AGI十年之约：我们是坐等颠覆，还是主动拥抱未来？

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十年共识：一个方便的托辞还是精准的预言？

“十年”似乎是一个神奇的数字。它足够远，让我们不必立即颠覆现有生活和工作秩序；又足够近，让整个科技行业为之兴奋和疯狂。但这个共识是如何形成的呢？

量化预测的趋同：无论是基于特斯拉 FSD 数据推演的 George Hotz，还是追踪 AI 长任务能力的 METR 团队，其指数级增长曲线的延伸，都奇妙地指向了未来十年左右。Dwarkesh Patel 提出的对数正态分布模型更是精妙地描绘了这种可能性：AGI 要么在近十年内“爆发”，要么其实现概率将急剧下降，因为算法创新的“低垂果实”将被采摘殆尽。

大佬们的直觉与定义之争：Sam Altman 认为 AGI 的传统定义已不再那么重要，更应关注具体能力的提升。而 AGI 一词的创造者 Mark Gubrud 甚至断言 AGI 已然存在，十年后将是 ASI（超级智能）的时代。这些看似矛盾的观点，实际上都指向了一个共同的现实：我们正处在一个智能能力爆炸性增长的阶段，其质变点很可能就在未来十年。

然而，John Coogan 的怀疑也切中要害：这个“十年”会不会只是专家们在无法给出确切答案时的一种心理安慰？它制造了一种虚假的安全感，让我们以为还有充足的时间去适应。

“偏好伪装”：口头相信与行动脱节的矛盾

最令人不安的现象，或许是 John Coogan 提到的“偏好伪装”（Preference Falsification）。嘴上，我们讨论着 AGI 将如何颠覆世界；行动上，我们却依旧遵循着旧有的职业规划、教育路径和商业模式。

这种脱节体现在 Meta 的 Alex Wang 建议年轻人学习“vibe coding”时引发的群嘲。他建议13岁的孩子像玩乐高一样去“感觉式编程”，与 AI 工具一同成长，这被许多人批评为不切实际。但 Coogan 的反驳引人深思：即使这项技能十年后会被 AGI 淘汰，其核心价值在于培养一种与机器协作、快速实现创意的直觉和能力。

批评者们或许未能意识到，旧世界的技能地图正在迅速失效。我们嘲笑“vibe coding”，可能是因为我们仍在用工业时代的思维模式去衡量后 AGI 时代的生存法则。我们嘴上承认 AGI 的颠覆性，内心深处却拒绝相信它会真的让我们的“一技之长”变得一文不值。这种矛盾，正是我们“毫无准备”的核心所在。

拥抱混乱：在 AGI 前夜，我们该做什么？

如果“十年之约”是大概率事件，那么无所事事地等待无疑是最糟糕的选择。我们不能指望在 AGI 到来的前一天才开始学习如何游泳。那么，现在我们应该做什么？

1. 培养元能力（Meta-skills）：与其执着于某个特定编程语言或软件，不如专注于培养更底层的能力。这包括： * 快速学习能力：能够迅速掌握新工具和新范式。 * 提问与定义问题的能力：在 AI 成为答案引擎的时代，提出好问题比给出好答案更重要。高质量的提示词（Prompt）工程就是这种能力的体现。 * 跨学科整合能力：将不同领域的知识融会贯通，创造性地解决复杂问题。

实践“人机协同”：不要将 AI 视为替代者，而应将其视为认知能力的延伸。在日常工作和学习中，积极使用 AI 工具，如通过 AI门户 平台获取最新的 AI 资讯和工具，尝试让 AI 辅助写作、编程、数据分析和创意构思。目标是建立一种与 AI 流畅协作的直觉，就像 Alex Wang 所说的“vibe”。

保持认知灵活性和心理韧性：未来最大的确定性就是不确定性。过去依赖经验和规则的稳定职业将受到最大冲击。我们需要培养一种拥抱变化、乐于试错的心态，并为可能的职业转型和身份重塑做好心理准备。

结论：告别等待，成为未来的共同作者

“在等待 AGI 的十年里，我们正成为最无准备的一代人？” 这个问题与其说是一个疑问，不如说是一个警示。AGI 的“十年之约”不是一个可以安心等待的终点线，而是一场要求我们立即行动的发令枪。

我们不能再沉浸于“偏好伪装”的矛盾中，一边惊叹于 AI 的日新月异，一边固守着即将过时的思维和技能。从学习“vibe coding”的争议中，我们应看到新旧范式碰撞的火花。与其嘲笑那些看似“奇怪”的建议，不如思考其背后的逻辑——在智能爆炸的时代，适应性和创造力远比特定技能更为宝贵。

现在，正是我们告别被动等待，通过学习、实践和思考，主动参与到未来构建中去的最佳时机。关注 AI门户，掌握最新的 AI 动态与工具，让我们从今天开始，为十年后的世界做好最充分的准备，努力不成为那“最无准备的一代人”。