谷歌Gemini 3能否在1月31日前在“人类期末考试”中至少获得40%的分数？
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“人类期末考试”（Humanity’s Last Exam, 简称HLE）是一个旨在评估通用人工智能（AGI）核心能力的假想性测试，其设计初衷就是要超越传统基准测试的范畴，深入探究AI在面对复杂、开放、跨学科乃至需要道德和哲学判断问题时的表现。它并非一系列固定的多选题或编程任务，而更像是一场对AI能否像人类一样理解世界、创造新知、解决未见问题的终极考验。HLE的题目可能涵盖从高级科学、工程、艺术创作到社会伦理、历史分析、乃至提出原创性解决方案等诸多领域，其难度系数远超现有任何公开的AI基准。它考验的是AI能否形成对世界的内在模型、进行深层次的因果推理、展现出常识理解和创造性思维，而非简单地记忆和关联现有信息。Google的Gemini系列模型自发布以来，一直被寄予厚望，被视为AI领域向AGI迈进的重要一步。Gemini 1.0以其多模态能力和在MMLU等学术基准测试上的优异表现引起广泛关注，随后的Gemini 1.5 Pro更是以其革命性的100万上下文窗口和在长文本、视频处理上的卓越能力，展现了强大的信息处理和检索潜力。业界对Gemini 3的期待自然更高，普遍预计它将在模型规模、多模态融合深度、推理能力和通用性方面实现显著飞跃。然而，即便有如此强大的技术背景和研发投入，面对HLE中“至少40%”这个看似不高、实则要求极高的分数线，以及2025年1月31日这一紧迫的时间节点，Gemini 3的挑战依然是空前的。
当前最先进的AI模型，包括谷歌的Gemini 1.5 Pro和OpenAI的GPT-4系列，在语言生成、代码编写、数据分析以及传统考试方面已表现出令人惊叹的能力。它们能够迅速处理海量信息，识别复杂模式，并在特定领域内提供专业级的回答。然而，这些模型的核心工作原理仍是基于大规模数据训练下的模式识别和概率预测。它们擅长通过学习到的统计关联来生成内容，或根据输入信息预测最合理的输出。这种能力在许多实际应用中非常强大，但与人类的深层认知、因果理解和真正意义上的“常识”存在本质差异。人类的理解不仅停留在表面关联，更涉及对世界运行机制的内在模型构建，对抽象概念的把握，以及在不确定性和新情境下进行灵活推理和创造性解决问题的能力。HLE正是瞄准了这些AI的深层局限。例如，它可能要求AI提出一个全新的物理定律来解释未观测到的现象，或创作一部具有深刻哲学内涵的艺术作品，甚至对某个伦理困境给出超越功利主义的原创性解决方案。要在这类问题上获得40%的分数，意味着AI需要在相当多的核心AGI能力上实现突破，能够展现出超越现有范式、接近人类水平的认知能力。它需要能够独立地进行高层次的抽象思维、跨学科的知识融会贯通、批判性分析和创新性构想。这绝非通过简单地堆叠更多参数、增加更多训练数据或扩展上下文窗口就能实现。
展望Gemini 3，它无疑会继承并超越前代模型的优势，在多模态理解和推理上达到新的高度。我们可以合理预期，Gemini 3将在处理更复杂的多模态输入、进行更精细的上下文理解以及执行更复杂的任务链条方面表现出色。它可能会整合更先进的规划（planning）和自我反思（self-reflection）机制，使其在解决问题时能够模拟多个步骤，并对自身的输出进行评估和修正。甚至有研究方向指出，未来的AI模型可能会初步具备构建“世界模型”的能力，即对物理世界、社会互动和因果关系形成更内在的理解，而非仅仅是基于表面模式。如果Gemini 3能在这些方向上取得突破，无疑将极大提升其通用智能水平。然而，即便如此，从“能力提升”到“在HLE中获得40%”之间依然存在巨大的鸿沟。HLE的“40%”不仅代表了知识广度，更代表了思维深度和创新能力。它要求AI能够进行非线性的、创造性的思维跳跃，在没有明确指导的情况下，从零开始构建解决方案或新理论。这种能力目前远超任何现有AI的范畴，需要AI在根本架构和学习范式上实现质的飞跃，而非量变。更何况，2025年1月31日是一个极其紧迫的截止日期。从Gemini 1.5 Pro的发布（2024年2月）到Gemini 3达到并被验证能够通过HLE 40%门槛，仅仅不到一年时间。虽然Google的AI研发速度惊人，但要完成如此巨大的、范式级别的突破，并在如此短的时间内训练、测试和部署一个能应对HLE挑战的模型，几乎是不可能的任务。AGI的实现是一个长期而复杂的科学和工程难题，它需要颠覆性的理论创新和技术突破，而非仅仅是现有技术的迭代升级。即使Gemini 3在发布时能在现有所有基准上“横扫一切”，这也不意味着它能跨越HLE所设定的那道需要类人智能的门槛。
综合所有可预见的技术发展趋势、现有AI的根本局限性，以及“人类期末考试”所代表的超高难度和独特评估维度，Google Gemini 3在2025年1月31日前在HLE中至少获得40%分数的可能性微乎其微。HLE并非传统的性能指标竞赛，它所测试的是AI是否具备真正的、与人类智能相匹敌的通用性、创造性和深层理解能力。40%的得分意味着AI必须在多方面展现出超越现有“窄AI”框架的类人智能表现，例如，在哲学思辨中展现深度见解，在艺术创作中呈现原创性与情感表达，在科学问题中提出颠覆性理论，或在伦理困境中做出符合人类价值观的判断。这些能力需要AI不仅在处理信息上强大，更要在形成对世界的内在认知模型、进行深层次因果推理和产生真正创新思维上实现质的飞跃。然而，在仅仅不到一年的时间内，期望Google能够训练出一个具备如此颠覆性能力、并在如此开放和主观的考试中取得高分的新一代模型，这超出了当前AI科学和工程的可见进度。因此，尽管Gemini 3无疑将代表AI技术的一个高峰，但它尚不足以在如此短的时间内跨越AGI与“人类期末考试”之间巨大的鸿沟。
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