每周工作100小時！谷歌DeepMind CEO揭秘：中國對手是字節跳動，斷言谷歌是AI領域唯一全棧巨頭

　　作者 | 高允毅

　　“沒有，從來都沒有安心的時候。”

　　在 2026 年達沃斯世界經濟論壇，DeepMind 創始人、Google DeepMind CEO 德米斯·哈薩比斯，用這句話形容過去三到四年的谷歌。

　　外界一度流行的“谷歌慢半拍”的言論，在他看來是一個徹底的誤解。事實上，在這段時間里，谷歌的 AI 團隊幾乎一直處于紅色警報狀態。他本人長期保持著每周 100 小時、一年 50 周的工作強度，把一家萬億美元體量的科技巨頭，硬生生拉回到創業公司的戰時節奏。

　　也正是在這樣的狀態下，谷歌迎來了 Gemini 3 的發布，被哈薩比斯視為“重回行業最前沿”的關鍵節點。

　　在接受彭博社記者 Emily Chang 的專訪時，他罕見地系統性拆解了當下幾乎所有 AI 世界的核心爭議：

　　谷歌是否真的掉隊？

　　中國 AI 是否構成威脅？

　　Transformer 和大模型是否已經走到盡頭？

　　AGI 會在什么時候到來？

　　當工作不再必要，人類該如何尋找意義。

　　在哈薩比斯看來，過去十年，現代人工智能產業所依賴的關鍵突破，比如 Transformer 架構、深度強化學習、AlphaGo 背后的技術體系，幾乎都誕生于谷歌與 DeepMind。他高度贊揚谷歌深厚的技術積累，他認為谷歌是唯一真正具備 AI 全棧能力的公司，其真正的問題在于能否把研究、算力、數據、硬件和產品，整合成一個統一體系。

　　他還高度贊揚了谷歌的科學研究氛圍，認為這正是他當初選擇谷歌作為 Google DeepMind 歸宿的原因。他還透露了他與拉里?佩奇、謝爾蓋?布林如何高效分工。

　　在訪談中，哈薩比斯還反復提到一個關鍵詞：物理 AI（Physical AI），他承認物理 AI 確實正處于突破的臨界點。

　　在他的設想中，Gemini 從一開始就不是“聊天模型”，而是一個理解現實世界的多模態系統，是通往物理 AI 的入口。未來 Gemini 只會走向兩個方向：

　　隨身的通用 AI 助手（眼鏡、手機）

　　真正能干活的機器人

　　當然，他也給出了冷靜判斷，距離物理 AI 跨過臨界點還有18 個月到兩年的時間，在算法、數據、硬件等方面，都還差最后一段路。

　　談到中國 AI，哈薩比斯的態度異常冷靜。

　　他并不認為 DeepSeek 構成真正意義上的“危機”，也直言西方輿論夸大了其算力效率優勢，這背后仍依賴西方模型蒸餾。在他看來，中國公司極其擅長追趕，但是否能率先打開下一代技術前沿，仍有待時間驗證。而現代人工智能行業所依賴的約 90% 的突破性技術，都是谷歌研發的。

　　但他特別表揚了字節跳動，給出了一個極具分量的評價：字節跳動距離技術前沿，大約只差 6 個月，而不是 1–2 年。

　　這位把 AGI 當作畢生使命的科學家型 CEO，幾乎反駁了 馬斯克、楊立昆和伊利亞·蘇茨克維的核心判斷，同時給出了一個異常冷靜 AGI 的時間表：2030 年，有 50% 的概率實現通用人工智能。

　　哈薩比斯對 AGI 有自己一套嚴格的標準，即必須具備完整的人類認知能力，尤其是科學創新能力，不僅能解決問題，還要能提出真正重要的問題。這其中還有不小的差距。

　　他認為距離 AGI，還需要一兩項，最多不超過五項突破性技術，這可能體現在世界模型、持續學習的能力、穩定性表現、更強的推理能力或更長遠的規劃能力等方面。他高度認可現有的模型成就，認為在現有方法的基礎上進行優化并擴大規模，或許就能實現 AGI。

　　在訪談的最后，話題不可避免地走向未來社會：人工智能是否會取代人類的工作？圍繞這一問題，哈薩比斯提出了一個有趣的概念“后稀缺時代”。

　　在他看來，AI 帶來的變革，無論規模還是速度，都會是工業革命的十倍，取代部分人類工作幾乎是不可避免的結果。但他厘清一個概念，即人工智能本質上是一種終極的科學研究工具，就像更先進的望遠鏡和顯微鏡一樣，是為科學服務的。

