OpenAI认为，未来限制通用人工智能（AGI）发展的，可能不是算力或模型能力，而是“人类自己”。
根据《Business Insider》报道，OpenAI Codex产品负责人Alexander Embiricos近日在《Lenny's Podcast》节目中指出，人类的打字速度与人工介入流程，正逐渐成为AGI发展的实际瓶颈。
Alexander表示，目前多数AI应用仍高度依赖人类输入提示词（prompt），以及在生成完成后，由人类亲自检查、验证输出内容是否正确。这使得即便AI本身已经能高速产生结果，整体效率仍被人类的操作速度所限制。
他举例，如果让AI智能代理（agent）全程观察人类正在进行的工作，但AI本身无法验证成果是否正确，那么最终还是得由人类逐一审查所有生成内容，瓶颈依然存在。
Alexander认为，真正的突破点在于系统设计必须重构，让AI智能代理在默认情况下就能发挥实际效用，而不是每一步都等待人类指示。
他形容，若能做到这一点，AI的增长曲线将出现典型的“曲棍球杆式增长”——也就是前期增长平缓，但在某个时间点后，性能与应用价值会急速攀升。
不过，Alexander也坦言，要打造真正全自动化的工作流程并不容易。不同使用场景、不同产业需求，都需要量身打造的解法，不可能一套系统通吃。
但他仍相当乐观，认为相关进展很快就会浮上台面。他预期，AGI会先出现在“中间层”应用，由早期用户率先采用，大幅拉开生产力差距，而科技巨头则需要更多时间，才能把这些能力推进到全面自动化。
所谓通用人工智能（Artificial General Intelligence, AGI），指的是具备与人类相当，甚至超越一般人类的综合智能，能执行各种人类可完成的认知任务。目前AGI仍停留在理论与研究阶段，也是各大AI公司积极追逐的长期目标。
