每周工作100小時！谷歌DeepMind CEO揭秘：中國對手是字節(jié)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(jīng)濟論壇，DeepMind 創(chuàng)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(tài)。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(chuàng)業(yè)公司的戰(zhàn)時節(jié)奏。

　　也正是在這樣的狀態(tài)下，谷歌迎來了 Gemini 3 的發(fā)布，被哈薩比斯視為“重回行業(yè)最前沿”的關鍵節(jié)點。

　　在接受彭博社記者 Emily Chang 的專訪時，他罕見地系統(tǒng)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(jīng)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(xiàn)代人工智能產(chǎn)業(yè)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(shù)據(jù)、硬件和產(chǎn)品，整合成一個統(tǒng)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(xiàn)實世界的多模態(tài)系統(tǒng)，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(shù)據(jù)、硬件等方面，都還差最后一段路。

　　談到中國 AI，哈薩比斯的態(tài)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(yōu)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(xiàn)代人工智能行業(yè)所依賴的約 90% 的突破性技術，都是谷歌研發(fā)的。

　　但他特別表揚了字節(jié)跳動，給出了一個極具分量的評價：字節(jié)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(xiàn)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(chuàng)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(xiàn)在世界模型、持續(xù)學習的能力、穩(wěn)定性表現(xiàn)、更強的推理能力或更長遠的規(guī)劃能力等方面。他高度認可現(xiàn)有的模型成就，認為在現(xiàn)有方法的基礎上進行優(yōu)化并擴大規(guī)模，或許就能實現(xiàn) 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(guī)模還是速度，都會是工業(yè)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(zhì)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(zhuǎn)向那些更根本的問題。例如能源危機，如何實現(xiàn)核聚變，如何發(fā)現(xiàn)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(jīng)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(jié)，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(jīng)發(fā)布了，相關的消息我們也都聽說了。我在內(nèi)部甚至把這段時間稱作“紅色警報”。你覺得谷歌已經(jīng)找回曾經(jīng)的狀態(tài)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(yè)最前沿。

　　尤其是 Gemini 3，以及我們在視覺和成像系統(tǒng)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(jié)奏極快、需要迅速將成果推向市場的行業(yè)環(huán)境，讓整個團隊重新煥發(fā)出一種更接近初創(chuàng)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(lián)手，創(chuàng)造出了現(xiàn)代人工智能行業(yè)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(shù)十億用戶的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品矩陣，從搜索引擎、電子郵箱到谷歌瀏覽器，這些產(chǎn)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(tǒng)籌規(guī)劃。過去幾年我們已經(jīng)做到了這一點，當然還有大量工作要做，但我們已經(jīng)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(yōu)勢，你覺得這個優(yōu)勢有多大？能持續(xù)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(yè)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(zhàn)術、流程體系，到硬件、數(shù)據(jù)中心、云業(yè)務、前沿實驗室，再到一眾天生適配人工智能的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)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(xiàn)，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(fā)的負責人，日常工作狀態(tài)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(nèi)部的工作狀態(tài)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(jīng)是常態(tài)。

　　在這個技術發(fā)展速度極快的領域，要想保持前沿，就必須這樣做。行業(yè)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(fā)，無論從商業(yè)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(fā)現(xiàn)的進程。這是我一直以來的夢想，我畢生都在為人工智能發(fā)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?nèi)ヌ剿鳌⑷ネ七M。

　　主持人：聊聊谷歌目前的內(nèi)部文化吧，你們既要在這場競爭中取勝，又要保證研發(fā)的方向正確。拉里?佩奇和謝爾蓋?布林 現(xiàn)在的參與度如何？你和他們溝通的頻率高嗎？他們現(xiàn)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(zhàn)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(fā)團隊的編碼工作，尤其專注于算法細節(jié)方面。

