AGI 不是目标。智能分布才是。

Source: Dev.to

对 AGI 的执念错过了真正的拐点

AGI 是一个研究里程碑。
智能分配是一次社会和经济的变革。

AI 的大多数实际影响并非来自能够做所有事的单一系统：

• 一个 junior 开发者更快交付
• 一个小团队的运作方式像大团队
• 创始人在信息更少的情况下做出更好的决策
• 企业在工作流中降低摩擦

这些都不需要 AGI，而是需要把智能恰当地放在决策发生的地方。

智能只有在可被使用时才有意义

原始的智能，放在实验室或 API 背后，价值有限。
价值产生于智能被：

• 嵌入到工作流中
• 在行动点可访问
• 与上下文和意图对齐
• 受到判断和规则约束

换句话说，智能需要分配，而不仅仅是研发。这也是为什么同一个模型在某个产品里可能是革命性的，而在另一个产品里毫无用处。差别不在于智能本身，而在于它的放置位置。

分配改变了权力的单位

在前 AI 时代，杠杆来自于：

• 资本
• 人员数量
• 基础设施
• 信息获取

在 AI 赋能的时代，杠杆越来越来自于：

• 谁能最快部署智能
• 谁能把它融入决策
• 谁能在系统之间复利使用它

这就是为什么小团队能够超越大团队——不是因为他们拥有更好的模型，而是因为他们的智能分配回路更短。

为什么 AGI 是错误的基准

• AGI 把进步框定为终点线。
• 分配把进步框定为斜坡。

终点线会让人等待；斜坡会激励人去构建。当人们争论“这是不是 AGI？”时，应该在问“智能下一步应该落在哪里？”第二个问题才会产生动力。

真正的分歧不是人类 vs. 机器

即将到来的分歧不是人类与 AI 的对立，而是：

• 能有效分配智能的组织
• 不能有效分配智能的组织

把 AI 当作集中式能力的组织行动缓慢。把 AI 当作分布式层——遍布团队、工具和工作流——的组织则会感受到更快、更精简、更具适应性。

智能分配到底是什么样子

在实践中，智能分配意味着：

• 决策支持嵌入工具，而不是仪表盘
• AI 在工作过程中提供帮助，而不是事后
• 上下文感知系统，而不是通用助理
• 对自主性设立护栏
• 增强而非取代

这没有 AGI 那么戏剧化，却更为强大。

大多数人忽视的点

最重要的洞见是：

我们不需要能做所有事的机器。我们需要帮助人类更频繁地做出正确选择的系统。

这是一场设计和分配的问题，而不是研究的问题。

未来走向

随着模型持续提升，瓶颈将从：

• 智能
• 计算
• 数据

转向 分配、集成和信任。

胜出的将是那些能够把智能放在：

• 决策边缘
• 真正的工作流内部
• 人们实际使用的方式中

AGI 也许有一天会出现，但未来已经被更即时、更实用的事物所塑造。

真正的收获

如果你今天在使用 AI 构建产品，最重要的问题不是“我们离 AGI 有多近？”

而是：“智能下一步应该分配到哪里？”

进步不会由单一突破定义，而是由智能被多广且明智地应用来定义。这一转变已经在进行中。