　　在哈薩比斯的設想中，真正重要的并不是“誰被取代”，而是人類將因此獲得前所未有的自由，把注意力轉向那些更根本的問題。例如能源危機，如何實現核聚變，如何發現全新的材料體系。這些長期困擾人類的難題，或許正是在人工智能的加持下，才第一次顯露出被徹底解決的可能性。

　　這不僅是一場技術競賽，更是一場文明級實驗。真正的風險，在于當人類不再需要通過工作來定義自身價值時，我們是否已經準備好回答那個更深層的問題“為什么而活？”。

　　在那個時代，人類或許需要的不只是更強的工程師，而是偉大的哲學家，去重新書寫意義的來源。

　　以下是哈薩比斯訪談實錄，更多的談話細節，歡迎來看：

　　谷歌的紅色警報期與“王者歸來”

　　主持人：和你上次來達沃斯相比，今年的感受有什么不同嗎？Gemini 3 已經發布了，相關的消息我們也都聽說了。我在內部甚至把這段時間稱作“紅色警報”。你覺得谷歌已經找回曾經的狀態了嗎？

　　哈薩比斯：我不太確定這是不是該由我來評價，但我確實認為，過去這一年我們做得非常出色。我們付出了極其艱苦的努力，幾乎是全力以赴，才讓我們的技術和模型重新回到行業最前沿。

　　尤其是 Gemini 3，以及我們在視覺和成像系統方面取得的一些關鍵突破，都在這一過程中起到了決定性作用。同時，我們也逐漸適應了如今這種節奏極快、需要迅速將成果推向市場的行業環境，讓整個團隊重新煥發出一種更接近初創公司的活力。

　　主持人：你認為人們是否低估了谷歌，或是對谷歌有誤解？

　　哈薩比斯：或許是吧，我不確定。我的意思是，我們一直都擁有站在這個領域前沿的所有必備條件，顯然我們在這方面有著悠久的積淀。

　　我認為在過去十年里，谷歌和 Google DeepMind（谷歌深度思維）聯手，創造出了現代人工智能行業所依賴的大部分突破性技術。比如 Transformer 架構，還有最知名的阿爾法狗背后的深度強化學習技術，這些都是我們的成果。

　　我們還有覆蓋數十億用戶的優質產品矩陣，從搜索引擎、電子郵箱到谷歌瀏覽器，這些產品天生就適合融入人工智能技術。

　　問題只是如何將所有這些資源整合起來，以正確的方式統籌規劃。過去幾年我們已經做到了這一點，當然還有大量工作要做，但我們已經開始看到努力帶來的成果了。

　　主持人：如果你認為谷歌具備優勢，你覺得這個優勢有多大？能持續多久？

　　哈薩比斯：在我看來，一切都始于研究。尤其是模型，要在各類基準測試中都保持行業前沿水平。這也是我們整合谷歌和 Google DeepMind（谷歌深度思維）后，首要聚焦的工作。雙子座系列模型的進展，我們感到非常滿意，當然這方面還有很多工作要推進。

　　但我認為，我們是唯一一家擁有全棧能力的機構，從技術、戰術、流程體系，到硬件、數據中心、云業務、前沿實驗室，再到一眾天生適配人工智能的優質產品，我們一應俱全。

　　所以從根本的結構層面來說，我們本就該有出色的表現，而且我認為我們未來還有很大的提升空間。

　　主持人：我想知道，作為前沿模型研發的負責人，日常工作狀態是怎樣的。我看到有報道說，你大多在凌晨一點到四點進行深度思考。確實是這樣吧？谷歌內部的工作狀態是否一直處于紅色警報級別？你有沒有感到安心的時候？

　　哈薩比斯：沒有，從來都沒有安心的時候。我們設定紅色警報級別，本是針對特殊情況的，但過去三四年，工作強度一直大到難以想象。每周工作一百小時，一年工作五十周，這已經是常態。

　　在這個技術發展速度極快的領域，要想保持前沿，就必須這樣做。行業的競爭異常激烈，可能是科技領域有史以來最白熱化的階段，而且背后的利害關系重大。通用人工智能的研發，無論從商業還是科學角度，都有著深遠的意義。

