新年新气象！AI 大神吴恩达2026 年目标公开：
要做一个新的图灵测试，他称之为图灵 -AGI 测试。
光看名字就知道，这个测试专为 AGI 而生。
2025 年或许会被铭记为人工智能工业时代的开端。
创新推动模型性能到达新的高度，AI 驱动的应用变得不可或缺，顶尖企业人才争夺激烈，基础设施建设推动社会生产总值增长。
学术界和工业界频繁提及 AGI 概念，硅谷的公司也会为抢先 AGI 定下季度目标。
但关于 AGI 的定义至今还没有统一标准，现有基准测试还常常误导大众，使其高估当前的 AI 水平。
吴恩达注意到该趋势，于是新的图灵测试将试图弥补这一空白。
要衡量智能首先要定义智能。
它由艾伦 · 图灵在上世纪五十年代提出，提出用人机对话来测试机器的智能水平。
在测试过程中，人类评估者需要确定他们是在与人还是与机器交谈。如果机器能够成功骗过评估者，那么就算通过了测试。
但现在的 AI 显然不再满足于简单的对话交互，而是要构建起经济有用的系统，所以亟需一个能够衡量 AI 工作能力的测试。
而这就是图灵 -AGI 测试的核心，要让 AI 像人类一样智能，并完成大部分的知识型工作。
测试对象将会是 AI 系统或专业人士，他们将会被提供一台可以访问互联网并配备浏览器和 Zoom 等软件的计算机。
只要 AI 能够像人类一样熟练完成工作任务，就会被认为通过测试。
该测试将聚焦 AGI 的经济性和实际产出，更接近普世意义下对 AGI 的初始定义——可用于工作和生产场景的智能。
它也会比基准测试更考验 AI 的通用能力。
现在几乎所有的 AI 基准测试，如 GPQA、AIME、SWE-bench 等，都会预先确定一个测试集。这意味着 AI 团队都会直接针对已发布的测试集来调整他们的模型。
这就导致很多 AI 模型榜单排名靠前，但真实物理世界中又能力不够。
去年闹得沸沸扬扬的 Llama 4 刷榜丑闻就是其中一个典型，明明数据看起来都很不错，但用户真正上手后却傻眼了。
在改进的图灵 -AGI 测试中，延续了这一设定，裁判可以任意设计体验任务，而受测试的 AI 或人类测试者均不会事先知道任务内容，这将比基准测试更能判断 AGI 水平。
同时为了校准社会对 AI 的期望，吴恩达表示，或许他将举办一场图灵 -AGI 测试，让所有 AI 参与其中。
即便最后的结果会是所有 AI 系统均未能达到标准，但也能平息长期以来对 AGI 的过度炒作。
这种降温将会为 AI 领域创造更稳健的环境，让行业重新聚焦于非 AGI 级别的实际进步，比如开发有实用价值的应用，而不是沉迷于实现 AGI 的营销噱头。
从长期来说，图灵 -AGI 测试也会为 AI 团队设定一个具体的努力目标，而非模糊地实现人类级智能。
倘若真有某一家公司能够通过测试，其成果也必定具备真实价值，图灵 -AGI 测试将会为真正的 AGI 突破提供可信的判定依据。
所以接下来，只需拭目以待。
参考链接：
[ 1 ] https://x.com/AndrewYNg/status/2008578741312836009?s=20
[ 2 ] https://www.deeplearning.ai/the-batch/issue-334/
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