<p>在週一，<strong>特斯拉公司</strong> (NASDAQ: TSLA) 首席執行官 <strong>埃隆·馬斯克</strong> 對人工智能的辯論發表了看法，支持 <strong>谷歌母公司 Alphabet Inc.</strong> (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) <strong>Google DeepMind</strong> 首席執行官 <strong>德米斯·哈薩比斯</strong>，而 <strong>Meta Platforms, Inc.</strong> (NASDAQ: META) 的 離職 AI 主管 <strong>揚·勒昆</strong> 駁斥了 “通用智能” 的概念，稱其為幻覺。</p>
<h2><strong>馬斯克參與 AGI 辯論</strong></h2>
<p>馬斯克在 <strong>X</strong> 上轉發了哈薩比斯對勒昆的反駁，簡單地寫道：“德米斯是對的”，表達了對 DeepMind 首席的支持，參與了關於人工通用智能（AGI）是否是一個有意義概念的公眾爭論。</p>
<p>這一交流突顯了領先的 AI 研究人員在如何定義智能方面日益加劇的分歧——以及人類智能本身是否可以被視為 “通用”。</p>
<blockquote>
<p>德米斯是對的 https://t.co/cz02LbsySF</p>
<p>— 埃隆·馬斯克 (@elonmusk) 2025 年 12 月 22 日</p>
</blockquote>
<p><strong>另見：斯堪斯卡在美國田納西州富蘭克林建設一座新的市政廳，耗資 5300 萬美元，約合 5.2 億瑞典克朗</strong></p>
<h2><strong>哈薩比斯稱大腦本質上是通用的</strong></h2>
<p>哈薩比斯強烈反駁了勒昆關於 “沒有通用智能” 的説法，認為勒昆將通用智能與普遍智能混為一談。</p>
<p>在一篇詳細的帖子中，哈薩比斯表示，人類大腦是已知的最複雜系統之一，設計上是高度通用的學習機器。</p>
<p>雖然承認沒有現實世界的系統可以完全避免某種程度的專業化，但他表示，人類大腦的架構——與現代 AI 基礎模型類似——在理論上能夠學習任何可計算的任務，只要有足夠的時間、內存和數據。</p>
<p>他補充説，人類能夠發明國際象棋、科學和現代工程，儘管人類是為了生存任務如狩獵和採集而進化的，這表明了人類智能的廣度，而不是其侷限性。</p>
<blockquote>
<p>揚在這裏明顯是錯誤的，他將通用智能與普遍智能混淆了。</p>
<p>大腦是我們已知宇宙中最精緻和複雜的現象（到目前為止），而且它們實際上是極其通用的。</p>
<p>顯然，人們無法規避沒有免費午餐的原則… https://t.co/RjeqlaP7GO</p>
<p>— 德米斯·哈薩比斯 (@demishassabis) 2025 年 12 月 22 日</p>
</blockquote>
<h2><strong>勒昆稱人類極度專業化</strong></h2>
<p>勒昆也回應了哈薩比斯的批評，稱這種分歧在很大程度上是語義上的。</p>
<p>他反對將 “通用” 與 “人類水平” 等同起來，認為人類是深度專業化的系統，優化了在狹窄領域的效率。</p>
<p>雖然承認人類大腦在理論上是圖靈完備的，但勒昆表示，在現實世界的約束下，它在大多數計算問題上是高度低效的。</p>
<p>他還認為，大腦只能表示所有可能函數的微不足道的一小部分，使得真正的通用性在實踐中是不可能的。</p>
<blockquote>
<p>我認為這種分歧在很大程度上是詞彙上的問題。</p>
<p>我反對使用 “通用” 來指代 “人類水平”，因為人類是極度專業化的。</p>
<p>你可能不同意人類思維是專業化的，但它確實是。這不僅僅是理論能力的問題，而是…</p>
<p>— 揚·勒昆 (@ylecun) 2025 年 12 月 22 日</p>
</blockquote>
<h2><strong>這對 AI 未來的重要性</strong></h2>
<p>這一辯論突顯了 AI 研究中的一個核心分歧：AGI 是否是一個可實現的目標，還是一個誤導性的標籤。</p>
<p>此前，<strong>Salesforce Inc.</strong> (NYSE: CRM) 首席執行官 <strong>馬克·貝尼奧夫</strong> 表示，AGI 的現實遠低於炒作。</p>
<p>另一方面，哈薩比斯早前預測 AGI 在未來五年內出現的概率大約為 50%。</p>
<p><strong>Anthropic</strong> 聯合創始人 <strong>本·曼</strong> 表示，AGI 可能在 2028 年之前實現。<strong>OpenAI</strong> 首席執行官 <strong>山姆·奧特曼</strong> 也暗示 AGI 可能在總統 <strong>唐納德·特朗普</strong> 的任期內到來。</p>
<p>前谷歌首席執行官 <strong>埃裏克·施密特</strong> 在四月的一次爐邊談話中也表達了類似觀點，稱合理地預計 AGI 將在 2028 年至 2030 年之間出現。</p>
<p><strong>Benzinga Edge 排名</strong> 顯示谷歌在動量方面位於第 90 百分位，其他指標提供了洞察 其與同行如 Meta 和特斯拉的比較。</p>
<p></p>
<p><strong>接下來閲讀：</strong></p>
<ul>
<li><strong>ChatGPT 消費支出剛剛達到 30 億美元——並且它比 TikTok 和 Disney+ 更快達成了這一里程碑</strong></li>
</ul>
<p><em>圖片來源：Shutterstock.com 的照片機構</em></p>
<p><strong><em>免責聲明</em>：</strong> <em>此內容部分是通過 AI 工具生成的，並由 Benzinga 編輯審核和發佈。</em></p>

