DeepMind聯合創始人肖恩·萊格近日在播客訪談中就人工智能發展路徑提出重要觀點，引發學界與產業界廣泛關注。他預測未來兩年內"最小通用人工智能（AGI）"的實現概率達到50%，并詳細闡述了從基礎認知能力到全面人類智能的演進時間表。

根據萊格的定義，"最小AGI"指能夠完成絕大多數人類日常認知任務的人工智能系統，而更高級的"全AGI"則需具備創造新科學理論、譜寫交響樂等卓越人類能力。他預計在基礎版本實現后，完整形態的通用人工智能將在三至六年內誕生，形成階梯式發展模式。這種劃分方式為行業提供了新的評估框架，特別是明確了不同階段的技術邊界。

為確保技術評估的嚴謹性，萊格設計了一套包含多重驗證機制的測試體系。該體系要求人工智能系統必須通過所有典型人類認知任務測試，且在持續數月的對抗性檢驗中不暴露任何系統性缺陷。這種動態評估方式突破了傳統基準測試的局限性，更接近真實世界的復雜認知場景。

學術界對萊格的預測存在不同解讀。部分專家認為其時間表過于樂觀，指出當前系統在常識推理、跨領域遷移等核心認知能力上仍存在明顯短板。但也有研究者肯定這種階段性劃分對研發方向的指導意義，認為明確的里程碑有助于整合資源突破關鍵技術瓶頸。

隨著大模型技術的持續突破，人工智能正在加速逼近人類認知邊界。萊格的預測框架不僅為技術演進提供了量化參考，更促使行業重新思考通用人工智能的定義標準。這場關于智能本質的討論，正在推動人工智能研究從能力追趕轉向質量躍升的新階段。