　　他們能對當下的人工智能研發(fā)充滿熱情，這對我們來說是好事，畢竟這是計算機科學發(fā)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(yōu)勢，既保留初創(chuàng)企業(yè)快速推出產(chǎn)品、敢于冒險的活力，這一點我們已經(jīng)看到了成效；又充分利用大企業(yè)的資源優(yōu)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(nèi)就能落地的產(chǎn)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(fā)展態(tài)勢非常滿意，谷歌的技術提升和研發(fā)進展速度，在業(yè)內(nèi)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(fā)現(xiàn)新材料。我們也看到，現(xiàn)在 Gemini 已經(jīng)被整合進人形機器人系統(tǒng)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(xiàn)？

　　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(xiàn)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(tài)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(xiàn)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(xiàn)實世界中穩(wěn)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(xiàn)。

　　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(shù)字信息的模型，機器人相關算法能依托的數(shù)據(jù)量更少，合成這類數(shù)據(jù)的難度也遠高于數(shù)字數(shù)據(jù)。

　　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(fā)。其實深入研究機器人技術后，你會對人類的手部結構產(chǎn)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(wěn)定性、力量和靈活性上的表現(xiàn)，很難被復刻。所以在我看來，要實現(xiàn)這一突破，還有不少環(huán)節(jié)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(fā)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(xiàn)規(guī)模化應用。

　　DeepSeek并不是重大危機，

　　特別表揚字節(jié)跳動

　　主持人：一年前，DeepSeek 模型的發(fā)布在西方引發(fā)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(wěn)下來，中國方面的節(jié)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(fā)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(xiàn)了中國科技公司的實力。

　　如果看頭部企業(yè)，比如字節(jié)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(xiàn)。

　　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(fā)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(diào)，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(xiàn)原創(chuàng)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(xiàn) 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(xiàn)通用人工智能。這個時間規(guī)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(fā)目標嗎？

　　哈薩比斯：我認為是的，這個時間規(guī)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(tǒng)，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(tǒng)需要擁有科學創(chuàng)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(tǒng)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(xiàn)這一能力需要哪些技術突破。比如持續(xù)學習能力，也就是在線學習能力，讓系統(tǒng)能突破訓練的局限，在現(xiàn)實世界中自主學習；還有穩(wěn)定性，目前的系統(tǒng)在不同領域的表現(xiàn)參差不齊，而通用智能系統(tǒng)不該有這樣的短板。在我看來，要打造通用人工智能系統(tǒng)，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(fā)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(xiàn)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(fā)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(jīng)展現(xiàn)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(xiàn)通用人工智能，尚無定論。

　　我認為有 50% 的可能，只需在現(xiàn)有方法的基礎上進行優(yōu)化并擴大規(guī)模，就能實現(xiàn)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(tǒng)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(xiàn)在到實現(xiàn)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(fā)，目前我們的 GENI 系統(tǒng)就是最先進的世界模型（GENI 是 DeepMind 、Google 內(nèi)部正在研發(fā)的一類世界模型（World Model）系統(tǒng)），我也直接參與了這項研發(fā)，我認為它至關重要。

　　還有持續(xù)學習能力，以及打造性能穩(wěn)定的系統(tǒng)，讓系統(tǒng)不再出現(xiàn)這種領域間的表現(xiàn)失衡，真正的通用智能系統(tǒng)，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(guī)劃能力等多項關鍵能力。目前尚未確定的是，實現(xiàn)這些能力，是否需要新的架構或突破性技術，還是只需在現(xiàn)有基礎上繼續(xù)優(yōu)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(fā)新的技術，也持續(xù)優(yōu)化并擴大現(xiàn)有技術的規(guī)模。

　　主持人：OpenAI 聯(lián)合創(chuàng)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(guī)模實現(xiàn)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(fā)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(yè)內(nèi)最深厚、最廣泛的研發(fā)團隊。

　　過去十年，現(xiàn)代人工智能行業(yè)所依賴的約 90% 的突破性技術，都是我們研發(fā)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(chuàng)的。所以如果未來實現(xiàn)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(fā)者。

　　主持人：最后一個問題，埃隆?馬斯克說我們已經(jīng)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(xiàn)完全的通用人工智能，而我之前已經(jīng)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(xiàn)這一目標還有五年的時間，從實現(xiàn)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(fā)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(fā)現(xiàn)，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(fā)現(xiàn)。

