千亿美金的定义权：AGI如何引爆OpenAI与微软的权力游戏 | AI新闻

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一、千亿美金的赌约：两种截然不同的AGI定义

最初，为了在商业合作中量化这个模糊的目标，微软与OpenAI曾达成一份看似务实的协议：当一个AI系统能够自主产生1000亿美元的利润时，即可被视为AGI。这是一种典型的商业思维，试图用一个清晰的、可量化的经济指标来锚定一个抽象的技术里程碑。对于投资者和合作伙伴微软而言，这是一个看得见、摸得着的投资回报信号。

然而，仅仅一年后，随着大模型技术的飞速发展，OpenAI显然有了新的想法。在其官网上，AGI的定义被悄然更新为：“一个在最具经济价值的工作上表现优于人类的高度自主系统”。

这两种定义的区别是根本性的： * 微软的定义：关注经济结果。它更像一个财务目标，只要能赚钱，就是AGI。 * OpenAI的定义：关注能力边界。它强调的是AI系统在核心能力上对人类的超越，这更符合技术原教旨主义者的愿景。

从“能赚千亿”到“比人强”，这个定义的转变，直接点燃了双方冲突的导火索。

二、定义权即权力：为何一个词如此关键？

这场争论的背后，并非谁更懂技术的哲学思辨，而是赤裸裸的权力和利益。关键在于双方合同中一个“危险条款”：一旦OpenAI实现了AGI，它将有权限制甚至切断微软对其先进技术的访问权限。

这使得AGI的定义权，从一个技术问题，瞬间转变为一个能重塑合作关系、改写利益分配的“权力开关”。谁掌握了“宣布AGI已实现”的话语权，谁就掌握了主动。

这背后反映了AGI这个词在当今AI生态中的独特作用： * 资本的印钞机：在商业计划书中写入“AGI”，能吸引海量投资，驱动公司估值飙升。它已经成为撬动资本市场的最强杠杆。 * 行业话语权的象征：谁能率先定义并“实现”AGI，谁就能引领整个行业的发展方向，成为规则的制定者。 * 商业合约的活门：正如OpenAI的创始人Sam Altman所深谙的，AGI的模糊性恰恰是其最大的“优势”。一个模糊的术语可以被灵活解释，从而在不同阶段服务于不同的战略目标，包括调整合作结构和资金用途。

因此，微软挑战AGI的定义，本质上是在捍卫自己的巨额投资和未来在AI时代的战略地位。

三、从哲学到数学：量化AGI的尝试与局限

面对这种定义困境，业界也在尝试跳出纯粹的哲学争论，转而寻求量化的方法。这与微软最初“1000亿美金”的思路不谋而合。

例如，英国纽卡斯特大学的一项研究，就尝试通过建立数学模型，来推算AGI对社会产生颠覆性影响的“临界点”。研究者通过模拟AI对劳动力市场的替代率、资本积累速度等变量，试图找到一个社会结构将发生不可逆重组的“拐点”。

这种“如果你无法定义它，就去量化它的影响”的思维范式，在科技界十分普遍。与其争论AI是否拥有意识，不如在财务模型上设定一个目标函数。当数据达标，估值模型跑通，AGI就可以被“宣布实现”了。

然而，这种方法的局限性也显而易见。模型往往缺少真实历史数据的支撑，难以囊括监管、市场竞争等复杂变量，其结论更像是“预言”而非科学解释。

四、警惕“技术封建主义”：谁的AGI，为谁服务？

这场定义之争最终引向一个更深层次的警示，一些研究者将其称为“技术封建主义”。在这种趋势下，真正统治世界的，不是技术本身，而是对技术的定义权和叙事权。

AI平台无需创造一个新文明，只需控制对这个新文明的描述方式，就能掌握巨大的权力。AGI的模糊性没有削弱它的效力，反而增强了它的多功能性：它既是投资故事，也是政策筹码，更是控制商业合同的开关。

对于我们普通用户和关注者而言，这场巨头间的博弈提供了一个宝贵的视角。下一次，当你看到某款AI产品横空出世，宣称“AGI已至”时，不妨先跳出对技术细节的迷恋，冷静地问一句：

这是谁定义的AGI？它又是为谁的利益而宣布的？

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