谷歌-A

META

<p>埃隆·馬斯克支持谷歌 DeepMind 首席執行官德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）與 Meta 的揚·勒昆（Yann LeCun）之間關於人工通用智能（AGI）概念的爭論。馬斯克同意哈薩比斯的觀點，認為人類大腦是通用學習機器，而勒昆則聲稱人類是專門化的。這場辯論突顯了人工智能領導者在定義智能和 AGI 可行性方面的分歧</p>

<p>On Monday, <strong>Tesla Inc.</strong> (NASDAQ: TSLA) CEO <strong>Elon Musk</strong> weighed in on an AI debate, siding with <strong>Alphabet Inc.'s</strong> (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) <strong>Google DeepMind</strong> CEO <strong>Demis Hassabis</strong> after <strong>Meta Platforms, Inc.'s</strong> (NASDAQ: META) outgoing AI chief <strong>Yann LeCun</strong> dismissed the idea of &#34;general intelligence&#34; as an illusion.</p>
<div class="lb-trans"><p>在週一，<strong>特斯拉公司</strong> (NASDAQ: TSLA) 首席執行官 <strong>埃隆·馬斯克</strong> 對人工智能的辯論發表了看法，支持 <strong>谷歌母公司 Alphabet Inc.</strong> (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) <strong>Google DeepMind</strong> 首席執行官 <strong>德米斯·哈薩比斯</strong>，而 <strong>Meta Platforms, Inc.</strong> (NASDAQ: META) 的 離職 AI 主管 <strong>揚·勒昆</strong> 駁斥了 “通用智能” 的概念，稱其為幻覺。</p>
</div><h2><strong>Musk Weighs In On AGI Debate</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>馬斯克參與 AGI 辯論</strong></h2>
</div><p>Musk amplified Hassabis' rebuttal to LeCun in a post on <strong>X</strong>, writing simply, &#34;Demis is right,&#34; throwing his support behind the DeepMind chief in a widening public dispute over whether artificial general intelligence, or AGI, is a meaningful concept.</p>
<div class="lb-trans"><p>馬斯克在 <strong>X</strong> 上轉發了哈薩比斯對勒昆的反駁，簡單地寫道：“德米斯是對的”，表達了對 DeepMind 首席的支持，參與了關於人工通用智能（AGI）是否是一個有意義概念的公眾爭論。</p>
</div><p>The exchange underscores growing divisions among leading AI researchers over how intelligence should be defined — and whether human intelligence itself can be considered &#34;general.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>這一交流突顯了領先的 AI 研究人員在如何定義智能方面日益加劇的分歧——以及人類智能本身是否可以被視為 “通用”。</p>
</div><blockquote>
<p>Demis is right https://t.co/cz02LbsySF</p>
<p>— Elon Musk (@elonmusk) December 22, 2025</p>
</blockquote>
<div class="lb-trans"><blockquote>
<p>德米斯是對的 https://t.co/cz02LbsySF</p>
<p>— 埃隆·馬斯克 (@elonmusk) 2025 年 12 月 22 日</p>
</blockquote>
</div><p><strong>See Also: Skanska builds a new City Hall in Franklin, Tennessee, USA, for USD 53M, about SEK 520M</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>另見：斯堪斯卡在美國田納西州富蘭克林建設一座新的市政廳，耗資 5300 萬美元，約合 5.2 億瑞典克朗</strong></p>
</div><h2><strong>Hassabis Says Brains Are Fundamentally General</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>哈薩比斯稱大腦本質上是通用的</strong></h2>
</div><p>Hassabis pushed back strongly against LeCun's statement that there is &#34;no such thing as general intelligence,&#34; arguing that LeCun is conflating general intelligence with the idea of universal intelligence.</p>
<div class="lb-trans"><p>哈薩比斯強烈反駁了勒昆關於 “沒有通用智能” 的説法，認為勒昆將通用智能與普遍智能混為一談。</p>
</div><p>In a detailed post, Hassabis said human brains are among the most complex systems known and are, by design, highly general learning machines.</p>
<div class="lb-trans"><p>在一篇詳細的帖子中，哈薩比斯表示，人類大腦是已知的最複雜系統之一，設計上是高度通用的學習機器。</p>
