本文共8426字

本期關(guān)鍵點(diǎn)

? AGI定義：具備人類全部認(rèn)知能力的系統(tǒng)，大腦是唯一已知的通用智能存在證明

? AGI時間表：未來5年內(nèi)有很高概率實(shí)現(xiàn)，與DeepMind 2010年的預(yù)測基本一致

? 最大瓶頸：算力不足，既需要用于擴(kuò)展模型，也需要用于實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證新算法

? Scaling Law：并未觸及天花板，雖然增速放緩，但前沿實(shí)驗(yàn)室仍在獲得巨大回報(bào)

? 持續(xù)學(xué)習(xí)：AI系統(tǒng)目前無法實(shí)現(xiàn)像人類一樣的持續(xù)學(xué)習(xí)，這是關(guān)鍵缺失能力

? DeepMind領(lǐng)先：整合Google Brain和研究資源，90%的現(xiàn)代AI突破來自Google體系

? 藥物發(fā)現(xiàn)：AI將徹底改變藥物設(shè)計(jì)，Isomorphic Labs正在構(gòu)建通用藥物設(shè)計(jì)平臺

? AI安全：需要類似國際原子能機(jī)構(gòu)的國際監(jiān)管體系，建立模型認(rèn)證機(jī)制

? 就業(yè)影響：AGI將是工業(yè)革命10倍的規(guī)模、10倍的速度，需要更好的社會緩沖機(jī)制

? 能源危機(jī)：AI將幫助優(yōu)化電網(wǎng)效率30-40%，并推動核聚變等新能源突破

編者按

Demis Hassabis是當(dāng)今AI領(lǐng)域最具影響力的思想家之一。作為DeepMind的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO，他領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)開發(fā)了AlphaGo和AlphaFold，后者因破解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測難題而獲得2024年諾貝爾化學(xué)獎。在這篇深度訪談中，Hassabis坦誠分享了他對AGI時間表的最新判斷、AI發(fā)展的核心瓶頸、藥物發(fā)現(xiàn)的未來、以及AI安全的深層思考。對于關(guān)注AI投資和技術(shù)趨勢的專業(yè)人士而言，這是一篇不可多得的深度內(nèi)容。

導(dǎo)語

Demis Hassabis，DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO，Google DeepMind的掌舵人，正在領(lǐng)導(dǎo)人類歷史上最雄心勃勃的技術(shù)項(xiàng)目之一——實(shí)現(xiàn)通用人工智能（AGI）。從2010年在倫敦創(chuàng)立DeepMind，到2014年被Google收購，再到2023年與Google Brain合并，Hassabis始終站在AI研究的最前沿。

在他的領(lǐng)導(dǎo)下，DeepMind取得了AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍、AlphaFold破解蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測等突破性成就。2024年，AlphaFold的工作為他贏得了諾貝爾化學(xué)獎。目前，他還通過Isomorphic Labs致力于用AI革命性地改變藥物發(fā)現(xiàn)過程。

在這篇訪談中，Hassabis與主持人深入探討了AGI的定義與時間表、當(dāng)前AI發(fā)展的瓶頸、Scaling Law的極限、DeepMind如何重回領(lǐng)先地位、模型商品化的趨勢、開源的未來、后LLM時代、AI與藥物發(fā)現(xiàn)、AI監(jiān)管、就業(yè)影響、能源危機(jī)等關(guān)鍵議題。

對話全文

一、AGI定義：什么是通用人工智能？

主持人：Demis，很高興今天能和你對話。我想從AGI開始。關(guān)于AGI的定義眾說紛紜，你對此一直有很深入的思考。能否解釋一下你今天是如何定義AGI的？

Demis Hassabis：我們對AGI的定義一直很一致：基本上是一個展現(xiàn)出人類心智所有認(rèn)知能力的系統(tǒng)。這很重要，因?yàn)榇竽X是我們所知的宇宙中唯一證明通用智能是可能的存在。所以對我來說，這就是AGI應(yīng)該達(dá)到的標(biāo)桿。