　　再加上我們正做的事情本身就令人振奮，而我的熱情就是用人工智能探索科學難題，推動科學發現的進程。這是我一直以來的夢想，我畢生都在為人工智能發展的這一刻而努力。所以常常會因為有太多工作要做而難以入眠，但同時，也有太多令人興奮的事情值得我們去探索、去推進。

　　主持人：聊聊谷歌目前的內部文化吧，你們既要在這場競爭中取勝，又要保證研發的方向正確。拉里?佩奇和謝爾蓋?布林 現在的參與度如何？你和他們溝通的頻率高嗎？他們現階段的工作重點是什么？

　　哈薩比斯：他們的參與度非常高。

　　拉里?佩奇更多負責戰略層面的工作，我會在董事會會議上見到他，去硅谷時也會和他碰面。

　　謝爾蓋?布林則更多參與具體工作，他甚至會親自參與雙子座研發團隊的編碼工作，尤其專注于算法細節方面。

　　他們能對當下的人工智能研發充滿熱情，這對我們來說是好事，畢竟這是計算機科學發展史上一個無比重要的時刻，單從科學角度來看，這也是人類歷史上的重要時刻，所以所有人都想親身參與其中，這一點非常好。

　　而對于我來說，我正努力融合各方優勢，既保留初創企業快速推出產品、敢于冒險的活力，這一點我們已經看到了成效；又充分利用大企業的資源優勢，同時還為長期研究和探索性研究保留空間，而非只聚焦于三個月內就能落地的產品相關研究，我認為只做短期研究是不明智的。

　　我正努力平衡這些因素，過去一年，各項工作的推進都很順利，而且我認為今年我們能做得更好。我對目前的發展態勢非常滿意，谷歌的技術提升和研發進展速度，在業內應該是最快的。

　　物理 AI 的奇點時刻，

　　還有 18 個月到兩年的時間

　　主持人：我知道你一直把重點放在推動科學進步上，比如發現新材料。我們也看到，現在 Gemini 已經被整合進人形機器人系統中。那么你覺得，人工智能在真實物理世界中的應用，是否即將迎來一個類似 AlphaFold 那樣的突破性時刻？如果是的話，這個“突破”會以什么形式出現？

　　哈薩比斯：是的，過去一年我花了大量時間深入研究機器人技術。我確實認為，我們正處在物理 AI 取得突破性進展的臨界點。

　　但我還是覺得，距離實現這一突破，我們還有 18 個月到兩年的時間，還需要開展更多研究。

　　不過我認為，雙子座這樣的基礎模型，為我們指明了方向。從一開始，我們就將雙子座設計為多模態模型，讓它能夠理解物理世界，背后有多重原因。

　　其一，是為了打造通用智能助手，這種助手或許會搭載在智能眼鏡或手機上，能夠理解周邊的現實世界。

　　其二，當然就是為了應用在機器人領域。那么人工智能在物理世界的突破性時刻，究竟會是怎樣的？我認為，那就是讓機器人能在現實世界中穩定地完成各類有實際價值的任務。

　　目前，仍有一些因素制約著這一目標的實現。

　　一方面，算法還不夠完善，需要提升魯棒性，而且相較于實驗室中僅處理數字信息的模型，機器人相關算法能依托的數據量更少，合成這類數據的難度也遠高于數字數據。

　　另一方面，硬件方面也仍有一些難題尚未解決，尤其是機械臂和機械手的研發。其實深入研究機器人技術后，你會對人類的手部結構產生全新的敬畏之心，至少我是這樣。進化的設計精妙絕倫，人類的手在穩定性、力量和靈活性上的表現，很難被復刻。所以在我看來，要實現這一突破，還有不少環節需要完善，但目前已有很多令人振奮的進展。

　　我們剛剛宣布與波士頓動力展開深度合作，他們研發的機器人非常出色，我們正將人工智能技術應用到汽車制造領域。

　　接下來一年，我們會先推出原型機進行測試，或許一兩年后，我們就能展示一些令人印象深刻的成果，并實現規模化應用。

　　DeepSeek并不是重大危機，

　　特別表揚字節跳動

　　主持人：一年前，DeepSeek 模型的發布在西方引發了不小的震動，很多人把它視為一場潛在的危機。但一年過去了，局勢似乎逐漸平穩下來，中國方面的節奏看起來也有所放緩。你對中國人工智能領域整體競爭格局的看法，有沒有發生變化？

