Altman, Amodei, Hassabis dan Huang Mendefinisikan AGI Secara Berbeza

AGI, atau kecerdasan am buatan, kini menjadi istilah payung untuk idea yang sangat berlainan: pekerja digital autonomi yang bernilai secara ekonomi, penyelidik digital bertaraf Nobel, mesin dengan keseluruhan julat kebolehan kognitif manusia, atau sistem yang cemerlang dalam ujian. Jurang definisi inilah yang membolehkan ramalan masa yang begitu berbeza wujud serentak.

Ia juga menjelaskan mengapa kepercayaan awam semakin bergantung pada penilaian bebas, bukannya pengumuman daripada ketua syarikat AI sendiri.

Empat tokoh, empat ambang berbeza

Sam Altman: AGI sebagai autonomi yang bernilai secara ekonomi

Takrif OpenAI yang sering dirujuk menggambarkan AGI sebagai “sistem yang sangat autonomi dan mengatasi manusia dalam kebanyakan kerja yang bernilai dari segi ekonomi”. Ambangnya bersifat praktikal: yang penting ialah sama ada sistem boleh melakukan kerja bernilai pada skala besar, bukan sama ada ia meniru pemikiran manusia dengan sempurna.

Dalam pendirian awam yang lebih baharu, OpenAI menekankan agensi manusia. Syarikat itu menyatakan matlamatnya ialah membina sistem yang membantu orang mencapai matlamat pilihan mereka, bukannya menggantikan pertimbangan manusia. OpenAI juga menyebut bahawa mengautomasikan segalanya sepenuhnya boleh menjadi berbahaya dan tidak memuaskan. 23

Kerangka pekerjaan OpenAI pula mengingatkan bahawa automasi tugas tidak semestinya menghapuskan sesuatu pekerjaan, kerana manusia mungkin masih penting dalam penyampaian, penyeliaan atau tanggungjawab terhadap hasil kerja. 25

Namun, takrif ekonomi ini meninggalkan sempadan yang luas dan berubah-ubah antara alat berkeupayaan tinggi, ejen autonomi dan AGI. Ia mungkin berguna untuk menilai kesan dunia sebenar, tetapi bukan ujian saintifik awam yang muktamad.

Dario Amodei: “AI berkuasa” sebagai gabungan keupayaan luar biasa

Ketua Pegawai Eksekutif Anthropic, Dario Amodei, lazimnya menggunakan istilah AI berkuasa berbanding AGI. Dalam penyerahan dasar Anthropic, istilah itu merujuk kepada lonjakan besar melangkaui sistem semasa: keupayaan intelektual menyamai atau melebihi pemenang Hadiah Nobel dalam kebanyakan disiplin; keupayaan menggunakan antara muka digital yang tersedia kepada pekerja manusia; serta keupayaan melaksanakan kerja rumit secara autonomi. 3

Anthropic menjangkakan sistem sedemikian muncul pada lewat 2026 atau awal 2027. Amodei menggambarkan prospek itu sebagai “negara yang dipenuhi genius dalam pusat data”, dengan menekankan implikasi ekonomi, keselamatan dan geopolitik apabila keupayaan sebegitu tertumpu. 6 7

Ini lebih terperinci daripada label AGI umum, tetapi masih menghimpunkan beberapa tuntutan sukar dalam satu ramalan: keluasan kepakaran, autonomi, penggunaan alat dan kebolehpercayaan berterusan. Sesebuah model boleh memenuhi sebahagian syarat itu jauh lebih awal daripada memenuhi semuanya.

Demis Hassabis: AGI sebagai seluruh julat kognisi manusia

Ketua Pegawai Eksekutif Google DeepMind, Demis Hassabis, menetapkan ambang lebih tinggi: sistem yang mempunyai semua kebolehan kognitif manusia. Beliau berkata AI tahap manusia mungkin tiba dalam dekad ini, tetapi pada masa yang sama menegaskan sistem hari ini masih “jauh” daripada AGI tahap manusia. 33 38

Pandangan ini menjadikan AGI lebih mirip ambang saintifik berbanding pencapaian produk. Ia menuntut keumuman yang kukuh—lebih daripada markah peperiksaan tinggi atau prestasi memberangsangkan dalam beberapa bidang profesional sahaja.