主持人：這是最糟糕的問題——我們離AGI還有多遠(yuǎn)？每個人的說法都不一樣，有些知名人物說可能早在2026年就能實(shí)現(xiàn)。

Demis Hassabis：我對時間表有一個概率分布。我想說，在未來5年內(nèi)實(shí)現(xiàn)的可能性非常高。所以那并不遙遠(yuǎn)。

主持人：這比你想象的更近嗎？隨著時間推移有變化嗎？

Demis Hassabis：并沒有。實(shí)際上，有趣的是，我的聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家Shane Legg在2010年我們創(chuàng)立DeepMind時，經(jīng)常寫博客預(yù)測AGI何時會發(fā)生。要知道，2010年幾乎沒人在研究AI，大家都覺得AI是死胡同。但他那些博客還在網(wǎng)上，大家可以去查證。我們當(dāng)時做了計(jì)算能力和算法進(jìn)步的推算，預(yù)測大約需要20年，從我們開始算起。我認(rèn)為我們基本在按計(jì)劃推進(jìn)。

二、發(fā)展瓶頸：什么在阻礙AI進(jìn)步？

主持人：你今天看到的最大瓶頸是什么？在紀(jì)錄片里你說你永遠(yuǎn)沒有足夠的算力。

Demis Hassabis：我認(rèn)為算力是最大的瓶頸。不僅是因?yàn)閿U(kuò)展系統(tǒng)和模型的明顯需求——你知道的，所謂的Scaling Law，就是不斷構(gòu)建越來越大、參數(shù)越來越多的架構(gòu)，這樣你會得到更智能的系統(tǒng)。但另一方面，你也需要大量算力來做實(shí)驗(yàn)。云端基本上就是我們的工作臺。如果你有一個新的算法想法，你需要在一個合理的規(guī)模上測試它，否則當(dāng)你把它放進(jìn)主系統(tǒng)時，它可能不成立。所以如果你有很多研究人員有很多新想法，你就需要相當(dāng)多的算力。

三、Scaling Law：我們已經(jīng)觸及天花板了嗎？

主持人：你提到了Scaling Law。很多人說我們正在觸及Scaling Law，開始看到平臺效應(yīng)。你覺得這是真的嗎？

Demis Hassabis：不，我不這么認(rèn)為。我覺得情況比這更微妙。當(dāng)然，當(dāng)領(lǐng)先公司都開始構(gòu)建這些大語言模型時，每一代新系統(tǒng)都帶來了巨大的性能提升，幾乎像是性能翻倍。但在某個時刻，這種增長必然會放緩。所以它不會繼續(xù)呈指數(shù)增長，但這并不意味著擴(kuò)展現(xiàn)有系統(tǒng)就沒有巨大回報(bào)。我們和其他前沿實(shí)驗(yàn)室都在這種算力擴(kuò)展上獲得了很大回報(bào)。所以我想說，回報(bào)仍然非?？捎^，雖然比最初開始擴(kuò)展時要少一些。

四、AI現(xiàn)狀：我們在哪些方面超前，哪些方面落后？

主持人：我們在哪些方面落后于你的預(yù)期？

Demis Hassabis：實(shí)際上，我認(rèn)為在大多數(shù)領(lǐng)域我們都超前于我的預(yù)期。如果你想想視頻模型，甚至是我們最新的系統(tǒng)如Genie，它們是交互式世界模型。我覺得如果你退后一步想想，這很不可思議。如果5到10年前給我看這些，我會相當(dāng)驚訝。所以在大多數(shù)領(lǐng)域，我們都超前于領(lǐng)域的預(yù)期。但仍有一些重要的東西缺失，比如持續(xù)學(xué)習(xí)。這些系統(tǒng)在你完成訓(xùn)練、把它們放到世界上之后，就不再學(xué)習(xí)了。它們不太擅長進(jìn)一步學(xué)習(xí)。