　　哈薩比斯：沒有，其實并沒有改變。一開始我就不認為這是一場真正意義上的危機，我覺得西方當時的反應多少有些過度了。

　　DeepSeek 的確是一個令人印象深刻的模型，它清楚地展現了中國科技公司的實力。

　　如果看頭部企業，比如字節跳動，我認為他們的能力非常強。在技術前沿的跟進速度上，他們可能只落后大約六個月，而不是一到兩年。DeepSeek 正是這一點的體現。

　　當然，圍繞它的一些說法也被夸大了。比如關于算力使用效率的說法，并不完全準確，因為他們在研發過程中借鑒并依托了部分西方模型，也對頂尖模型的輸出結果進行了微調，而不是完全從零開始獨立訓練。

　　另外，還有一個關鍵問題目前仍然沒有答案：那就是中國公司是否能夠在跟進前沿的基礎上，真正實現原創性的突破并引領下一代技術。他們在追趕方面確實非常擅長，而且能力正在快速提升，但到目前為止，還沒有證明自己能夠率先打開新的技術前沿。

　　AGI 的時間表：2030 年

　　有 50% 的可能實現 AGI

　　主持人：是你為通用人工智能給出了定義，你也曾說過，到 2030 年，我們有 50% 的可能實現通用人工智能。這個時間規劃是否依然不變？

　　哈薩比斯：不變。

　　主持人：通用人工智能對你而言，依然是一個有價值的研發目標嗎？

　　哈薩比斯：我認為是的，這個時間規劃在我看來很合理，而且相較于一些人的預期，這個時間其實更充裕。

　　但我對通用人工智能的評判標準非常高，它指的是一個具備人類所有認知能力的系統，顯然我們目前離這個目標還有很大差距。這意味著，這類系統需要擁有科學創新能力，不僅能解決科學領域的猜想和難題，更要能率先提出研究假設和問題。任何一名科學家都清楚，找到正確的問題，往往比找到答案難得多。

　　目前的人工智能系統顯然還不具備這種能力，未來能否擁有，還未可知，我們也仍未明確實現這一能力需要哪些技術突破。比如持續學習能力，也就是在線學習能力，讓系統能突破訓練的局限，在現實世界中自主學習；還有穩定性，目前的系統在不同領域的表現參差不齊，而通用智能系統不該有這樣的短板。在我看來，要打造通用人工智能系統，還有不少關鍵能力亟待突破。

　　主持人：我們來聊聊技術和未來的發展趨勢。Meta 首席科學家楊立昆（Yann LeCun）認為，僅憑 Transformer 架構和大模型，無法實現通用人工智能。你是否認同這一觀點？如果這些技術走到了盡頭，我們的研發方向會是什么？

　　哈薩比斯：我不認同，我認為說這些技術走到盡頭的觀點顯然是錯誤的，因為它們目前已經展現出了巨大的實用價值。但在我看來，這是一個實證問題，也是一個科學問題，僅憑這些技術是否能實現通用人工智能，尚無定論。

　　我認為有 50% 的可能，只需在現有方法的基礎上進行優化并擴大規模，就能實現通用人工智能，這是有可能的，而且我們也必須這樣做。在我看來，這項研究是有價值的，因為至少這些大模型會成為最終通用人工智能系統的核心組成部分，唯一的問題只是，它是否是唯一的組成部分。

　　我能想象，從現在到實現通用人工智能，我們還需要一兩項，最多不超過五項突破性技術。

　　比如世界模型，這是我一直提及的，我們也正在研發，目前我們的 GENI 系統就是最先進的世界模型（GENI 是 DeepMind 、Google 內部正在研發的一類世界模型（World Model）系統），我也直接參與了這項研發，我認為它至關重要。

　　還有持續學習能力，以及打造性能穩定的系統，讓系統不再出現這種領域間的表現失衡，真正的通用智能系統，不該有這樣的問題。

　　所以在我看來，人工智能還缺乏更強的推理能力、更長遠的規劃能力等多項關鍵能力。目前尚未確定的是，實現這些能力，是否需要新的架構或突破性技術，還是只需在現有基礎上繼續優化。而谷歌和 Google DeepMind（谷歌深度思維）的做法是，雙管齊下，既全力研發新的技術，也持續優化并擴大現有技術的規模。

　　主持人：OpenAI 聯合創始人兼前首席科學家伊利亞?蘇茨克維（Ilya Sutskever）認為，依靠擴大模型規模實現技術提升的時代即將結束。你是否認同這一觀點？

