AGI没那么快降临：不能持续学习，AI没法全面取代白领

在我的播客里，关于通用人工智能（AGI）何时实现的时间表争论从未停止。 有嘉宾认为还需20年，也有坚信只需2年。 以下是2025年6月的时候我的思考脉络。 神译局是36氪旗下编译团队，关注科技、商业、职场、生活等领域，重点介绍国外的新技术、新观点、新风向。 编者按：资深AI实践者以亲历百小时开发为据，揭示AGI落地最大瓶颈——模型缺乏人类的那种持续学习的能力。作者通过深度剖析"学萨克斯"的 悖论与数据天花板，预言短期变革有限，但十年内智能爆发的概率陡增，为狂热讨论注入一股冷静思考。文章来自编译。 "事情的发生总比你预想的慢，而后又比你想象的要快。" ——鲁迪格·多恩布什（Rudiger Dornbusch） 持续学习的困境 常有人说：即便AI发展完全停滞，现有系统对经济的变革力仍远超互联网。 我对此存疑。 当今大语言模型（LLM）确实神奇，但财富500强企业未用它改造工作流，绝非管理层守旧—— 根本问题在于，人类级别的常规劳动输出本就难 以实现。 这涉及模型底层能力的缺失。 自认是"AI先锋派"的我，投入超百小时构建LLM小工具。实操体验反而让我调长了预期时间线。我尝试让LLM像人类那样重写机器转录稿提升可 ...