五、持續(xù)學(xué)習(xí)：為什么AI不能像人類一樣持續(xù)學(xué)習(xí)？

主持人：請?jiān)徫覇栆粋€直白而基礎(chǔ)的問題：為什么我們今天沒有持續(xù)學(xué)習(xí)？

Demis Hassabis：嗯，人們還沒有完全搞清楚，所有領(lǐng)先實(shí)驗(yàn)室都在研究這個問題——如何將新學(xué)習(xí)整合到你花了數(shù)月訓(xùn)練的現(xiàn)有系統(tǒng)中。當(dāng)然，大腦非常優(yōu)雅地做到了這一點(diǎn)，可能通過睡眠強(qiáng)化學(xué)習(xí)。你知道，你白天的記憶會被重放，然后一些信息被優(yōu)雅地整合到你的現(xiàn)有知識庫中。也許我們需要類似的東西來將新信息與現(xiàn)有信息庫結(jié)合起來。

六、DeepMind崛起：如何從落后到領(lǐng)先？

主持人：你提到了視頻模型、媒體模型和圖像模型?？雌饋鞤eepMind進(jìn)步很快，已經(jīng)趕上并超越了其他提供商。我以前用其他工具做研究，現(xiàn)在DeepMind是我的首選。2到3年前還不是這樣。是什么導(dǎo)致了DeepMind的加速和進(jìn)步？

Demis Hassabis：我們做了一些組織變革。我認(rèn)為我們在Google和DeepMind一直擁有最深、最廣的研究團(tuán)隊(duì)。如果你看看過去十年或更久，我想說現(xiàn)代AI產(chǎn)業(yè)背后約90%的突破都是由Google Brain、Google研究或DeepMind完成的。無論是AlphaGo和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，還是Transformer，這些都是關(guān)鍵突破。所以我支持我們在未來做出那些突破，如果還有缺失的話。我認(rèn)為我們基本上把公司各地的人才整合在一起，朝著一個方向推進(jìn)。然后我們談到了計(jì)算資源，這也關(guān)于整合我們所有的資源，這樣我們可以構(gòu)建最大的模型，而不是在公司里有兩三個版本。所以我認(rèn)為很大程度上是組裝我們已經(jīng)擁有的所有要素，然后以無情的專注和速度推進(jìn)，幾乎像一家創(chuàng)業(yè)公司一樣，回到前沿并在許多領(lǐng)域領(lǐng)先。

主持人：你說如果有人要做突破，可能是我們。當(dāng)你想到這一點(diǎn)時，持續(xù)學(xué)習(xí)是你最興奮的下一個突破嗎？

Demis Hassabis：我認(rèn)為有很多東西缺失。有持續(xù)學(xué)習(xí)，我認(rèn)為研究不同的記憶系統(tǒng)還有很多空間。目前我們有這些長上下文窗口，有點(diǎn)暴力，你把所有東西都放在里面。我認(rèn)為那里有很多有趣的架構(gòu)等待被發(fā)明。然后還有長期規(guī)劃、分層規(guī)劃。這些系統(tǒng)不太擅長長期規(guī)劃，比如很多年以后。而我們用我們的心智可以做到。還有很多問題需要克服。也許最大的一個是連貫性。我有時稱這些系統(tǒng)為"鋸齒狀智能"，因?yàn)樗鼈冊谀承┦虑樯险娴暮荏@人，當(dāng)你以某種方式提問時，但如果你稍微換一種方式提問，它們實(shí)際上可能在相當(dāng)基礎(chǔ)的事情上失敗。通用智能不應(yīng)該有這種鋸齒狀。

七、模型商品化：我們會看到模型能力趨同嗎？

主持人：關(guān)于Scaling Law的平臺期，每個人都在談?wù)撃Ｐ偷纳唐坊?。你認(rèn)為我們會看到這一點(diǎn)，還是一到兩家會持續(xù)領(lǐng)先？

Demis Hassabis：我覺得現(xiàn)在三到四家領(lǐng)先實(shí)驗(yàn)室——我們是其中之一——差距開始拉大。因?yàn)楹芏噙@些工具也幫助你構(gòu)建下一代。比如編程工具、數(shù)學(xué)工具，而且從這些相同想法中擠出同樣收益越來越難了。所以我認(rèn)為那些有能力發(fā)明新算法想法的實(shí)驗(yàn)室，在未來幾年會有更大優(yōu)勢，因?yàn)樯弦惶紫敕ㄒ呀?jīng)被榨干了。

