在近期一场播客访谈中，OpenAI Codex产品负责人亚历山大·恩比里科斯就人工智能发展瓶颈问题发表了独到见解。他指出，当前通用人工智能（AGI）的突破性进展正受到人类交互效率的制约，这种制约主要体现在用户与AI系统的互动模式上。
这位技术负责人解释称，现阶段用户仍需通过编写提示词来引导AI执行任务，并在输出结果后进行人工校验。这种双向交互模式导致系统效率受限于人类操作速度，即便AI本身具备快速处理能力，整体流程仍会因人类参与环节出现延迟。他特别强调，当智能体无法自主验证工作成果时，用户必须投入大量时间审查生成内容，这种依赖关系形成了技术发展的主要障碍。
针对这一困境，恩比里科斯提出系统性重构方案。他建议开发能够直接介入工作流程的智能体，使其在默认状态下即可发挥实际效用。这种设计理念若能实现，将引发技术增长的质变——前期平稳发展的技术积累将在某个临界点后呈现指数级跃升，形成类似曲棍球杆击球瞬间的爆发式增长曲线。
尽管承认全自动化流程面临复杂挑战，这位技术专家仍保持乐观态度。他指出不同应用场景需要定制化解决方案，但预计短期内就能看到显著进展。在具体应用层面，他认为AGI将率先在专业领域形成"中间层"应用，早期采用者可通过这类工具大幅提升工作效率，而科技企业则需要更长时间来实现全流程自动化改造。
通用人工智能作为具备人类同等或超越认知能力的技术形态，目前仍处于理论探索阶段。这项旨在模拟人类综合智能的技术研发，正吸引全球顶尖科技公司投入资源。恩比里科斯的观点为行业提供了新视角——突破发展瓶颈的关键或许不在于单纯提升AI算力，而在于重构人机协作模式。
