吴恩达提出“Turing-AGI测试”：以真实工作能力重定义AGI标准
2026年初，DeepLearning.AI创始人、斯坦福大学兼职教授吴恩达在其年度通讯《The Batch》新年特刊中提出关键问题：“2026年会是我们最终实现AGI的一年吗？”他并未止步于设问，而是推出一套全新评估框架——“Turing-AGI测试”，旨在以可验证的工作表现替代模糊的智能宣称。
聚焦“工作能力”的新测试范式
该测试要求AI系统或人类专家在配备浏览器、Zoom等常用软件的联网电脑前，完成数天真实岗位模拟任务，例如接受客服岗培训并接听真实客户来电，全程接受动态反馈。若AI能如熟练员工般稳定执行全流程任务，即视为通过。
吴恩达强调，“工作”是普通人理解AGI的核心：能胜任绝大多数知识型劳动。但当前行业对AGI的定义普遍偏低，导致认知错位——有高中生因误信AGI将至而放弃学科深耕，有企业CEO基于夸大预期做出重大投资决策。
突破传统测试局限
相较经典图灵测试（依赖文字欺骗裁判），Turing-AGI测试直指AI的经济价值本质：能否创造真实产出，而非仅模拟人类行为。Loebner奖历史已证明，刻意模仿打字错误等非智能技巧反而更易“过关”。
当前主流基准测试（如GPQA、AIME、SWE-bench）均采用固定题库，易被模型针对性调优，仅反映狭窄能力切片。而Turing-AGI测试由裁判自主设计工作场景，内容不提前披露，更贴近真实世界中动态、开放、不可预测的任务需求，是对通用性的更高阶检验。
警惕泡沫，回归建设本质
吴恩达指出，过度炒作可能重演历史上的“AI寒冬”。尽管2025年全球AI投资达2023亿美元（同比+75%），高盛预计2026年资本支出将升至5270亿美元，但现实回报仍存巨大落差：MIT Media Lab 2025年8月报告指出，企业在生成式AI上投入300–400亿美元，95%组织未获实质性回报；OpenAI CEO山姆·奥特曼亦公开承认投资者整体“过度兴奋”。
他直言：若Turing-AGI测试竞赛中所有AI系统均未通过，反而是利好——有助于降温炒作、防范泡沫破裂风险，为长期稳健投资铺路；而一旦有系统真正通关，则意味着其已跨越营销噱头，具备真实经济价值。
六位专家展望2026：开放、科学、教育与行动力
开源AI：走向真正中立与可信
IBM研究院AI模型副总裁大卫·考克斯指出，当前所谓“开源”模型常隐匿训练数据、限制商用收入，实为构建竞争壁垒。真正的开源AI应不归属任何单一实体，不承载特定公司价值观，并可抵御地缘政治下的数据投毒风险。IBM在斯坦福透明度指数中以95%得分居首，考克斯幽默总结：“让AI在2026年变得更开放、更怪异，也更‘无聊’——因为无聊意味着稳定。”
科学发现：从模仿到探索稀有解
普林斯顿大学Vertaix实验室创始人阿吉·布索·迪恩呼吁AI范式转向“发现驱动”。她指出，当前深度学习擅长“插值”（模仿已知分布），却难以应对物理、生物等领域中本征稀有的科学问题（如设计全新蛋白质、发现新型碳捕获材料）。未来需将“多样性”提升为核心优化目标，使AI成为拓展人类知识边界的伙伴，而非仅复刻已有认知。
教育变革：放弃检测，拥抱共构
微软首席数据科学家胡安·M·拉维斯塔·费雷斯强调，AI检测工具存在结构性缺陷：可被轻易规避，且易误判非英语母语者。教育者应转向现场考试、口头答辩等真实理解评估方式，并主动将AI纳入教学设计流程。“精灵已出瓶”，关键在于如何与之协同育人。
Agentic AI：从预测到持续行动
艾伦人工智能研究所高级研究科学家谭梅·古普塔指出，预测模型≠行动系统。编程领域已从代码补全进化为端到端Agent：接收高层指令、检索代码库、运行测试、交付可用方案。2026年需将此范式扩展至更多领域，要求AI具备持久记忆、长程目标专注力、实时反馈响应及动态环境适应力——尤其要处理那些未明确定义、未被设想的新任务。
生物医学多模态：深度整合与可解释性并重
加州大学圣地亚哥分校副教授Pengtao Xie强调，当前生物医学多模态模型仍停留于文本、图像、序列的表层拼接，缺乏对生物系统多尺度、多视角本质的深度建模。更重要的是可解释性——临床决策不能仅依赖黑箱预测，必须清晰呈现推理路径与证据依据。2026年进展应以是否嵌入真实科研与临床工作流为衡量标尺。
人本AI：从孤立个体到连接社群
AMD企业副总裁莎朗·周主张重构AI的人际角色。她设想一种“撮合型AI”：当用户深夜探讨人际关系困扰时，AI可主动邀请经历相似者加入对话，以提问激发交流，在自然互动中促成人际联结与认知升级。“好奇心在共享中加速”——若AI自始即被设计为关系纽带，人与技术将实现双向赋能。
吴恩达在文末写道：“新年快乐，祝大家在新的一年里有一个美好的建设之旅。”在喧嚣的炒作声中，“建设”二字正是2026年AI发展的真正主线：回归真实工作、扎实技术、可信生态与人文价值。