八、開源未來：AI開放會走向何方？

主持人：你多年來對很多研究非常開放，我們看到很多高質(zhì)量的開放模型。你如何看待開放的未來？我有很多被投公司使用前沿模型來設(shè)定基準(zhǔn)，然后用開放模型盡可能接近但更具成本效益。那個未來會是什么樣子？

Demis Hassabis：我認(rèn)為可能和今天看到的類似。我們是開放科學(xué)和開放模型的堅(jiān)定支持者，我們做了很多貢獻(xiàn)，從最早的Transformer到AlphaFold，這些都是我們向世界輸出的，幫助研究社區(qū)。我們計(jì)劃繼續(xù)這樣做，特別是在應(yīng)用領(lǐng)域、科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用AI，這當(dāng)然是我的熱情所在。但我認(rèn)為你會越來越多地看到，開源模型可能比絕對前沿落后一步。通常開源社區(qū)需要大約6個月時間來重新實(shí)現(xiàn)和弄清楚那些想法是什么。但我們也在努力推進(jìn)一套叫Gemma的開源模型，我們決心讓它們成為同類中最好的。所以對于小型開發(fā)者、學(xué)者或創(chuàng)業(yè)公司初期，我認(rèn)為它們非常適合，也適合邊緣計(jì)算。我們對某些應(yīng)用類型的開源模型非常感興趣。

九、后LLM時代：LLM之后的世界會是什么樣？

主持人：你如何看待后LLM時代？不同的人有不同的觀點(diǎn)。你和Yann LeCun的觀點(diǎn)就很不同。

Demis Hassabis：對我來說，我不認(rèn)為……我在某些方面不同意Yann的觀點(diǎn)。我認(rèn)為可能有50%的概率還缺少一些東西，我們需要在 maybe 世界模型等方面取得突破。但我相當(dāng)確信，我們已經(jīng)看到這些基礎(chǔ)模型有多成功，它們能做令人印象深刻的事情。我認(rèn)為這不會消失。我們?nèi)匀豢吹絊caling Law的回報(bào)。所以我認(rèn)為唯一的問題是，當(dāng)你想到未來的AGI系統(tǒng)時，LLM基礎(chǔ)模型會是關(guān)鍵組件，還是只是整個系統(tǒng)的一部分？所以我認(rèn)為問題是還需要什么，而不是它會被取代。我認(rèn)為會在這些基礎(chǔ)模型之上構(gòu)建，就像我們處理世界模型一樣。

主持人：當(dāng)我們想到5年后的未來，就像你說的AGI可能實(shí)現(xiàn)，那個世界會是什么樣？

Demis Hassabis：從積極方面看，我一生都在為AGI而努力，我認(rèn)為它將成為科學(xué)和醫(yī)學(xué)的終極工具。在推進(jìn)科學(xué)發(fā)現(xiàn)、找到疾病治療方法方面，我認(rèn)為我們需要那種技術(shù)。所以我希望5年后我們能進(jìn)入一個新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)黃金時代。我母親患有多發(fā)性硬化癥，所以這是我最興奮的事情。我擔(dān)心的是藥物發(fā)現(xiàn)，把它通過所有試驗(yàn)的過程，知道需要十年時間我母親才能真正受益。我們?nèi)绾谓鉀Q？我認(rèn)為我們很快就會達(dá)到那個點(diǎn)。

