实现 AGI。好的。然后 ARK Invest 的这张图表绘制了不同的关键里程碑，以及这些里程碑如何看似改变。

影响这些专家，对吧？因为这是 ARK Invest，我相信，他们一直在进行这些研究，并逐年或看起来实际上是一年多次绘制它们。好的。所以然后我们看看 GPT-3 发布时，80 年变成了 50 年。好的。然后谷歌也加入了，对吧？有了它的 Lambda

模型。好的。然后它从 34 年，平均值，哦，需要多长时间，从 34 年到 18 年？好的。然后不久之后推出了 ChatGPT，随后推出了 GPT-4，这是一个高级和更强大的版本。而且，你知道，我很想知道，呃，下次更新这张图表时。所以基本上在 2023 年底，现在是八年。所以再次，

ChatGPT 发布后，GPT-4 发布后，现在，平均专家对我们何时正式实现 AGI 的预测现在不到八年。好的。所以再次，让我们在五年后谈谈这个，各位，五年后，世界上最聪明的人，在 AI 领域最优秀、最聪明的专家五年后，他们从说我们距离 AGI 还有 80 年到

现在我们还有八年。好的。如果我猜的话，我会说一年之内，这张图表，平均值将是三年或更少。

好的。然后你会看到，呃，你知道，如果这种预测误差继续下去，呃，这将把它绘制在大约 2026 年或 2027 年底，2027 年初。所以在，呃，不到三年内，或者如果预测像现在这样继续下去，基本上就是十年结束的时候，对吧？我们在这里提供证据。各位，我们提供证据，但我也会说，很多专家不明白如何

他们不明白生成式 AI。他们不明白大型语言模型。他们是，你知道，未来预测者和未来学家。而且，你知道，他们在理论上谈论，我不会，好吧，也许在这个时候我是一个专家，对吧？我发布了数百个播客、直播，数千小时的内容，与世界上一些最聪明的人工智能专家交谈，并将他们也带给你们所有人，在那里你们可以向他们提问并向他们学习。

我有时会感到惊讶，对吧？当我阅读报告时，对吧？我读到那些写关于 AGI 和 AI 的论文的人。我想，这些人根本不知道自己在说什么。我认为即使是平均所谓的“专家”也严重地被误导或信息不足。我认为关于 AGI 和 AI 的发展。我认为这张图表证明了这一点，这张图表证明了，所谓的世界上最聪明的专家是

我们可笑地低估了人工智能的力量及其发展的速度。我认为它的发展速度比我们想象的要快。好的，各位。嘿，如果你有任何问题，请告诉我。约翰问你是否认为我们可以让萨姆或黄仁勋来参加节目。我们会看看。也许将来吧。我们会看看。那将是很棒的。是的，布莱恩，一样。是的，如果我再看到一篇关于 AI 泡沫的文章。

我完全抨击了 AI 并不处于泡沫之中。好的。让我们继续吧。我们不会让这个节目永远持续下去。这不会成为一个意外的两小时剧集，但我还想再谈谈一下目标点一直在变化的概念，你知道，我们提供证据，各位。所以我回到了档案中，对吧？所以我阅读了最早的文章，就像谷歌缓存可以找到的那样，嗯，

所以我阅读了 30 年前的文章。是的，其中一些较早的文章。网站设计很好。所以我阅读了 30 年前、20 年前、10 年前的文章，因为我想看到一些东西。

我想看到一些东西。人工通用智能的定义本身是否发生了变化？随着 AI 变得越来越强大，它是否发生了变化？我们是否故意将目标点往后移？也许是因为，我不知道，也许是因为一旦你实现了 AGI，它只会让事情变得奇怪。所以与其说，“好吧，嘿，看起来根据大多数定义，也许我们已经实现了。”与其这么说，我们只是不断地移动目标点，并说，“哦，好吧，

也许这意味着其他东西，好的？所以这是来自机器智能研究所的。这篇文章大约是 10 年前的，好的？这里基本上是他们 10 年前定义的简短版本。所以我在总结，但它说，人工通用智能是一个系统学习和解决不同领域问题的的能力，就像人类一样。

