营利性公司有两种趋势:要么以准学术的方式支持“长期AGI研发，不考虑短期利润，甚至不考虑任何利润”，要么承担“为企业提供短期利润的AGI项目，同时努力实现长期AGI目标”(2017年:19)后一种趋势在微软、bb0和优步等公司中表现得很明显;鲍姆认为，如果“短期利润和长期AGI研发之间的这种协同作用被证明是强大的，它可能会推动AGI研发的爆炸式增长，类似于深度学习的情况”(2017:19)。根据鲍姆的调查，AGI研究的现状似乎仍然主要是，正如王培和戈泽尔十年前所说的那样，“产生出版物和初步结果”(2007:3)。
我们离发明AGI还有多远还不确定，但许多AI领域的工作人员认为这是不可避免的。Ethem Alpaydin认为，基于ML系统今天所能做的事情，“如果这种类型的学习智能在本世纪结束前的某个时间达到人类智能的水平，将不会令人惊讶”(2016:xii)，然而，也有更乐观的估计。在一项调查中，询问AI专家他们预计HLMI何时开发出来，中位数估计是到2022年有10%的可能性，到2040年有50%的可能性，到2075年有90%的可能性(mller和Bostrom 2016)。另一项调查询问ML专家AI何时会超过人类的表现，得出了类似的结果:9年内发生的可能性为10%，45年内为50%，100年内为75% (Grace et al.2018)。这项调查还询问了关于AI何时会在某项特定技能上超越人类的详细问题，并给出了许多不同任务的估计，包括到2024年翻译语言，到2027年驾驶卡车，到2031年从事零售业，到2049年写一本畅销书。机器学习专家认为，在45年内，AI有30%的机会在所有这些任务中超越人类，而所有人类的工作将在120年内实现自动化
AGI受到企业、政府和非政府利益团体的积极追捧。对于人类来说，这种机器的实际发明可能是资本主义最黯淡的未来之一，因为正如我们现在批判性地讨论的那样，这样的机器可以劳动，因此也可能创造价值。虽然能够进行劳动是创造价值的必要条件，但它并不是充分条件。因此，我们进行分析，并考虑AGI劳动的可能性，而不是它是否能创造价值。
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