主持人：首先，我們在AlphaFold項(xiàng)目做蛋白質(zhì)折疊之后，分拆了一家公司叫Isomorphic Labs，它發(fā)展得非常好。那里的想法是我們專注于解決藥物發(fā)現(xiàn)過程的其余部分，這涉及很多化學(xué)、設(shè)計(jì)化合物、檢查毒性以及藥物安全所需的所有不同屬性。我認(rèn)為我們會在未來5到10年內(nèi)準(zhǔn)備好整個藥物設(shè)計(jì)引擎。然后你說得對，下一個問題是臨床試驗(yàn)仍然需要很多年。但我認(rèn)為AI可以在那里提供幫助，比如模擬人體代謝的部分，對患者進(jìn)行分層以確保某些患者得到完全適合他們基因組構(gòu)成的藥物類型。所以我認(rèn)為AI也能在那里幫忙。但真正的革命將是當(dāng)十幾個左右的AI藥物通過整個流程。然后政府和監(jiān)管機(jī)構(gòu)看到這一點(diǎn)，他們有足夠數(shù)據(jù)來回測那些模型的預(yù)測，也許未來10年后，我們可以真正信任模型的預(yù)測，實(shí)際上跳過一些步驟，也許動物測試不再需要，也許我們可以更快地增加劑量，因?yàn)槟憧梢砸蕾囘@些模型。所以我認(rèn)為要分兩步走：先解決藥物設(shè)計(jì)問題，然后看監(jiān)管所需的時間長度。

十、AI監(jiān)管：好的AI監(jiān)管應(yīng)該是什么樣的？

主持人：說到監(jiān)管，AI安全是個大話題。我在紀(jì)錄片里看到，我覺得是霍金說的，我們必須做對，因?yàn)槲覀兛赡軟]有機(jī)會重來。你覺得對嗎？

Demis Hassabis：是的，我認(rèn)為這是對的。我認(rèn)為這就是我們必須面對的風(fēng)險。我擔(dān)心的有兩件事。一是這些系統(tǒng)被壞人濫用，它們可以被重新利用。這些是雙重用途技術(shù)，可以用于科學(xué)和健康的驚人好事，但也可以被壞人用于有害目的。這是第一個問題。第二個是技術(shù)問題。確保這些系統(tǒng)隨著變得更強(qiáng)大——不是今天的系統(tǒng)，而是一兩年后當(dāng)它們變得更有代理性、更自主時，當(dāng)我們接近AGI時——能否保持在我們要的護(hù)欄內(nèi)。我認(rèn)為正確的監(jiān)管可以在這里幫助，確保至少所有領(lǐng)先提供商都有最低標(biāo)準(zhǔn)，但理想情況下應(yīng)該是國際標(biāo)準(zhǔn)。

主持人：什么是正確的監(jiān)管？我在紀(jì)錄片里聽到你說，我認(rèn)為我們需要更多全球協(xié)調(diào)，這讓我擔(dān)心，因?yàn)槲覀冊谶@方面做得越來越糟。

Demis Hassabis：是的，當(dāng)然。我的意思是，這個時機(jī)很瘋狂，對吧？在這個最可能改變世界的技術(shù)出現(xiàn)時，同時國際體系卻非常分裂。這并不理想，但我認(rèn)為我們必須盡力至少制定一套最低標(biāo)準(zhǔn)，一些測試不良屬性的基準(zhǔn)。比如欺騙，你不應(yīng)該構(gòu)建能夠欺騙的系統(tǒng)，因?yàn)槟菢铀鼈兛赡軙@過其他保護(hù)措施。然后我想象，如果事情順利，某種認(rèn)證流程，幾乎像是一個質(zhì)量標(biāo)志，表明這個模型有一定的保護(hù)措施和保證，因此消費(fèi)者和公司可以安全地在它之上構(gòu)建。我認(rèn)為這應(yīng)該是理想的方式。但它必須是國際性的，因?yàn)檫@些系統(tǒng)是跨境的。

十一、真相仲裁者：AI世界中誰應(yīng)該是最終的真相仲裁者？

主持人：誰是最終的驗(yàn)證系統(tǒng)？作為一個媒體公司，我通過任何媒體平臺時都不知道什么是真什么是假。我總是要問什么是真什么是假。誰是那個驗(yàn)證的仲裁者？

Demis Hassabis：嗯，我認(rèn)為最終必須是政府，但能夠做技術(shù)工作的技術(shù)機(jī)構(gòu)可能是像AI安全研究所這樣的。英國有一個非常好的，在蘇納克首相領(lǐng)導(dǎo)下成立，我認(rèn)為做得非常好。美國也有一個，也許一些擁有最好研究的主要國家也應(yīng)該有相應(yīng)的機(jī)構(gòu)，配備高質(zhì)量的研究人員，能夠?qū)嶋H評估和審計(jì)這些系統(tǒng)，對照某些基準(zhǔn)，我喜歡獨(dú)立檢查它們是否達(dá)到正確的標(biāo)準(zhǔn)。

