哈嘍，大家好，今天小睿這篇評(píng)論，主要來(lái)分析AGI（通用人工智能）的到來(lái)究竟缺什么？是更強(qiáng)大的模型，還是更多的算力？

OpenAI Codex負(fù)責(zé)人Alexander Embiricos近期拋出的觀點(diǎn)顛覆了很多人的認(rèn)知：拖慢AGI進(jìn)程的，竟然是人類(lèi)的打字速度。

他還預(yù)測(cè)，2026年AI具備自我審查能力后，將觸發(fā)生產(chǎn)力「曲棍球桿式」飛躍，推動(dòng)人類(lèi)真正邁向AGI。

這一驚人言論，讓人機(jī)協(xié)作的效率瓶頸成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。

Embiricos在《Lenny's Podcast》播客中明確表示，人類(lèi)的打字速度和多任務(wù)處理能力，正在成為通往AGI的關(guān)鍵限制因素。

這一觀點(diǎn)是AI行業(yè)大佬們的普遍共識(shí)，OpenAI CEO奧特曼就多次強(qiáng)調(diào)，AI進(jìn)步不止靠做大模型，近期推出的AgentKit工具，核心目的就是降低人機(jī)協(xié)作摩擦，讓開(kāi)發(fā)者更高效地構(gòu)建智能Agent系統(tǒng)。

Anthropic CEO Dario Amodei今年4月也曾預(yù)測(cè)，AI 3到6個(gè)月可編寫(xiě)90%的代碼，12個(gè)月內(nèi)幾乎能編寫(xiě)所有代碼，但人類(lèi)仍需明確功能需求、設(shè)計(jì)思路，人機(jī)協(xié)作效率直接決定最終產(chǎn)出。

更早之前，馬斯克就預(yù)見(jiàn)到這一問(wèn)題，他推動(dòng)的Neuralink腦機(jī)接口項(xiàng)目，核心目標(biāo)之一就是繞過(guò)人類(lèi)打字限制。他曾形象地比喻：「人類(lèi)對(duì)計(jì)算機(jī)說(shuō)話，在計(jì)算機(jī)聽(tīng)來(lái)就像非常緩慢的、帶有音調(diào)的喘息聲，有點(diǎn)像鯨魚(yú)的聲音」。

最典型的就是AI編程場(chǎng)景。OpenAI官方透露，安卓版Sora應(yīng)用僅由4人小隊(duì)用28天完成上線，其中85%的代碼由GPT-5.1+Codex自動(dòng)生成，版本穩(wěn)定率達(dá)99.9%。

即便效率如此之高，過(guò)程中仍暴露了人機(jī)協(xié)作的瓶頸：Codex就像記憶為零的高級(jí)新手，每一次對(duì)話都需要人類(lèi)用精準(zhǔn)的提示詞告知需求，才能生成高質(zhì)量代碼。整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程中，監(jiān)督、審查、邏輯確認(rèn)、調(diào)試等人工介入環(huán)節(jié)，成了最耗時(shí)的關(guān)鍵部分。

國(guó)內(nèi)某互聯(lián)網(wǎng)大廠的AI開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)也有類(lèi)似經(jīng)歷。據(jù)中國(guó)電子報(bào)2025年12月報(bào)道，該團(tuán)隊(duì)在開(kāi)發(fā)一款電商直播后臺(tái)系統(tǒng)時(shí)，借助主流AI編程工具生成了70%的基礎(chǔ)代碼，但后續(xù)的需求細(xì)化、邏輯校驗(yàn)、異常場(chǎng)景適配等工作，仍需開(kāi)發(fā)者反復(fù)編寫(xiě)提示詞與AI交互。

團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人表示，一名開(kāi)發(fā)者日均要輸入近千條提示詞，打字速度和多任務(wù)切換的疲勞感，讓整體開(kāi)發(fā)周期比預(yù)期延長(zhǎng)了20%。

OpenAI前首席科學(xué)家Ilya Sutskever提到的「性能悖論」，也從側(cè)面印證了這一點(diǎn)。他舉例稱(chēng)，讓AI修復(fù)Bug時(shí)，它可能修好舊Bug又引入新Bug，指出新Bug后又會(huì)把舊Bug帶回，陷入無(wú)限循環(huán)。

這說(shuō)明當(dāng)前大模型缺乏真正的理解與泛化能力，實(shí)際應(yīng)用中必須依賴(lài)人類(lèi)介入校正，而人類(lèi)的輸入效率，直接制約了AI能力的發(fā)揮。

AGI的核心目標(biāo)是解放人類(lèi)，但一個(gè)悖論擺在眼前：在AGI到來(lái)之前，首先要把人類(lèi)從審查AI輸出的繁瑣工作中解放出來(lái)。Embiricos認(rèn)為，突破人類(lèi)輸入瓶頸的關(guān)鍵，在于讓AI智能體具備自我審查能力。

「你可以讓一個(gè)智能體盯著你正在做的所有事情，但如果這個(gè)智能體不能同時(shí)驗(yàn)證它自己的工作，那你依然會(huì)被卡住。」

Embiricos表示，只有重新構(gòu)建系統(tǒng)，讓智能體在默認(rèn)狀態(tài)下就足夠可靠，無(wú)需人類(lèi)反復(fù)驗(yàn)證，才能解鎖「曲棍球桿式」的生產(chǎn)力增長(zhǎng)，前期增長(zhǎng)平緩，一旦突破瓶頸就會(huì)陡然飆升。

他預(yù)測(cè)，從2026年開(kāi)始，最早一批采用自主審查型AI系統(tǒng)的用戶(hù)，生產(chǎn)力將率先出現(xiàn)爆發(fā)式提升；

未來(lái)幾年內(nèi)，越來(lái)越多大公司會(huì)跟進(jìn)，這種增長(zhǎng)最終會(huì)反哺AI實(shí)驗(yàn)室，推動(dòng)人類(lèi)站在AGI的門(mén)檻上。不過(guò)他也強(qiáng)調(diào)，實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化的工作流程沒(méi)有統(tǒng)一路徑，每個(gè)場(chǎng)景都需要單獨(dú)設(shè)計(jì)。

谷歌DeepMind創(chuàng)始人哈薩比斯也認(rèn)同這一思路，他認(rèn)為當(dāng)前人機(jī)協(xié)作只是過(guò)渡形態(tài)，AI需要進(jìn)一步磨練推理能力、自主性與創(chuàng)造力。

他判斷，機(jī)器要掌握人類(lèi)所能做的一切，可能還需要五到十年時(shí)間，而自主審查能力的突破，將是這一進(jìn)程中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

人類(lèi)打字速度成為AGI短板的論調(diào)，實(shí)則揭示了人機(jī)協(xié)作的核心矛盾。未來(lái)AGI的突破，不僅需要更強(qiáng)的AI模型，更要打通人機(jī)交互的效率瓶頸。

隨著AI自主審查能力的提升，人類(lèi)將從繁瑣的輸入與驗(yàn)證工作中解放，真正實(shí)現(xiàn)與AI的高效協(xié)同，推動(dòng)科技進(jìn)步邁向新高度。