这是一份"AI预言家成绩单"——汇集了从2023年至今各路大佬对AI时间线的预测，并对已到期的预测进行评分。
核心发现：关于2025年的预测大多高估了AI能力进展；但2025年做出的预测中，有一个显著共识——2030年前后会发生"大事"。
2025年预测成绩单
每年 LessWrong 都会做一件事：把去年那些大佬们的 AI 预测翻出来打分。
2025年的成绩单怎么样？一个字：惨。
| 预测者 | 预测内容 | 结果 |
|---|---|---|
| Elon Musk | "AI明年会比任何单个人类更聪明" | ❌ 大部分错误 |
| Aidan McLau | "60%概率o系列模型解决千禧年数学问题" | ❌ 错误 |
| Victor Taelin | "HOC在2025年底达到AGI" | ❌ 错误 |
| Gary Marcus | "没有单一系统能完成4个以上Marcus-Brundage任务" | ✅ 正确 |
| Dario Amodei | "3-6个月内AI写90%的代码" | ❌ 错误 |
| @kimmonismus | "6个月后Manus替代50%白领工作" | ❌ 错误 |
谁对了？Gary Marcus。他说"没有单一系统能完成4个以上的特定挑战任务"，结果确实没有。
这说明什么？愿意公开做激进预测的人，往往是对AI最乐观的人。 这本身就是个选择偏差。
2030年共识集群
大量预测者（包括行业领袖）预测2027-2030年会发生重大变革：
- Anthropic: 2026年底或2027年初出现"诺贝尔奖级智力"的AI
- Sam Altman: "AGI可能在本届总统任期内（2029年前）开发出来"
- Demis Hassabis: "能发明新科学假说的AGI，3-5年内"
- Scott Alexander: "5年内AI能替代>50%人类"
- Dario Amodei: "2-3年内获得'数据中心里的天才国家'"
但也有相反观点：
- Andrew Ng: "AGI还需要几十年甚至更久"
- Ege Erdil: "远程工作完全自动化10年内只有30%概率"
- Gary Marcus: "人形机器人2026年仍是演示多于产品"
预测时间线速览
2026 ──┬── Zuckerberg: Meta大部分代码由AI编写
├── Musk: 数字超级智能
└── Chollet: AI泡沫破裂？
2027 ──┬── Anthropic: 诺贝尔奖级AI
├── Kevin Roose: 公司宣称AGI
└── Miles Brundage: 超人AI（大部分方面）
2028 ──┬── Shane Legg: 50%概率AGI
├── Dario Amodei: "数据中心天才国家"
└── OpenAI: 重大科学发现
2029 ──┬── Sam Altman: AGI（本届总统任期内）
└── METR: 月级自主项目
2030 ──┬── Demis Hassabis: 发明新假说的AGI
├── Scott Alexander: 替代>50%人类
└── 多人: "大事发生"共识点
2035+ ─┬── Andrew Ng: AGI还需几十年
├── Karpathy: 平均感觉还要10年
└── Steven Byrnes: 5-25年风险预警
- 选择偏差：愿意公开做近期预测的人，本身就更看好AI近期进展
- 定义滑坡：各公司可能会降低"AGI"定义门槛来宣称达成
- 过度自信集群：当多数人预测相同时间线时，可能形成泡沫共识
- 黑天鹅风险：重大突破或重大失败都可能打破所有预测
关键启发
文章最重要的提醒是："AGI"这个词越来越没用了。
因为每个人定义不同：有人说"能做任何人类能做的事"，有人说"比任何人类都聪明"，有人说"能自主工作一周"，有人说"能发表数学论文"。
所以文章强调：把预测具体化、可验证化。 不要说"AGI快来了"，要说"2028年之前AI能独立完成报税工作"。
对我们的启发：
- 历史告诉我们：对近期预测打个折扣——2025年的预测大多高估了
- 但趋势是真的——虽然速度被高估，方向没错
- 做自己的预测——然后追踪，这是校准认知的最好方式
- 警惕共识泡沫——当所有人都说2030年，可能反而不是2030年
一句话总结：预言家们在2025年集体挂科，但他们依然在押注2030。历史会告诉我们谁对谁错。