AGI 可以在各种情况下实现复杂的目标，同时使用有限的资源。AGI 还可以将知识从一个领域应用到另一个领域，而不仅仅是在特定任务上表现出色。奇怪。

我不知道，至少根据这篇文章，它似乎是大约 10 年前关于 AGI 最突出的文章或研究之一。我不知道我是否在看这些要点。我想，是的，我们做到了，对吧？是的，我们做到了。好的。这是另一个。这个大约是 11 年前的。萨姆·奥特曼。也许你听说过他。他过去经常写博客。好的。所以这篇文章，呃，

萨姆·奥特曼基本上说，好吧，我在这里转述一下，但我们会把它放在新闻稿里。你可以自己去读，但他基本上定义了人工智能，它具有理解、学习和应用知识的能力，可以完成各种各样的任务，类似于人类的认知能力。我们不是已经这样了吗？所以球门一直在移动。所以就像，我们实现了AGI了吗？我不知道。

看起来我们一直在改变AGI的定义，因为至少根据10年前的一些说法，对吧？你可以看看这些，然后说，是的，我们甚至，是的，我们就在这里。

显然，随着研究人员学习更多知识，他们开始设定更详细和具体的边界或里程碑，来定义什么是AGI以及它的含义。当然，我明白。你知道，10、20年前，我认为……

AGI在很大程度上更具理论性，对吧？然后，当我们越来越接近实现人工通用智能时，我们开始对要清除的障碍设定更严格的指导方针，以便正式宣布我们已经到达那里。好了。我们还有两点，各位。这些都是重要的点。所以，我认为其中一个秘密原因是……

为什么我们还没有在技术上实现AGI。我认为这实际上是OpenAI和微软的合作关系。好的。我将在这里给你们一个超级超级高层次的概述。所以微软和OpenAI之间的合作关系据报道，微软投资了约130亿美元，拥有OpenAI 49%的股份。然而，

一旦OpenAI董事会宣布已经实现了AGI，该协议就会发生变化。好的。请记住，微软之前在OpenAI董事会中拥有一个席位，对吧？嗯，很有趣。它不再拥有了。好的。所以很有趣，对吧？让我们继续。所以基本上，微软没有股份

在OpenAI未来的AGI技术中，对吧？所以，我肯定他们有法律文件，对吧，肯定有数百页长，而且不公开。但公开的是OpenAI未来的AGI技术。微软没有股份，对吧？所以，当他们目前的合作关系

可能会开始改变。我想这显然取决于这些文件中的内容，公众无法获得。但我的问题是，他们如何分离它？因为我的局外人观点，对吧？我会认为自己是一个非常知情的局外人，但我仍然是一个局外人。所以，在“周二热评”中，请带着一丝怀疑的态度看待我的热评，对吧？但我感觉……

你知道，我相信这项投资是在大约五年前进行的。我认为当时两家公司都无法预见这种合作关系意味着什么，以及人工智能和大型语言模型有多么重要，它们将如何成为我们日常运营中不可或缺的一部分。

我想，当微软进行这项巨额投资时，最好的情况可能是他们说这将为我们操作系统的未来提供动力。也许他们说最好的情况。也许他们只是在非常有前景的技术上投入了昂贵的宣传。但现在想想，如果你是一个强大的Windows用户，你可能正在使用Microsoft 365 Copilot。也许你的组织是

依赖于这种嵌入Windows操作系统的Copilot技术，而这种技术是由什么提供的呢？是OpenAI的GPT-4.0技术。所以，我不知道当最初签订这项协议时，两家公司是否能够预见未来，并完全理解这种合作关系对公司来说有多么重要，

他们各自的公司，不仅对商业界，而且对美国经济都至关重要。我认为人们不明白。我已经深入讨论过这个问题了。我不会再讨论了。基本上，我说，嘿，如果你是一位在美国的知识工作者，你不知道，但你一直在使用OpenAI的技术。你只是不知道而已。在你的日常生活中，在你的个人生活中，在你的商业生活中，你的公司，你使用的软件，一切。

