告别“通用智能幻觉”：Bengio新框架下的AI现实与产业航向

温故智新AIGC实验室

TL;DR：

图灵奖得主Yoshua Bengio等提出一套权威且可量化的通用人工智能（AGI）新定义与评估框架，将AGI锚定为“媲美或超越受过良好教育成年人的认知多样性与熟练度”。在此框架下，即使是GPT-5也仅达到57%的水平，暴露出当前AI在核心认知能力上的显著缺陷，警示行业需警惕“通用智能幻觉”，并重新聚焦基础能力突破。

通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI）的愿景，作为人类历史上最具变革潜力的技术突破之一，长期以来却被笼罩在一片模糊的定义之中。这种语义上的不确定性，使得业界对于“我们离AGI还有多远”的判断，时常游走于过度乐观与盲目悲观之间。如今，这一局面正迎来一次里程碑式的拨乱反正。由人工智能安全中心（CAIS）主任Dan Hendrycks、图灵奖得主Yoshua Bengio以及众多顶尖学者与企业家联合提出的新AGI定义与量化评估框架，为我们提供了前所未有的清晰度，并以严谨的数据揭示了当前AI——包括最先进的GPT-5——与真正AGI之间的巨大鸿沟。

技术原理与创新点解析

这项开创性的工作，核心在于为AGI划定了一条可量化的“及格线”：

“在认知多样性与熟练度上，媲美或超越受过良好教育的成年人的AI。” 1

这一定义的精妙之处在于，它超越了狭隘的、针对特定任务的基准测试，转而强调人类智能所特有的广度（多功能性）和深度（熟练度）。为了将这一抽象定义操作化，研究团队基于被广泛验证的人类智能模型——卡特尔-霍恩-卡罗尔理论（Cattell-Horn-Carroll theory）——构建了一套严谨的评估方法论。该框架将通用智能分解为10个核心认知领域，并采用成熟的人类心理测量测试套件来评估AI系统：

  1. 通用知识（General Knowledge）
  2. 读写能力（Reading and Writing Ability）
  3. 数学能力（Mathematical Ability）
  4. 即时推理能力（On-the-Spot Reasoning）
  5. 工作记忆能力（Working Memory）
  6. 长期记忆储存能力（Long-Term Memory Storage）
  7. 长期记忆检索能力（Long-Term Memory Retrieval）
  8. 视觉处理能力（Visual Processing）
  9. 听觉处理能力（Auditory Processing）
  10. 速度（Speed）

这一创新框架，提供了一个结构化、可量化且更具鲁棒性的方法来衡量AI的通用智能水平，将模糊的“感觉”转化为精确的“分数”，为AGI的研发和安全治理树立了更清晰的里程碑。

当前AI的“通用幻觉”与能力鸿沟

依据这一定义，即便当前最先进的大语言模型，也远未触及AGI的门槛。研究结果显示，GPT-4的AGI总得分仅为27%，而其继任者GPT-5的得分也只有57% 1。更令人警醒的是，在许多关键的认知领域，GPT-5的表现甚至跌至个位数，有些接近零：

  • 长期记忆储存能力：GPT-5得分为0%
  • 长期记忆检索能力：GPT-5得分为4%
  • 工作记忆能力：GPT-5得分为4%
  • 视觉处理能力：GPT-5得分为4%
  • 即时推理能力：GPT-5得分为7%
  • 通用知识、读写能力、数学能力：GPT-5的正确率也仅为9%至10%

这些数据有力地揭示了当前AI的**“锯齿状”能力分布和由此产生的“通用智能幻觉”。这意味着，虽然AI在某些狭窄领域（例如某些形式的语言生成或特定任务推理）可能表现出色，但它往往通过利用这些强项来掩盖其他方面的严重缺陷。例如，通过庞大的上下文窗口和检索增强生成（RAG）技术，AI可以模拟出“长期记忆”的能力，但其内在的记忆储存和检索机制却依然严重不足 1。这种权宜之计，虽然在短期内提升了用户体验，却在本质上制造了一种脆弱的假象，可能导致对AGI何时到来的不准确评估和战略误判**。

商业格局与未来投资逻辑

这份报告对于AI产业的商业格局和投资逻辑具有深远影响。过去，市场和资本往往容易被AI在特定任务上的惊艳表现所迷惑，进而对“AGI即将到来”抱有过高期望，甚至驱动了部分过热的投资。现在，清晰的AGI定义和量化评估框架，无疑是一剂清醒剂。

