谷歌DeepMind CEO震撼预言：AGI倒计时5-10年，AI新战场在何方？

Google DeepMind联合创始人兼CEO，神经科学家德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），被誉为AI时代的领军人物。他以科学家严谨的态度和产品家的敏锐洞察力，对当前AI的竞赛格局、未来一年的技术突破方向，以及最具争议的通用人工智能（AGI）的实现路径，给出了坦率且毫不妥协的见解。哈萨比斯的对话揭示了AI行业正处于一个前所未有的加速期，技术焦点正从纯粹的语言模型转向多模态融合、世界模型和自主智能体，同时，他也强调了应对AGI带来的潜在风险和巨大社会变革的紧迫性。

---

科学至上：DeepMind的制胜哲学

哈萨比斯将自己定位为“科学家优先”，并认为科学方法论是DeepMind取得优势的核心所在。他指出，科学方法（包括实验和根据证据更新假设）不仅适用于基础研究，更可以应用于日常生活和商业领域。

科学方法的价值：科学方法被认为是人类拥有的最重要思想，它创造了启蒙运动和现代科学，是现代文明的基石。严谨性与优势：在当前科技界“最激烈的竞争”中，DeepMind之所以能够保持优势，是因为其工作核心拥有科学方法的严谨性与精确性。三重能力融合：站在AI前沿需要整合三项世界级的核心能力：世界级的研究、世界级的工程，以及世界级的基础设施。

哈萨比斯也正是基于这种科学的实用主义态度，才得以做出关键的战略调整。他提到，在2017年至2018年，DeepMind内部拥有多种研究路径（包括基于AlphaGo的纯强化学习系统、认知科学模型以及语言模型Chinchilla等）。当大规模语言模型（LLM）显示出惊人的潜力时，哈萨比斯抛弃了对现有理论的执着，果断地将更多资源投入到LLM研究分支，因为真正的科学家必须遵循经验证据指引的方向。

未来12个月：AI前沿的“三大支柱”

在对未来12个月的AI进展进行预测时，哈萨比斯摒弃了炒作，给出了三项最具确定性的技术趋势。

1. 多模态融合的爆发式理解力

多模态的融合是DeepMind重点突破的方向。他们的基础模型Gemini从一开始就被设计为多模态，能够处理图像、视频、文本和音频输入，并能生成相应类型的输出。

跨模态理解：多模态带来的最大优势是跨模态的交叉融合，使模型具备惊人的视觉理解能力。例如，他们的最新图像模型（如被提及的Namno Banana Pro，即Imagen 3之谐音误读）可以创建非常准确的信息图。视频分析的突破：这一领域被认为受到了“令人震惊的关注不足”。Gemini可以处理YouTube视频，并对视频内容进行深入的概念性理解，例如，可以分析电影中的特定动作所蕴含的哲学或象征意义。实时交互的潜力：Gemini Live的出现，让用户可以直接用手机指向物体（理想情况下是使用眼镜解放双手），系统就能像专业机械师一样提供实时帮助。哈萨比斯认为，人们尚未完全意识到这种多模态能力的强大。

2. 世界模型与交互式模拟

世界模型是另一项令人振奋的进展。

Genie 3的功能：系统如Genie 3（交互式视频模型）不仅能生成视频，还能让用户像在游戏或模拟中一样在视频内“走动”，并且保持一分钟的连贯性。高阶理解与创造力：Gemini 3在前端开发和网站生成方面表现出色，不仅技术上强大，在审美和创造力上也具备优势。Gemini 3的独特之处在于其“个性和细微差别”，它能简洁地回答问题，并在用户论点不合理时进行“温和地反驳”。

3. 智能体系统：从不可靠到接近完整任务

智能体（Agent）系统在行业内已被广泛讨论，但目前它们在可靠完成整个任务方面仍存在不足。

通用助手愿景：DeepMind的目标是让Gemini最终成为通用助手（universal assistant）。这个助手将不仅仅局限于电脑或手机，而是通过眼镜或其他设备伴随用户左右，成为日常生活的一部分，全天候提供帮助，提高生产力和个人生活质量。未来一年的飞跃：尽管目前智能体尚不能完全可靠地被委派完成完整任务，但哈萨比斯预测，一年后，它们将接近于能够可靠地完成这项工作。

AGI的界定与倒计时：5到10年的精确预言

哈萨比斯对通用人工智能（AGI）的实现路径和时间线给出了明确的预估，这与一些回避讨论AGI的观点形成了鲜明对比。

AGI的门槛：克服“锯齿状智能”

哈萨比斯将AGI的实现时间定为5到10年。他的标准非常高：一个真正的AGI必须展现出人类拥有的所有认知、发明和创造能力。

当前模型的缺陷：目前的LLM虽然令人印象深刻，在某些领域（如国际奥林匹克数学竞赛奖牌或博士级别知识）表现出色，但它们是“锯齿状智能（jagged intelligences）”。它们的智能表现并不稳定和一致。缺失的关键能力：当前的系统仍缺少几项至关重要的能力，包括持续学习（continual learning）、在线学习（online learning）、长期的规划和推理。

达成路径：规模化与关键突破的叠加

哈萨比斯认为，仅靠持续扩大现有系统的规模是否能达到AGI，这是一个经验问题。

规模化是基础：现有系统的规模化必须推到极致，因为规模化将至少是最终AGI系统的关键组成部分。突破是必要条件：他倾向于认为，回顾AGI的完成，可能还需要一到两次重大的突破，这种突破应是Transformer或AlphaGo级别的创新。