无论你是否知道，它都以某种方式由OpenAI提供支持。但同样，如果OpenAI，如果他们的董事会说，是的，我们已经实现了AGI，我们拥有这项技术，他们如何分离它呢？OpenAI在推出GPT-4-0时采取了一个非常大胆且我认为非常明智的举动，O代表全能，其中所有后台工作都由单个模型完成，对吧？据推测，

OpenAI正在非常努力地使这个单一模型越来越强大，并赋予它理论上能够反映人工通用智能的能力。那么，他们如何分离它呢？我们知道，这种合作关系对微软和OpenAI来说同样重要，我猜想，它对两家公司都同样重要。那么，OpenAI的……

理由是什么，要站出来说，是的，我们已经实现了AGI。因此，我们必须以某种方式重组我们的技术。我们必须分离我们的技术。我们必须以某种方式稀释或开始解散或重新调整与微软的合作关系。他们有什么动机这么说，这么做呢？而且，

OpenAI实现AGI对他们来说至关重要，他们已经筹集了数十亿美元。我不知道。也许我在这里在猜测，因为今天是“周二热评”。但如果我是一个投资者，想要向OpenAI投资数亿美元或数十亿美元，对吧？有报道称，萨姆·奥特曼正在为一些围绕智能、围绕计算能力等的未来项目筹集7万亿美元，

我不知道该公司OpenAI是否已经实现了其所谓的使命。如果其创始使命之一是实现AGI，而董事会站出来说，是的，我们实现了AGI，这是否会使萨姆·奥特曼和OpenAI的融资变得更加困难？我会说是的。那么，有什么动机呢？

因为如果OpenAI站出来说，是的，我们已经实现了AGI，那就太好了，对吧？一个大大的勾选框。对人类来说是巨大的一步。对技术来说是巨大的一步。对商业的未来来说是巨大的一步。OpenAI实际上能得到什么？我不知道。我会说，他们说他们已经正式实现了AGI，可能会损失更多，对吧？所以我认为，我不会责怪他们，我会说OpenAI继续移动球门。

因为OpenAI我认为也会以某种方式、某种形式遭受损失。再说一次，我可能信息不足，因为我没有访问这些文件，公众也没有。但很明显，合作关系发生了变化。OpenAI-微软的合作关系发生了变化。所以，是的，OpenAI从微软提供的资金、支持和架构中受益匪浅。但与此同时，我认为OpenAI

也从中受益匪浅。如果我是OpenAI的高管，我不想失去这种合作关系。想想他们能获得多少见解，对吧？当他们大概会收到来自Copilot用户的报告以改进GPT-4技术时。对于初创公司来说，一些最重要的信息本质上是当我们人类告诉他们什么是好的输出，什么不是好的输出时。

这为他们节省了数年的开发时间，最终可能节省了数十亿美元的开发时间。好的。我们必须考虑这一点。好了。让我们结束这件事吧，好吗？那么，为什么我们比以往任何时候都更接近AGI呢？好吧，就像我刚才谈到的那样，直到现在，这都是史无前例的。

美国一些最大的公司公开致力于实现AGI，或积极支持并公开支持那些这样做的公司。就像我说的那样，十年前，十五年前，二十年前，对于一家大公司，一家上市公司来说，公开说，是的，我们正在努力实现AGI，这将是绝对禁忌的。人们会称你为世界末日疯子。

如果你是上市公司，你的股票会暴跌。现在，如果你是一家大型科技公司，比如亚马逊，比如Meta，比如微软，你几乎必须明确地、公开地致力于AGI，或者间接地致力于AGI，因为我认为美元已经开始理解AGI对商业和美国经济的意义。

有人把这句话记下来。这很好，对吧？是的，这是即兴的，未经编辑的，除了我在屏幕上放的一些要点。好了，这就是第一点。此外，世界上两家最强大的AI初创公司要么直接致力于AGI，要么间接支持AGI，它们是OpenAI和Anthropic。

