OpenAI本周在全体员工会议上提出了一套五级分级标准，用于追踪其在打造能够超越人类的人工智能软件方面的进展。
按照标准，1至5级分别为：
- 聊天机器人，具有对话能力；
- 推理者，人类水平的问题解决；
- 代理人，可以采取行动的系统；
- 创新者，能够帮助发明的AI；
- 组织，拥有组织管理能力、可独立运作的"组织者"；
在本周的一次全体会议上，OpenAI 高管告诉员工，他们相信在通向 AGI 的道路上，他们已接近 5 级中的 2 级。
一级：聊天机器人
Level 1: Chatbots, AI with conversational language.
聊天机器人，具有对话语言的人工智能。
这个级别的AI主要用于与人类进行自然语言对话。它们可以理解用户的问题并提供相应的回答。
常见于客服系统、虚拟助手（如Siri、Alexa）、在线聊天机器人等。这类AI通常用于处理简单的客户咨询、提供信息、帮助预订等任务。
二级：推理者
Level 2: Reasoners, human-level problem solving.
推理者，人类水平的问题解决。
这个级别的AI具有更高的智能，能够进行复杂的推理和逻辑分析，接近人类的思维方式。它们可以解决更为复杂的问题。
用于医疗诊断、法律咨询、金融分析等领域。这类AI可以帮助医生诊断疾病、为律师提供法律建议、进行市场趋势分析等。
三级：代理人
Agents, systems that can take actions.
代理人，可以采取行动的系统。
这个级别的AI不仅能理解和解决问题，还能根据决策采取实际行动。它们能够自主执行任务，具有一定的自主性和反应能力。
例如自动驾驶汽车、智能家居系统、机器人等。自动驾驶汽车可以在复杂的交通环境中行驶，智能家居系统可以根据用户习惯自动调整家电设备，机器人可以执行特定的任务。
结合了感知系统（如摄像头、传感器）和执行机构（如机械臂、轮子）。这些系统需要实时处理大量数据，并做出快速决策和反应。
四级： 创新者
Innovators, AI that can aid in invention.
创新者，能够帮助发明的AI。
这个级别的AI具有创造力，能够在科学研究和技术发明中提供帮助。它们可以分析大量数据，发现新的规律，提出创新的解决方案，然后推进创新落地。
比如药物研发、新材料发现、工程设计等领域。这类AI可以加速科学发现过程，提出新的理论模型，优化设计方案等。
从海量数据中识别出潜在的创新点。它们可以进行复杂的模拟和预测，推动进行实验和验证。
注意，这个是在代理人级别之上，不是只提建议，不落地的空谈者。
五级：组织
Organizations, AI that can do the work of an organization
胜任组织工作，可独立运作的"组织者"。
这个级别的AI能够独立完成一个组织的工作任务，从管理到执行都能胜任。它们可以处理复杂的组织结构和业务流程，像人类一样运营公司或机构。
涉及企业管理、项目管理、供应链管理等领域。这类AI可以统筹协调企业的各个部门，优化资源配置，提升运营效率，包括对前面几级AI的管理。
它们可以实时监控和分析企业的运营状况，自动调整策略，确保组织目标的实现。
FAQ
上面就是五级的简单介绍，针对这个分级，网上看到有下面的观点：
Q1: 人类水平的二级推理者划分不合理
如果认为“人类水平”意味着AI能够达到或超越人类在所有任务上的能力，那么一旦AI达到人类水平，它就应该能够执行所有更高级别的任务，包括行动、创新和组织管理。这是因为人类本身具备这些能力，能够进行复杂的推理、决策、创新和管理。
Level 2中的推理和解决问题能力本身就包含了行动（Level 3）、创新（Level 4）和组织管理（Level 5）的基本要素。推理能力的提升必然会带来更强的执行能力、创新能力和管理能力。
但是：不同级别还有下面不同：
每个级别的任务不同
Level 2的推理任务可能只需要处理静态的信息，而Level 3的行动任务需要处理动态的环境和实时决策，这对AI的要求完全不同。
不同级别的AI需要不同种类和量级的数据进行训练。推理AI（Level 2）需要大量的逻辑和知识库数据，而行动AI（Level 3）需要大量的环境感知数据和行为数据，这两者的训练数据在性质上有很大不同。
伦理考量
随着AI能力的提升，伦理问题变得越来越复杂。一个具有人类水平AI的系统需要在各种复杂情境下做出符合伦理的决策，这涉及到价值判断和道德规范的嵌入，这是一个尚未完全解决的问题。
从上可以看出，就是具备的二级推理者能力的AI，仍然需要等不同的技术突破和应用场景胜任。
Q2：四级创新者更容易？
三级代理人AI需要在可信度、实时感知、伦理这些突破；四级创新者AI反而只要能提供创新帮助，也就是建议，就是建议错了，也可以去尝试，似乎四级更容易？
这里的创新者AI不仅需要提出新的解决方案，还需要基于大量的数据和复杂的模型进行高级推理和创造。这涉及到对已有知识的深刻理解和新的知识的生成，而不仅仅是提供建议。
提出创新性建议只是第一步，创新者AI还需要设计实验来验证这些建议，并能够根据实验结果进行迭代和改进。这要求AI具备高度的实验设计和数据分析能力。
创新过程是一个不断试错和改进的过程。AI需要能够持续学习和优化其建议和模型，而不仅仅是提出一次性的建议。
创新者仍然需要考虑道德和伦理问题。例如，在医疗领域提出新药物时，AI需要考虑药物的安全性和伦理问题，不能提出可能对人类健康有害的建议。
四级（创新者）AI的实现远比简单的提供建议要复杂得多。它需要在高级推理、跨领域整合、实验验证、伦理考量、高性能计算和实际应用中都达到较高的标准。即使当前的一些AI系统已经在某些方面展现了初步的创新能力，但要达到全面的四级创新者AI的水平，仍然有很多技术和实践上的挑战需要克服。
Q3、四级创新者，也是要有组织能力？
虽然四级创新者AI和五级组织者AI在某些能力上有重叠，但它们的主要区别在于任务范围和系统复杂性。
四级创新者AI：主要进行技术和研发层面的决策，其建议和创新成果需要经过验证和实施。它的决策更多是局部的、专业性的，责任主要集中在技术层面。
五级组织者AI：需要进行高层次的战略决策和日常运营决策，其决策直接影响整个组织的运作和绩效。它需要承担全面的责任，包括财务结果、市场表现、员工管理等。
虽然四级创新者AI需要具备一定的协调和管理能力，但其主要目标是推动特定领域的创新和技术突破。而五级组织者AI则需要具备全面的管理和运营能力，确保整个组织的高效运作和持续发展。两者在任务范围、系统复杂性、决策层次和应用领域上都有显著的区别。
四级创新者AI并不等同于五级组织者AI，仍然有很多特定的能力和责任需要区分。
总结
这五个级别的关键点如下：
- 一级（聊天机器人）：突破在于自然语言处理，应用于对话和简单任务。
- 二级（推理者）：突破在于高级推理和逻辑分析，应用于解决复杂问题。
- 三级（代理人）：突破在于实时感知和决策、伦理和法律问题，应用于动态环境中的自主任务执行。
- 四级（创新者）：突破在于创新和创造力，应用于科学研究和技术发明，不能只说不干，要能落地。
- 五级（组织者）：突破在于全面的管理和运营能力，应用于整个组织的高效运作。
这些级别展示了人工智能逐步从简单对话能力向更高层次的推理、决策、创新，最终达到全面管理和运营的过程。每个级别代表了不同的技术突破和应用场景，推动了人工智能在各领域的发展。
