什么是通用人工智能——它已经到来了吗？

OpenAI总裁格雷格·布罗克曼近日放出风声，称其高级模型GPT-6 Astra可能标志着通用人工智能（AGI）的到来。按照OpenAI自己的定义，AGI是指能在大多数具有经济价值的工作上超越人类的AI系统——即在多数数字化和认知类任务上比人做得更好，比如写代码、组织活动、管理项目等，但不包括农业、建筑这类体力劳动（不过随着AI与机器人结合，这个边界未必永远牢靠）。布罗克曼在9月一场闭门记者会上承认，OpenAI创业时以为AGI会是一个人人可识别的明确时刻，"但事情并没有那样发展"，不过他个人认为"我们已经到了"。几乎同时，Anthropic首席执行官达里奥·阿莫代伊撰文《我们必须放慢前沿》，呼吁行业减速，数小时内萨姆·奥尔特曼和埃隆·马斯克都表示赞同。 争议的核心在于证据并不一致。GPT-6 Astra最明显的变化是使用方式：早期模型需要人一步步下指令，而Astra面向长任务，用户只需设定目标和边界，模型自己规划步骤，演示中它能同时处理多个不相关的任务。在ARC-AGI-3基准测试中，Astra拿到99.9%的分数，而人类平均只有48%——但这里有个关键细节：这个成绩是在OpenAI为Astra专门搭建的运行环境中取得的，该环境能保留模型在多次请求之间的推理结果；而在ARC Prize提供给所有模型的通用测试环境下，Astra的最好成绩是62.7%。独立评估机构之间也意见分歧，Epoch AI认为它处于前沿水平，与Claude Fable 5.1、Kimi K3等模型并列，而另一家分析公司Artificial Analysis则未给出同样结论。对跨境卖家和AI工具用户来说，这意味着"AGI已来"更像是一种营销叙事而非共识：模型自主规划长任务的能力确实在提升，但基准测试的成绩高度依赖测试环境，实际落地效果仍需按自己的业务场景验证，不宜被单一分数牵着走。