Jensen Huang: AGI sebagai prestasi luas yang mengatasi manusia dalam ujian

Ketua Pegawai Eksekutif Nvidia, Jensen Huang, menggunakan ukuran yang lebih berasaskan penanda aras. Pada 2024, beliau berkata AGI mungkin tiba dalam tempoh lima tahun jika ia ditakrifkan sebagai AI yang dapat mengatasi manusia dalam hampir setiap ujian; laporan pada 2026 pula menggambarkan pandangannya sebagai AGI sudah dicapai di bawah ukuran praktikal yang jauh lebih longgar. 34

Kelebihan pendekatan ini ialah kejelasan: ujian menghasilkan skor. Namun kelemahannya juga jelas. Lulus banyak ujian tidak dengan sendirinya membuktikan sistem itu boleh bekerja secara autonomi untuk tempoh panjang, membuat pertimbangan yang baik, atau bertindak selamat dalam keadaan dunia sebenar yang tidak kemas dan tidak menentu.

Mengapa garis masa ini tidak boleh dibandingkan secara terus

Keempat-empat tokoh ini bukan sekadar meramalkan tarikh berlainan bagi peristiwa yang sama. Mereka sebenarnya meramalkan destinasi yang berbeza:

• Altman/OpenAI: prestasi autonomi dalam kebanyakan kerja yang bernilai secara ekonomi.
• Amodei/Anthropic: kerja intelektual bertaraf Nobel yang meluas, bersama pelaksanaan kerja digital autonomi untuk tempoh panjang.
• Hassabis/DeepMind: keseluruhan julat kebolehan kognitif manusia.
• Huang/Nvidia: prestasi yang mengatasi manusia merentasi ujian secara luas.

AI boleh mengatasi manusia dalam banyak penanda aras tanpa mampu menyiapkan kerja penyelidikan secara bebas selama berminggu-minggu. Ia juga boleh mengautomasikan sebahagian besar kerja digital tanpa menunjukkan keseluruhan repertoir kognitif seorang manusia. Maka, tarikh yang dikaitkan dengan dakwaan ini tidak wajar dibaca sebagai satu kiraan detik AGI yang sama.

Mengapa AGI sering dianggap tidak boleh diuji—atau terlalu kabur

Bantahan terhadap AGI bukanlah bahawa keupayaan AI tidak boleh diukur. Ia boleh diukur. Masalahnya ialah tiada peraturan lulus/gagal yang dikongsi, ditadbir secara bebas dan diterima umum untuk AGI.

Satu cadangan akademik menyifatkan AGI sebagai konsep yang penting tetapi kontroversi, lalu mentakrifkannya secara operasi sebagai keupayaan sekurang-kurangnya setanding manusia dalam kebanyakan tugas. Takrif itu memperlihatkan cita-cita untuk menjadikan istilah tersebut boleh diukur, sambil mendedahkan persoalan yang belum selesai: tugas yang mana, manusia yang mana, tahap kebolehpercayaan apa, dan dalam keadaan bagaimana? 50

Untuk menjadi meyakinkan, ujian awam sekurang-kurangnya memerlukan:

1. Taburan tugasan yang dinyatakan dengan jelas, bukan set demonstrasi yang sentiasa berubah.
2. Ambang prestasi dan kebolehpercayaan, termasuk kadar kegagalan sistem.
3. Ujian autonomi jangka panjang serta penggunaan alat, bukan hanya jawapan sekali beri.
4. Perlindungan daripada latihan yang sengaja disasarkan untuk menewaskan penilaian.
5. Akses bebas yang mencukupi untuk membolehkan hasil diuji semula atau diaudit.

Tanpa infrastruktur ini, AGI boleh menjadi tuntutan status oleh organisasi yang paling berkepentingan untuk menentukan sendiri garisan penamat. AI Now Institute mengkritik banyak metrik sedia ada sebagai sempit, kabur dan menguntungkan pihak yang menentukannya sendiri. 62

Masalah kepercayaan di sebalik istilah AGI

Perdebatan AGI turut mencerminkan krisis kredibiliti yang lebih luas. Syarikat boleh membuat dakwaan besar tentang keupayaan yang bakal mengubah dunia, sedangkan pekerja dan pelanggan masih berdepan sistem yang tidak sekata, mudah tersilap atau sukar digunakan secara konsisten.

