OpenAI正释放出加速逼近通用人工智能（AGI）的信号。尽管公司尚未宣布已经实现AGI，但从其公开表态来看，接近AGI的系统或许已不遥远。

据媒体Cryptopolitan当地时间26日报道，OpenAI首席执行官Sam Altman在接受《时代》杂志采访时表示，OpenAI尚未“完全实现”AGI，但“很快会拥有接近它的版本”。

OpenAI内部对这一进展的判断更为乐观。首席研究官Mark Chen表示，目前距离AGI“已完成约80%”；联合创始人Greg Brockman则称，未来回头看，现在或许会被视为AGI首次显现的时点。

支撑OpenAI这份信心的，是新模型系列“Astra”。OpenAI去年曾介绍，Astra是一套面向自动化研究助手场景的系统。首席科学家Jakub Pachocki表示，Astra目前已达到最初设定的目标水平。

Astra的目标并不只是回答问题，而是直接参与真实的研究工作。Jakub Pachocki称，在用户提出实验任务后，Astra可以在OpenAI内部的软件环境中自行编写所需代码、完成实验并返回结果。

还有消息称，在输入研究论文后，Astra可在一周内完成相应研究任务。这也被视为其具备向“持续型智能体”演进的潜力，即无需人类在每一步持续下达指令，也能在较长时间内独立执行任务。

对OpenAI而言，Astra要验证的能力并不只是“自动化”。更关键的问题在于，它能否超越信息整理和已知答案检索，真正生成新的知识。

Sam Altman在一场面向客户的预览活动中谈及Astra时表示，它将成为“第一款以真正重要的方式发明新事物的模型”，并补充称，“这是一件非常像AGI的事”。

这也意味着，在OpenAI的判断框架中，AGI的衡量标准不仅包括自主执行任务的能力，也包括新发现和发明能力。其设想是，让AI自主开展研究，再将研究结果用于开发更强的AI系统，从而形成正向循环。

不过，也有观点认为，自主研究型AI距离AGI仍存在不小差距。争议主要集中在两个方面：一是基于大语言模型（LLM）的AI是否真的能够产生新的发现；二是其能否把特定研究中的能力迁移到更广泛的多领域任务中，真正实现泛化。

与此同时，AGI定义本身也并不清晰。OpenAI将AGI定义为“在经济上具有重要价值的大多数任务中，表现超过人类的高度自主系统”，但研究界对于AGI的判定标准并未形成一致意见。

因此，OpenAI提出的“2026年AGI目标”最终能否成立，也将与AGI边界如何界定一同接受检验。而Astra能否发展到独立生成新知识的水平，或将成为OpenAI未来是否宣布实现AGI的关键观察点。