　　哈薩比斯：我不認同。他的原話大概是 “我們重回研究的時代”，我和伊利亞?蘇茨克維是很好的朋友，我們在很多問題上的看法都一致，但在這一點上，我并不認同。

　　我的觀點是，我們從未離開過研究的時代，至少谷歌和 Google DeepMind（谷歌深度思維）一直如此。我們始終在研發領域投入巨資，而且我認為，整合后的谷歌和 Google DeepMind（谷歌深度思維），擁有業內最深厚、最廣泛的研發團隊。

　　過去十年，現代人工智能行業所依賴的約 90% 的突破性技術，都是我們研發的，當然最知名的是 Transformer 架構，還有深度強化學習、阿爾法狗背后的各類強化學習技術，這些都是我們開創的。所以如果未來實現通用人工智能需要新的突破性技術，我相信，就像過去一樣，我們依然會是這些技術的研發者。

　　主持人：最后一個問題，埃隆?馬斯克說我們已經進入了技術奇點，你是否認同？

　　哈薩比斯：不認同，我認為這一說法為時過早。在我看來，技術奇點其實就是實現完全的通用人工智能，而我之前已經解釋過，我們目前離這個目標還相去甚遠。我相信我們最終能實現這一目標還有五年的時間，從實現通用人工智能的角度來看，其實并不長，但在那之前，我們還有大量的工作要做。

　　人工智能就像更先進的

　　望遠鏡和顯微鏡

　　主持人：你是諾貝爾獎得主，我知道你一心想讓人工智能推動科學研究的發展。如果未來人工智能本身取得了足以獲得諾貝爾獎的科研發現，這個獎項該頒給誰？

　　哈薩比斯：我認為還是該頒給人類。當然，這取決于人工智能是否是完全獨立完成這項發現。

　　目前來看，人工智能依然只是工具，在我眼中，它是終極的科學研究工具，就像更先進的望遠鏡和顯微鏡。人類一直都在制造工具，讓自己能更好地探索自然世界，人類本質上就是會制造工具的物種，這也是人類與其他動物的區別，而工具也讓人類擁有了超越自身的能力，計算機當然也屬于這類工具，人工智能則是這種能力的終極體現。

　　所以在我看來，人工智能一直都是推動科學研究的終極工具，而且在可預見的未來，科學研究都將是頂尖科學家與人工智能的合作成果：科學家提出富有創意的想法和研究假設，而人工智能作為強大的工具，助力提升數據處理、模式識別的效率，推動科學探索的進程。

　　AI 是否會取代人？

　　我們將迎來后稀缺時代

　　主持人：谷歌是 Anthropic 人工智能公司的主要投資方，Anthropic 聯合創始人兼 CEO 達里奧?阿莫迪 (Dario Amodei) 今天早些時候也來到了達沃斯。他預測，未來五年內，人工智能會取代 50% 的初級白領崗位，你是否認同這一觀點？

　　哈薩比斯：我不認同，我認為這一過程會耗時更久。今年，我們或許能看到這一趨勢的初步顯現，比如初級崗位和實習崗位可能會受到影響，但要實現大規模取代，我們還需要解決人工智能系統的穩定性問題。

　　我把目前人工智能的這種不均衡表現稱為“鋸齒型智能”，在某些領域表現出色，在另一些領域卻不盡如人意。如果想將一整項工作完全交由人工智能代理完成，而非像現在這樣，僅讓其作為輔助工具，就需要讓系統在各方面都保持穩定的表現。如果一個系統完成一項工作的成功率只有 95%，那是遠遠不夠的，必須能圓滿完成整個任務，才能讓人放心地將工作交托給它。

　　所以在出現這種大規模的崗位變革前，我們還有大量工作要做，但這種變革最終一定會到來。當然，一旦實現通用人工智能，整個經濟體系都會發生改變，這早已超出了崗位變革的范疇。如果我們能打造出真正的通用人工智能，而且方向正確，我們或許會進入一個后稀缺時代，解決世界上一些根本性的難題，比如能源問題。借助人工智能，研發出全新的清潔、可再生的近乎免費的能源，比如實現核聚變。還有新材料的研發，我認為在實現通用人工智能后的五到十年，我們會進入一個徹底改變的世界。

　　主持人：不過，在進入后稀缺時代之前，人們對這一過渡階段充滿了焦慮。我是一位母親，我知道你也有孩子。你最擔心孩子們未來會面臨什么？你會和他們聊些什么？會告訴他們未來即將到來的變化嗎？我聽到很多人說，大學畢業生未來的就業會非常困難。

