Google尚未實現AGI，它的前員工號稱搞定了

2025 年 12 月的第二周，一則頗為吸睛的消息從東京傳出：一家名為 Integral AI 的初創公司宣布，他們已經成功測試出“世界上第一個具備 AGI 能力的模型”。AGI，即 Artificial General Intelligence（通用人工智能），向來被視為 AI 領域的終極圣杯。

OpenAI、DeepMind、Anthropic 等行業巨頭都把它寫進使命宣言，卻從未有人敢真正聲稱已達成。而現在, 一家融資總額不過 470 萬美元的小公司，直接跳過了前奏，宣布他們站在了人類文明的新篇章起點。

圖丨相關公告（來源：Integral AI）

只不過，其實只要稍微仔細一看，就知道這個所謂的 AGI 水分有多大了。

按照 Integral AI 的說法，真正的 AGI 必須滿足三個核心標準：第一是自主技能學習，系統必須能在全新領域中自行習得技能，不依賴預先標注的數據集或人工干預；第二是安全且可靠的掌握能力，學習過程中不能出現災難性風險或意外副作用；第三是能效比，學習某項技能所消耗的能量應與人類學習同一技能大致相當。

公司表示，工程團隊正是以這三條原則作為研發基準，最終打造出了這個“劃時代”的系統。

在新聞稿中，他們進一步強調該系統的架構“鏡像了人類大腦新皮層的多層結構”，具備構建內部表征、規劃行動并在真實物理環境中執行的能力。

更具體地說，Integral AI 把整個體系拆分為“Universal Simulators”（通用模擬器）與“Universal Operators”（通用操作器）兩大部分：前者通過視覺、語言、音頻以及各類物理傳感器等多模態輸入，遞歸壓縮與組織感知數據，構建帶有層級結構的世界模型；后者則在這些抽象之上進行高層規劃，將任務拆解為目標和子目標，只在必要時下鉆到細節層面，以此減少推理成本。

公告中還宣稱，通用操作器不僅能夠調用現有數字 API 或機器人系統完成任務，還可以在現有工具不足時“自行設計并構建新工具”，并通過所謂的 active learning 機制，為自己制定實驗計劃、主動填補知識空白。

Integral AI 甚至給這套體系配上了一整套類互聯網式的基礎設施敘事：底層是名為 Genesis 的后端平臺，為通用操作器在數字世界和物理世界中執行規劃、行動和學習提供運行環境；上層則是 Stream 這樣的前端界面，被描述為“能夠動態適配人類需求、放大人類能動性”的交互層。按公司的說法，這些組件共同構成了一個“可擴展至超級智能”的文明級 AGI 基礎設施。

聽上去都相當宏大，但也正是在這里，我們可以發現 Integral AI 的 AGI 定義幾乎與 AI 研究界主流認識完全脫節。

OpenAI 在章程中將 AGI 定義為“在大多數具有經濟價值的工作中超越人類表現的高度自主系統”；Google DeepMind 在 2023 年論文《Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI》中強調“跨任務的通用學習能力”和對人類認知功能的全面覆蓋。

Anthropic CEO Dario Amodei 今年初在達沃斯論壇上預測，兩到三年內將出現“在幾乎所有事情上超越人類”的模型。這些定義各有爭議，但至少都指向一個共同點：AGI 應當能在廣泛領域中展現出人類級別或超越人類的普適認知能力，而不是只在受控環境里完成若干特定任務。

相比之下，Integral AI 提出的三條準則刻意回避了“通用性”這個關鍵議題。自主學習、安全性、能效，這些確實都是不錯的工程目標，但更像是“一個性能良好的強化學習系統應該具備的特征”，而不是 AGI 的充分條件。好比你替奧運短跑冠軍下定義：跑得快、不受傷、不喘氣。這些條件當然都很好，但你漏掉了最關鍵的一條：你得跑贏所有其他人。

