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本试卷共8页，满分150分，考试用时150分钟。
注意事项：
1.答卷前，考生务必将自己的姓名、准考证号填写在答题卡上。
2.回答选择题时，选出每小题答案后，用2B铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑。如
需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其它答案标号。回答非选择题时，将答案写在答题卡上。写
在本试卷上无效。
3.考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。
一、阅读（72分)
(一)阅读I(本题共5小题，19分)
阅读下面的文字，完成1-5题。
①要理解马斯克为何对2026年实现AGI抱有如此坚定的信心，首先需要厘清一个根本问
题：目前我们日常接触的AI系统与即将到来的AGI,本质上是两种完全不同的智能形态。这种
差异不是简单的性能强弱之分，而是类似于单细胞生物与哺乳动物之间的演化鸿沟。马斯克在
访谈中反复强调，如果不先建立清晰的定义边界，所有关于时间节，点的讨论都会沦为科幻空谈。
②当前我们日常接触的AI系统，无论是办公场景中的文档处理工具、医疗领域的影像分析
软件，还是工业质检设备，均属于弱AI范畴。弱AI的核心特征在于其本质上是一种高度特化的
模式匹配系统。它在特定领域经过专项训练后能够展现出超越人类的速度与精度，但这种能力
如同被囚禁在玻璃罩中的猎鹰，无法自主突破场景边界进行跨领域决策。
③弱AI的局限集中在两个核心层面。第一，场景适配能力不足。在工业质检场景中，一套
经过数百万张标准产品图片训练的AI视觉系统，能够以极高的准确率识别预设缺陷。但当生产
线上出现从未见过的非标准件，或者车间照明条件因天气原因发生微妙变化时，这套系统的准
确率可能骤降，只有依赖人类工程师重新采集数据、调整参数才能恢复性能。这种对预设环境
的强依赖，暴露出弱AI缺乏真正的环境理解能力。第二，多目标协同决策缺失。在金融风控领
城，AI可以快速筛查数百万笔交易中的异常数据。但当需要综合判断一笔复杂交易时，系统难
以将政策变动、市场情绪、企业背景等非量化因素纳入考量。城市交通调度AI能够优化单条路
线通行效率，却无法同时兼顾环保指标、民生便利、商业活力等多重目标进行全局规划。这种
专人专事的技术特性，决定了弱AI只能作为人类的辅助工具，无法独立完成需要综合价值判断
的复杂任务。
④这种本质局限的根源在于弱AI的训练范式。无论是基于监督学习的标注数据训练，还是
基于强化学习的奖励函数优化，弱AI的目标函数始终是单一且明确的。它就像一个被训练成只
认识红色积木的婴儿，当面对蓝色积木时，不是因为它不想识别，而是它的认知框架中根本不
存在这样的能力扩展路径。这也为AGI的研发指明了突破方向：必须打破单一目标函数的束缚，
建立起能够理解开放世界、自主设定目标、动态调整策略的通用认知框架。
⑤马斯克将AGI的实现定位为一项工程计算。从访谈表述来看，AGI应具备三个核心维度：
自主理解需求、跨领城规划路径、动态优化执行。这三个雏度共同构成了人类级智能从概念走
向工程现实必须跨越的技术门槛。
⑥自主理解需求的能力，要求AG1能够穿透表层语言，把握深层意图。例如，当用户提出
“帮我安排适合全家的周末出行”时，AG需要自动考虑老人行动便利、儿童兴趣偏好、天气状
况、交通成本、景点人流等多重因素，而不是要求用户逐一说明每个限制条件。
【语文第1页（共8页）】

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