针对科学测试人工智能所需的种种条件，近期，笔者带领团队依据发展心理学和心智理论，参考人类婴幼儿发育的测试标准，研究总结出一种基于能力和价值的通用人工智能评测方法，并开发了复杂动态的物理场景（模拟仿真）和社会交互（混合现实）的测试平台——通智测试。

张钹表示，GPT-4只能和数字世界打交道，我们最终必须跟物理世界打交道，这就需要机器人，也就是具身智能。具身智能的提出有助于构造完整的智能体，让智能体既有感知，又有思考。

进托邦的含义就是，明天不会像我们想象的那样完美，但会变得比今天稍微好一点儿。用汽车来打比方的话，乐观是让汽车行进的油门，而悲观是在弯道和停车时需要用到的刹车。这两者都不可或缺，但是想要前进，我们必须要多踩油门而不是刹车。

如果用更久远的眼光看AI，五十年或百年之后，或许还会有一种新的生命体诞生。它将是硅基生命和碳基生命的结合体，把人类和机器融为一体。届时，AI让人类能力更强了，成为某种程度的“超人”。

目前AI大模型在金融领域的应用还不够广，在运营和客服等重复性高、易被标准化的岗位上可以实现锦上添花，但在量化交易、精准用户画像等需要“雪中送炭”的关键环节，AI的可用程度仍需更多实例加以证明。

一件非常重要的事情：OpenAI最初的承诺不仅仅是创建AGI（通用人工智能），而是确保它“造福全人类”。这种“确保”是由OpenAI的使命和结构所决定的。

图灵测试的基础内核是有价值的。它圈定一个场景，让人工智能完成它，通过外部对此能否感知来判断智能是不是足够这点并未过时，实际上是变的更加关键。

最近推出的Copilot Studio是一个低代码工具，用于使用业务数据和适用于JIRA、SAP ServiceNow和Trello等常用工具的Copilot插件来构建自定义Copilot。这可能会让OpenAI变得无处不在。为了实现这一目标，微软建立了一个内部管道，采用OpenAI的新基础模型。

《埃隆·马斯克传》提到，马斯克决意在其各家公司中发展人工智能能力，这直接导致了2018年他与OpenAI的决裂。他试图说服奥特曼，OpenAI既然还是落后于谷歌，那就应该并入特斯拉发展。

面对AI的科技、成品及其现象，日本社会有诸如“被AI剥夺工作机会”“AI毁灭人类”等认知。野村综合研究所于2019年发表的研究成果显示，日本49%的职业将被AI等机器人所替代。一时间影响广泛，引发民众产生对失业问题的担忧。

计算机工程师罗伯特·J·马克斯就是这些理智的发声者之一，他重申，AI永远不会实现像人类一样的智能或意识。AI的运行基于算法，它们的功能与人类的情感和思维有着质的不同。

智能别针的特殊之处在哪儿？有AI加持只是一方面，更关键的在于，它的“穿戴性”更隐性，更没有机器入侵感，对“人”的外观改变更不显山露水。