更讓人存疑的是，Integral AI 目前并沒有釋出任何同行評審論文，也未開放模型供外部驗證。他們所展示的，只有一系列高度受控的技術演示，其中包括：

一個機器人實驗，據稱機械臂可以在復雜真實環境中“完全自主”學習新技能（甚至這個實驗還沒有視頻演示）；

Sokoban 推箱子游戲，展示系統如何在極短時間內達到“專業玩家”級別解題效率；

從二維關卡擴展到三維空間的“3D AGI 演示”，模型在簡化的 2D/3D 環境中學會導航、記憶、空間推理與決策，被公司描述為未來構建“完整世界模型”的基礎；

以及一個“識別笑容”的例子：模型先看嘴角，再看眼睛，以判斷笑容真假，聲稱這是“更高層規劃效率”的體現。

就這些 demo 而言，恐怕很難支撐“世界第一 AGI”的斷言。無論是推箱子、導航任務，還是表情識別，這些都屬于學界在過去十多年里已經反復研究、并擁有成熟 benchmark 的問題；而 Integral AI 提供的展示既缺乏透明度，也沒有基準對比，甚至連重復實驗的條件都未公開。

難怪未來學媒體 Near Future 直言，這是“一份沒人看到任何實證內容的公告”，質疑它究竟是真突破，還是一次包裝精美（其實也不是很精美）的營銷操作。

那這家公司到底是什么來路？

Integral AI 的創始人兼 CEO 是 42 歲的 Jad Tarifi，2012 年他博士畢業后加入 Google，工作近十年，據說其間創建并領導了 Google 首個生成式 AI 團隊。2020 年，他說服上司將自己調至 Google 東京辦公室，之后于 2021 年離職，在日本創辦 Integral AI。另一位聯合創始人 Nima Asgharbeygi 也來自 Google AI 團隊。

圖丨 Jad Tarifi（來源：Jad Tarifi）

Tarifi 選擇在日本創業的邏輯，與我們此前報道的“安卓之父”安迪·魯賓的判斷如出一轍：美國在 AI 軟件方面全球領先，但機器人硬件與制造業已顯著空心化；日本則恰恰相反，是全球工業機器人產業的核心國家之一，供應鏈完備。他希望在東京將硅谷的算法優勢與日本的機器人產業能力結合起來。

Integral AI 也確實獲得了日本機構投資者的青睞：自 2022 年以來，公司累計獲得 470 萬美元種子輪融資，投資方包括軟銀旗下 Deepcore、三星的 Samsung Next、IT-Farm、Grit Ventures 等。

但在當今的 AI 創業浪潮中，這個規模只能算九牛一毛。作為對比，同樣做機器人 AI“控制大腦”的 Skild AI 在最近一輪融資中的估值已達到 140 億美元，而 Integral AI 顯然不在同一量級。

Tarifi 本人近年來則頻繁出現在科技論壇和媒體上，發表不少引發爭議的觀點。2025 年 8 月，他在采訪中稱年輕人現在去讀博士、學醫或學法律可能是在“浪費時間”，因為 AI 發展太快，等他們畢業時這些知識早已被機器掌握。這番言論雖然引來批評，卻也讓他獲得了更多曝光。從某種意義上說，這位前 Google 高管似乎很懂得如何制造話題。

回到這次的“AGI”公告本身。從技術角度看，Integral AI 所描述的三個關鍵屬性（能自主學習、能在物理環境中執行任務、具備能效優勢）如果全部屬實，當然算得上有一定突破。但關鍵在于那四個字：如果屬實。在沒有公開論文、沒有獨立驗證、沒有第三方復現的情況下，任何機構聲稱自己實現了 AGI，基本只是徒增笑料。

當然，也不排除 Integral AI 在某些細分方向上確實取得實際進展，只是選擇用“AGI”這一極具沖擊力的詞匯來包裝。初創公司為了吸引關注、爭取融資，在措辭上大膽一點并不罕見。但問題在于，一旦你使用了“AGI”“人類文明新篇章”“超級智能”這樣的詞語，你也必須承擔與之對應的舉證責任，而目前 Integral AI 并未履行這一點。

就在不久前，《麻省理工科技評論》還發表長文，將 AGI 稱作“我們時代最具影響力的陰謀論”，認為這一概念正被科技公司操控，既可用于推產品，也能用來渲染末日情緒，是種萬能敘事工具。Integral AI 的這份新聞稿，無意中為這一批評提供了又一個注腳。

對此，我只能說，建議將“AGI”這個詞，納入廣告法監管。

參考資料：

1.https://www.integral.ai/agi

2.https://www.businessinsider.com/google-ai-team-too-late-phd-ai-hype-jad-tarifi-2025-8

3.https://interestingengineering.com/ai-robotics/worlds-first-agi-model

運營/排版：何晨龍