诺奖得主惊人预测：4 年推出广义相对论，就是 AGI ！做完人类 580 亿年任务

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诺奖得主惊人预测：4 年推出广义相对论，就是 AGI ！做完人类 580 亿年任务

来源：新智元报道  2026 年 2 月 23 日 16:02  广东   

编辑：Aeneas 定慧



【新智元导读】诺奖得主 Hassabis ，刚刚给 AGI 一个新定义——爱因斯坦测试！能在 4 年内推导出 1915 年广义相对论的，才算真正的 AGI 。马斯克立即来反驳了：人类集体都没独立重现相对论，要是 AI 真能做到，那就不是 AGI ，而是「超神」了。但无可否认：AGI ，真的超近了！

就在刚刚，诺奖得主、谷歌 DeepMind 掌门人 Demis Hassabis 重新定义了 AGI 。

2026 年 2 月，在印度 AI 峰会上，Hassabis 给 AGI 下了一个极其硬核的定义——

「爱因斯坦测试」：把 AI 的知识库卡死在 1911 年之前，看它能不能像爱因斯坦一样，独立推导出 1915 年的广义相对论。

能做到？恭喜，你就是 AGI 。

做不到？那你就还是个高级搜索引擎。



Hassabis 这样说，是因为在 1911 年，爱因斯坦开始严肃思考引力与加速度的问题（提出等效原理深化版本）。1915 年 11 月，他正式发表了广义相对论场方程。

从系统性构思到完整理论成型，大约 4 年时间。

显然，Hassabis 的这个测试，不是在考 AI 的知识量，而是考它的原创科学发现能力——能不能在已知信息的边界上，跨出那一步「无中生有」的飞跃。

网友们纷纷表示，这才是第一个真正有意义的 AGI 定义。



Hassabis 还补了一刀：

目前所有的 AI 系统，包括他自己家的 Gemini ，都是「参差不齐的智能」（jagged intelligence）——某些方面超强，另一些方面却一塌糊涂。



离真正的 AGI ，还差至少一两个关键突破。

甚至有人畅想：如果这个 AI 足够强大，或许发现的不仅仅是广义相对论，而是更先进的理论。



马斯克秒回怒怼  你这不是 AGI ，这是超级智能

消息一出，马斯克几乎是秒级回应。



他的看法是：「 Hassabis 定义的不是 AGI ，而是超级智能（superintelligence）。」

马斯克的逻辑很清晰——

爱因斯坦是人类有史以来最顶级的物理学家之一。全人类集体加在一起，也没有独立重现相对论的能力（毕竟是爱因斯坦一个人干的）。如果一个 AI 做到了，而且这个 AI 还能被无限复制、百万级别地并行运行……

那这玩意儿早就不是「人类水平」了，这是碾压全人类的存在。

马斯克的意思很明确：你把超级智能的门槛当成了 AGI 的及格线，这属于标准错位。



不管 Hassabis 和马斯克的争端究竟谁更有理，不可否认的是，圈内大佬一致预测—— AGI ，离我们很近了！

注意，Demis Hassabis 最近缩短了自己的 AGI 时间线，在以前，他对此比较保守（5 到 10 年）。

但现在，他的原话是：「现在，到了 2026 年，我们正处于另一个 AGI 即将到来的临界点——也许在未来五年内」。



OpenAI CEO 奥特曼预计，AGI 将在 2028 年实现。「如果你现在是大二学生，你毕业时就会进入一个有 AGI 的世界」。







在最近的一个活动上，奥特曼还这样说：「光看我们现有的技术在内部加速，我觉得已经很接近了。鉴于我现在预期的更快起飞，我认为超级智能并不遥远。」

他再次强调：我们可以期待，OpenAI 在 2028 年底实现 AGI/ASI 。



即使是 AGI「怀疑论者」Francois Chollet ，也认为 AGI 能在 2030 年实现，还有四年。

微软 CEO Suleyman 则直接预测：距离「大多数甚至全部」白领岗位被 AI 取代，还有 12 到 18 个月。



那么，AGI 到底应该如何定义？

回到原点：AGI 这个词到底是谁发明的？

其实，「通用人工智能」（AGI，Artificial General Intelligence）这个概念的历史比很多人想的要短得多。

1950 年，图灵提出著名的「图灵测试」。



如果一台机器能让人类在对话中分不清它是人还是机器，就算它有智能。

这是 AI 领域最早的标杆。

但图灵测试被后来的研究者广泛批评——它只测了「模仿能力」，没测真正的理解和创造。

1956 年，达特茅斯会议正式开启 AI 这个学科。



当时的先驱们——麦卡锡、明斯基、西蒙——狂妄地预言：20 年内机器就能做到人类智慧的任何事。

结果？等来的是两次「AI 寒冬」。

1997 年，一个叫 Mark Gubrud 的美国学者，第一次在学术讨论中使用了「Artificial General Intelligence」这个词。他当时讨论的是全自动化军事系统的未来。



