2024年7月12日消息，彭博社报道称，OpenAI 提出通用人工智能五级标准，用来确认人工智能的进展。第一级：聊天机器人，具有会话语言的人工智能，即交互的能力；第二级：推理者，解决人类水平问题的人工智能，即推理的能力；第三级：代理，能够代表用户采取行动的人工智能，即调用的能力；第四级：创新者，能够帮助发明的人工智能，即发现、发明的能力；第五级：组织者，能够完成组织工作的人工智能，即组织协同的能力。OpenAI 高管告诉员工，公司自认为目前还处于第一级，但即将达到第二级。鉴于2024年9月12日OpenAI正式发布的其首款具备推理能力的AI语言模型—OpenAIO1只是具有更复杂的推理能力，所以还没有产生第三级调用、第四级创造、第五级组织方面的能力，所以距离具有自主能力的通用人工智能还应该比较遥远。

智能分级的演化从交互、推理、调用、创新到组织，反映了人工智能系统在各个层次的复杂性和能力的提升。每个层次代表了智能系统在处理信息和执行任务时的不同能力和进步：

1、交互

交互层面涉及智能系统与用户或环境的直接沟通和互动。智能系统通过自然语言处理、语音识别、图像识别等方式与用户进行互动，如聊天机器人能够理解和回应用户的文本输入。交互层面强调系统如何实时理解和响应用户的需求和行为，以提供即时的反馈和支持。早期的交互系统依赖固定的规则和预定义的响应，而现代系统则通过机器学习和自然语言处理技术提升了理解和响应的准确性。

2、推理

推理层面关注智能系统如何基于已有的信息进行逻辑分析和推导，以作出决策或解决问题。系统能够基于规则、知识库或模型进行逻辑推理，如专家系统可以通过规则引擎推导出结论。推理能力使系统能够处理复杂的问题，进行推理和决策，如医学诊断或金融预测。传统推理系统依赖符号逻辑和规则，而现代系统则利用概率推理和贝叶斯网络来处理不确定性和模糊信息。

3、调用

调用层面指智能系统如何通过调用和利用外部资源、工具和服务来执行任务。系统能够通过调用API、数据库或其他服务来获取所需的信息和资源，如虚拟助手能够调用天气服务来提供天气预报。调用层面也涉及动态调度和资源管理，以确保系统能够高效地完成任务。早期的调用系统可能仅依赖固定的接口和服务，而现代系统则能够智能调度和优化资源使用，以应对复杂和变化的需求。

4、创新

创新层面涉及智能系统在解决问题时的创造性和自主性。系统能够生成新的解决方案或策略，而不仅仅依赖于已有的模式，如生成对抗网络（GANs）可以创作新的艺术作品。创新能力使得系统能够探索新的方法和技术，并对现有方法进行改进和优化。早期的系统依赖于预定义的解决方案，而现代系统则能够自主生成新的解决方案和策略，推动技术的前沿发展。

5、组织

组织层面关注智能系统如何管理和协调多个组件和任务，以实现更高层次的目标。组织能力涉及将不同的智能模块和服务整合成一个高效的系统，如企业资源规划（ERP）系统能够整合多个业务流程。组织能力还包括在复杂环境中协调不同的任务和资源，以实现最优的整体表现。早期的智能系统往往是孤立的，现代系统则注重集成和平台化，能够在多个任务和环境中高效协作和优化。

在应急管理领域我们可以初步看出智能分级中交互、推理、调用、创新、组织不同作用。（1）交互：应急响应系统可能使用简单的电话热线或手动填表的方式收集灾情报告。现有的应急管理系统使用自然语言处理技术的智能助手，能够通过语音或文本与公众实时互动，收集详细的灾情信息，提供即时反馈和建议。（2）推理：过去基于有限的历史数据和预设规则来判断应急响应的优先级和资源分配。当前使用高级数据分析和机器学习算法，系统可以分析实时数据（如气象数据、社交媒体信息和传感器数据），推理出最可能的灾害发展趋势和影响范围，从而优化响应策略。（3）调用：从前需要手动查找和汇总不同的应急资源和信息，如救援队伍位置、物资存储等。现在的系统能够自动调用和整合来自不同来源的信息和资源，包括实时的气象数据、卫星图像、传感器数据以及社会媒体上的动态更新，快速生成全面的应急响应计划。（4）创新：早期应急管理主要依赖传统的响应方法和工具，如手动编制计划和报告。现代的系统采用创新技术如无人机监测、实时数据流分析、人工智能预测模型等，这些技术极大提高了应急响应的效率和精准度。如无人机可以实时拍摄灾区图像，AI模型可以预测灾害的扩散趋势。（5）组织：旧时的应急响应的协调和管理可能是分散和手动的，依赖于不同部门之间的沟通和协调。最近建立的综合应急管理平台，能够有效地组织和协调各方资源，包括政府机构、非政府组织、救援队伍等，平台整合了所有相关的信息和资源，实现协同工作，优化整体的应急响应流程和资源分配。这五个演化过程阶段大致展示了如何通过不断引入更先进的技术和方法，提高应急管理的效果和效率。

总之，智能分级的演化从交互到组织反映了人机环境生态系统智能系统在能力和复杂性上的逐步提升。每个层次不仅提升了系统的功能和表现，也推动了人工智能技术的进步。在实际应用中，这些层次往往相互交织，共同作用，推动智能系统向更高水平的发展。