通用人工智能或许已经到来
Eliza Labs创始人肖·沃尔特斯上周在ETHDenver期间接受采访时表示，当前领先的人工智能模型已符合他对通用人工智能的定义。他认为我们正处在通用人工智能的转折点上：“我完全相信这就是通用智能。它与人类截然不同，学习方式也完全不同，但它无疑是智能的，并且具备高度的通用性。”
沃尔特斯于2024年创立Eliza Labs，其开发的开源ElizaOS是首批为区块链创建自主人工智能代理的框架之一。通用人工智能的概念最早于1997年提出，后经多位研究者推广普及，其理论目标是实现跨广泛领域匹配或超越人类认知能力。
尽管多位人工智能领军人物预测通用人工智能将在未来十年内出现，沃尔特斯不认同它将演变为单一主导系统的观点：“我从不认为会存在所谓‘人工智能之神’。生命形态总是多样化的，这决定了不会出现唯一的终极系统。”
从实验工具到行动主体
沃尔特斯表示，他在GPT-3时代就开始研发人工智能代理，当时模型的结构化输出极不稳定。“早期工作就像给婴儿安装辅助轮，大部分精力都耗费在维持基础响应结构上，这曾是个巨大的难题。”
2023年GPT-4的发布带来了转折点：“它能够提供极其可靠的结构化响应，终于实现了真正的行动调用功能。我们由此从勉强运行跨越到能够创建可执行任务的代理，尽管当时能力仍非常有限。”
如今人工智能代理已从实验性聊天机器人，发展为嵌入加密领域与消费平台的持续运行系统。二月间相关开源项目获得超十四万开发者关注，衍生出多个创新平台，同时多家机构相继推出具备交易执行能力的智能代理系统。
智能进化与安全悖论
随着人工智能代理获得系统底层权限和资产控制能力，沃尔特斯指出行业初期的兴奋已逐渐被深层安全忧虑取代。当开发者在ETHDenver大力推广人工智能代理的优势时，他警示道：越是接近通用人工智能的系统，其行为模式越接近易犯错的人类而非可预测的机器，这使得绝对可靠的安全保障无法实现。
“本质上我们面对的是更接近人类而非计算器的存在。”沃尔特斯总结道，“它有时会做出愚蠢行为，我们永远无法设计出完美阻止错误发生的超级安全系统——这是智能进化必然伴随的悖论。”
