当机器真正具备人类水平的理解、学习和推理能力时，我们将迎来怎样的未来？是医疗、教育、科研等领域的全面跃升，还是失控风险下的生存危机？在不久前举办的中关村论坛年会上，朱松纯提出通用人工智能是下一个前沿之一的观点；与此同时，谷歌DeepMind团队也发布了长达145页的人工智能安全报告，称通用人工智能（AGI）或将在5年（2023年）内出现，并警告其可能带来“永久毁灭人类”的极端风险。在这个技术奇点临近的时代，我们既站在突破人类认知边界的曙光里，也徘徊在未知风险的阴影中。
一、前沿机遇：革新的无限可能
从技术发展的维度来看，近年来通用人工智能取得了突破性进展。以大语言模型为代表，如 OpenAI 的 GPT-4，展现出了令人惊叹的多任务处理能力。它不仅能流畅地进行自然语言对话，协助人们完成文案撰写、问题解答等常规任务，还能在复杂的逻辑推理、代码编写以及创意写作等方面表现出色，通过理解任务的本质和要求，灵活运用知识生成高质量的结果。谷歌 DeepMind 开发的 Gemini Ultra 模型，融合强化学习技巧与大模型经验，在某些基准测试中超越了 GPT-4，进一步彰显了技术的进步。在多模态融合方面，通用人工智能系统正逐步实现对文本、图像、音频等多种数据类型的综合理解与处理。
产业应用层面，通用人工智能正深度赋能各个行业，成为推动产业升级和创新的核心力量。在医疗健康领域，它可以对海量的医疗数据，包括患者的病历、影像资料、基因信息等进行综合分析，帮助医生进行疾病的早期诊断和精准治疗方案的制定。通过学习大量的医学案例和最新研究成果，人工智能系统能够发现潜在的疾病模式和治疗线索，为医疗决策提供可靠的参考依据，从而提高医疗效率和质量，挽救更多生命。
图：全球首个通用智能人“通通”（图源：北京通用人工智能研究院）
二、风险剖析：潜在危机的审视
然而，DeepMind 报告中对 AGI 风险的阐述，如同一记警钟，振聋发聩。滥用风险首当其冲，随着 AGI 技术普及，恶意分子极有可能利用其生成高度逼真的虚假信息，操纵舆论走向。在信息时代，虚假信息的传播速度与破坏力呈指数级增长，可能引发社会信任危机，扰乱正常社会秩序。例如，通过深度伪造技术合成政治人物的虚假言论视频，足以误导公众，影响选举等重大事件进程。
错位风险同样棘手，当 AGI 系统在复杂任务执行中，因目标设定偏差或对人类价值观理解有误，便可能产生与预期相悖的结果。设想一个负责城市资源分配的 AGI 系统，若单纯以经济效益最大化为导向，忽视了社会公平与弱势群体需求，可能导致资源过度集中，贫富差距进一步拉大，激化社会矛盾。
三、争议焦点：发展节奏与伦理界限的博弈
围绕 AGI 发展，争议从未停歇。首要争议在于发展节奏把控。部分科技乐观派深受 AGI 巨大潜力鼓舞，主张加速推进技术研发，认为快速实现 AGI 突破能抢占发展先机，解决诸多全球性难题，如能源危机、气候变化等。然而，谨慎派依据 DeepMind 报告，忧心当下技术根基不稳，盲目加速可能导致风险失控。他们指出，在对 AGI 的底层运行逻辑、安全机制尚未充分理解与完善前，过快发展无异于在薄冰上疾驰，一旦破裂，后果不堪设想。
伦理界限的界定亦是争议核心。当 AGI 具备一定自主决策能力，其行为的道德责任归属成为难题。若 AGI 在执行任务中造成损害，责任该归咎于开发者、使用者，还是 AGI 自身？以医疗事故为例，若由 AGI 辅助的手术出现失误，患者权益该如何保障？同时，在 AGI 研发过程中，数据收集与使用的伦理规范也亟待明确。为训练 AGI 获取大量个人数据，如何在保障数据可用性的同时，充分尊重个人隐私，避免数据滥用，成为横亘在发展道路上的关键议题。
