这个颇有争议的概念甚至可能不是计算界的一个实用目标。

近日，Gartner 警告，通用人工智能（AGI）的前景至少还需要 10 年的时间才会到来，也许不一定会到来。

这家调研公司称，AGI 甚至可能都不值得追求。

在过去的几年里，AGI 已成为一个颇有争议的话题，因为像 OpenAI 这样的大语言模型（LLM）的构建者放言：他们已确立了一条实现堪比人类智能的近期道路。与此同时，来自认知科学界的其他人士对这个想法嗤之以鼻，认为人们对 AGI 这个概念知之甚少，LLM 方法也不尽如人意。

2024 年新兴技术成熟度曲线：

Gartner 在《2024年新兴技术成熟度曲线》中表示，它从 2000 多种技术中提炼出“重要的宝贵见解”，并利用其框架列出了一套简洁的“必须知道”的新兴技术，这些技术有望在未来两到十年带来效益。

这家调研公司特别指出，作为业界大肆宣传并投入巨资的主题，生成式 AI 即将进入可怕的“幻灭低谷期”。

Gartner 的杰出副总裁分析师 Arun Chandrasekaran 表示：“业界对生成式 AI 的期望和炒作非常高。所以倒不是说这项技术本身不好，而是它无法满足企业寄予的厚望，因为在过去的 12 到 18 个月里，市场上尽是炒作。”

然而从长远来看，生成式 AI 可能会对投资产生重大影响。

Chandrasekaran 表示：“我确实仍认为生成式 AI 的长期影响将会相当重大，但在某种意义上，我们可能高估了它在近期内的作用。”

那么短期如何呢？前进的道路上不可避免地会有一些曲折、转折和颠簸。

AI 专家 Gary Marcus 在本月初写了一篇文章，声称从“金融意义上”来看，“生成式 AI 泡沫可能会即将破裂”。“可以肯定的是，生成式 AI 本身不会消失”。“但投资者很可能不会像现在这么疯狂投入，热情可能会减弱，很多人可能会输得精光。目前估值数十亿美元的公司可能会被出售，或者被拆分。”

这归因于他认为“对幻觉问题拿不出可靠的解决办法”、“企业持续采用不温不火”以及“利润一般”。

Gartner 此前的研究表明，就主流采用而言，预计至少两年内，办公室 AI 不会得到回报。截至今年 3月，微软仍在竭力让客户相信 AI 的生产力效益。

Gartner 的新兴技术成熟度曲线还包括 AGI。

这家调研公司表示，AGI 现处于“膨胀预期的顶峰”，可能在十多年后产生影响。

Chandrasekaran 称，这不是 AGI 首次出现在成熟度曲线中。“用户在咨询 AGI 方面的问题，所以我们需要有视角和观点。我们不可能很快实现 AGI。我们看到的实际上是，AGI 是许多 AI 研究实验室的目标，但这需要付出巨大的努力。”

目前尚不清楚 LLM 研究实验室是否采取了正确的方法。

Chandrasekaran说：“有一种观点认为，如果模型在某个时候变得越来越大，我们势必就进入到了 AGI，但我认为情况可能不是这样。我们必须考虑如何将其中一些概念（比如推理）引入到模型。我们还必须让模型以人类了解世界的方式（即通过我们的感官）了解世界。”

他认为，关于 AGI 是不是值得追求的目标，研究界并没有达成明确的共识。

“甚至实现 AGI 的时间表或者甚至 AGI 意味着什么都不确定。我相信机器擅长某些事情，人类也擅长某些事情，我不知道打造一台像人类一样思考和行动的机器是最理想的目标还是最优目标。”