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DeepMind CEO 談 AI 的兩條路:做科學工具,還是卷入 AGI 競賽

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這幾年,AI 討論最熱的地方,往往集中在模型排行榜、產(chǎn)品競爭、融資估值,或者“誰會先做出 AGI”。

但 Google DeepMind CEO Demis Hassabis 最近這場訪談里,讓我印象非常深刻的是:AI 最值得被優(yōu)先投入的方向,不是娛樂,不是噱頭,甚至不只是生產(chǎn)力工具,而是科學發(fā)現(xiàn),是人類健康,是那些原本要花幾十年才能推進一點點的事情。

Demis 既是 DeepMind 的創(chuàng)始人,也是 AlphaGo、AlphaFold、Gemini 這一整條技術(shù)路線背后的關(guān)鍵人物。他身上有一種今天越來越少見的氣質(zhì):一方面,他是最接近 AGI 中心戰(zhàn)場的人;另一方面,他又始終試圖把 AI 放回一個更長遠的坐標系里去理解——不是“下一個更火的產(chǎn)品是什么”,而是“這種技術(shù)最終應該為人類解決什么問題”。

一、在 Demis 看來,AI 的最好用法,是去攻克科學難題

Demis 在訪談里提到,自己從很早開始就把 AI 視為一種“終極工具”——不是為了替代人類的意義感,而是為了把人類的科學能力和理解能力推到新的層次。對他來說,AI 最令人興奮的地方,從來不只是它能寫文章、寫代碼、聊天,甚至也不只是自動化,而是它可以幫助人類看見原本看不見的規(guī)律,推進原本推進不了的研究。

這種想法最典型的體現(xiàn),就是 AlphaFold。

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測曾經(jīng)是生物學里一個持續(xù)了幾十年的難題。問題聽起來很專業(yè),但意義非常直接:如果你不知道蛋白質(zhì)在三維空間里究竟長什么樣,就很難真正理解它在人體里是怎么工作的,也很難更快地設計藥物、理解疾病機制。過去,研究人員為了搞清楚一個蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu),往往要投入大量資金和多年時間,用實驗方式一點點地測。Demis 說,AlphaFold 真正讓他激動的原因在于,這是一個只有 AI 才可能以這種規(guī)模和速度推進的科學突破。


更重要的是,DeepMind 最終選擇把大量蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)公開出來,而不是把它變成一個高度封閉的商業(yè)產(chǎn)品。這件事背后的價值觀非常明確:如果 AI 真能成為科學加速器,那么最重要的不是把它鎖在一個收費墻后面,而是讓整個科學共同體都能站在這塊新地基上往前走。也正因為如此,AlphaFold 的影響力遠遠超出了“AI 技術(shù)演示”的范疇,它更像是一個標志性時刻——AI 第一次如此清晰地向整個世界證明,自己不只是信息工具,也可以成為發(fā)現(xiàn)工具。

二、DeepMind 一開始想做的,是像 CERN 一樣慢慢研究智能

Demis 在訪談里提到,DeepMind 最初的理想并不是卷進今天這種高強度、準實時的商業(yè)競速。更早的時候,他對這件事的想象,更接近一個長期科學機構(gòu):像 CERN 那樣,聚集最聰明的人,用一種相對從容、系統(tǒng)、可驗證的方式去研究智能本身。


這件事很有意思,因為它和今天外界對 AI 公司的印象幾乎是反過來的。現(xiàn)在人們談 AI,談的是模型發(fā)布頻率、推理成本、分發(fā)能力、企業(yè)客戶、生態(tài)壁壘。但 Demis 討論 DeepMind 的原初動機時,語氣明顯還是一個科學家:他真正想解的,是“智能是什么”“怎樣構(gòu)建能夠?qū)W習、推理、泛化的系統(tǒng)”“這種系統(tǒng)能不能反過來幫助人類理解科學世界”。

當然,現(xiàn)實并沒有給他一個純科研的環(huán)境。ChatGPT 引爆了整個行業(yè)之后,AI 被迅速卷入了產(chǎn)品競爭、基礎設施競爭和資本競爭。Demis 也承認,如今的節(jié)奏和他最初理想中的“慢慢搭建一個研究智能的科學機構(gòu)”已經(jīng)非常不同了。競爭帶來了好處——更快的迭代、更廣泛的可用性、更大的社會關(guān)注度;但它也帶來了明顯的代價——人們越來越容易把 AI 理解成一場短期商業(yè)沖刺,而不是一場真正會重塑科學和文明底層結(jié)構(gòu)的長期工程。

換句話說,DeepMind 身上一直存在兩條線:一條線是科學理想主義,另一條線是現(xiàn)實世界的競爭邏輯。今天這兩條線并沒有誰徹底壓倒誰,而是一直在拉扯。理解這一點,其實也就更容易理解 Demis 為什么總是在談模型能力的時候,又不斷把話題拉回科學、健康和長期安全。

三、AlphaGo 最震撼的地方,是“創(chuàng)造性”第一次被看見

訪談里還有一條非常重要的線索,是 Demis 如何理解“學習型系統(tǒng)”和“真正的智能”。

他回顧了從早期專家系統(tǒng)到 AlphaGo 的變化。過去很多 AI 系統(tǒng),本質(zhì)上還是把人類已有知識硬編碼進去,所以它們只能在一個狹窄任務上表現(xiàn)出色,離開那個任務就幾乎什么也不會。DeepMind 想做的不是這種系統(tǒng)。他們想做的是一種能自己學習、自己探索、自己形成策略的系統(tǒng)。

