在近期一期名为《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（AI）的未来发展方向。他提出一个引人深思的观点：人类在编写提示词和验证AI输出结果时的速度，可能会成为通用人工智能（AGI）发展进程中的关键瓶颈。
Alexander解释称，AGI是指具备与人类同等甚至超越人类智能水平的人工智能，能够完成正常人类所能执行的所有智能任务。然而，当前AI技术的实际应用仍需人类通过编写提示词来引导，并亲自审核AI生成的结果。这一过程限制了AI的效率，因为人类的处理速度远不及AI的潜在能力。
他进一步指出，即便AI可以观察人类的工作流程，但如果无法自主验证成果，人类仍需投入大量时间进行审查。这种依赖关系使得整体效率难以突破现有局限。Alexander认为，要实现真正的技术飞跃，必须将人类从这些重复性任务中解放出来。
针对这一问题，Alexander提出了一种解决方案：重构系统架构，使AI智能体能够默认承担实际工作角色。他预测，这种转变将引发“曲棍球杆式增长”——一种前期缓慢、后期急剧上升的增长模式。这种增长曲线形象地描述了技术突破后效率的爆发式提升。
尽管全自动化的工作流程实现难度较大，且不同应用场景需要定制化解决方案，但Alexander对未来持乐观态度。他预计，相关领域将很快取得显著进展。他还提到，AGI的初期应用可能出现在“中间层”，早期用户将借此大幅提升生产力，而科技巨头则需要更长时间来实现全面自动化。
