在近期一檔名為《Lenny's Podcast》的播客節目中，OpenAI Codex產品負責人Alexander Embiricos與聽眾深入探討了人工智能未來發展的關鍵議題。他提出一個引人深思的觀點：人類打字速度可能成為通用人工智能（AGI）突破性發展的主要限制因素。

通用人工智能被定義為具備與人類同等甚至超越人類認知能力的智能系統，能夠自主完成人類日常所需的各類智能任務。盡管這一概念仍處于理論探索階段，但全球科技企業都在競相投入研發資源。Alexander指出，當前人機協作模式中，用戶需要通過輸入提示詞引導AI工作，并手動驗證輸出結果，這種交互方式嚴重依賴人類操作速度。

"即使智能體能夠觀察人類工作流程，若無法自主驗證成果，用戶仍需耗費大量時間審查所有生成內容，"他解釋道，"這種依賴人類處理速度的模式，本質上構成了技術進步的瓶頸。"這位技術負責人強調，要實現AGI的實質性突破，必須將人類從提示詞編寫和結果驗證的重復勞動中解放出來。

針對這一挑戰，Alexander提出系統性重構方案：通過設計讓智能體默認承擔實際工作任務的架構，有望觸發"曲棍球桿式增長"。這種增長模式的特點是前期發展平緩，當技術積累達到臨界點后將呈現指數級躍升。他比喻稱，就像曲棍球桿在擊球瞬間產生的爆發力，AI技術突破也需要類似的能量積累過程。

雖然承認完全自動化流程的實現面臨復雜挑戰——不同應用場景需要定制化解決方案，但Alexander預測相關技術進展將很快顯現。他特別指出，AGI的初期應用可能出現在"中間層"領域，早期采用者將借此顯著提升工作效率，而科技巨頭則需要更長時間來實現全流程自動化。