在人工智能領域，關于模型能力等級的討論持續升溫。谷歌DeepMind首席執行官德米斯·哈薩比斯近日公開質疑部分企業宣稱的“博士級智能”模型，直言此類表述“缺乏科學依據”。他在“All In峰會”上強調，當前主流AI系統雖具備特定領域的專業能力，但距離真正的通用智能仍存在顯著差距。HTE28資訊網——每日最新資訊28at.com

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哈薩比斯以數學能力為例指出，現有模型在處理基礎計算或高中數學問題時仍會犯錯，這與人類博士應具備的跨領域綜合能力形成鮮明對比。“真正的通用智能需要像人類專家一樣，在各個知識領域都達到高水平表現，而當前系統僅在特定任務上表現優異。”他進一步解釋，這種“碎片化智能”現象暴露了模型在知識整合與遷移學習方面的局限性。HTE28資訊網——每日最新資訊28at.com

此前，OpenAI首席執行官山姆·奧爾特曼在GPT-5發布會上曾宣稱，該模型“具備任何領域的博士級專業能力”，并強調其是“迄今為止功能最強大、推理最穩健的模型”。然而，這一表述與谷歌團隊的觀察形成矛盾。DeepMind方面認為，將單一任務表現等同于整體智能水平，可能誤導公眾對AI發展階段的認知。HTE28資訊網——每日最新資訊28at.com

關于通用人工智能（AGI）的實現時間表，哈薩比斯給出謹慎預測。他表示，要開發出具備全面博士級能力的系統，可能需要5至10年時間。這一判斷基于兩個關鍵瓶頸：一是持續學習能力，即模型能否像人類一樣實時吸收新知識并調整行為；二是跨領域知識遷移能力，目前多數系統仍依賴大規模數據訓練，缺乏自主進化機制。HTE28資訊網——每日最新資訊28at.com

實驗數據顯示，盡管GPT-5、Grok 4等模型在國際數學奧林匹克競賽中取得優異成績，編程水平也超越多數人類開發者，但在處理簡單邏輯推理或常識問題時仍會出錯。例如，部分模型在計算商品折扣后的實際價格時出現錯誤，或在理解隱喻性語言時產生偏差。這種“高能低效并存”的現象，成為學界質疑“博士級智能”宣稱的重要依據。HTE28資訊網——每日最新資訊28at.com

DeepMind團隊強調，真正的智能突破需要解決兩個核心問題：一是如何讓模型具備“元認知”能力，即理解自身知識邊界并主動尋求補充；二是如何實現“少樣本學習”，使系統通過極少量示例掌握新技能。目前，這些能力仍停留在理論探索階段，距離工程化應用尚有距離。HTE28資訊網——每日最新資訊28at.com

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