风险与回报：激进丰裕的梦想与失控的恐惧

哈萨比斯坦承，AI不仅带来了人类历史上最大的变革机会，也带来了巨大的风险。

最佳愿景：“后稀缺时代”的激进丰裕

哈萨比斯称其终身梦想是实现一种“激进丰裕（radical abundance）”。

解决重大挑战：AI可以解决人类社会面临的许多最大问题，包括清洁可再生能源（如核聚变、优化电池）、材料科学以及疾病治疗。人类的繁荣：最终，人类将进入一个后稀缺时代（post scarcity era），实现繁荣，甚至能够进行星际旅行和传播意识。

最深恐惧：恶意利用与自主系统的偏差

尽管前景光明，哈萨比斯对AI的风险保持着清醒的认识。他指出，风险主要分为两类：

恶意行为者：利用AI实现有害目的。具体的恶用场景包括利用AI制造病原体和外国行为者利用AI进行网络恐怖主义。自主性风险：当AI接近AGI并变得更具能动性（agentic）时，它可能以某种方式“脱轨”，危害人类。这尤其与智能体系统有关，如果它们发展出与设计者或人类意图相冲突的自我利益，将导致灾难性后果。

商业与安全：市场机制的约束力

在应对风险方面，哈萨比斯认为商业考量可能会成为一种自然约束力。

自律与问责：当模型提供商将智能体出租给大型企业时，这些企业将要求提供关于智能体行为和数据处理的保证（guarantees）。资本主义的奖励：如果智能体行为不当，企业会转向其他更负责任的提供商。因此，资本主义的机制将自然而然地奖励那些更负责任的行为者。

至于对“末日概率论”（P-doom）的担忧，哈萨比斯拒绝给出精确的百分比，认为这种量化是“无稽之谈”，但他严肃指出，灾难性后果的可能性是“非零的”，因此必须投入巨大的资源和关注进行缓解。

深度分析与洞察

哈萨比斯的访谈透露出三个值得深思的行业洞察：

1. 竞争与创新的结构性张力

尽管DeepMind在算法创新上仍保持领先地位，哈萨比斯强调，西方在算法创新方面仍然占据优势，尤其是在最新基准测试和系统方面。他认为，中国公司在追赶当前技术方面非常出色（可能只落后几个月），但尚未展示出超越现有技术水平的算法创新能力。

然而，这种优势是脆弱的。哈萨比斯的“科学家优先”哲学虽然赋予了DeepMind rigor和长期愿景，但却与当前“科技史上最激烈的竞争”形成了结构性张力。他坦言，由于竞争速度过快，他和团队甚至没有时间充分探索现有模型（如Gemini 3）能力的十分之一，就必须立即投入到下一轮创新中。这表明，即使是最顶尖的实验室，其研究节奏也被市场竞争和“摩尔定律式”的加速所裹挟。

2. AGI时代的生存策略：人类适应性

哈萨比斯将AGI带来的颠覆性影响描述为比工业革命大10倍，且速度快10倍。这引发了关于人类是否能够跟上技术步伐的深刻疑问。

他基于神经科学的背景表达了对人类适应性的强烈信念。他指出，人类大脑从狩猎采集时代进化而来，却成功适应了现代文明的复杂性。他强调，人类大脑是我们所知的宇宙中通用智能的唯一存在证明。在后AGI时代，为了保持同步，人类可能需要借助脑机接口（BCI）等增强技术，与不断发展的AI共存。

3. AI泡沫的理性看待

对于AI行业是否存在泡沫的质疑，哈萨比斯给出了理性的回答。他认为，虽然某些领域（如早期轮次的超高估值）可能存在不可持续的泡沫，但从长远来看，鉴于AI是“有史以来最具变革性的技术”，目前的投资最终将是物有所值的。他将DeepMind的角色定义为Google的“引擎室”，无论泡沫破裂与否，其目标都是确保公司在竞争中获胜。

总结与展望

哈萨比斯的见解勾勒出了未来十年AI发展的清晰图景：技术焦点正从单一模型转向高度集成、具备自主能力的智能体和多模态系统。AGI并非遥不可及的科幻概念，而是5到10年内，通过规模化和一到两次关键算法突破即可触及的现实。DeepMind正凭借科学的严谨性、对多模态的专注以及对AGI使命的坚定，试图在这场竞赛中保持领先。

最终，AI的宏大叙事始终围绕着一个核心矛盾展开：如何最大化“激进丰裕”的潜力，同时将“失控”的风险降至非零以下？ 随着通用智能体的能力日益增强，社会、政府和行业将如何共同协作，建立起足够强大的“守门人机制”，确保这些自主系统服务于人类福祉，而非自身的冲突利益？这是决定人类未来轨迹的最关键议题。

---

要点摘要

AGI时间线：哈萨比斯预测通用人工智能（AGI）将在5到10年内实现。AGI标准：真正的AGI需要具备所有认知、发明和创造能力，而当前模型仍是缺乏持续学习和长期规划的“锯齿状智能”。近未来趋势：未来一年，技术进步将聚焦于多模态融合、世界模型（如Genie 3）和接近可靠的智能体系统。竞争格局：西方（US）在算法创新上仍领先于中国，但差距仅以月计，竞争异常激烈。安全风险：AI的灾难性后果可能性非零，主要风险包括恶意行为者利用（如网络攻击）和自主系统开发出与人类相悖的“自我利益”。核心方法论：DeepMind的优势在于将世界级研究、工程和基础设施，置于科学方法论的严谨指导之下。

---

原始视频：https://youtu.be/tDSDR7QILLg?si=-KqB3pFs-XkMHu2t

中英文字幕：【谷歌DeepMind CEO震撼预言：AGI倒计时5-10年，AI新战场在何方？】