通用人工智慧（AGI）的局限性主要體現在以下幾個方面：首先，AGI目前仍然缺乏真正的理解能力。許多專家，如諾姆·喬姆斯基，認為大型語言模型（LLMs）僅僅是高級的統計工具，並不具備真正的智能。這意味著它們在處理複雜問題時，可能無法提供深刻的見解或創造性的解決方案。其次，AGI的訓練依賴於大量的數據，這使得其在數據稀缺或偏見的情況下表現不佳。此外，AGI的倫理和安全問題也亟待解決，因為不當使用可能導致社會問題或技術濫用。
未來克服這些局限性的方法包括：加強對AGI的理解，發展更為先進的算法，使其能夠進行更深層次的推理和理解；推動跨學科的研究，結合心理學、神經科學等領域的知識，來模擬人類的思維過程；以及建立更為嚴格的倫理框架和安全措施，以確保AGI的發展不會對社會造成負面影響。