十二、AI安全：如果有一根魔杖，你會怎么解決AI安全？

主持人：如果我能給你一根只適用于AI安全的魔杖，你會實(shí)施什么計(jì)劃？

Demis Hassabis：我認(rèn)為我們需要某種國際機(jī)構(gòu)，可能類似于原子能機(jī)構(gòu)，也許AI安全研究所可以匯入其中，研究社區(qū)也必須參與，比如什么是正確的基準(zhǔn)集來檢查什么類型的特征、什么類型的能力。也許還有其他保護(hù)措施，比如讓AI系統(tǒng)輸出人類不可讀的token是不理想的。某種機(jī)器語言我們無法理解。我認(rèn)為那會引入新的漏洞。所以有很多這樣的事情，我認(rèn)為大多數(shù)領(lǐng)先實(shí)驗(yàn)室都會同意最好不要做。然后這些機(jī)構(gòu)會測試這些東西，我認(rèn)為這會給公眾信心，學(xué)術(shù)界也可以參與，還有公民社會，這些將變得極其強(qiáng)大的系統(tǒng)已經(jīng)被獨(dú)立檢查和審計(jì)。

十三、就業(yè)影響：這次對就業(yè)會不同嗎？

主持人：你剛才說科學(xué)是最令人興奮的領(lǐng)域之一。我必須問這個問題，因?yàn)檫@是最大的擔(dān)憂之一——勞動力替代問題。我剛采訪了馬克·安德森，他說我是馬克思主義者，因?yàn)樘岢鲞@個問題。

Demis Hassabis：嗯，當(dāng)然，過去每一次革命性技術(shù)都有很多工作崗位被顛覆。這是肯定的，我認(rèn)為這肯定會發(fā)生。所以很多舊工作會消失或不再可行，但實(shí)際上歷史表明，會有一整套新工作出現(xiàn)，可能是你以前無法想象的，而且是高質(zhì)量、更高薪的。這是正常的過程。當(dāng)然你必須非常小心說這次不同，我猜像馬克這樣的人聲稱的是，這和過去10次重大突破一樣，比如互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等。我確實(shí)認(rèn)為這將比所有那些先前的技術(shù)突破都要大。我有時把AGI的到來量化為工業(yè)革命的10倍、速度的10倍。在十年內(nèi)展開而不是一個世紀(jì)。我一直在讀很多關(guān)于工業(yè)革命的書，有很多好書。它造成了巨大的動蕩，也有很多進(jìn)步。我們今天不會有現(xiàn)代醫(yī)學(xué)。工業(yè)革命前兒童死亡率是40%。所以你不希望它沒有發(fā)生，但理想情況下，這一次我們能比工業(yè)革命時更好地緩解一些負(fù)面影響。

主持人：我經(jīng)常聽到像你這樣的精彩聲音，對AI的到來速度感到非常興奮。然后我試圖讓自己不要太樂觀，想我應(yīng)該更明智，人們告訴我，我們總是高估一年內(nèi)能完成的事情，低估十年內(nèi)能完成的事情。這里也是如此，還是實(shí)際上來得更快？

Demis Hassabis：不，我認(rèn)為這仍然是事實(shí)。也許短期和長期的時間尺度都比其他技術(shù)更近。但我確實(shí)認(rèn)為， literally 今天，以及明年，AI有點(diǎn)被過度炒作了。在某些方面不可能再更炒作了。但另一方面，有趣的是，我仍然認(rèn)為在10年左右的時間尺度上，這將被低估其革命性。所以即使在今天，仍然存在這種二分法。

主持人：關(guān)于勞動力市場的擔(dān)憂，還有對收入不平等和財(cái)富集中到少數(shù)玩家手中的擔(dān)憂。你如何看待這與工業(yè)革命評論的關(guān)系？

