在近期一档名为《Lenny's Podcast》的播客节目中，OpenAI Codex产品负责人Alexander Embiricos与听众深入探讨了人工智能未来发展的关键议题。他提出一个引人深思的观点：人类打字速度可能成为通用人工智能（AGI）突破性发展的主要限制因素。
通用人工智能被定义为具备与人类同等甚至超越人类认知能力的智能系统，能够自主完成人类日常所需的各类智能任务。尽管这一概念仍处于理论探索阶段，但全球科技企业都在竞相投入研发资源。Alexander指出，当前人机协作模式中，用户需要通过输入提示词引导AI工作，并手动验证输出结果，这种交互方式严重依赖人类操作速度。
"即使智能体能够观察人类工作流程，若无法自主验证成果，用户仍需耗费大量时间审查所有生成内容，"他解释道，"这种依赖人类处理速度的模式，本质上构成了技术进步的瓶颈。"这位技术负责人强调，要实现AGI的实质性突破，必须将人类从提示词编写和结果验证的重复劳动中解放出来。
针对这一挑战，Alexander提出系统性重构方案：通过设计让智能体默认承担实际工作任务的架构，有望触发"曲棍球杆式增长"。这种增长模式的特点是前期发展平缓，当技术积累达到临界点后将呈现指数级跃升。他比喻称，就像曲棍球杆在击球瞬间产生的爆发力，AI技术突破也需要类似的能量积累过程。
虽然承认完全自动化流程的实现面临复杂挑战——不同应用场景需要定制化解决方案，但Alexander预测相关技术进展将很快显现。他特别指出，AGI的初期应用可能出现在"中间层"领域，早期采用者将借此显著提升工作效率，而科技巨头则需要更长时间来实现全流程自动化。
