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      DeepMind CEO反駁Ilya、馬斯克,親述谷歌1084天背水一戰(zhàn)內(nèi)幕

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      新智元報道

      編輯:元宇

      【新智元導(dǎo)讀】創(chuàng)始人回爐敲代碼、重整DeepMind軍團、每周工作100小時……Google DeepMind掌舵人Demis Hassabis親述過去一年谷歌與OpenAI的戰(zhàn)事,他表示谷歌已找回狀態(tài),AGI或在2030年降臨,人類將進入「后稀缺」時代。

      過去一年,對谷歌來說是背水一戰(zhàn)的一年。

      這家昔日的AI霸主,在面對OpenAI發(fā)布ChatGPT時倉皇應(yīng)對,內(nèi)部甚至拉響了「紅色警報」(Code Red)。


      從2022年11月30日ChatGPT發(fā)布,到2025年11月18日Gemini 3正式發(fā)布,一共經(jīng)歷了1084天。

      在接下來的近3年時間內(nèi),一直跟在OpenAI后面瘋狂補課的谷歌,終于在Gemini3發(fā)布上一雪前恥。

      Gemini3一出場好評如潮,展現(xiàn)出邏輯推理與多模態(tài)交互的「質(zhì)變」,令同期發(fā)布的GPT 5.2陷入了「擠牙膏」般的尷尬。

      現(xiàn)在,似乎是輪到OpenAI背水一戰(zhàn)了。

      最初籠罩著Google DeepMind掌舵人Demis Hassabis身上的焦慮,已被一種極度專注的戰(zhàn)斗狀態(tài)所取代:

      過去三四年一直是難以置信的緊張。每周工作100小時,一年50周。這是常態(tài)。

      尤其是過去一年,Hassabis置身也許是科技界有史以來賭注最高、最激烈的戰(zhàn)役中心,他帶領(lǐng)著整合后的Google DeepMind軍團,試圖重新定義戰(zhàn)局。

      走出「紅色警報」

      谷歌的整合與反擊

      如果說2023年初的谷歌還沉浸在被ChatGPT偷襲的震驚中,那么現(xiàn)在的谷歌,似乎已經(jīng)找回了自己的呼吸節(jié)奏。

      也就是Hassabis口中的「狀態(tài)」(Mojo)。

      這種局面的扭轉(zhuǎn)并非易事。

      Google Brain和DeepMind的合并

      為了趕超OpenAI,谷歌做出了一個歷史性的決定:將原本各自為戰(zhàn)的Google Brain和DeepMind兩個頂尖實驗室合并。


      2023年4月20日,劈柴哥(谷歌CEO Sundar Pichai)宣布,將Google Research的Brain團隊和DeepMind兩支團隊整合為Google DeepMind,由Hassabis統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)。

      這種組織架構(gòu)的劇變,往往伴隨著痛苦的磨合,但在Hassabis看來這是值得的。

      雖然經(jīng)歷了內(nèi)部稱為「紅色警報」的極度緊張時期,但成果正在顯現(xiàn)。

      Gemini 3的發(fā)布,以及在成像軟件中應(yīng)用Nanobots(納米機器人)等技術(shù),標(biāo)志著谷歌已經(jīng)將模型能力拉回到了行業(yè)的最前沿(State of the Art)。

      Hassabis甚至覺得,現(xiàn)在的谷歌久違地找回了一種「創(chuàng)業(yè)公司的活力」,不再是那個行動遲緩的巨人。

      外界或許低估了谷歌的韌性,也誤判了它的底蘊。

      自2016年起,谷歌便成為一家以人工智能為先的公司,將人工智能視作實現(xiàn)公司使命的最重要途徑,并擁有Brain團隊和DeepMind兩支人工智能領(lǐng)域的世界級實驗室。

      Hassabis極其自信地指出,現(xiàn)代AI領(lǐng)域賴以生存的大部分突破性技術(shù),從Transformers架構(gòu)到深度強化學(xué)習(xí)(AlphaGo的核心),其實都是谷歌Brain團隊和DeepMind在過去十年里聯(lián)手發(fā)明的

      更重要的是,在這場未知終點的AI長跑中,谷歌擁有對手難以企及的「全棧優(yōu)勢」。

      這不是簡單的模型比拼,而是從底層的芯片(TPU)、龐大的數(shù)據(jù)中心、全球領(lǐng)先的云業(yè)務(wù),到擁有數(shù)十億用戶的驚人產(chǎn)品線(搜索、郵件、Chrome)。

      Hassabis認(rèn)為,這種從第一性原理出發(fā)的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢,是谷歌贏得戰(zhàn)爭的基石。

