Google DeepMind發表60頁論文，由Hutter、Legg、Genewein撰寫，定義AGI（多數認知任務達平均人類水平）、ASI（超越大量專家協作）和不可計算的AIXI三個層級。實現路徑包括規模擴展、算法突破、遞歸自我改進和多AI 代理協調，瓶頸在於能源與硬體。六種阻礙：高品質資料可能本十年內耗盡、資源需求過快、神經範式天花板、研究難度激增（維持摩爾定律需18倍於1970年代的研究者）、模型無法創造全新概念、人為放緩。作者
Google DeepMind發表60頁論文，由Hutter、Legg、Genewein撰寫，定義AGI（多數認知任務達平均人類水平）、ASI（超越大量專家協作）和不可計算的AIXI三個層級。實現路徑包括規模擴展、算法突破、遞歸自我改進和多AI 代理協調，瓶頸在於能源與硬體。六種阻礙：高品質資料可能本十年內耗盡、資源需求過快、神經範式天花板、研究難度激增（維持摩爾定律需18倍於1970年代的研究者）、模型無法創造全新概念、人為放緩。作者認為這是對AGI後果的嚴肅反思呼籲。
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