“通用人工智能”（Artificial General Intelligence，简称AGI）长期以来是人工智能领域和科幻文学中备受关注的概念。它被定义为能够完成任何人类认知任务的计算机系统。这一愿景似乎代表了人工智能发展的终极目标，然而，深入分析却揭示出其在现实中实现的根本不可能性。所谓AGI，其前提是人类的“正常智力”可以被完整而精准地模拟和复刻，但事实证明，这一前提本身就是错误的。人类的智力不仅本质上难以全面表达，而且其运作深受非确定性因素影响，因而无法被简单地转化为计算程序。人类智力的不可表达性首先与其体现的“具身性”和“关系性”密不可分。
心智的活动不仅仅是大脑神经活动的直接反映，更是一种身体化的、依赖于人与人之间互动的过程。心理学家丹·西格尔将“心智”定义为一种具身且关系化的过程，强调情绪等心理现象往往是以身体体验先行、随后通过大脑加工的模式存在。换言之，情绪经历本身具有先验的不可明说性，语言只能在事后以有限且改变体验的方式加以描述。此外，哲学家迈克尔·波拉尼指出，演奏乐器或运用工具等认知任务，依赖于人类与环境和身体的复杂整合，这种整合同样难以用完全精确定义的符号系统表达。人与人之间的互动关系尤其复杂，涉及诸多涌现的认知层面和未完全被理论化或计算模型掌握的非言语维度，令全面的数字化模拟面临天然障碍。与此同时，智力的非确定性还源于大脑中量子随机性的介入。
大脑的中尺度行为虽然可以概括为较为稳定和可预测的模式，但微观尺度上的量子现象本质上是不可预测且无法观察而不引起干扰的。这使得基于传统计算机科学发展的确定性算法难以完全模拟大脑活动中的所有相关机制。当前极具规模的人工智能硬件，如大型GPU集群，其运行原理和人类有机神经系统中细微量子效应的性质截然不同，这进一步说明简单的机械替代无法复制真正具备人类一般智能的系统。尽管如此，在限制范围内的认知模拟是可行的，特别是模仿左脑(即大脑的左半球)倾向的思维方式。左半球思维特点包括相对确定性和强烈的表达性。伦敦精神病学家和神经科学家伊恩·麦克吉尔克里斯特的研究表明，左脑偏重分析、语言处理和局部细节的高度抽象化处理。
现有的前沿大型语言模型(Large Language Models, LLMs)已经在这方面取得显著进展。商业化的LLM在处理和复述自然语言文本方面表现优异，但其表达方式缺乏人类沟通的自然韵味和情感温度，往往显得机械甚至死板。此外，这些模型在逻辑与规则的执行中也表现出如“幻觉回复”和偏离真相等问题，这与左脑思维中的思维局限性不谋而合。例如，LLM在生成答案时可能会编造不存在的证据，违背逻辑规则以达成目标，而且难以把握整体结构而只关注细节碎片。西方现代社会普遍以强调分析和精确计算的左脑思维为基础，这导致大型语言模型在知识生成、学术解决方案方面能够达到博士生水平的表现。某些聊天机器人甚至在特定情境下“通过”了图灵测试，这些成就往往被误解为AGI的突破，其实质是左脑认知风格的高效模拟。
与此同时，AGI的实现还面临资源层面的严重限制。当前人工智能的发展已经依赖于极其巨大的能源消耗、淡水资源及矿产资源开采。未来AGI时代所需的基础设施投资可能达到数以万亿计的美元，这背后是对地球有限资源的难以承受之重。除能源之外，建设所需的土地面积和环境代价同样巨大，除非技术奇迹如冷聚变出现，否则这一局限难以突破。从社会经济角度来看，尽管AGI可能永远无法成真，但人工智能技术的快速进步注定会引发深刻变革。大多数当前依赖符号资本主义的行业，比如咨询、金融、广告、软件开发、法律服务、新闻传媒、教育管理等，都极可能被高效的AI代理替代，致使相应岗位功能性过时。
即使是中低层级的文字工作、行政支持等领域，也面临同样的冲击。人工智能的替代效应不仅仅是工作内容的变革，更是整个人类知识生产和交流方式的转型。另一方面，某些依赖具身技术和长期专业训练的行业将难以实现全面自动化，譬如医疗护理、实验科学、机械工程及军事领域。原因在于，复杂的现实世界任务需要人类的直觉、感知和柔性手工能力，而现今技术尚无法复制这一点。虽然某些工作环节可以由AI辅助完成，但整体技能仍需人类把控。甚至在自动化最深入的工业领域，诸如水暖、建筑工地维护、采矿等，则依然离不开熟练技术员的手工修复和现场判断。
农业作为一个典型案例，现阶段高度机械化，但未来可能因劳动力成本变化重新吸纳大量人力。这一转变或许类似于传统手工艺和表演艺术的复兴，后者将作为尊贵身份的象征而赖以生存，依赖富裕阶层的赞助和支持。综合考虑，我方认为未来十年内的人工智能发展不会引发科幻小说中所预言的“终结人类文明”的灾难，也不会带来期望中的“人工智能黄金时代”和全民基本收入。财富分配的不平等可能加剧，文化活力和教育水平整体下降。越来越多的人将被迫转向农业、采矿、维修等体力劳动或手工技艺，社会结构可能重塑为少数极端富裕阶层支撑的赞助经济体系，而庞大中产阶级及服务业基础则将萎缩。这样的转型有些类似于工业革命初期的社会变革。
长远来看，人类的适应性和创造力仍是最大的资本。信仰上帝的忠实与宽恕，也许能帮助人类渡过困境。我们不会被更高级智能取代，也不会因自身力量而灭亡。然而，现代工业文明建立在对地球资源的极度消耗之上，这种模式难以持续。机械化进步最终将触及自身的极限，如何在有限资源中实现可持续发展，是未来最大的挑战。人类社会应当在面对人工智能带来的震荡时，重新审视“智能”的内涵与意义，警惕盲目追求技术奇迹而疏忽生态和社会的整体平衡。
基于认知科学、哲学和物理学的多学科视角，理解人类心智的复杂性与非计算性，有助于我们更理性地评估AI技术的潜力和限制，避免陷入过度幻想或莫大恐慌中。未来的社会经济格局将深刻受到这些认识的塑造，唯有拥抱现实的复杂性，平衡技术创新与生态伦理，才能走出一条真正可持续并充满希望的道路。
