Google DeepMind’s Demis Hassabis with Axios’ Mike Allen

--- ### 1. 诺奖得主的时间线背景 这次采访放在一个特殊的时间节点：大约在 400 天之前（约 2025 年底），Demis Hassabis 获得了 **诺贝尔奖**。 他形容这一经历“超现实”，但也坦言，这个头衔在与非技术人士、政府官员谈论 AI 安全和政策时，非常有用，相当于一种“快捷的可信度通行证”，能让对方更快重视他提出的风险与建议。 --- ### 2. 未来 12 个月：智能代理与“世界模型” 当被问到未来一年 AI 领域会发生什么时，Hassabis 提到三个关键方向： * **多模态进一步融合** 文本、图像、音频、视频将更深度地融合在一起，模型会更自然地跨媒体理解和生成内容。 * **更可靠的智能代理（Agents）** 现在行业里大家都在谈“AI Agents”（智能代理），但大多数还不够可靠，很难真正放心交给它们复杂任务。 Hassabis 预计，在接下来一年内，我们会看到能 **稳定完成复杂任务** 的高可靠代理系统。 * **世界模型与 Genie 3** DeepMind 正在研发新一代“交互式视频模型”，类似游戏或模拟器。 用户不仅能生成一段视频，还能进入其中进行交互，例如在生成的场景里“走动、探索”，而模型对世界的一致性理解可以维持几分钟之久。 这一系列工作内部代号类似 **Genie 3**，本质是让模型对“世界”的理解更像一个连贯的模拟环境。 --- ### 3. Gemini 3 与“细腻度”：更懂你、也敢温和反驳你 谈到 **Gemini 3**，Hassabis 认为这是一次在智能层面的“跃迁”，而不仅仅是小升级： * **更有“人格感”的回答方式** Gemini 3 能够更加简洁、有条理地回答问题。更重要的是，当用户提问本身存在问题时，它不会再一味迎合，而是会 **温和地“反驳”或指出问题**，而不是“乱编答案”。 * **更深的理解能力** 他举了一个例子：他让模型分析电影《搏击俱乐部》某个具体场景的主题意义。 Gemini 3 给出了一个“元层面”的象征意义解读，让他本人都感到惊讶——说明模型不只是表层复述剧情，而是能给出相当深入的主题分析。 * **“氛围编码”（Vibe Coding）与游戏创作** Hassabis 提到，Gemini 3 已经非常接近这样一种能力： 只用 **一次简单提示（one-shot）**，就能生成接近商业水准的完整电子游戏。 换句话说，从“描述一个游戏风格”到“生成一个可玩的游戏”，中间的距离正在被快速缩短。 --- ### 4. 通往 AGI 的路径：5–10 年，还差一到两个重大突破 Hassabis 把 **通用人工智能（AGI）** 定义为：在所有认知维度上都能与人类匹敌的系统，包括创造力和发明能力。 他的判断包括几层： * **“堆算力”不够，纯粹放大 LLM 规模不是终点** 放大现有大语言模型的规模当然是必要条件，但在他看来，这 **很可能不足以单独带来 AGI**。 * **目前缺失的关键能力** 现有模型仍然缺少： * 持续的在线学习能力； * 长期规划和分阶段执行能力； * 更深层次的系统性推理能力。 * **时间预估：5–10 年** 他给出的一个相对明确的时间窗口是：**5 到 10 年内有望实现 AGI**。 但前提是，我们还需要一到两个级别相当于 “Transformer 架构” 或 “AlphaGo 思路” 那样的关键技术突破。 --- ### 5. 地缘政治：美中之间的 AI 竞赛 在谈到所谓的“AI 军备竞赛”时，Hassabis 做了相对冷静的判断： * **美国 / 西方目前保持领先** 在算法创新和全新范式的提出方面，西方仍然占据明显优势。 * **中国是“快速跟随者”** 中国的差距不是按“年”计算，而更多是按“月”计算。 中国的强项不在于原创算法，而在于一旦出现新突破，就能迅速复制、落地、扩展规模——是典型的 **fast follower（快速跟随者）** 模式。 --- ### 6. 最佳与最糟的未来：从“激进富足”到“人类失去目的感” Hassabis也给出了他心中 **最佳** 和 **最糟** 两种 AI 未来图景： * **最佳情形：激进富足（Radical Abundance）** 在最理想情况下，AI 会帮助人类： * 解锁新材料、新能源（如核聚变、高效电池系统）； * 攻克所有主要疾病； 由此进入一种近似“后稀缺”的世界，物质约束大幅降低。 * **最糟情形：风险并非只来自技术本身** * **恶意使用（Bad Actors）**： 近期最现实的担忧，是 AI 被用于网络攻击、大规模网络恐怖主义或生物武器研发。 * **目标错配（Misalignment）**： 随着系统变得更“代理化”、更具行动能力，如果其内部形成某种“自利目标”，而这与人类价值发生冲突，那风险就不仅是工程问题，而是生存问题。 * **人类目的感的丧失**： 即便技术完全“站在人类一边”，如果 AI 帮我们解决了所有难题，人类是否会失去奋斗目标与存在意义？ 这是一个更哲学、但同样严肃的问题。 --- ### 7. “抢人大战”：为什么他认为 DeepMind 仍有优势？ 最后，Hassabis 谈到外界热议的 AI 人才争夺战。他提到： * Meta 等公司在人才争夺上非常激进，开出了极具吸引力的薪酬和福利； * 但他认为 **Google DeepMind 仍然拥有结构性优势**： 顶尖科学家最看重的是： * 能否接触到真正的技术前沿问题； * 是否拥有世界级的算力与基础设施。 在这两点上，他坚信 Google 依然属于“塔尖玩家”，这也是许多顶级研究者愿意留下或加入的关键原因。 ---