      創(chuàng)始人親自下場寫代碼

      這種緊迫感甚至驚動了谷歌的兩位創(chuàng)始人——Larry Page和Sergey Brin。

      自ChatGPT推出之后,兩位創(chuàng)始人與公司高管舉行了多次會議,討論應(yīng)對ChatGPT對谷歌核心搜索業(yè)務(wù)的嚴(yán)重威脅,提出將更多聊天機器人功能整合進谷歌搜索引擎的構(gòu)想,并將人工智能置于公司戰(zhàn)略的核心位置

      而Sergey Brin則是親自下場,參與了Gemini模型的具體代碼編寫。


      Larry Page(左)和Sergey Brin(右)

      一家萬億美金巨頭的創(chuàng)始人,為了搶回技術(shù)高地,重新坐在屏幕前敲代碼。這本身就是一個強烈的信號:谷歌對于這場AI浪潮,是極度認(rèn)真的。

      現(xiàn)在,Hassabis確信,經(jīng)過整合與調(diào)整,谷歌不僅挺過了最危險的時刻,而且面前還有巨大的上升空間。

      通往 AGI 之路

      不僅是 Scaling,還有物理智能

      對于通用人工智能(AGI)的技術(shù)路線,AI圈從未停止過爭吵。

      Yann LeCun曾斷言Transformers和大模型是通往AGI的「死胡同」,而OpenAI前首席科學(xué)家Ilya Sutskever則認(rèn)為Scaling時代已經(jīng)結(jié)束。

      對于以上兩位大佬的論斷,Hassabis給出了自己冷靜而辯證的判斷。

      他不同意「死胡同」的說法。

      在他看來,Transformers仍將是終極系統(tǒng)中極其重要的核心組件

      但他同時指出,僅靠現(xiàn)有的語言模型確實不夠。我們還需要一兩個關(guān)鍵的突破,或者是像「世界模型」(World Models)這樣的拼圖。

      DeepMind正在研發(fā)的Genie系統(tǒng)就是對此的嘗試。

      一個真正的 AGI,不僅要會說話,還要具備更好的推理能力、長期的規(guī)劃能力,以及「持續(xù)學(xué)習(xí)」的能力,即在不需要重新訓(xùn)練的情況下,從實時環(huán)境中即學(xué)即用。

      這種對現(xiàn)實世界的理解能力,引出了Hassabis另一個令人興奮的預(yù)測:物理智能(Physical Intelligence)。

      長期以來,AI只是被困在屏幕里的幽靈,但在Hassabis看來,物理世界的「AlphaFold 時刻」即將到來。

      他預(yù)測,機器人領(lǐng)域?qū)⒃谖磥韮赡陜?nèi)迎來真正的突破。

      Gemini從誕生之初就被設(shè)計為多模態(tài),這不僅是為了讓手機助手能看懂你的生活,更是為了讓機器人擁有「大腦」。

      當(dāng)先進的算法遇到波士頓動力(Boston Dynamics)那樣精妙的機械身軀,AI將不再局限于數(shù)字世界,而是能像人類一樣理解物理規(guī)律,擁有可靠的手眼協(xié)調(diào)能力。


      波士頓動力與谷歌DeepMind 建立新的AI合作伙伴關(guān)系,為仿人機器人帶來基礎(chǔ)智能

      也許就在一兩年內(nèi),我們就能看到能夠真正執(zhí)行有用任務(wù)的機器人走出實驗室,進入汽車制造廠,甚至走進家庭。

      AGI何時降臨?

      在這個問題上,Hassabis依然堅持他多年前的判斷:2030年。

      他認(rèn)為有一半的概率,我們會在那個時間點實現(xiàn)AGI,但他對AGI的定義有著極高的標(biāo)準(zhǔn)。

      這不僅僅是能考高分的AI「做題家」,而是要具備「提出科學(xué)假設(shè)」的能力:

      任何科學(xué)家都知道,找到正確的問題往往比找到答案要難得多。

      因此,Hassabis認(rèn)為,真正的AGI,應(yīng)當(dāng)具備科學(xué)創(chuàng)造力,能夠像頂尖科學(xué)家一樣探索未知。

      關(guān)于馬斯克宣稱「我們要么已經(jīng)進入,要么即將進入奇點」的言論,Hassabis明確表示了反對。

      他認(rèn)為這話說得太早了

      雖然5年在AI的進化史中是一段漫長的時光,但在我們真正觸碰到「奇點」之前,還有大量艱苦的工作要做。

      全球AI格局與中國力量

      一年前,當(dāng)DeepSeek等中國模型初露鋒芒時,西方曾有人驚呼這是「災(zāi)難性」的沖擊。

      中國公司的力量令Hassabis印象深刻,但他對此保持著一種清醒的客觀,他認(rèn)為西方的反應(yīng)曾經(jīng)過度恐慌。

      在他眼中,像字節(jié)跳動這樣的領(lǐng)軍企業(yè)極具實力。它們與世界最前沿的差距,并不是外界以為的一兩年,可能僅僅只有6個月。

      Hassabis同時還提到,中國公司展示了驚人的追趕速度:

