AGI其實早已誕生？《Nature》震撼宣告：圖靈測試失效、AI專家級智慧超越人類

國際頂尖學術期刊《自然》（Nature）近日刊登一篇引發科技圈高度震盪的論文，多名來自加州大學聖地牙哥分校等機構的哲學家、認知科學家與電腦科學家共同指出，一個長年被視為「未來式」的概念「通用人工智慧」（AGI），其實已經存在於當下。

研究團隊直言，學界與產業界長期爭論「AI 何時能追上人類」，本身已成為一種認知錯位。與其繼續等待，不如正視現實：AGI 不是即將到來，而是已經出現。

研究指出，衡量機器是否具備人類等級智慧的經典指標圖靈測試，實際上已被現代大型語言模型拋在身後。

2025 年 3 月，OpenAI 發表 GPT-4.5 時，研究人員在嚴格條件下進行圖靈測試，結果顯示：受試者有 73% 的機率將 GPT-4.5 判定為「真人」，甚至高於真實人類被判定為人類的比例。

換言之，在自然對話、語言理解與表達能力上，AI 已經比多數人類「更像人」。然而，矛盾的是，根據同年一項調查，仍有 76% 的頂尖 AI 研究人員認為 AGI 尚未出現。

論文作者直言，這種落差並非技術問題，而是人類不願承認現實所導致的心理抗拒。

從「隨機鸚鵡」到專家級智慧：AGI 的三個層級

針對外界長期質疑 AI 只是模仿、拼湊語料，研究團隊提出一套三層級評估架構，重新界定 AGI 的實際位置。

第一層：圖靈測試級（已完成）

具備流暢對話能力、基礎推理與跨領域知識，這是數年前 AI 的主要門檻。

第二層：專家級（目前已達成）

這也是研究認定人類正面臨的現實狀態。當代大型語言模型已能：

• 在國際數學競賽等級的題目中取得頂尖表現
• 協助科學家提出並驗證全新科學假設
• 通過多學科博士資格考
• 撰寫高複雜度、低錯誤率的程式碼
• 精通多國語言並進行文學創作

研究甚至指出，其知識廣度已超越經典科幻電影《2001 太空漫遊》中的超級電腦 HAL 9000。

第三層：超人類級（正在逼近）

超人類級即能獨立完成完全超越人類的革命性科學發現。作者強調，這並非判定 AGI 的必要條件，正如是否能得諾貝爾獎，並不能決定一個人是否具備智慧。

為何專家仍否認？問題出在對「智慧」的迷思

論文指出，否認 AGI 的核心原因，來自於人類對智慧的過度神話。

首先，許多人在潛意識中將 AGI 等同於全知全能的存在，認為它必須在所有領域都無所不能，同時具備頂尖科學家的理性、文學家的創造力，還不能犯錯。

然而，論文作者反問，歷史上的傑出人類本身就高度專精而非全能：居里夫人並不精通數論，愛因斯坦也不會說中文，但這並未影響他們被視為具備通用智慧。

既然人類本身並非「完美六邊形戰士」，要求 AI 達到近乎神祇的標準，本身就是不合理的期待。

研究團隊指出，真正的通用智慧，重點在於能力的廣度與深度。只要一個系統能夠像一般人類一樣，在不同領域之間靈活切換，並在多個領域中展現專家級表現，就已符合 AGI 的核心定義。

其次，另一個常見誤解是認為智慧必須「像人一樣運作」，包括擁有肉體、情感與生命歷程。作者認為，這是一種典型的「碳基生物中心主義」。

正如章魚的神經系統分散於觸手之中，假想中的外星文明可能透過完全不同的方式進行溝通，智慧本質上是一種功能表現，而非依附於特定生理形態。

只要能有效理解問題並提出解決方案，其是否具備人類的身體結構，並非判定智慧的必要條件。

《自然》逐條反駁常見質疑

《自然》論文中最引人注目的段落之一，是研究作者系統性回應當前最常見的反 AI 論點。針對外界對 AGI 的質疑，作者逐一提出反證，試圖釐清這些批評在當前技術條件下是否仍然成立。

首先，針對「大型語言模型只是隨機拼接詞彙，缺乏真正理解能力」的說法，論文指出，這種觀點在早期模型階段或許尚可成立，但已不符合現況。

研究者反問，若 AI 僅是重組既有語料，便無法解出從未發表過的數學問題，也不可能協助科學家提出並驗證新的物理理論。這類表現更接近推理行為，而非單純的資料拼湊。

其次，對於「AI 缺乏身體，因此無法真正理解物理世界」的批評，作者認為這是一種對智慧的誤解。

論文以物理學家史蒂芬．霍金為例指出，即使在失去大部分身體行動能力後，其智慧與思考能力並未因此消失。

此外，現代 AI 已能回答涉及物理因果的反事實問題，例如分辨玻璃杯與枕頭掉落地面後的不同結果，顯示其內部已建立對物理世界的抽象模型。

第三項質疑聚焦於自主性問題，認為 AI 必須依賴人類指令才能運作，因此不具備真正智慧。對此，論文區分「智慧」與「意志」的概念，指出是否主動行動涉及倫理與責任，而非智力本身。

研究者引用古希臘德爾斐神諭作為比喻，指出即便只有在被詢問時才回應，仍不影響其被視為具備智慧的地位。

最後，對於「AI 學習速度過慢，需仰賴海量資料訓練」的批評，作者指出，這類比較忽略了人類大腦本身即承載著經過數十億年演化所形成的先天結構與本能。相較之下，AI 幾乎是從零開始學習。

論文強調，學習效率不應與能力高低畫上等號，正如不同棋手花費不同時間成為大師，最終展現的棋力並無本質差異。

一種「異類智慧」已與人類共存

研究最後提醒，人類正在面對的並非人類複製品，而是一種「異類智慧」。

這類智慧在閱讀、分析、整合資訊等任務上極為卓越，卻可能在簡單計數或日常常識上出錯。這並非缺陷，而是源於不同演化路徑。

人類的智慧來自生存壓力；AI 的智慧，則從語言與資料的規模中湧現。

論文最後寫道，承認大型語言模型已達 AGI 水準，是一記警鐘。當人類面對的不再只是工具，而是通用智慧時，治理、責任與共存的問題將進入全新層次。

作者以一句話作結：「機器不是正在趕來，它們已經到了。」