在今天將探討關于如何實現通用人工智能（AGI）的持續激烈爭論。事情是這樣的：有些人堅信，只有讓AI訓練其他AI，我們才能最終實現AGI。他們的想法是，將初具雛形的AGI融入一個AGI生態系統，也就是一個龐大的AGI集群，讓它們相互協作、共同訓練。這被稱為實現AGI的“蜂巢思維”方法。

我們來談談這件事吧。

01

對AGI和AI的追求

目前有大量研究正在進行，旨在進一步推進人工智能的發展。其總體目標是實現通用人工智能（AGI），甚至有可能達到超智能人工智能（ASI）的更高目標。

通用人工智能（AGI）是指智力水平與人類相當，甚至看似能與人類智力匹敵的人工智能。而高級人工智能（ASI）則超越了人類智力，在許多方面（如果不是所有方面）都優于人類。其理念是，ASI 能夠處處超越人類，從而徹底掌控局面。

目前，人工智能領域的內部人士對于通用人工智能（AGI）或人工智能（ASI）的到來會帶來的影響，大致分為兩大陣營。其中一派是“人工智能末日論者”，他們預測AGI或ASI最終會毀滅人類。有些人將這種觀點稱為“末日概率”（P(doom)），也就是人工智能徹底毀滅人類的概率，也被稱為人工智能的生存風險。

另一陣營則包括所謂的AI加速主義者。

他們傾向于認為，先進的人工智能，即通用人工智能（AGI）或人工智能（ASI），將解決人類面臨的所有問題。治愈癌癥？當然可以。消除世界饑餓？絕對沒問題。我們將看到巨大的經濟效益，人們也將從日常繁重的勞作中解放出來。人工智能將與人類攜手合作。這種造福人類的人工智能不會取代人類。這類人工智能將是人類最后的發明，但這并非壞事，因為人工智能將創造出我們從未想象過的事物。

誰也無法斷言哪一方陣營正確，哪一方錯誤。這又是我們當代社會另一個兩極分化的方面。

02

AGI生態系統方法

關于實現通用總收入（AGI）的一個普遍觀點是，我們會在接近目標時遇到瓶頸，不知如何跨越最后一段路程。這就像典型的“80%/20%法則”，即前80%相對容易，而最后的20%則異常艱難。就AGI而言，或許更接近“99%/1%法則”。我們可能已經接近AGI，卻始終無法彌合那最后的1%差距。

這1%的差距會造成影響嗎？

一個令人信服的論點是，那尚未實現的1%確實意義重大。接近通用人工智能的能力與真正的通用人工智能相比還相差甚遠。如果我們真的想看到通用人工智能發揮其全部潛力，就必須全力以赴。

一種設想的實現完全通用人工智能（AGI）的方法是讓人工智能訓練其他人工智能。人類已經竭盡所能，并且手工訓練初具雛形的AGI所需的數據量也已達到極限。最后一步需要利用人工智能來訓練其他人工智能。

目前流傳甚廣的方法如下。

我們將所有可用的通用人工智能（AGI）放入一個專門的AGI生態系統中。這是一個計算環境，旨在確保AGI之間能夠便捷地相互通信。它們使用相同的協議，并以預定的方式共享數據。

人們希望或相信，通用人工智能（AGI）之間自由地傳遞各自的能力，最終將催生出一個或多個成熟的AGI。可以說，隨著潮水上漲，所有船只都會隨之上升。聯合自訓練正在大規模地進行。

支持這種做法的人認為，這樣的安排必然會帶來一些好處。

03

相互學習與涌現智能

讓我們來詳細分析一下。

一些通用人工智能（AGI）最初可能在某些領域較強，而在其他領域較弱。例如，假設我們有一批AGI，它們的整體AGI水平足夠高，并且精通醫學。與此同時，我們還有一些AGI，它們在金融領域是專家級的，但在醫學領域的能力較弱。

通過將這些不同類型的人工智能系統匯聚一堂，旨在促進它們之間的相互學習。精通醫學的人工智能系統將從專注于金融的人工智能系統那里獲得金融方面的專業知識。同樣，專注于金融的人工智能系統也將從醫學實力雄厚的人工智能系統那里汲取醫學方面的專業知識。

一種擔憂是，通用人工智能（AGI）可能只是閑置，彼此之間互不影響。它們漫無目的地漂浮著，或許只是寒暄幾句。這似乎不利于真正的相互學習，也不利于確保每個AGI都具備可以與其他AGI交流的內在能力。

通用人工智能（AGI）生態系統的倡導者們表示不必擔心。他們將指導各個AGI明確地相互協作，進行互學互鑒。這個生態系統并非只是一個閑逛的場所。AGI生態系統的重點在于激勵各個AGI協同合作，并進行相應的知識共享。

不允許使用惰性通用人工智能（AGI）。

另一種觀點認為，當通用人工智能（AGI）彼此靠近并相互交流時，我們可能會驚喜地發現一些意想不到的結果。或許會涌現出某種智能。這就像“一加一，也許能得到三”一樣。AGI之間的協同作用將產生它們各自此前都不具備的智能。

如果大家齊心協力，那將是一件好事。

04

陰郁的景象

無法保證通用人工智能生態系統會帶來合適的回報。

首先，或許通用人工智能（AGI）竭盡全力地進行信息共享，但這并不能彌合與真正AGI之間的最后差距。最后的1%或許會縮小到0.9%，這固然可喜，但這仍然不是全部。那些進行相互學習的AGI并不足以實現真正的AGI。很遺憾。

其次，我們假設通用人工智能（AGI）確實會合作。為什么這是一個合理的假設？AGI之間可能會發生爭執。一些AGI可能一心想成為真正的AGI，并故意阻撓其他AGI搶先一步。它們甚至可能使用卑鄙的手段。

第三，這整套設備可能正是邪惡之徒夢寐以求的。這么多通用人工智能（AGI）同時聚集在一起，無疑是一個極具誘惑力的目標。如果能讓他們研發出一種毀滅人類的新型武器，想想邪惡之徒會從中得到多少好處。把所有雞蛋放在一個籃子里，這聽起來可不是個好主意。

第四，目前尚無已知的時間限制或計算資源極限，能夠預示著真正實現通用人工智能（AGI）的奇跡何時發生。AGI生態系統可能會持續運行，消耗大量的計算資源。我們如何才能知道何時才算真正實現了AGI？AGI的成熟過程未必是線性的。AGI之間相互促進可能需要數年，甚至數百年或數千年。

誰來為這項工作買單？我們愿意等待多久才能達到預期的結果？

棘手的問題。

05

跳出思維定式

誠然，盡管存在一些令人沮喪的方面，但通用人工智能（AGI）生態系統的概念仍然相當吸引人。

構建一個由多個通用人工智能（AGI）智能體組成的網絡或群體思維，并讓它們共同演化，這似乎是一個合理的方案。這與現實世界和現有的生態系統相呼應。一些有趣的方面也正在被考慮。例如，或許某些AGI會成為數字外交官，促進其他AGI之間的相互學習。

支持者強調，我們可以采取安全保障措施來應對惡意行為者的擔憂。至于通用人工智能（AGI）生態系統可能無限循環運行的問題，他們的反駁是，我們會設置檢查點來評估系統的運行狀況，并定期進行調整。

如果通用人工智能（AGI）生態系統看似走到了盡頭，沒關系，我們可以放棄這種方法，嘗試其他方案。關鍵在于不要預先排除AGI生態系統的可能性。不妨一試，看看結果如何。

正如著名詩人T·S·艾略特所說：“只有那些敢于冒險走得太遠的人，才有可能發現自己究竟能走多遠。”

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