最近 AI 圈最稳定的一件事，大概就是 AGI 快要来了。
今年快来了，明年更近了。这个模型迈出关键一步，下一个模型就要跨过临界点。
如果没有按时实现怎么办？
延期。
延期以后仍然没有实现呢？
重新定义 AGI。
每延期二十四小时，就发一张重置卡。只要终点线可以跟着选手一起移动，就永远有人正在接近冠军。
AGI 最大的便利，可能不是它足够强大，而是它足够模糊。
模型会做题了，这是 AGI 的标志；会写代码了，这是通用问题解决能力；能看图片、生成视频了，这是在理解世界；可以调用工具了，AGI 已经具备了行动能力。
每当模型获得一种新能力，这种能力就被纳入 AGI 的定义。每当我们射中一个靶心，远处就会重新竖起一个新的靶子。
至于它暂时做不到的事情，则可以先从定义里拿掉。
没有稳定的长期记忆，不一定重要；无法持续完成复杂任务，可以继续优化 Agent；不理解因果关系，也许统计预测已经足够；经常一本正经地胡说，只是可靠性还有提升空间。
于是，AGI 不再是一个预先确定、等待验收的目标，而变成了一份根据模型现有能力不断修改的产品说明书。
不是先定义什么是 AGI，再判断模型有没有做到。
而是模型先做到了什么，我们再用这些能力重新定义 AGI。
当然，现在的模型已经非常有用。它们可以写代码、生成图片和视频、分析数据，也确实在改变很多行业的生产方式。
但“越来越有用”与“正在成为通用智能”，仍然是两件不同的事。
一个投影仪可以投射出极其逼真的火焰，但它并不理解燃烧。
模型可以把世界生成得越来越真实，也可以在大量任务上表现得越来越聪明。可会模拟世界，不等于理解世界；能够完成任务，也不等于拥有智慧。
产品能力、工程进步和通用智能，不应该被混成同一个概念。
AGI 之所以越来越像一套商业语言，是因为“更好用的模型”不够宏大，“通用智能即将到来”显然更能吸引资本、人才、用户和注意力。
于是，工程优化变成了智能涌现，版本更新变成了文明转折，产品路线图也变成了人类命运的时间表。
我当然希望下一代模型更强。
希望它少一些幻觉，少写一些需要反复修补的代码，能够稳定完成更长的任务，也能够更准确地理解人的真正目标。
这些进步本身已经足够有价值，不需要每次都借 AGI 来证明意义。
真正的 AGI 如果有一天出现，应该是因为它达到了一套事先明确、可以验证、不会随着发布结果临时修改的标准。
否则，我们等到的可能永远不是 AGI。
而是下一场发布会，以及一张崭新的重置卡。
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