Demis Hassabis：我認(rèn)為可能有不同的發(fā)展方式。也許養(yǎng)老基金應(yīng)該投資所有大AI公司，確保每個人都有份，或者主權(quán)基金，也許每個國家都應(yīng)該有主權(quán)財(cái)富基金來做這個。這是投資方式。我認(rèn)為還需要思考，如果有巨大的生產(chǎn)力增益，但發(fā)生在狹窄的范圍內(nèi)，我們?nèi)绾沃匦路峙?，如何讓每個人都從這些巨大收益中受益，我可以想象各種方式，包括用額外的生產(chǎn)力增益提供基礎(chǔ)設(shè)施等。

十四、能源危機(jī)：AI帶來的能源危機(jī)會如何解決？

主持人：AI革命帶來的能源危機(jī)如何解決？能源需求是前所未有的。我知道這是一個非常難的問題——從真的很難的問題到真的——但如何解決這種前所未有的新能源需求？

Demis Hassabis：嗯，我認(rèn)為實(shí)際上AI在中長期內(nèi)會為自己買單。就能源成本而言，你知道我們在做優(yōu)化現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施的項(xiàng)目，比如優(yōu)化電網(wǎng)。我認(rèn)為我們可能從國家電網(wǎng)中獲得30-40%的效率提升。然后還有氣候和天氣建模，我們有世界上最好的天氣建模系統(tǒng)。這幫助我們找出真正發(fā)生影響的地方來緩解。最后最激動人心的可能是像核聚變這樣的新突破技術(shù)、新電池、超導(dǎo)體，我認(rèn)為AI對幫助我們達(dá)到這些至關(guān)重要。然后我認(rèn)為我們將處于人類從未有過的全新能源狀況，然后當(dāng)然會有助于氣候和環(huán)境，最終也會幫助我們更便宜地進(jìn)入太空，因?yàn)槿绻阌幸粋€像核聚變這樣令人難以置信的能源，你就有實(shí)際上無限的火箭燃料，因?yàn)槟憧梢灾苯訌暮Ｋ刑崛　?/p>

十五、留在英國：為什么選擇倫敦而非硅谷？

主持人：我的問題是關(guān)于在英國。你在倫敦，我很自豪在英國。你肯定一直被推動或敦促搬到美國。為什么你留下了？

Demis Hassabis：嗯，我也應(yīng)該問你這個問題。但我認(rèn)為我在倫敦看到了，當(dāng)我們創(chuàng)立DeepMind時，英國總的來說，歐洲在某種程度上，這里有令人難以置信的人才。我們世界上排名前十的大學(xué)中有三四所，劍橋、牛津、帝國理工、UCL這類大學(xué)。所以我們培養(yǎng)出真正令世界羨慕的驚人畢業(yè)生和博士生。我們有令人難以置信的科學(xué)家。我們有豐富的傳統(tǒng)，從圖靈、霍金到達(dá)爾文、牛頓。所以我們有這種令人難以置信的科學(xué)突破歷史和偉大思想家。所以我覺得我們有所有要素，人才和偉大的工程師都在這里，只是還沒有被凝聚成一個有抱負(fù)的創(chuàng)業(yè)公司想法、深度科技創(chuàng)業(yè)公司想法。我覺得這是可能的，我覺得這里競爭較少，我們甚至可以吸引來自歐洲頂尖大學(xué)的最佳人才。這就是DeepMind早期的樣子。所以我認(rèn)為這對我們來說是一個巨大的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢。然后最后一點(diǎn)可能是，離硅谷有點(diǎn)遠(yuǎn)確實(shí)有劣勢，你沒有 plugged into 網(wǎng)絡(luò)和八卦和最新趨勢和氛圍和所有這些東西。我們有點(diǎn)脫離，但我認(rèn)為這非常有利于深入思考事情，更有原創(chuàng)性地思考。我認(rèn)為這對深度科技很好，你不想被最新時尚分心。你知道這將是一個20年的使命，我們在DeepMind開始時就知道了。所以我認(rèn)為遠(yuǎn)離那個漩渦有點(diǎn)好處。