</div><p>While acknowledging that no real-world system can escape some degree of specialization, he said the architecture of the human brain — much like modern AI foundation models — is capable of learning any computable task in theory, given sufficient time, memory and data.</p>
<div class="lb-trans"><p>雖然承認沒有現實世界的系統可以完全避免某種程度的專業化，但他表示，人類大腦的架構——與現代 AI 基礎模型類似——在理論上能夠學習任何可計算的任務，只要有足夠的時間、內存和數據。</p>
</div><p>He added that humanity's ability to invent chess, science and modern engineering, despite evolving for survival tasks like hunting and gathering, demonstrates the breadth of human intelligence rather than its limits.</p>
<div class="lb-trans"><p>他補充説，人類能夠發明國際象棋、科學和現代工程，儘管人類是為了生存任務如狩獵和採集而進化的，這表明了人類智能的廣度，而不是其侷限性。</p>
</div><blockquote>
<p>Yann is just plain incorrect here, he's confusing general intelligence with universal intelligence.</p>
<p>Brains are the most exquis​ite and complex phenomena we know of in the universe (so far), and they are in fact extremely general.</p>
<p>Obviously one can't circumvent the no free lunch… https://t.co/RjeqlaP7GO</p>
<p>— Demis Hassabis (@demishassabis) December 22, 2025</p>
</blockquote>
<div class="lb-trans"><blockquote>
<p>揚在這裏明顯是錯誤的，他將通用智能與普遍智能混淆了。</p>
<p>大腦是我們已知宇宙中最精緻和複雜的現象（到目前為止），而且它們實際上是極其通用的。</p>
<p>顯然，人們無法規避沒有免費午餐的原則… https://t.co/RjeqlaP7GO</p>
<p>— 德米斯·哈薩比斯 (@demishassabis) 2025 年 12 月 22 日</p>
</blockquote>
</div><h2><strong>LeCun Calls Humans Extremely Specialized</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>勒昆稱人類極度專業化</strong></h2>
</div><p>LeCun also responded to Hassabis' criticism, saying the disagreement is largely semantic.</p>
<div class="lb-trans"><p>勒昆也回應了哈薩比斯的批評，稱這種分歧在很大程度上是語義上的。</p>
</div><p>He objected to equating &#34;general&#34; with &#34;human-level,&#34; arguing that humans are deeply specialized systems optimized for efficiency in narrow domains.</p>
<div class="lb-trans"><p>他反對將 “通用” 與 “人類水平” 等同起來，認為人類是深度專業化的系統，優化了在狹窄領域的效率。</p>
</div><p>While conceding that the human brain is theoretically Turing complete, LeCun said it is highly inefficient for most computational problems under real-world constraints.</p>
<div class="lb-trans"><p>雖然承認人類大腦在理論上是圖靈完備的，但勒昆表示，在現實世界的約束下，它在大多數計算問題上是高度低效的。</p>
</div><p>He also argued that the brain can represent only a vanishingly small fraction of all possible functions, making true generality impossible in practice.</p>
<div class="lb-trans"><p>他還認為，大腦只能表示所有可能函數的微不足道的一小部分，使得真正的通用性在實踐中是不可能的。</p>
</div><blockquote>
<p>I think the disagreement is largely one of vocabulary.</p>
<p>I object to the use of &#34;general&#34; to designate &#34;human level&#34; because humans are extremely specialized.</p>
<p>You may disagree that the human mind is specialized, but it really is. It's not just a question of theoretical power but…</p>
<p>— Yann LeCun (@ylecun) December 22, 2025</p>
</blockquote>
<div class="lb-trans"><blockquote>
<p>我認為這種分歧在很大程度上是詞彙上的問題。</p>
<p>我反對使用 “通用” 來指代 “人類水平”，因為人類是極度專業化的。</p>
<p>你可能不同意人類思維是專業化的，但它確實是。這不僅僅是理論能力的問題，而是…</p>
<p>— 揚·勒昆 (@ylecun) 2025 年 12 月 22 日</p>
</blockquote>
</div><h2><strong>Why This Matters For AI's Future</strong></h2>
<div class="lb-trans"><h2><strong>這對 AI 未來的重要性</strong></h2>