最后一点，各位，这在节目的开头就提到了，当时我们谈到了谷歌Gemini每天为开发者提供15亿个令牌。这太疯狂了。这太疯狂了，对吧？然后OpenAI也同样。

表示，嘿，GPT-40 mini是免费的。他们在一个多月前宣布了这一点。他们说，到9月底，它可以免费微调。所以这些公司基本上一直在提供计算能力。他们一直在提供这样的技术，这种推理能力。他们一直在免费提供情报。

现在到了这个地步，AI社区里有一句谚语，情报太便宜了，无法计量。5、10、15、20年前，实现AGI的最大障碍之一是成本。是成本和可用性。如果你10年前是一家科技公司，或者如果你10年前是一家初创公司，如果你想致力于AGI，那几乎是不可能的。

现在几乎是不可能的。现在不是这样了。如果你想为你的业务提供AGI的能力，对吧？现在基本上是免费的。各位，10、15、20年前，你必须拥有数百万美元，数百万美元或数十亿美元。现在是免费的。

对企业来说至少是免费的，对吧？显然，对于这些公司来说，这是为了吸引人们进入他们的平台并留住他们而付出的代价，但这是一场竞赛，但即使对于这些公司来说，计算成本也呈指数级下降，对吧？基本上是GPU芯片。所以这些，这些大型公司需要用来创建下一代AI的芯片是

10年前，使用的芯片要贵得多，而且功能也要弱得多。计算成本正在呈指数级下降。大多数估计表明，即使在过去几年中，它也下降了十倍，十倍。云计算也是如此，多年来下降了十倍。因此，情报、GPU以及实现AGI的成本下降的速度呈指数级增长。

在过去，哎呀，仅仅在过去几个月里，它就变成了向公司提供情报的冲刺，免费向他们提供计算能力。好了。至少在AI发展方面，我们正处于前所未有的时代，如果AGI是可能的，那么何时实现AGI。好了。我将总结一下，各位，我将总结一下。我认为我们很快就会到达那里。

我认为我们很快就会实现AGI。我已经给你们提供了所有证据。如果我们看看10、15、20年前AGI的常用定义，我们已经实现了它。我认为按照今天的定义，我们将在不到五年的时间内实现它。这是必然的。这个定义会继续改变吗？我会说是的。

但是各位，无论你只是对AI感兴趣的个人，还是商业领袖，或者你是在AI领域工作的人，AGI都是不可避免的，对吧？五年前，你在图表上看到，他们说我们还有50年时间，或者他们说，对不起。他们说五年前我们还有80年时间。现在他们说八年。

我们已经从80年的预测变成了8年的预测。就像我说的那样，我认为下一次更新这些图表时，将会是三年。我们很快就会到达那里。好了。这对未来的工作意味着什么？这对未来的商业意味着什么？这对你的未来职业意味着什么？我还没有这些答案，但这就是为什么我们每天都会在这里帮助你弄清楚这一点，邀请来自世界各地、来自所有这些大型科技公司的专家。我们正在向你展示大大小小的公司如何利用生成式AI发展壮大，人们如何改变他们职业的轨迹。真实的案例。这就是Everyday AI的全部意义所在。好了。那么，我们什么时候才能实现AGI呢？我会说比我们想象的要快。就像我说的那样，根据旧的定义，我认为我们已经实现了，但我认为这将是几年的时间。

好了。我希望这对你们有所帮助，各位。如果是这样，请转发这个，与你网络中的某个人分享这个。我不知道。也许如果你这样做，我会给你发送更多节目中过于辛辣的评论。好了。如果这有帮助，请告诉我们。如果你在收听播客，请点击关注按钮。如果这有帮助，请给我们评分。我们投入了大量的时间、精力和努力来消除所有废话，并向你提供真正重要的内容。请明天和每天加入我们，了解更多Everyday AI的内容。谢谢各位。

今天的Everyday AI节目到此结束。感谢您的收听。如果您喜欢本期节目，请订阅并给我们评分。这有助于我们继续前进。更多AI魔法，请访问youreverydayai.com并注册我们的每日新闻通讯，这样你就不会被落下。去打破一些障碍，我们下次再见。

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