  • 市场预期调整：企业和开发者需要更务实地看待现有模型的能力边界，避免盲目宣称“AGI”或“类AGI”产品。这将促使产品设计和功能定位更加聚焦于AI真正擅长的领域，或更透明地展示其局限性。
  • 投资风向转变：资本市场将更加审慎地评估那些声称致力于AGI研发的项目。单纯依赖模型规模扩张的投资逻辑可能会受到挑战，那些能够**解决核心认知缺陷（如长期记忆、持续学习、多模态真正融合）**的底层技术和创新架构将获得更多关注。
  • 研发重点转移：对于AI巨头和初创公司而言，研发重心将从单纯的“更大模型”转向“更智能的模型”。这意味着需要投入更多资源在基础认知机制、神经符号混合系统、具身智能以及更鲁棒的多模态理解与生成等方面，而非仅仅堆叠参数和数据。
  • 细分领域机遇：当前AI的“锯齿状”能力也预示着，在特定认知能力尚不成熟的领域，存在巨大的创新机会。例如，在需要强工作记忆或精确长期记忆的应用场景中，AI的表现尚不理想，这为专注解决这些特定“认知瓶颈”的创业公司提供了广阔空间。

AGI定义下的伦理与社会未来

AGI的明确定义，不仅是技术层面的里程碑，更是对人类文明进程具有深远意义的哲学和伦理讨论的起点。当AGI从一个模糊的概念变为一个可衡量的目标时，我们得以更具体地探讨其对社会、经济、伦理的长远影响：

  • 提升AI安全治理的精确性：精确的定义使得AI安全社区能够更具体地评估潜在风险，例如当AI在特定认知能力上达到何种水平时，需要启动何种级别的监管或安全协议。
  • 重塑人类与AI的关系：一旦我们知道AGI的标准是什么，我们就能更清楚地理解AI在认知上的局限，从而避免将人类特有的能力（如真正的同理心、创造性洞察）投射到AI身上，建立更健康的共存关系。
  • 对未来工作和教育的影响：如果AGI的目标是“媲美或超越受过良好教育的成年人”，那么这预示着未来社会对人类劳动力的需求将发生根本性转变。教育体系需要更早地为人类培养那些AI难以企及的、深层次的批判性思维、创新能力和情感智能。
  • 定义的局限性与哲学反思：研究团队也坦诚，当前定义并未涵盖人类智能的所有方面，例如Gardner提出的动觉智能等多元智能类型就被有意排除 1。此外，该框架主要基于英语语境，未来需要考虑文化差异和更灵活的权重方案。这提醒我们，智能的本质是多维且复杂的，任何单一的定义都可能存在局限，需要持续的哲学思辨和跨学科探索。

通往真正AGI的漫长征程

尽管进展迅速，这份权威报告明确指出，“AGI得分在明年内达到100%的可能性不大” 1。通往真正AGI的道路依然充满挑战，需要突破一系列关键瓶颈：

  • 长期记忆与持续学习：当前AI在长期记忆方面的得分接近零，且缺乏持续学习能力，每次交互都需重新学习上下文，效率低下。这需要根本性的架构创新，超越现有Transformer架构的限制，探索能够像人脑一样高效存储、检索和整合新知识的机制。
  • 即时推理与心智理论：尽管大模型在逻辑推理上有所进步，但在面对全新、无法依赖既有图式解决的问题时，其即时推理能力、心智理论（理解他人意图和信念）以及适应性仍然薄弱。
  • 多模态的深度融合：视觉和听觉处理能力的低分，表明当前AI在真正理解和处理多模态信息方面仍有巨大差距，限制了AI Agent与复杂物理或数字环境的交互能力。这不仅仅是识别图像和声音，而是对其背后意义的深度理解和推理。
  • 解决“幻觉”问题：由于内在认知缺陷，AI的“幻觉”问题依然普遍存在，这不仅影响信息可靠性，也反映了其对世界模型缺乏真正的内在理解。

这份由业界领袖共同构建的AGI新定义，不仅为AI研究提供了一个精确的靶心，更为全行业敲响了警钟：通往通用智能的道路，并非仅仅是模型规模的无止境扩张，而是需要在认知科学、神经科学和计算机科学的交叉点上，进行更深层次、更基础的原理性突破。它提醒我们，真正的智能需要广度、深度与鲁棒性兼备，而摆脱“通用智能幻觉”，正是我们迈向真正AGI的第一步。

引用

  1. AGI有了「权威」新定义，图灵奖得主Yoshua Bengio等提出，GPT-5仅达57%·学术头条·潇潇（2025/10/29）·检索日期2025/10/29 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