「創造力只有 2MB」：物理學家多伊奇解釋為何 AGI 不會超越人類

本文整理自 Reuben Adams 頻道 2026 年 2 月播出的單集。

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AI 會比人類更聰明嗎？一個物理學家說不可能

「AI 會不會比人類更聰明？」這大概是過去三年被問得最多的問題之一。矽谷的標準答案是：不只會，而且很快。OpenAI 的使命宣言就是打造「超越人類認知能力」的 AGI，Google DeepMind 的路線圖也指向同一個方向。整個產業押注在一個假設上：更大的模型、更多的資料、更快的晶片，最終會產生比人類更強的智慧。

牛津物理學家大衛．多伊奇（David Deutsch）認為這個假設在物理學上就站不住腳。多伊奇是量子計算領域的奠基者，1985 年他證明了任何物理過程都可以在通用量子電腦上模擬，2022 年因此獲得突破獎。他對計算的本質有極深的理解，而他的結論是：AGI 可以比人類更快，但永遠不可能比人類「更好」。

人和 AGI 是同一種東西：通用圖靈機

多伊奇論證的起點是圖靈在 1936 年提出的一個概念：通用圖靈機。簡單來說，通用圖靈機是一種理論上的計算裝置，它能夠模擬任何其他計算裝置。一台口袋計算機在很多方面比人類更「聰明」，但它的計算能力範圍是有限的。人類則不同，人類可以拿紙筆模擬圖靈機原始設計中的每一個步驟，這證明人類的計算能力範圍和通用圖靈機一樣大。

任何未來的 AGI，不管它的硬體多先進，也是一台通用圖靈機。這意味著人類和 AGI 共享完全相同的「計算能力範圍」（repertoire）。沒有任何一種計算是 AGI 做得到而人類根本做不到的。這不是技術限制，是數學事實。

但有人會問：那量子電腦呢？會不會有某種超越圖靈機的計算存在？多伊奇在 1980 年代就用他自己的定理回答了這個問題：量子理論允許的任何物理過程，都可以在通用量子電腦上模擬。所以即使未來的 AGI 用上了量子電腦，人類也可以用同樣的量子硬體。沒有所謂「超圖靈計算」藏在自然界的某個角落裡等著被 AGI 獨佔。

創造力是質的問題，不是量的問題

主持人 Reuben Adams 提出了一個直覺上很強的反駁：就算能力範圍相同，速度難道不重要嗎？如果一個 AGI 跑同樣的程式但快一萬倍，它實際上就會碾壓人類。Adams 用了西洋棋冠軍 Magnus Carlsen 的例子：理論上任何人都能模擬 Carlsen 腦中的計算，但實際上沒有人下得贏他。

多伊奇的回應很有意思。他說 Carlsen 贏其他頂尖棋手，不是因為他的大腦硬體更好。頂尖棋手的大腦在結構上差異極小。Carlsen 贏是因為他腦中的「程式」更好，是他透過多年訓練和思考建構出來的獨特軟體。你從來不是在跟 Carlsen 的「大腦」下棋，你是在跟他的「心智程式」下棋。

這個區分至關重要。多伊奇認為，人類心智中真正負責創造力的模組非常小。他引用圖靈的估計：人類的創造力程式可能只需要大約 2MB 的容量。我們大腦的大部分容量用在記憶儲存和非創造性的運算上，真正產生新想法的那個核心程式，佔的空間微乎其微。

如果創造力程式只有 2MB，那「更快的硬體會產生更強的創造力」就是一個根本性的誤解。你不能透過把同一個 2MB 的程式跑快一萬倍來讓它「更有創造力」。創造力是質的突破，不是量的堆疊。愛因斯坦想出廣義相對論，不是因為他的大腦比別人多了幾個腦細胞，也不是因為兩個人合作就能想出來。那是一種質的飛躍，跟硬體規格無關。

一百萬個 AGI 不如一百萬個不同的思考者

多伊奇把這個論點推到了一個更廣的層面。假設你有一台超級電腦，可以同時運行一百萬個 AGI 副本。直覺上，這應該比一個 AGI 強大一百萬倍。但多伊奇說，這取決於這些副本之間的關係。

如果一百萬個副本都在做同一件事，或者被協調來服務同一個目標，那你得到的不是一百萬倍的創造力，而是一個極權社會的結構。創造力存在於差異之中，存在於不同的思考者用不同方式看待同一個問題。英國政府有幾十萬名公務員，但他們解決問題的速度不一定比一個有獨到見解的個人更快，因為官僚體制會壓制差異性。

所以，如果你真的要讓一百萬個 AGI 發揮價值，它們必須是一百萬個不同的個體，各自有不同的觀點、不同的興趣、不同的思考方式。但這樣一來，它們就是一百萬個「人」了。它們會需要自己的硬體、自己的電力、自己的實驗室，就像人類需要住房、食物和工作空間一樣。它們會受到和人類一樣的資源約束，不會無限複製自己，因為每個副本都要分享有限的資源。

這個推演直接化解了「AGI 會指數級自我複製然後壓倒人類」的恐懼敘事。多伊奇認為，AGI 社會和人類社會會面臨同樣的經濟壓力，同樣的資源競爭，同樣需要在多樣性和協調之間找到平衡。

我的觀察：他說的「不可能」，可能比你想的更精確

多伊奇的論證聽起來像是在唱反調，但仔細拆解後會發現，他的「不可能」是一個非常精確的物理學陳述，不是一個模糊的預測。他不是說 AGI 不會很厲害，他是說 AGI 不會做到任何人類原則上做不到的事。速度更快？可以。記憶更大？可以。但在創造力這個最關鍵的維度上，沒有根本的差距。

這跟矽谷主流敘事的衝突點在於：矽谷假設「規模」可以產生「質變」，Scaling Laws 暗示的就是這件事。但多伊奇從計算理論的角度指出，創造力這種東西可能根本不在 Scaling Laws 的管轄範圍內。你可以把模型做大一萬倍讓它更「博學」，但「博學」和「有創造力」是兩碼事。

當然，這裡有一個多伊奇沒有完全回答的問題：如果創造力程式真的只有 2MB，我們為什麼至今還沒有做出 AGI？他的回答大概會是：因為我們還不知道那 2MB 的內容是什麼。但這恰恰說明，AGI 的瓶頸不在硬體規模，而在於我們對創造力本質的理解。從這個角度看，不管 GPU 叢集堆到多大，如果沒有搞懂那 2MB 到底在做什麼，AGI 可能永遠不會出現。而一旦搞懂了，你也不需要一個行星級的資料中心才能跑它。