　　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(zhì)上就是會制造工具的物種，這也是人類與其他動物的區(qū)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(xiàn)。

　　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(chuàng)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(shù)據(jù)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(lián)合創(chuàng)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(nèi)，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(xiàn)，比如初級崗位和實習崗位可能會受到影響，但要實現(xiàn)大規(guī)模取代，我們還需要解決人工智能系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題。

　　我把目前人工智能的這種不均衡表現(xiàn)稱為“鋸齒型智能”，在某些領域表現(xiàn)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(xiàn)在這樣，僅讓其作為輔助工具，就需要讓系統(tǒng)在各方面都保持穩(wěn)定的表現(xiàn)。如果一個系統(tǒng)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(xiàn)這種大規(guī)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(xiàn)通用人工智能，整個經(jīng)濟體系都會發(fā)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(fā)出全新的清潔、可再生的近乎免費的能源，比如實現(xiàn)核聚變。還有新材料的研發(fā)，我認為在實現(xiàn)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(yè)生未來的就業(yè)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(yè)革命那樣，或許變革的速度會是工業(yè)革命的十倍，甚至難以想象。準確來說，變革的規(guī)模和速度都會是工業(yè)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(chuàng)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(xiàn)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(guī)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(chuàng)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(chuàng)業(yè)精神，在游戲設計、電影制作等創(chuàng)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(yè)，成為新銳人才。

　　主持人：一些人主張暫停人工智能的研發(fā)，讓監(jiān)管政策跟上技術發(fā)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(yè)、所有國家都同意暫停研發(fā)，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(xiàn)通用人工智能的這一關鍵節(jié)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?shù)目茖W方式，推進通用人工智能研發(fā)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(jīng)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(yè)、一個國家，甚至整個西方世界決定暫停研發(fā)，倘若沒有全世界的共同參與，沒有制定統(tǒng)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?shù)目茖W方式推進通用人工智能的最后研發(fā)，就必須改變當下的國際合作現(xiàn)狀。

　　主持人：如果到 2030 年我們實現(xiàn)了通用人工智能，而相關的監(jiān)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(fā)機構會充分溝通，至少在安全和安保協(xié)議等方面展開合作，目前這方面的合作已經(jīng)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(yè)內(nèi)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(yè)，而如今，這些研發(fā)人工智能的企業(yè)都在尋求大眾的信任。尤其是在監(jiān)管政策難以跟上技術發(fā)展速度的情況下，歷史經(jīng)驗也證明了這一點。我們?yōu)槭裁丛撔湃文悖繛槭裁茨阏J為谷歌，也是你內(nèi)心所認可的，是最值得我們信任的企業(yè)？畢竟人工智能的研發(fā)存在不小的風險。

　　哈薩比斯：我認為，評判一家企業(yè)，要看它的實際行動，也要看參與相關研發(fā)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(chuàng)始人創(chuàng)立谷歌的初衷，是打造一家以科學研究為核心的企業(yè)。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(yè)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(yè)董事會中并不多見。所以谷歌的整體環(huán)境充滿了科學氛圍，企業(yè)的發(fā)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(fā)，也適用于企業(yè)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(xiàn)問題，我們會盡快調(diào)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(chǎn)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(chǎn)品，人工智能能很自然地融入這些產(chǎn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)實的本質(zhì)是什么？意識的本質(zhì)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(jīng)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(jù)為零” 的尖銳矛盾 ，其最經(jīng)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(xiàn)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(jīng)濟層面的問題更讓我擔憂。經(jīng)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(chǎn)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(chuàng)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(jīng)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(xiàn)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(fā)生巨大的變化。所以在學習技能方面，要做好持續(xù)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(huán)境，利用現(xiàn)有工具吸收新信息。

　　第二，對于在場的企業(yè)首席執(zhí)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(fā)人工智能的合作伙伴，與這些企業(yè)攜手，共同打造我們所期望的人工智能未來。

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