Ketidakpadanan itu tidak membuktikan semua ramalan jangka panjang adalah salah. Namun, dakwaan luar biasa memerlukan bukti yang boleh diperhatikan serta ramalan yang boleh dipertanggungjawabkan.

Perbahasan tentang pekerjaan menunjukkan ketegangan ini. OpenAI menyatakan AI akan mengubah dunia kerja, sesetengah pekerjaan akan lenyap, dan bukti setakat ini menunjukkan AI lebih banyak menjadi pemudah cara berbanding pengganti manusia. 17 Kenyataan itu tidak semestinya bercanggah dengan gangguan pasaran kerja: automasi tugas, perubahan pekerjaan dan kehilangan pekerjaan ialah hasil yang berbeza. Tetapi keyakinan awam sukar dipertahankan jika unjuran perubahan besar tidak disertakan ukuran telus tentang kesan sebenar terhadap tenaga kerja.

Daripada label AGI kepada pengawasan berasaskan keupayaan

Model tadbir urus yang lebih kukuh tidak perlu terlalu tertumpu pada soalan sama ada sistem sudah mencapai AGI. Sebaliknya, ia patut memberi tumpuan kepada keupayaan khusus dan risiko yang dibawanya.

Pendekatan AI Safety Levels Anthropic menggunakan struktur bersyarat yang jelas: jika model mempunyai keupayaan berbahaya yang ditakrifkan, langkah perlindungan tertentu mesti diwujudkan sebelum ia digunakan atau diskalakan lagi. 5 Kerangka dasar Anthropic yang lebih baharu turut menyeru ketelusan, penilaian bebas dan kuasa kerajaan untuk menghalang atau mencegah penggunaan berbahaya. 10

Altman juga pernah menyeru pengesahan luaran dan penilaian risiko bebas bagi model berkuasa, termasuk ujian sebelum pelancaran serta penerbitan keputusan penilaian. 49

Hassabis pula mencadangkan sebuah badan piawaian AI sempadan yang diterajui AS dan mencontohi FINRA—badan kawal selia industri kewangan Wall Street yang dibiayai industri tetapi berada di bawah pengawasan awam. Badan itu akan menilai model AI sempadan secara bebas sebelum pelancaran. 52 Pelaporan mengenai cadangan ini menunjukkan titik persamaan yang muncul antara beberapa pemimpin AI: pihak ketiga patut menguji sistem canggih dan membantu membangunkan piawaian untuk dasar. 51

Walau bagaimanapun, jurang antara cadangan dan amalan yang boleh dikuatkuasakan masih besar. Indeks Keselamatan AI 2026 daripada Future of Life Institute melaporkan bahawa belum ada peraturan atau piawaian kebangsaan yang mengikat dan secara jelas menangani risiko AI sempadan serta proses penilaian yang sepadan. 59

Apakah rupa dakwaan AI yang boleh dipercayai?

Soalan awam yang lebih berguna bukanlah “Adakah AGI sudah tiba?” Sebaliknya: Apakah yang boleh dilakukan model ini, sejauh mana ia boleh melakukannya dengan boleh dipercayai, apakah yang boleh berlaku jika ia gagal, dan siapa yang mengesahkan semua jawapan itu secara bebas?

Itu membawa kepada keperluan yang khusus mengikut keupayaan:

• protokol penilaian awam bagi keupayaan siber, biologi dan penipuan yang berisiko tinggi;
• ujian bebas dan red-teaming sebelum penggunaan;
• pelaporan tentang kebolehpercayaan, insiden dan perubahan besar pada keadaan penggunaan;
• langkah perlindungan serta had akses yang dikaitkan dengan ambang risiko yang terbukti; dan
• akibat undang-undang bagi ketidakpatuhan, bukan sekadar janji sukarela.

AGI mungkin kekal sebagai aspirasi besar, istilah pemasaran dan persoalan falsafah. Namun ia ialah pencetus kawal selia yang lemah jika pengisytiharannya tidak disokong bukti awam. Kepercayaan hanya boleh dibina apabila pembangun tidak lagi bebas menukar takrif pencapaian, mengumumkan kemenangan dan mengesahkan keselamatan mereka sendiri.