</div><p>The debate highlights a central fault line in AI research: whether AGI is an achievable goal or a misleading label.</p>
<div class="lb-trans"><p>這一辯論突顯了 AI 研究中的一個核心分歧：AGI 是否是一個可實現的目標，還是一個誤導性的標籤。</p>
</div><p>Previously, <strong>Salesforce Inc.</strong> (NYSE: CRM) CEO <strong>Marc Benioff</strong>, who is investing billions in AI, said the reality of AGI falls short of the hype.</p>
<div class="lb-trans"><p>此前，<strong>Salesforce Inc.</strong> (NYSE: CRM) 首席執行官 <strong>馬克·貝尼奧夫</strong> 表示，AGI 的現實遠低於炒作。</p>
</div><p>On the other hand, Hassabis has earlier predicted that there is roughly a 50% chance that AGI emerges within the next five years.</p>
<div class="lb-trans"><p>另一方面，哈薩比斯早前預測 AGI 在未來五年內出現的概率大約為 50%。</p>
</div><p><strong>Anthropic</strong> co-founder <strong>Ben Mann</strong> has said AGI could be reached by 2028. <strong>OpenAI</strong> CEO <strong>Sam Altman</strong> has also suggested AGI could arrive during President <strong>Donald Trump's</strong> term in office.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>Anthropic</strong> 聯合創始人 <strong>本·曼</strong> 表示，AGI 可能在 2028 年之前實現。<strong>OpenAI</strong> 首席執行官 <strong>山姆·奧特曼</strong> 也暗示 AGI 可能在總統 <strong>唐納德·特朗普</strong> 的任期內到來。</p>
</div><p>Former Google CEO <strong>Eric Schmidt</strong> echoed that view at an April fireside chat, saying it is reasonable to expect AGI to emerge sometime between 2028 and 2030.</p>
<div class="lb-trans"><p>前谷歌首席執行官 <strong>埃裏克·施密特</strong> 在四月的一次爐邊談話中也表達了類似觀點，稱合理地預計 AGI 將在 2028 年至 2030 年之間出現。</p>
</div><p><strong>Benzinga Edge Rankings</strong> show Google in the 90th percentile for Momentum, with additional indicators offering insight into how it stacks up against peers such as Meta and Tesla.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>Benzinga Edge 排名</strong> 顯示谷歌在動量方面位於第 90 百分位，其他指標提供了洞察 其與同行如 Meta 和特斯拉的比較。</p>
</div><p></p>
<div class="lb-trans"><p></p>
</div><p><strong>Read Next:</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>接下來閲讀：</strong></p>
</div><ul>
<li><strong>ChatGPT Just Hit $3 Billion in Consumer Spending — And It Reached The Milestone Faster Than TikTok And Disney+ Ever Did</strong></li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li><strong>ChatGPT 消費支出剛剛達到 30 億美元——並且它比 TikTok 和 Disney+ 更快達成了這一里程碑</strong></li>
</ul>
</div><p><em>Photo Courtesy: Photo Agency on Shutterstock.com</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>圖片來源：Shutterstock.com 的照片機構</em></p>
</div><p><strong><em>Disclaimer</em>:</strong> <em>This content was partially produced with the help of AI tools and was reviewed and published by Benzinga editors.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><strong><em>免責聲明</em>：</strong> <em>此內容部分是通過 AI 工具生成的，並由 Benzinga 編輯審核和發佈。</em></p>
</div>

Elon Musk Backs Demis Hassabis In Dispute With Meta's Yann LeCun Over 'General Intelligence,' Says Google DeepMind CEO Is 'Right'

- 特斯拉 CEO 埃隆·馬斯克支持 Alphabet 深度學習 CEO 達米斯·哈薩比斯，反駁梅塔前 AI 主管的觀點。  
- 哈薩比斯認為人類大腦是高度通用的學習系統，反對將一般智能與普遍智能混淆。  
- 該爭論引發 AI 研究領域對於 AGI 是否可實現的根本分歧。

埃隆·馬斯克支持德米斯·哈薩比斯在與 Meta 的 Yann LeCun 關於 “通用智能” 的爭論中，稱谷歌 DeepMind 的 CEO 是 “正確的”