走向AGI：也许AGI不会那么快改变世界

本期节目围绕AGI发展时间预测展开讨论，对比了不同专家对通用人工智能进程的研判。杨立坤AGI反对观点强调系统集成技术瓶颈，认为需整合物理规律理解、分层规划等多项技术突破，且至少需要10年以上时间，其核心挑战在于跨维度智能定义与渐进式工程化发展。
Apple AI提出的Gate经济模型分析指出，AI经济影响预测需关注算力投入、自动化应用与经济产出的循环效应，短期内AI工作者规模扩张可能比技术突破更具经济价值，但算力资源限制可能成为2030年后发展阻力。
普林斯顿大学阿拉亚男AI普通技术论从技术扩散速度角度提出警示，认为AI应用落地需经历技术研发、产品化与社会适应三阶段，医疗等高敏领域普及或需数十年。其研究强调建构效度缺失问题，例如AI测试表现无法直接转化为实际场景效能，并指出社会组织变革滞后性对技术扩散的制约。
讨论还涉及莫拉维克悖论AI挑战，即人类进化形成的本能（如常识判断）对AI而言难度远超逻辑推理等新技能。当前Transform模型局限性体现为统计模式匹配与逻辑理解鸿沟，导致AI幻觉问题风险突出。研究数据显示76%的AI学者认为仅靠模型扩展无法实现AGI，需突破因果推理与物理世界建模等底层能力。
最终结论指出，AGI发展需平衡技术突破与权力控制，政策应聚焦韧性建设而非单一风险预测，通过促进技术普惠性、强化系统安全工程等方式应对AI经济影响预测中的系统性风险。