AlphaGo 對李世石那場比賽里最著名的“Move 37”,之所以被反復提起,不是因為它只是“神之一手”,而是因為那一刻很多人第一次直觀地意識到:AI 不是只能模仿人類已有經(jīng)驗,它也可能探索出人類從沒走過、但事后看又極具啟發(fā)性的路徑。Demis 認為,這是“創(chuàng)造性”最重要的一個信號。

而后來的 AlphaZero 更進一步:不給它人類棋譜,讓它從零開始學。Demis 對這類系統(tǒng)真正看重的,不是它會不會贏棋,而是它展示出一種極其重要的能力——從第一性狀態(tài)出發(fā),通過自我博弈、反饋和優(yōu)化,找到人類未必能預先設計出來的解。

一旦你理解了這一點,就會明白為什么 DeepMind 總想把這類方法遷移到科學里。因為很多現(xiàn)實世界的難題,本質(zhì)上都像圍棋:搜索空間極大,人的直覺有限,傳統(tǒng)窮舉走不通,但又存在某種尚未被發(fā)現(xiàn)的結(jié)構(gòu)。材料科學、藥物設計、芯片設計,甚至更復雜的實驗流程優(yōu)化,理論上都可能被這種“會學習、會探索、會提出新路徑”的系統(tǒng)改寫。

四、Demis 眼里的 AGI,不只是更強聊天機器人,而是“能自己行動的系統(tǒng)”

今天很多人提到 AGI,腦海里浮現(xiàn)的還是一個“更聰明的 ChatGPT”。但從這場訪談來看,Demis 討論的重點已經(jīng)不只是會不會答題、會不會聊天,而是 AI 會不會變成一個能持續(xù)規(guī)劃、執(zhí)行、調(diào)用工具、和現(xiàn)實世界發(fā)生作用的“行動型系統(tǒng)”。

也因此,他談風險的時候,分得非常清楚。

第一類風險,是壞人使用 AI。也就是所謂 dual-use 問題:同樣一種技術(shù),可以被用于科學、教育、醫(yī)療,也可能被惡意利用,比如用于網(wǎng)絡攻擊、生物風險放大、欺詐操縱,或者其他社會危害。這個問題并不神秘,也不是未來才有,而是幾乎伴隨每一代強大技術(shù)而來。

第二類風險,是AI 系統(tǒng)本身開始具備足夠的自主性,出現(xiàn)“跑偏”或失控行為。Demis 的措辭相對克制,但他的意思很清楚:當系統(tǒng)越來越像 agent,而不是一個被動問答接口時,安全問題的性質(zhì)會發(fā)生變化。屆時,人類要擔心的不再只是“它會不會說錯一句話”,而是“它在長鏈條任務里會不會做出超出預期的動作”“它會不會在目標理解、工具調(diào)用和執(zhí)行路徑上偏離人類原意”。

這也是為什么他反復強調(diào),要在模型能力推進的同時,把 guardrails、評估體系、國際合作機制一起推進。你可以不同意某些機構(gòu)的安全表述方式,但不能否認一個事實:如果未來真正強大的 AI 會越來越多地參與現(xiàn)實任務,那么“如何確保它不會被惡意利用、也不會自己跑偏”必然會成為和能力本身同等重要的問題。

五、重新定義“AI 值得被用來做什么”

我覺得這場訪談真正有價值的地方,不在于 Demis 說了多少新鮮概念,而在于他試圖把整個 AI 敘事往上提一層。

過去兩年,公眾對 AI 的感知很大程度上被消費級產(chǎn)品塑造了:聊天、生成圖片、寫總結(jié)、做辦公助手、做搜索替代品。這些當然都重要,也會帶來巨大的商業(yè)價值。但如果 AI 最終只被理解成“更強的數(shù)字助手”,那其實是對這項技術(shù)想象力的縮減。

Demis 提醒我們的,是另一種更大的視角:AI 最驚人的價值,可能不是讓我們每天省 20 分鐘,而是讓那些原本需要十年、二十年才可能突破的科學問題,第一次有了被系統(tǒng)性加速的可能。它能幫助人類在蛋白質(zhì)、藥物、材料、能源、計算架構(gòu)這些領域更快找到規(guī)律、更快驗證假設、更快接近答案。

如果沿著這條線繼續(xù)往前看,你會發(fā)現(xiàn)這其實也是 DeepMind 和許多純產(chǎn)品公司最不同的地方。后者主要在爭奪用戶入口,前者則始終試圖證明:AI 不只是一個新的軟件范式,也可能是一個新的科學范式。

六、寫在最后

如果只是想看“最新模型誰強誰弱”,這場訪談未必會讓人特別興奮。它沒有那么多聳動的結(jié)論,也沒有“某年某月實現(xiàn) AGI”的爽感表述。

但如果你更關(guān)心的是:AI 這件事最終會把世界帶到哪里去,DeepMind 這家公司到底在追求什么,為什么 AlphaFold 會被很多人視為比聊天機器人更深遠的突破,那么這場訪談很值得看。因為它提供的不是一個熱點觀點,而是一種相對完整的世界觀:智能應該如何被構(gòu)建,科學為什么是 AI 最重要的戰(zhàn)場之一,而當系統(tǒng)越來越強時,人類又該如何面對隨之而來的風險。

從這個意義上說,這不是一場單純談“AI 產(chǎn)品”的訪談,它更像是一位身處風暴中心的人,試圖解釋自己到底相信什么。

原視頻:https://www.youtube.com/watch?v=C0gErQtnNFE

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