在2025年这一被称为智能体Agent之年，当行业热潮涌动时，OpenAI创始成员、特斯拉前AI总监安德烈·卡帕西却发表了冷静观点，直言当前AI Agent技术尚处早期，实现真正实用化约需十年，并对强化学习、AGI发展路径等方面进行了深刻剖析。
卡帕西对AI Agent技术的判断
OpenAI创始成员、特斯拉前AI总监安德烈·卡帕西近日在接受播客节目“Dwarkesh Patel Show”采访时直言，当前AI Agent技术尚处早期。他认为，Agent真正能够使用的标志是成为人类的员工或实习生，能和人类一起工作，而目前Agent还做不到。因为其存在三大核心缺陷：无法持续学习，现在的AI无法记住和用户的每一次互动，不能像人类一样通过日常经历持续学习巩固；非真正的多模态，虽然能看图写字，但无法真正理解并完成复杂任务，如制作精美的PPT；不能自如操作电脑，其操作电脑、点击软件的能力还非常初级和不可靠。他借用在特斯拉开发自动驾驶的经验，表明从“演示”到“产品”有着巨大鸿沟，要达到高可靠性还有很长的路要走，所以他判断实现真正实用化还需十年左右。
卡帕西对强化学习的看法
谈及强化学习，卡帕西直言“强化学习很糟糕，只是碰巧之前的其他方法更糟糕”。他指出，在强化学习中，AI解决问题时可能会试错数百次，即使最后一次蒙对，也会把整个蒙题过程当成“正确经验”，存在严重效率问题，而人类不会这样。同时，还存在模型坍塌问题，模型生成内容多样性会减少，如ChatGPT讲笑话可能反复输出少数模式化的内容，这阻碍了AI持续学习，若让AI使用自身产出的数据，会陷入同质化内容的恶性循环。不过，卡帕西也认识到，强化学习仍是当前AI发展不可或缺的一环，因为传统监督学习严重依赖大量、高质量标注数据，对于“好代码”“好决策”这类无法明确定义、无法通过标注数据学习的概念，只能通过强化学习让模型自己摸索。
卡帕西对AGI发展路径的观点
卡帕西坚持AGI的早期定义，即能执行任何具有经济价值任务的人类水平系统，但目前AI实际影响有限，应用集中在编码等结构化、文本驱动领域。他认为，AGI不会突然降临并引发智能爆炸，而是会像蒸汽机、电力和互联网等通用技术一样，缓慢融入并延续年度GDP约2%的增长趋势。这种渐进性源于技术从演示到成熟产品扩散需要时间，AGI发展会先自动化一些封闭、结构化任务，再攻克复杂工作，社会也需时间调整基础设施、法律和技能体系。卡帕西相信未来多个AI实体将逐渐增强自主性，与人类社会协同演进，人类拥有窗口期可系统调整教育、社会保障和法律法规，以确保在AGI时代持续繁荣。
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