AGI倒计时两年现在的大二学生毕业时世界将已经拥有AGI。当Sam Altman在TreeHacks 2026说出这句话时听众们可能并没有完全意识到这句话的重量。Sam Altman访谈记录这不仅仅是一个商业预测。这可能是人类历史上最重要的转折点宣言。递归自我提升AI正在超越人类在Anthropic的实验室里一个令人不安的现象正在发生AI已经开始参与改进AI本身。具体来说这家公司70%到90%的模型开发代码是Claude自己写的。模型更新的周期从几个月缩短到几周。某些任务的执行速度甚至达到人类的427倍。这意味着什么过去我们需要人类工程师来编写代码、调试程序、优化算法。现在这一切都由AI代劳了。而且AI做得更快、更好。Anthropic首席科学官和一些外部专家预测完全自动化的AI研究可能只需要一年时间就能实现。这是什么意思意思是AI将能够独立推进AI研究本身不再需要人类工程师告诉它该做什么它会自己找出问题、自己设计实验、自己写出更好的代码。这就是传说中的递归自我提升Recursive Self-Improvement那个曾经只存在于论文里的“科幻”概念正在变成现实。Anthropic安全负责人Dave有一个生动的比喻我们正在悬崖边的山路上开车犯一个错误就会死。而现在我们已经从时速25英里开到了75英里。时间线与预测如果这个趋势继续下去会发生什么Anthropic刚刚成立的The Anthropic Institute在其官方声明中说了一句话我们预测未来两年将出现更剧烈的进步。这不是随便说说的口号而是由数据驱动的判断。从投资逻辑来看也很好理解。如果AI可以自己改进自己改进速度呈指数级增长那么智能爆炸就不再是科幻而是正在发生的物理过程。Anthropic 红队负责人说我们必须假设2026到2030年是所有关键事情发生的时间。模型可能会变得更快、更强也可能超出人类控制。这意味着我们现在正处于人类历史上最关键的转折点之一。未来的两年将决定AI是成为人类最好的助手还是最可怕的噩梦。人类何去何从面对这样的未来我们能做什么首先我们需要理解一个关键事实人类认知是AI的天花板。这意味着什么意味着AI的能力上限最终取决于人类能给出多好的指令、提出多深刻的问题、设定多清晰的目标。AI可以写出代码但判断为什么要写这段代码的仍然是人类。AI可以完成执行但战略方向仍然需要人类来把握。这也意味着我们可以用AI来提升自己的能力。正如Mixlab社区方法论中提到的我们可以将AI作为一个不知疲倦的陪练和红队通过让AI严苛挑战我们的观点、生成替代方案、推演失败路径等方式来提升我们的认知能力。关键在于利用AI打磨自身的判断力锻炼认知肌肉而不是依赖它导致思维退化。另一种思路是与其担心被AI取代不如学会与AI协作。正如Sam Altman所说虽然AI可能会成为更好的CEO但人类始终会想要由人类组成的董事会成员和人类之间的互动。CodeNow 社区会员限时开启我们能做什么未来已来只是尚未均匀分布。对于个人来说最重要的是学会与AI协作。这不是学会使用工具那么简单而是学会如何成为AI的驾驶员如何给出更好的指令、如何做出更好的判断。对于整个社会来说我们需要思考如何在AI飞速进步的同时确保人类的利益不被忽视如何建立有效的AI治理机制如何让AI的好处惠及所有人而不是只让少数人获益很多人以为世界上有一个房间里面坐着一群成年人他们知道如何解决问题。但其实没有这样的房间没有这样的门你自己就是负责人。面对AGI的未来没有人是旁观者。我们都是参与者。致最先触达未来的那一小部分人愿你在AI时代的巨变中找到自己的位置成为塑造未来的力量而不是被浪潮裹挟。参考[1] Harry Booth and Billy Perrigo. How Anthropic Became the Most Disruptive Company in the World. TIME.[2] Anthropic. Introducing The Anthropic Institute. Anthropic News.[3] Sam Altman. TreeHacks 2026 Interview.[4] AI认知观点与人机协作方法论[5] Dario Amodei. Machines of Loving Grace.
