曾浩年，《亞洲週刊》新金融編輯，北京大學西方哲學博士、香港中文大學哲學系學士，博士論文著作《黑格爾邏輯學的現實概念與唯心論原則》；曾任香港「哲學01」策劃人、香港武術頻道「武備志」策劃人。

人工智能是否已經跨入通用智能（AGI，Artificial General Intelligence），不應只看它答對多少考題，而要看它能否在一個陌生而持續變化的世界裏，記得自己要去哪裏，判斷下一步怎麼走，犯錯後重新站起來。 OpenAI新模型GPT-6 Astra近日完成經典益智遊戲《Portal》，把一場看似娛樂性的實驗，推到AGI爭論的風口。Astra用了接近二十四小時，透過三千三百三十六次工具調用，完成整款遊戲，API費用達五百七十一美元。實際遊戲運行時間不足兩小時，其餘二十多個小時，都是模型在暫停的畫面前思考。 《Portal》是Valve二零零七年推出的益智遊戲：玩家被囚於實驗設施，手持傳送門槍在牆上開出兩道互相連通的門，靠空間轉換與動量守恒過關，看守設施的人工智能GLaDOS則一路冷嘲熱諷。 它考的不是反應，而是空間直覺——玩家要在腦中預演路徑，這恰恰是語言模型長期最被質疑的弱項。實驗由網民CozyBlaze設計：每一輪，模型接收一幅遊戲畫面和角色位置，思考後輸出一串操作，由遊戲執行；畫面隨之改變，模型再觀察、再修正。人類只設定「完成遊戲」這個目標，之後再無提示，再無接管。 對模型而言，遊戲的每一步都是考驗：從截圖辨認牆壁、平台與可放置傳送門的表面，預計一次射擊會如何改變下一個畫面，把總目標層層拆解為過關、到達平台、開門的即時動作。走偏了，射錯了，它要從下一幅畫面裏察覺失誤，換一條路繼續。通關證明的因此不是遊戲天賦，而是三種更根本的能力：維持數千步不變的目標，把文字推理接上視覺世界，在錯誤後自我恢復；不是答對一道題，而是在數千步之後，仍然記得自己為何出發。當輸出可以改變環境，環境又以後果回應模型，語言機器準確閉上了行動的迴路。 五百多美元換取兩小時的人類遊戲時間，以經濟眼光看毫無替代價值；但早期電腦、基因定序與圖像生成，同樣從昂貴得可笑的起點起步，成本的意義在於下降速度，研究機構METR的量度亦顯示，模型能可靠自主完成的任務長度，近年約每七個月翻一倍。 這次實驗真正劃下的是能力邊界：Astra本來不是為這款遊戲而生的專用程式，它只是讀懂接口說明，便接管了一個三維世界——同一模式可以搬進瀏覽器、試算表與開發環境。OpenAI總裁指出電腦操作是AGI的關鍵門檻：能直接使用軟件完成工作。 審慎的懷疑當然仍然成立。《Portal》攻略、影片、討論俯拾皆是，Astra極可能早在訓練時已看過解法，實驗無法區分記憶與原創推理；暫停式接口讓它免於人類的即時壓力，可對着靜態畫面慢慢想；一次成功個案，也沒有重跑十次的成功率作證。它是能力邊界的有力示範，卻不是嚴格的科學測量。 同一星期，韓國傳來另一組數字，補上拼圖一角。在順天鄉大學一名學生開發的評測中，Astra成為首個在大學入學試「修能」全科滿分四百五十分的AI——涵蓋國語、數學、英語、韓國史與四門選修，全程離線作答，壓過GPT-5.6、Claude與Gemini，前五名僅差數分。修能每年近五十萬人應考，是韓國社會流動的獨木橋；這場考試量度的是甚麼，忽然成了問題。 韓國教育當局已着手研究在修能引入論述題與絕對評級，並逐步提高學校考試的論述比例，理由正是選擇題在AI時代失去意義——學生必須寫出自己的答案，而不是選出別人寫好的答案。當一個社會開始圍繞AI重新設計考試制度，真正的問題是人在AI面前還應該學甚麼。 考試與遊戲，恰好測出AGI的兩半：滿分證明Astra「知道」，通關證明它「做到」——把知識化為數千次行動，犯錯後仍能恢復。知識、感知、工具、長程自主，首次匯合於一體。此即「前期AGI」：未必有人類的學習效率，更談不上理解與意識，但作為通用工具，已開始重組知識工作的邏輯。AGI之爭，由是從預言變成測量，剩下的考題很清楚：在陌生環境能否自行發現規則；在成本與可靠性約束下，能否大規模取代人手。《Portal》以傳送門接通兩個不相連的空間，Astra剛接通的，則是「知道」與「做到」之間那道門——至於能否走進門後完全陌生的世界，將由未來數年的證據，而非口號來回答。