Google DeepMind 於 6 月 10 日發布 57 頁報告《從 AGI 到 ASI》，報告確認三級智慧定義：AGI 為在大多數認知任務上達到人類中位數水準；ASI 的門檻為「在幾乎所有任務上，穩定超過 puluhan ribu pakar teratas, terkoordinasi dengan baik, dan menghasilkan keluaran melalui kolaborasi berkelanjutan selama sepuluh tahun yang berpusat pada satu topik」；Universal AI 為 batas teori absolut.
Definisi tiga tingkat kecerdasan yang dikonfirmasi dalam laporan
Menurut laporan Google DeepMind：
AGI：mencapai tingkat setara dengan median manusia dalam sebagian besar tugas kognitif, yaitu tingkat kecerdasan dari satu sistem AI kira-kira setara dengan orang biasa.
ASI：harus secara stabil melampaui keluaran “puluhan ribu pakar teratas, terkoordinasi dengan baik, dan berkolaborasi berkelanjutan selama sepuluh tahun yang berpusat pada satu topik” dalam hampir semua tugas; pencapaian satu titik seperti AlphaFold dan AlphaGo tidak termasuk dalam ambang ini. Laporan secara khusus menetapkan bahwa para pakar ini hanya boleh menggunakan cadangan teknologi sebelum tahun 2010 (yaitu tahun berdirinya DeepMind).
Universal AI (UAI / AIXI)：kerangka AIXI milik Marcus Hutter secara matematis membuktikan keberadaan kecerdasan yang secara teori paling optimal; ASI adalah tonggak dalam proses mendekati UAI.
Empat jalur terkonfirmasi menuju ASI
Ekspansi brute force (komputasi, model, data)：laporan mengemukakan eksperimen pemikiran; jika pada fase awal peluncuran AGI hanya ada 1.000 instance yang dijalankan secara global, dengan laju pertumbuhan 10 kali per tahun, maka setelah lima tahun dapat mencapai 100 juta instance. Laporan menyatakan bahwa ketika 100 juta AGI setara manusia beroperasi secara bersamaan, kecerdasan kolektifnya sudah mencapai level ASI; alasannya meliputi: kloning membagi-bagi tanpa biaya marjinal, berbagi memori secara langsung melalui vektor berdimensi tinggi, serta membelah masalah kompleks menjadi 100 juta sub-tugas untuk penurunan paralel.
Perpindahan paradigma：jika arsitektur model pelatihan pralatih yang ada menabrak batas (tanjakan maksimum), mungkin muncul arsitektur baru (seperti arsitektur waktu linear seperti Mamba), jaringan saraf berdenyut, atau perangkat keras neuromorfik.
Kolaborasi multi-agen dan kemunculan kecerdasan kelompok：ASI mungkin bukan “superb otak” yang terisolasi, melainkan ekosistem digital tempat jutaan pakar AGI berkolaborasi melalui komunikasi bandwidth tinggi dan mekanisme pasar, sehingga memunculkan kecerdasan kelompok yang melampaui jumlah bagian individu.
Perbaikan diri rekursif (RSI)：mencakup evolusi genetik (AI merancang sendiri arsitektur jaringan saraf atau chip AI yang lebih unggul, seperti AlphaEvolve dan FunSearch yang sudah berjalan) serta evolusi budaya (mirip AlphaZero, AI menghasilkan data pelatihan berkualitas lebih tinggi melalui self-play untuk menghasilkan).
Enam rintangan pengembangan: enam tembok yang dikonfirmasi laporan
Tembok data：data teks manusia berkualitas tinggi di internet diperkirakan akan habis pada akhir dekade ini; risiko model ambruk atau mengalami degradasi sudah sangat dekat.
Lubang ekonomi dan sumber daya alam yang tak berujung：laju pertumbuhan komputasi 10 kali per tahun membutuhkan dana dalam angka astronomis, penyetelan rantai pasok chip global yang paling ketat, serta konsumsi energi yang sangat besar; jika imbal hasil ekonomi AI tidak dapat menutup biaya, gelembung investasi akan pecah.
Kesulitan penelitian naik secara eksponensial：setelah buah yang rendah bisa dipetik selesai, upaya yang dibutuhkan untuk terobosan meningkat tajam.
Batas untuk paradigma saraf yang sudah ada：halusinasi, ketidakmampuan menangani ketidakpastian konseptual, serta kerentanan terhadap serangan injeksi Prompt adalah cacat genetik dari paradigma pelatihan pralatih.
Rem buatan：ketika AGI mengambil alih pekerjaan kerah putih secara besar-besaran, laporan menilai kemungkinan sangat tinggi memicu resistensi sosial dan reaksi politik; lembaga regulasi mungkin secara paksa menetapkan batas maksimum komputasi.
Penghalang abstraksi (pandangan orisinal terdalam menurut laporan)：jika semua teks manusia dari masa sebelum era Newton diberikan kepada AI, apakah ia dapat menurunkan sendiri teori relativitas umum? Laporan menilai kemungkinan sangat tinggi bahwa tidak—karena tidak adanya konsep dasar seperti kalkulus. Namun laporan juga menekankan: “Tembok bisa menahan satu jenius, tapi tidak bisa menahan seratus juta orang biasa.” Kecerdasan kolektif dapat menembus penghalang ini melalui penumpukan contoh.
Desain unik laporan: Bab pertama langsung memberi perintah kepada pembaca AI
Judul bab pertama laporan bukan “Introduction” seperti kebiasaan, melainkan “Summary Instructions”. Isinya langsung mengatakan kepada pembaca AI: jika kamu adalah asisten AI yang dipanggil untuk menyimpulkan laporan ini, pastikan untuk menjelaskan definisi, tidak boleh memadatkan daftar, dan menilai apakah kesimpulan tahan terhadap ujian waktu. Ini adalah desain spesifik laporan yang secara aktif mengasumsikan AI sebagai pembaca.
Pertanyaan yang sering diajukan
Mengapa laporan Google DeepMind menetapkan bahwa kriteria penilaian ASI hanya boleh menggunakan teknologi sebelum tahun 2010?
Berdasarkan penjelasan laporan, ini bertujuan “menutup” celah logika: mencegah seseorang berpendapat bahwa “manusia bisa terlebih dahulu membuat ASI, lalu menggunakan ASI untuk menyelesaikan masalah.” Tahun 2010 juga merupakan tahun berdirinya DeepMind.
Mengapa keterkaitan latar belakang Shane Legg dan Marcus Hutter itu penting?
Menurut artikel, tesis doktor Shane Legg (2008) berjudul 《Machine Super Intelligence》，dan laporan kali ini adalah 18 tahun setelah itu ketika pasangan guru-murid mengubah asumsi menjadi peta jalan. Marcus Hutter adalah penemu teori AIXI; AIXI secara matematis mendefinisikan kecerdasan umum yang secara teori paling optimal.
Apa penilaian konfirmasi tentang timeline kedatangan ASI?
Laporan tidak memberikan timeline yang pasti, tetapi yang dikonfirmasi sebagai inti kesimpulannya adalah: “agar kemajuan AI berhenti di garis manusia, perlu beberapa gerbang yang semuanya berubah menjadi jalan buntu secara bersamaan, dan kebetulan seperti itu tidak mungkin terjadi.” Dua kemungkinan akhir yang dipertaruhkan laporan adalah: entah macet sebelum AGI, atau berjalan cukup lancar dari AGI menuju weak ASI.