2007 年，Ben Goertzel 在 Shane Legg 的建议下，出版了一本名为《Artificial General Intelligence》的书，把这个概念彻底推向主流。



从此，AGI 成了 AI 领域最重要的概念锚点——它划出了一条线：一边是「能做特定任务的窄 AI 」，另一边是「像人类一样全面思考的通用 AI 」。

而「超级智能」（Superintelligence）这个概念，则由牛津大学哲学家 Nick Bostrom 在 2014 年的同名著作中系统定义：



在几乎所有人类关心的认知领域，都远超人类最强大脑的智能体。

Bostrom 还细分了三种超级智能——

- 速度型：跟人一样聪明，但快 10 万倍。

- 质量型：不只是快，而是在思维深度上碾压人类。

- 集体型：百万个 AI 协同工作，集体智慧远超人类文明总和。

马斯克怼哈萨比斯的逻辑恰恰就在这里：一个能独立推导相对论的 AI ，如果还能被百万级复制——那不就是 Bostrom 定义的「集体超级智能」吗？

那么，我们距离 AGI 到底还有多远？

15 年后，AI 能完成人类 580 亿年任务！

显然，每位大佬定义的 AGI 根本不是同一个东西。

马斯克的标准最低：能考试、能开车、能编程，就算 AGI 。本质上就是「全能 AI 助手」。

Sam Altman 搞了个五级框架：从 Level 1（会聊天的 ChatGPT ）到 Level 5（能独立运营一家公司的 AI ）。目前他认为我们在 Level 2 和 Level 3 之间—— AI 已经能做初级推理，正在走向自主行动。

Yann LeCun 最悲观（也可能最严谨）：他认为当前的 LLM 架构存在根本缺陷——不理解因果、没有物理直觉、无法从真实世界经验中持续学习。要实现 AGI ，需要全新的「世界模型」范式，现有路线走不通。

而哈萨比斯的「爱因斯坦测试」恰恰戳中了一个最核心的问题：当前所有大模型的本质，都是模式匹配和信息重组。

像爱因斯坦一样，凭空提出一个全新并且可证明为正确的领先理论，目前没有任何现有 AI 能做到。

但无人可以否认，我们已经按下了加速键，并且再也回不去了。

最近，AI 研究机构 METR（Model Evaluation & Threat Research）发布评估称，前沿 AI 模型完成复杂长任务的能力呈指数级增长，大约每 4 个月任务长度翻倍。

这意味着 AI 不仅在答题准确率上进步，更在持续执行、复杂规划与跨步骤推理方面快速跃迁。



按这一趋势外推，华盛顿大学的研究员 Yuchen Jin 预测：到 2041 年，AI 智能体理论上可完成一项人类需耗时 580 亿年的任务，远超宇宙当前约 138 亿年的年龄！



基于同样的逻辑，他提出了一个极具科幻感的观点：在 15 年内，AI 或许能通过「一次提示」（One-shot prompt）就生成一个像「新宇宙」级别复杂程度的结果。

他甚至开玩笑说，也许我们现在的宇宙就是这么被创造出来的。

奇点，真的近了

马斯克此前也在访谈中明确指出：我们正处于奇点中。

在他看来，我们会在 2026 年实现 AGI 。现在，我们正处于即将下去的过山车的顶端。根本不用攒钱退休，因为这个问题压根无关紧要。



奥特曼，也同样持这个观点。

或许有人认为他擅长炒作，但有一点他是对的：世界前沿的大公司内，一个普遍的共识就是，这个世界还没有做好准备。

AI 模型已经变得越来越强大，而更多性能更强的模型，也即将推出。

起飞速度会比人们预期的快很多，这让人既紧张又焦虑。

这种翻倍增长的速度，已经远远超出人类历史上所见过的任何发展节奏。

无论我们愿不愿意，都正被不可逆转地拉向一个「机器之神」的时代。

除非发生卡林顿事件那样的全球性灾难，否则没有什么能够阻止这种指数级的扩张。



现在，眼看着这条曲线已经要起飞了，你，准备好了吗？



参考资料：

https://x.com/elonmusk/status/2025570252679967210

https://x.com/Tz_2022/status/2025314523788312602

https://x.com/chatgpt21/status/2024954923629318379

https://x.com/jawwwn_/status/2025103684774834482

新智元

ysr

这个目标真好玩，让我们拭目以待吧！已经进入2026年了！