OpenAI Codex 编码代理产品开发主管 Alexander Embiricos 认为，人类打字速度是实现通用人工智能 (AGI) 的关键瓶颈。他周日在“莱尼的播客”上发表了上述评论。
Embiricos 将人类打字速度或编写提示时的多任务处理速度描述为 AGI 的“当前未被充分认识的限制因素”。 AGI是指能够像人类一样甚至更好地进行推理的人工智能，这是各大人工智能公司所追求的目标。
“你可以让代理监视你正在做的所有工作，但如果你没有代理也验证其工作，那么你仍然遇到瓶颈，比如，你能去审查所有代码吗？”恩比里科斯说道。
为了克服这个问题，Embiricos 呼吁重新设计系统，以减轻人类编写提示和验证人工智能输出的负担。他认为人类缺乏在这些任务中快速进步的速度。
“如果我们能够重建系统，让代理默认有用，我们将开始解锁曲棍球棒，”他说。曲棍球棒增长描述了一种在突然上升之前进展保持平稳的模式。
Embiricos 指出，完全自动化的工作流程不存在单一路径。每个用例都需要量身定制的方法。
他预测，从明年开始，早期采用者将体验到生产力的急剧提高，这被描述为曲棍球棒收益。在接下来的几年里，更大的公司将取得类似的成果。
Embiricos 表示，AGI 将在早期采用者最初生产力激增和科技巨头使用人工智能代理完全自动化流程之间的间隔期间出现。
“这种曲棍球棒将流回人工智能实验室，那时我们基本上就进入了 AGI，”他说。这种提高人工智能研究生产力的反馈循环将推动通用人工智能的实现。
