规模问题 | 【能否为人工智能设计出更好的智商测试？】人工智能(AI)领域的时髦术语往往相当有技术含量：感知机、卷积、变换器。这些词汇指的都是特定的计算方法。近来，有一个术语听起来很普通，却蕴含着革命性的意义，那就是“时间线”。如果向AI领域的某人询问他们的“时间线”，他们会告诉你预计何时能实现AGI，即通用人工智能，其定义有时可解读为一种能在大多数任务中媲美人类能力的AI技术。随着计算机速度的提升、算法的优化以及数据的积累，AI的成熟度日益提高，实现的时间线也在缩短。近期，包括OpenAI、Anthropic和谷歌DeepMind在内的大型AI实验室的负责人都表示，预计将在几年内实现AGI。 能像人类一样思考的计算机系统将实现紧密的人机协作。虽然实现AGI的近期和长期影响尚不明确，但可以预见的是，它将在经济、科学发现和地缘政治领域引发变革。AGI若进一步发展为超级智能，甚至可能动摇人类在食物链顶端的地位。因此，我们必须追踪这项技术的发展进程，为即将到来的剧变做好准备。衡量AI的能力能让我们据此制定法律法规、确立工程目标、建立社会规范、调整商业模式，并从更广泛的层面去理解“智能”。衡量任何智力能力都绝非易事，衡量AGI则面临着特殊的挑战，部分原因是人们对AGI的定义存在严重分歧。有些人通过它在基准测试中的表现来定义它，有些人则依据其内部工作原理、经济影响，甚至是基于一种“感觉”来定义。因此，衡量AI智能的第一步是就这个总体概念达成共识。 规模问题 | 能否为人工智能设计出更好的智商测试？