　　哈薩比斯：我倒不這么認為。我覺得我們即將進入一個變革的時代，就像工業革命那樣，或許變革的速度會是工業革命的十倍，甚至難以想象。準確來說，變革的規模和速度都會是工業革命的十倍，影響力會是百倍。

　　但我想對所有人說，變革的背后，蘊藏著巨大的機遇。而且我始終堅信人類的創造力，我們的適應能力極強，因為人類的思維具有極強的通用性。

　　人類的大腦無比強大，我們的祖先以狩獵采集為生，而我們憑借這樣的大腦構建了現代文明，所以我相信我們能再次適應新的時代。當然，這次的變革是前所未有的，因為它的速度太快了。以往，這樣的重大變革往往需要一兩代人的時間才能完成，而這次人工智能技術的變革，規模和影響力都極為巨大。

　　但對于如今的孩子，我會鼓勵他們熟練掌握這些新工具，像使用母語一樣運用它們，這些工具幾乎能賦予他們超能力。比如在創意藝術領域，借助人工智能，一個人或許能完成過去十個人的工作。這意味著，如果你富有創業精神，在游戲設計、電影制作等創意領域有想法，就能完成更多工作，也能比以往更容易地躋身這些行業，成為新銳人才。

　　主持人：一些人主張暫停人工智能的研發，讓監管政策跟上技術發展的步伐，也讓社會有時間適應這些變化。如果在理想情況下，所有企業、所有國家都同意暫停研發，你是否會支持這一做法？

　　哈薩比斯：我會支持。我也曾公開表達過我的期望，這也是我十五年來的夢想。我接觸人工智能研究已有二十五年，我一直希望，當我們接近實現通用人工智能的這一關鍵節點時，全球的科研人員能展開科學層面的合作。

　　我有時會設想，成立一個類似歐洲核子研究中心的國際人工智能研究機構，讓全球最頂尖的人才攜手合作，以極為嚴謹的科學方式，推進通用人工智能研發的最后階段，同時讓全社會參與其中，不僅是技術人員，還有哲學家、社會科學家、經濟學家，共同探討我們希望從這項技術中獲得什么，以及如何讓它造福全人類。這才是我們當下的核心議題。

　　但顯然，這需要國際社會的通力合作，因為即便只有一家企業、一個國家，甚至整個西方世界決定暫停研發，倘若沒有全世界的共同參與，沒有制定統一的最低標準，這一做法也毫無意義。而目前，國際合作面臨著不小的阻礙，所以如果想以嚴謹的科學方式推進通用人工智能的最后研發，就必須改變當下的國際合作現狀。

　　主持人：如果到 2030 年我們實現了通用人工智能，而相關的監管政策尚未出臺，我們是否注定會面臨困境？

　　哈薩比斯：我依然樂觀地認為，全球頂尖的人工智能研發機構會充分溝通，至少在安全和安保協議等方面展開合作，目前這方面的合作已經有了不少進展。比如我們和人工智能公司 Anthropic 在這些領域的合作就十分緊密。

　　如果國際層面的合作難以推進，這種行業內的同行合作就尤為必要。我和其他頂尖人工智能實驗室的負責人關系都很不錯，我認為，當利害關系足夠重大時，大家會意識到問題的嚴重性和潛在的風險，而在未來兩到三年，這一點會變得更加清晰。

　　主持人：你當初本可以把 Google DeepMind（谷歌深度思維）賣給任何一家企業，而如今，這些研發人工智能的企業都在尋求大眾的信任。尤其是在監管政策難以跟上技術發展速度的情況下，歷史經驗也證明了這一點。我們為什么該信任你？為什么你認為谷歌，也是你內心所認可的，是最值得我們信任的企業？畢竟人工智能的研發存在不小的風險。

　　哈薩比斯：我認為，評判一家企業，要看它的實際行動，也要看參與相關研發的領導者的初衷。

　　我選擇谷歌作為 Google DeepMind（谷歌深度思維）的歸宿，有多個原因，最主要的是，谷歌的創始人創立谷歌的初衷，是打造一家以科學研究為核心的企業。很多人都忘了，谷歌最初其實是一個博士研究項目，是拉里?佩奇和謝爾蓋?布林 的研究成果。所以我和他們一見如故。

