“定义这些词汇时◆◆★■，评判的标准总是在变，◆■■■■”Menlo Ventures合伙人迪迪·达斯（Deedy Das）说。他表示自己更倾向于用“经济图灵测试”来考量：雇佣人类与AI完成相同工作，若产出无显著差异，“这算超级智能吗？我不知道，但这似乎是个合理且能被客观定义的目标。”

　　更模糊的是我们何时能实现“超级智能”◆★。毕竟◆★■★，业界连实现AGI都未达成明确共识。奥特曼曾表示超级智能★★■★■◆“近在咫尺”★◆■；而Anthropic公司首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）则预测，在多数领域超越诺贝尔奖得主的AI最快可能在2026或2027年出现◆■。

　　OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼（Sam Altman）也开始频频提及“超级智能”。微软最近也将其在医疗诊断领域的最新突破描述为“迈向医疗超级智能的一步★★”★■★■★。

　　■◆◆■◆“超级智能”将带来激动人心的商业机遇◆◆★■，但如果一切按计划发展，随之而来的也有严峻风险。

　　尽管如此，AI业内许多人士仍质疑“超级智能”这一术语定义模糊且有过度炒作之嫌。

　　但如今◆★◆■◆，行业领袖们正悄然将目光投向一个更为雄心勃勃的新目标◆◆◆★：“超级智能”（Superintelligence）◆◆■■。按照定义，这种AI不仅能力与大多数人水平相当，甚至在所有任务上都比所有人类更出色■★◆■★◆。

　　本吉奥说：“我们已经见证AI系统能用超过200种语言相互交流◆◆，能通过所有学科的博士资格考试。”他认为，虽然AI目前还缺乏长期规划和战略能力■★◆，但“差距正在以指数级的速度缩小，这已成为趋势◆■◆■”■★◆■。

　　7月4日消息，据彭博社报道★◆◆◆■，曾几何时，全球科技领域的顶尖专家们竞相追求的目标是打造“通用人工智能”（AGI），也就是在大多数智力任务上能媲美人类的AI■◆◆★。

　　但对普罗大众而言★■◆★，生活一切如常◆■★■。正如奥特曼最近所说：■■◆■“人类即将创造出数字超级智能，但到目前为止★■◆★■，一切远没有想象中那么诡异。■★◆◆■”（辰辰）

　　本周早些时候，Meta首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）将“超级智能”推向主流视野，并把它列为其赢得AI竞赛的战略核心★★。这是继“元宇宙”之后■★，扎克伯格又一次重大转型。他豪掷数十亿美元开发先进AI产品，组建致力于实现“超级智能”的新团队，并开出数百万美元的高薪，吸引顶尖研究员加入这项宏伟使命。

　　尽管“超级智能”在AI领域并非全新概念◆◆★★★■，已存在了数十年之久，但近期它在AI领军人物中迅速流行起来■■◆，被视为一个更可及的目标◆★。

　　“超级智能的问题在于，掌控它的人将拥有凌驾于他人之上的巨大力量◆★。”本吉奥说道。他新成立的非营利研究实验室LawZero旨在开发一种比当前主流模型更安全的AI★■◆。“而且控制它的可能并非人类，”他补充道，“也可能是按自身意志行事的超级智能体■★★◆。”

　　投身于★■■■◆★“超级智能”这场豪赌的不止扎克伯格◆■。被誉为同代最杰出的AI研究员伊尔亚·苏茨克维尔（Ilya Sutskever）离开OpenAI后，便将自己的新公司命名为“安全超级智能公司”（Safe Superintelligence）。

　　去年离开OpenAI的AI政策研究员迈尔斯·布伦达（Miles Brundage）认为，◆■★■“超级智能◆◆■”一词的兴起背后有多种原因★◆◆★★。他表示，一种解释是所谓的◆★★◆■“AGI通胀”——鉴于许多人感觉AGI比以往更近了★★■★◆■，转向更新的术语可能是一次★■★“合理的迭代”。

　　当然■■★◆，这种预测也可能过于乐观了。人类实现所谓“超级智能”可能还需要几十年，甚至永远无法企及。

　　首先，■◆“超级智能◆■◆■”与AGI一样定义不清：AI究竟需要在特定任务上达到何种能力才算跨过从“通用”到“超级◆◆◆”的门槛★◆★◆◆■？（是达到大学本科水平★★■◆◆？博士水平？还是诺贝尔奖得主水平？）

　　被誉为“AI教父”之一的蒙特利尔大学计算机科学教授约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）表示★■★◆◆，尽管企业追捧AI新热词不乏商业动机，但人类正迈向“超级智能”是一个“科学事实”■◆。

　　◆■■★★◆“超级智能”最近风靡业界的另一个原因或许在于■★，一个比AGI更远大的目标（外加巨额投资）有助于吸引稀缺的顶尖AI研究人才，因为这群人只想攻克最宏大的技术难题。

　　目前无可争议的是，那些资金最雄厚、技术最顶尖的公司正在朝着比AGI更诱人、也更令人恐惧的目标迈进。

　　布伦达还补充道，“超级智能★■◆■◆”也可以被看作是◆■■★“对★■■◆★‘AGI■★’一词含义过于宽泛的回应”，在某些情况下，人们指的是“这些定义中最高端的那一类★◆”。