Google DeepMind 执行长Demis Hassabis 与Anthropic 执行长Dario Amodei 于1/20 瑞士达沃斯举办的世界经济论坛(WEF) 上，同台对谈通用人工智能(AGI) 未来发展，整场对话气氛理性且友好，但在三个核心议题上，两人却展现出明显分歧。

什么是通用人工智能(AGI)？

AGI 指的是一种假想中的人工智能型态，能理解、学习并执行人类能做的各种理性任务，目标是模拟人类大脑的认知能力。与现有多半只能处理单一任务的AI 不同，AGI 具备跨领域的一般化能力，能把在某个领域学到的知识运用到全新情境，同时也拥有接近人类的常识与世界理解，用来推理与做决策。

AGI 的发展仰赖电脑科学、神经科学与认知心理学等跨领域研究。目前真正的AGI 尚未问世，但相关研究和开发工作正持续进行中。

AGI 何时实现？ DeepMind 与Anthropic 执行长看法分歧

Anthropic 执行长Amodei 重申他去年提出的时间表，可能在2026～2027 年，就会出现能在多数领域达到「诺贝尔奖等级」的人类水准AI。

「只要AI 已经能写程式、做AI 研究，就能回头帮自己设计下一代模型，形成AI 帮AI 升级的自我加速回圈，一旦这个循环开始顺利运行，AGI 会呈现指数型爆发。」

他甚至表示，Anthropic 内部已有工程师几乎不再自己写程式，而是让模型产出后再由人类检查，显示这条路径已开始成形。

不过，Google DeepMind 执行长Hassabis 则维持较保守立场，仍以「本世纪末前有50% 机率出现完整AGI」作为主要判断。他认为，程式、数学这类可快速验证的领域确实容易自动化，但自然科学、理论创造与提出好问题这件事本身，目前仍缺关键能力，而且验证周期长、实体世界摩擦大，不一定能被自我加速​​回圈快速解决。

AI 对就业冲击多快出现？ Amodei 警告急迫、Hassabis 强调缓冲

在就业问题上，两人分歧同样明显。 Amodei 曾公开表示，未来1～5 年内，可能有一半入门白领工作消失。对此，他在这次论坛上说明，虽然整体劳动数据尚未全面反映，但在程式与工程领域已能看到初步影响，企业对初阶与中阶人力的需求，很可能会先从「增速放缓」开始，之后才出现更明显的替代。 Amodei 的核心担忧是，AI 的进步是指数型，但社会调适速度是线性的，两者终将出现落差。

而Hassabis 则更接近传统经济学观点。他认为短期内仍会重演过去科技革命的模式，也就是：

「有些工作消失，但同时会出现新的、更高价值的工作，而入门职缺、实习生可能最先受影响。」

但也强调，现在的AI 工具几乎「人人可用」，年轻人若能快速掌握，反而可能比传统实习累积得更快。

AI 发展是否该降速，Amodei 主张要慢、Hassabis 想稳中求进

谈到风险与地缘政治，分歧更加清楚。 Amodei 直言，他希望整个世界能对AI 发展「慢一点」，给人类更多时间建立安全与治理机制。因此他强烈主张限制先进晶片外流，认为AI 的战略意义已接近核武等级，不应只用商业或供应链逻辑衡量。他甚至用核武交易做比喻，认为不能为了短期利益换取长期风险。

Hassabis 在价值上并不反对「慢一点比较好」，但他更强调现实条件，也就是地缘政治与企业竞争，使得真正踩煞车非常困难。在这种情况下，比起期待全面放慢，更实际的问题是：

「如何在AI 高速竞赛中，尽可能同步设立安全机制来应对风险。」

共识之外的差异，决定AI 未来发展节奏

值得注意的是，两人在许多大方向上高度一致，像是都认为AI 会极大改变世界，也都承认安全风险真实存在，并反对「注定灭亡」的末日论。但在速度这件事上，他们给出的答案明显不同。这样的差异，也正好映照出当前AI 时代的核心议题，究竟是要让AI 往AGI 冲刺迈进，还是控速前进。

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