在OpenAI或更广泛的人工智能（AI）讨论中，虽然没有官方定义的“AGI”（通用人工智能）具体等级划分，但我们可以构想一个假设性的框架来探讨AI发展的不同阶段，并评估我们当前可能接近的等级。以下是一个简化的五个等级模型，以及我们如何可能接近第二级的描述：
假设性AGI发展等级：

基础自动化与数据理解：
这一级主要涉及简单任务自动化，如数据分类、基本图像识别和语音识别。AI系统能够处理特定领域内的数据，但缺乏跨领域的泛化能力。
当前状况：我们已经超越了这个阶段，许多AI系统（如智能助手、自动化生产线）都能在这一层级内高效工作。
受限领域的智能：
第二级代表AI能够在限定领域内展现出较高的智能水平，能够处理复杂问题、进行逻辑推理、甚至进行一定程度的创造性工作。然而，这种智能仍然是受限的，不能轻易扩展到其他领域。
接近程度：我们目前正迅速接近这个等级。例如，自然语言处理（NLP）系统能够在特定任务（如机器翻译、文本生成）上表现出色，虽然它们在跨领域应用和创造性方面仍有局限。此外，AlphaFold等AI在生物学领域的成功也展示了在单一领域内达到高级智能的潜力。
跨领域的智能：
在这一级，AI系统能够跨越多个领域执行任务，展现出更为广泛的智能和适应能力。它们能够理解并应用不同领域的知识，进行更加复杂的逻辑推理和创新。
当前状态：我们尚未完全达到这一等级，但正通过多模态学习、迁移学习等技术向此迈进。
自适应与自我改进的智能：
第四级AI能够持续自我学习和改进，适应新环境和新任务，甚至能够自我创造新的算法和技术。它们能够在没有人类直接干预的情况下不断优化自己。
未来展望：这是当前AI研究的前沿领域，如自动机器学习（AutoML）和强化学习等技术正在推动我们向这一目标迈进。
通用人工智能（AGI）：
最终，AGI将能够像人类一样在几乎所有智力任务上表现出色，具备全面的理解能力、创造力、情感智能和道德判断。
长远目标：这是AI发展的终极目标，目前仍处于理论探讨和初步研究阶段。

综上所述，根据这个假设性的等级划分，我们可以认为当前AI的发展正迅速接近第二级——受限领域的智能。随着技术的不断进步和研究的深入，我们有理由期待在不久的将来看到更多跨领域、更复杂智能应用的诞生。