　　拉里?佩奇主導了 Google DeepMind（谷歌深度思維）的收購，而谷歌的董事會成員也都是各行各業的頂尖人才，比如董事會主席約翰?軒尼詩是圖靈獎得主，弗朗西斯?阿諾德是諾貝爾獎得主，這樣的陣容在企業董事會中并不多見。所以谷歌的整體環境充滿了科學氛圍，企業的發展以科學研究和工程技術為核心，這一文化早已根深蒂固。而追求最高水平的科學研究，就意味著做事要嚴謹、深思熟慮，在所有領域都踐行科學方法。

　　我認為這不僅適用于技術研發，也適用于企業的運營管理。所以我們始終努力做到深思熟慮、負責任，盡可能掌控我們推向市場的技術。當然，我們不可能做到盡善盡美，因為人工智能是一項全新、復雜且具有變革性的技術，但如果出現問題，我們會盡快調整修正。

　　最后我想說，谷歌想要為世界做的事情，也是我當初選擇谷歌的原因之一。谷歌的使命是整合全球信息，讓人人皆可訪問并從中受益，我認為這是一個非常崇高的目標。而Google DeepMind（谷歌深度思維）的使命是破解智能的奧秘，并利用智能解決其他所有問題，這兩個使命高度契合。人工智能與整合全球信息的工作本就相輔相成，谷歌的各類產品，從谷歌地圖、電子郵箱到搜索引擎，都是對世界有實際價值的產品，人工智能能很自然地融入這些產品，為所有人的日常生活提供助力，我認為這是一件造福世界的事，能為此貢獻力量，我感到很榮幸。

　　主持人：試想一下，在后稀缺時代，人們不再需要工作，當你實現了所有的技術目標后，你個人打算如何度過時間？畢竟到那時，科研工作本身或許也能實現自動化了。

　　哈薩比斯：如果真的到了那個階段，我想利用人工智能探索物理學的極限。

　　上學時，我最感興趣的就是那些終極問題：現實的本質是什么？意識的本質是什么？費米悖論的答案是什么？（費米悖論是宇宙學和天體生物學中最經典的未解之謎，由美籍意大利物理學家、1938 年諾貝爾物理學獎得主恩里科?費米（Enrico Fermi） 在 1950 年提出，核心是 “理論上的地外文明存在性” 與 “人類實際觀測證據為零” 的尖銳矛盾 ，其最經典的表述就是費米的一句反問：“他們都在哪兒呢？”）時間是什么？引力是什么？

　　我很驚訝，很多人每天忙于生活，卻從未思考過這些重大問題，而這些問題一直縈繞在我心頭，迫切想要找到答案。我想借助人工智能，去探索所有這些問題，或許還能在人工智能的助力下，利用新的能源和材料技術，實現星際旅行。

　　主持人：如果人們不再需要工作，我們還能找到生活的意義和目標嗎？

　　哈薩比斯：說實話，這一點比經濟層面的問題更讓我擔憂。經濟層面的問題，更多是一個政治問題：當人工智能為我們帶來巨大的效益和生產力提升時，我們能否確保這些成果為全人類共享，這也是我一直堅信的理念。

　　但更核心的問題是，很多人從工作和科研中獲得生活的意義和目標，在新的時代，我們該如何找到這些？我認為，我們需要新一代偉大的哲學家，來幫助我們思考這個問題。或許未來，我們的藝術創作會更加精妙，我們的探索之旅會更加深遠，就像如今我們所做的極限運動等非經濟目的的事情一樣，未來或許會有更多更小眾、更有深度的這類活動。

　　主持人：在場的所有人都想知道，自己該如何應對人工智能帶來的變革。比如現在坐在達沃斯的會場里，十年后該如何自處？你認為，在場的人在看待人工智能這件事上，最容易犯的重大錯誤是什么？

　　哈薩比斯：我想從兩個方面來說。

　　第一，對于年輕人和我們的孩子而言，唯一可以確定的是，未來會發生巨大的變化。所以在學習技能方面，要做好持續學習的準備，學會學習，才是最重要的能力。要能快速適應新環境，利用現有工具吸收新信息。

　　第二，對于在場的企業首席執行官和商界人士而言，當下最重要的是，目前市場上有很多頂尖的人工智能模型和服務提供商，未來還會更多。要選擇那些以正確方式研發人工智能的合作伙伴，與這些企業攜手，共同打造我們所期望的人工智能未來。

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