Google DeepMind首席執行官德米斯·哈薩比斯在近期訪談中提出，基于當前人工智能模型能力提升的顯著趨勢，通用人工智能（AGI）或將在三年內成為現實。這一觀點迅速引發科技領域對技術發展節奏的廣泛討論，部分專家認為其預測過于樂觀，另一些則強調需重新審視AGI的定義標準。
哈薩比斯指出，過去十二個月中，大語言模型在邏輯推理、編程開發及科學探索等領域的突破遠超預期。以推理增強型模型為例，其處理多步驟復雜任務的能力已實現指數級增長，例如在數學證明、藥物分子設計等場景中展現出接近人類專家的水平。這種進步促使DeepMind加速推進Gemini系列模型的研發迭代，同時將持續學習、因果推斷和世界建模列為下一代技術的核心突破方向。
盡管技術路徑逐漸明朗，哈薩比斯坦言安全對齊仍是最大挑戰。隨著模型自主性增強，確保其行為與人類倫理規范保持一致的需求愈發迫切。DeepMind已投入大量資源構建可解釋性框架，但如何讓高階AI系統理解抽象價值觀、避免意外后果，仍是未完全解決的難題。例如，當前模型在處理涉及文化敏感性的決策時，仍可能產生偏差性輸出。
針對三年時間表的預測，行業內部存在顯著分歧。meta AI首席科學家楊立昆公開質疑，認為基于統計模式匹配的大語言模型架構存在根本性局限，無法實現真正的情境理解與自適應學習。而Anthropic公司首席執行官達里奧·阿莫代則提出，若將AGI標準設定為"勝任80%以上人類職業任務"，則現有技術軌跡可能支持在2027年前達成目標。他特別提到，近期模型在法律咨詢、醫療診斷等領域的測試準確率已超過入門級從業者。
這場爭論背后，折射出科技界對AGI發展路徑的深層思考。部分研究者警告，過度聚焦時間表可能忽視技術風險，建議優先建立國際監管框架；另一些聲音則強調，競爭壓力可能推動企業隱瞞關鍵進展，呼吁增加透明度。隨著OpenAI、DeepMind等機構持續突破模型規模邊界，關于AGI的討論正從技術層面延伸至哲學與社會學領域。