十六、歐洲科技：歐洲會誕生萬億美金科技巨頭嗎？

主持人：可怕的問題。歐洲會有萬億美金公司嗎？你知道美國人總是因?yàn)槲覀內(nèi)狈Υ蠊径u我們。

Demis Hassabis：還沒有。我是說，Daniel Ek可能通過他的一家公司達(dá)到那里。Spotify、Healx，我認(rèn)為這是兩個不錯的選擇。我認(rèn)為我們沒有理由不能擁有。我將嘗試通過Isomorphic實(shí)現(xiàn)，總部在這里，我認(rèn)為有潛力成為那樣。但我認(rèn)為歐洲的劣勢之一顯然是，我們是較小市場的組合。所以我們必須克服這一點(diǎn)。也許這個EU Inc的東西可以是一個好的創(chuàng)新。

主持人：我又拿出魔杖了。這次應(yīng)用于歐洲科技。你會做什么來實(shí)施增長心態(tài)？建立我們今天沒有的萬億美金公司的能力？

Demis Hassabis：我認(rèn)為在英國，這可能也適用于其他歐洲國家。我認(rèn)為解鎖養(yǎng)老基金可以投資什么，或者只是針對成長階段，我認(rèn)為我們在做創(chuàng)業(yè)想法和把它提升到一定水平方面很出色，就像我們對DeepMind做的那樣。但如果你真的想跨越那個鴻溝成為全球萬億美金玩家，那么數(shù)十億美金的輪次從哪里來？你可以真正挑戰(zhàn)現(xiàn)有巨頭的資本。我認(rèn)為這在10年前我為DeepMind籌款時肯定缺失，我認(rèn)為今天仍然缺失，只是那種雄心和資本市場能夠支持的水平。

十七、初遇馬斯克：第一次見面是什么情景？

主持人：快速問答環(huán)節(jié)。第一次見到埃隆·馬斯克是什么情景？

Demis Hassabis：哦，是的，太棒了。是在Founders Fund的一個活動上，因?yàn)镾paceX和DeepMind都是Peter Thiel在Founders Fund的同一個投資組合的一部分，一個令人驚嘆的投資組合。我想我們都被邀請了，我想我被邀請參加我的第一個投資組合會議，我想那可能是2011或2012年，非常早期。所以我們是那個投資組合中嶄露頭角的小東西，我有一個小的演講環(huán)節(jié)，然后埃隆是重頭戲，他做了主題演講。然后我們之后見面了。我想埃隆說是在我們路過洗手間時什么的，我們打招呼，我們立刻就合得來，作為那種也許想法過于雄心勃勃的人，喜歡科幻，我真的很想?yún)⒂^他的火箭工廠。所以我在那次會議結(jié)束時試圖獲得SpaceX的邀請，我想他邀請了我，那是我們在SpaceX工廠的第二次見面。

十八、無人討論：關(guān)于AI有什么大問題沒人談?wù)摚?/b>

主持人：你在想什么而你沒有讀到或看到任何人談?wù)摰模?/p>

Demis Hassabis：我認(rèn)為更多的是，我認(rèn)為很多人在擔(dān)心AGI的經(jīng)濟(jì)問題，我們之前討論過，但我非常擔(dān)心關(guān)于它的哲學(xué)問題，比如當(dāng)它到來時，假設(shè)我們把技術(shù)做對了，假設(shè)我們把經(jīng)濟(jì)部分做對了，這兩個都很難，然后有一個哲學(xué)問題：意義是什么？目的是什么？我們會發(fā)現(xiàn)意識是什么嗎？作為人類意味著什么？我認(rèn)為這是即將到來的，我認(rèn)為我們需要一些偉大的新哲學(xué)家來幫助我們 navigate 那個。

十九、遺產(chǎn)：Demis希望被記住什么？

主持人：艱難的最后一個問題。有很多不同的方式可以描述你所做的。你最希望被記住什么，你的遺產(chǎn)是什么？

Demis Hassabis：我希望我的遺產(chǎn)能被記住為推進(jìn)科學(xué)，構(gòu)建為世界帶來難以置信好處的技術(shù)，比如治愈可怕的疾病。

視頻鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=SSya123u9Yk

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