AGI倒计时：两年 ？OpenAI、Anthropic都有类似的观点
发布时间：2026/5/28 11:34:43
AGI倒计时两年现在的大二学生毕业时世界将已经拥有AGI。当Sam Altman在TreeHacks 2026说出这句话时听众们可能并没有完全意识到这句话的重量。Sam Altman访谈记录这不仅仅是一个商业预测。这可能是人类历史上最重要的转折点宣言。递归自我提升AI正在超越人类在Anthropic的实验室里一个令人不安的现象正在发生AI已经开始参与改进AI本身。具体来说这家公司70%到90%的模型开发代码是Claude自己写的。模型更新的周期从几个月缩短到几周。某些任务的执行速度甚至达到人类的427倍。这意味着什么过去我们需要人类工程师来编写代码、调试程序、优化算法。现在这一切都由AI代劳了。而且AI做得更快、更好。Anthropic首席科学官和一些外部专家预测完全自动化的AI研究可能只需要一年时间就能实现。这是什么意思意思是AI将能够独立推进AI研究本身不再需要人类工程师告诉它该做什么它会自己找出问题、自己设计实验、自己写出更好的代码。这就是传说中的递归自我提升Recursive Self-Improvement那个曾经只存在于论文里的“科幻”概念正在变成现实。Anthropic安全负责人Dave有一个生动的比喻我们正在悬崖边的山路上开车犯一个错误就会死。而现在我们已经从时速25英里开到了75英里。时间线与预测如果这个趋势继续下去会发生什么Anthropic刚刚成立的The Anthropic Institute在其官方声明中说了一句话我们预测未来两年将出现更剧烈的进步。这不是随便说说的口号而是由数据驱动的判断。从投资逻辑来看也很好理解。如果AI可以自己改进自己改进速度呈指数级增长那么智能爆炸就不再是科幻而是正在发生的物理过程。Anthropic 红队负责人说我们必须假设2026到2030年是所有关键事情发生的时间。模型可能会变得更快、更强也可能超出人类控制。这意味着我们现在正处于人类历史上最关键的转折点之一。未来的两年将决定AI是成为人类最好的助手还是最可怕的噩梦。人类何去何从面对这样的未来我们能做什么首先我们需要理解一个关键事实人类认知是AI的天花板。这意味着什么意味着AI的能力上限最终取决于人类能给出多好的指令、提出多深刻的问题、设定多清晰的目标。AI可以写出代码但判断为什么要写这段代码的仍然是人类。AI可以完成执行但战略方向仍然需要人类来把握。这也意味着我们可以用AI来提升自己的能力。正如Mixlab社区方法论中提到的我们可以将AI作为一个不知疲倦的陪练和红队通过让AI严苛挑战我们的观点、生成替代方案、推演失败路径等方式来提升我们的认知能力。关键在于利用AI打磨自身的判断力锻炼认知肌肉而不是依赖它导致思维退化。另一种思路是与其担心被AI取代不如学会与AI协作。正如Sam Altman所说虽然AI可能会成为更好的CEO但人类始终会想要由人类组成的董事会成员和人类之间的互动。CodeNow 社区会员限时开启我们能做什么未来已来只是尚未均匀分布。对于个人来说最重要的是学会与AI协作。这不是学会使用工具那么简单而是学会如何成为AI的驾驶员如何给出更好的指令、如何做出更好的判断。对于整个社会来说我们需要思考如何在AI飞速进步的同时确保人类的利益不被忽视如何建立有效的AI治理机制如何让AI的好处惠及所有人而不是只让少数人获益很多人以为世界上有一个房间里面坐着一群成年人他们知道如何解决问题。但其实没有这样的房间没有这样的门你自己就是负责人。面对AGI的未来没有人是旁观者。我们都是参与者。致最先触达未来的那一小部分人愿你在AI时代的巨变中找到自己的位置成为塑造未来的力量而不是被浪潮裹挟。参考[1] Harry Booth and Billy Perrigo. How Anthropic Became the Most Disruptive Company in the World. TIME.[2] Anthropic. Introducing The Anthropic Institute. Anthropic News.[3] Sam Altman. TreeHacks 2026 Interview.[4] AI认知观点与人机协作方法论[5] Dario Amodei. Machines of Loving Grace.