      它們擅長利用西方公開的模型架構(gòu),在特定領(lǐng)域進行精細(xì)的微調(diào)(Fine-tuning),從而迅速達到極高的水平。

      這本身就是一種強大的能力。

      但他同時也提出了一個尖銳的觀點:中國公司目前主要還是在證明自己「擅長追趕」,但尚未證明自己具備在最前沿之外進行顛覆性創(chuàng)新(0 到 1)的能力。

      不過,面對AGI這樣一個可能改變?nèi)祟惷\的技術(shù),Hassabis并不希望這僅僅是一場你死我活的軍備競賽。

      他心中有一個更宏大的愿景:建立一個類似 CERN(歐洲核子研究組織)的國際AI合作機構(gòu)。

      早在15年前創(chuàng)立DeepMind時,這一目標(biāo)就寫在他的路線圖里。

      Hassabis認(rèn)為,當(dāng)AGI臨近那一刻,世界上最優(yōu)秀的大腦:無論是技術(shù)專家、哲學(xué)家還是社會學(xué)家,應(yīng)當(dāng)坐在一起,以科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆绞焦餐瑧?yīng)對最后的挑戰(zhàn)。

      因為AGI的安全風(fēng)險是全球性的。

      即使一家公司或一個國家做得再完美,如果世界其他地方缺乏最低限度的安全標(biāo)準(zhǔn),那依然是徒勞的。

      這需要國際合作,盡管目前的局勢讓這種合作看起來有些棘手,但Hassabis認(rèn)為,隨著未來兩三年風(fēng)險變得愈加清晰,這種合作將變得不可或缺。

      擁抱「后稀缺時代」與人類的新意義

      如果 AGI 真的在2030年到來,我們的世界會變成什么樣?

      Hassabis發(fā)出了預(yù)警:這將是一場規(guī)模和速度都10倍于工業(yè)革命的劇變

      工業(yè)革命用了幾代人來適應(yīng),而AI的變革可能壓縮在短短幾年內(nèi)。

      短期內(nèi),痛苦在所難免。

      Hassabis提到了一個概念——「參差不齊智能」(Jagged Intelligence)。

      目前的 AI 在某些方面強得離譜,在某些方面又弱得驚人。

      這種不一致性意味著我們還不能完全放心地把工作交給AI代理。

      但隨著一致性問題的解決,就業(yè)市場的動蕩將是必然的。

      然而,如果我們將目光放得更長遠一些,Hassabis描繪了一幅極度誘人的圖景:后稀缺時代(Post-Scarcity World)。

      當(dāng)AGI成為終極的科學(xué)工具,它將幫助我們攻克核聚變等能源難題,發(fā)現(xiàn)全新的材料。

      我們將擁有清潔、可再生、幾乎免費的能源,物質(zhì)將變得極度富足。

      那時候,人類將從為了生存而工作的枷鎖中徹底解放出來。

      但隨之而來的是一個巨大的哲學(xué)空洞:如果不需要工作了,人類的意義何在?

      作為一位曾經(jīng)的諾貝爾獎得主,Hassabis對此有著浪漫的構(gòu)想。

      他認(rèn)為,人類不應(yīng)沉溺于經(jīng)濟利益的分配,而應(yīng)轉(zhuǎn)向更宏大的探索。在他的構(gòu)想中,希望自己未來可以探索物理學(xué)的極限,他充滿了充滿了對宇宙的好奇:

      現(xiàn)實的本質(zhì)是什么?意識的起源是什么?費米悖論的答案在哪里?時間究竟是什么?

      這些困擾了人類千百年的終極謎題,過去因為我們忙于生計而被忽略。

      在后稀缺時代,當(dāng)AI解決了生存問題,人類的使命將回歸到最純粹的探索:去理解宇宙,去尋找存在的意義。

      也許未來,我們會擁有更復(fù)雜的藝術(shù),更深奧的哲學(xué),甚至在AI的幫助下前往恒星。

      對于當(dāng)下的我們,Hassabis只有一條建議:學(xué)會學(xué)習(xí)(Learning to learn)。

      在這個劇變的時代,適應(yīng)新信息的速度,將是你唯一的生存法則。

      參考資料:

      https://x.com/kimmonismus/status/2015393272366309445


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