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吴恩达:图灵测试不够用了,我会设计一个AGI专用版

IP属地 中国·北京 编辑:孙雅 量子位 时间:2026-01-10 12:08:18

鹭羽 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

新年新气象!AI大神吴恩达2026年目标公开:

要做一个新的图灵测试,他称之为图灵-AGI测试。

光看名字就知道,这个测试专为AGI而生。

去年是AGI水涨船高的一年,吴恩达在其年度总结中也曾表示:

2025年或许会被铭记为人工智能工业时代的开端。

创新推动模型性能到达新的高度,AI驱动的应用变得不可或缺,顶尖企业人才争夺激烈,基础设施建设推动社会生产总值增长。

学术界和工业界频繁提及AGI概念,硅谷的公司也会为抢先AGI定下季度目标。

但关于AGI的定义至今还没有统一标准,现有基准测试还常常误导大众,使其高估当前的AI水平。

吴恩达注意到该趋势,于是新的图灵测试将试图弥补这一空白。

正如网友所言:

要衡量智能首先要定义智能。

图灵-AGI测试设想

传统的图灵测试在AGI时代显然不够用。

它由艾伦图灵在上世纪五十年代提出,提出用人机对话来测试机器的智能水平。

在测试过程中,人类评估者需要确定他们是在与人还是与机器交谈。如果机器能够成功骗过评估者,那么就算通过了测试。

但现在的AI显然不再满足于简单的对话交互,而是要构建起经济有用的系统,所以亟需一个能够衡量AI工作能力的测试。

而这就是图灵-AGI测试的核心,要让AI像人类一样智能,并完成大部分的知识型工作。

测试对象将会是AI系统或专业人士,他们将会被提供一台可以访问互联网并配备浏览器和Zoom等软件的计算机。

裁判将通过计算机为测试对象设计一个多日的体验任务,比如作为客服,会先被培训一段时间,然后要求执行接听电话的任务,并需要提供持续的反馈。

只要AI能够像人类一样熟练完成工作任务,就会被认为通过测试。

该测试将聚焦AGI的经济性和实际产出,更接近普世意义下对AGI的初始定义——可用于工作和生产场景的智能。

它也会比基准测试更考验AI的通用能力。

现在几乎所有的AI基准测试,如GPQA、AIME、SWE-bench等,都会预先确定一个测试集。这意味着AI团队都会直接针对已发布的测试集来调整他们的模型。

这就导致很多AI模型榜单排名靠前,但真实物理世界中又能力不够。

去年闹得沸沸扬扬的Llama 4刷榜丑闻就是其中一个典型,明明数据看起来都很不错,但用户真正上手后却傻眼了。

此外,固定测试集只能衡量AI在某一狭窄领域的能力。相比之下,图灵测试可以由评委自由提出任意问题,没有提前限定范围,更能判断系统在通用任务上的表现。

在改进的图灵-AGI测试中,延续了这一设定,裁判可以任意设计体验任务,而受测试的AI或人类测试者均不会事先知道任务内容,这将比基准测试更能判断AGI水平。

同时为了校准社会对AI的期望,吴恩达表示,或许他将举办一场图灵-AGI测试,让所有AI参与其中。

即便最后的结果会是所有AI系统均未能达到标准,但也能平息长期以来对AGI的过度炒作。

这种降温将会为AI领域创造更稳健的环境,让行业重新聚焦于非AGI级别的实际进步,比如开发有实用价值的应用,而不是沉迷于实现AGI的营销噱头。

从长期来说,图灵-AGI测试也会为AI团队设定一个具体的努力目标,而非模糊地实现人类级智能。

倘若真有某一家公司能够通过测试,其成果也必定具备真实价值,图灵-AGI测试将会为真正的AGI突破提供可信的判定依据。

所以接下来,只需拭目以待。

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