上周在达沃斯世界经济论坛上，Google DeepMind 的联合创始人兼 CEO 德米斯·哈萨比斯接受了彭博社的采访。这位刚刚获得诺贝尔奖的 AI 领军人物，用 26 分钟时间，聊了聊他对 AI 未来的看法。

听完整个采访，你会发现，这个站在 AI 最前沿的人，比我们想象中要冷静得多。

Google 找回状态了吗？

去年这个时候，OpenAI 发布的产品让 Google 陷入被动，内部甚至启动了“红色警报”。一年过去，Gemini 3 发布，Google 似乎重新找回了节奏。

哈萨比斯说，过去一年确实很辛苦。他们做的第一件事，就是把技术和模型重新拉回到行业最前沿。Gemini 3 和他们的图像软件做到了这一点。更重要的是，他们适应了这个快速迭代的新世界，把创业公司的那种速度和能量带进了 Google。

说到 Google 的优势，他的底气很足。过去十年，Google 和 DeepMind 发明了现代 AI 行业依赖的大部分突破性技术。Transformer、AlphaGo、深度强化学习，这些都出自他们之手。再加上从芯片、数据中心、云业务到各种产品的完整技术栈，从第一性原理来看，Google 本来就应该做得很好。

但他也承认，把这些资源整合起来并不容易。过去两年他们一直在做这件事，现在开始看到成果了。

这让人想到，技术积累和产品落地之间，往往隔着一道组织能力的鸿沟。有时候不是技术不行，而是没能把对的人、对的资源、对的节奏协调到一起。

一个 CEO 的工作强度

主持人问了个有意思的问题：作为前沿模型实验室的 CEO，你的一天是怎么过的？

哈萨比斯说，他大部分深度思考都在凌晨 1 点到 4 点之间完成。过去三四年，每周工作 100 小时，一年工作 50 周，这是常态。

这不是在炫耀工作狂人设。他说得很实在：在这个疯狂快速发展的技术前沿，竞争异常激烈，可能是科技史上最激烈的竞争。赌注也高得吓人，商业上、科学上都是如此。

而且，这是他一生都在为之努力的事情。用 AI 加速科学发现，这是他从一开始就有的梦想。现在这个时刻终于到来了，怎么可能睡得着？

不是因为焦虑睡不着，而是因为太兴奋了。有太多工作要做，有太多激动人心的东西要探索。

这种状态，可能只有真正热爱自己事业的人才能理解。不是被工作推着走，而是被内心的热情拉着跑。

机器人的“AlphaFold 时刻”还有多远？

AlphaFold 是 DeepMind 在生物学领域的突破，它解决了蛋白质折叠这个困扰科学界 50 年的难题。那么，机器人领域会有类似的突破时刻吗？

哈萨比斯说，他去年花了很多时间仔细研究机器人技术。他认为我们正处在物理智能突破的边缘，但可能还需要 18 个月到两年时间。

为什么？因为还有几个问题没解决。

首先，算法还不够稳健。机器人需要在真实世界中可靠地完成有用的任务，这比在实验室里演示难得多。而且机器人能用的数据比纯数字模型少得多，很难像训练语言模型那样制造大量合成数据。

其次，硬件还有问题。特别是机械臂和手的部分。哈萨比斯说，深入研究机器人之后，他对人类的手有了全新的认识。进化把它设计得太精妙了，在可靠性、力量和灵巧性上都很难被复制。

不过他们也在推进。刚刚宣布了和波士顿动力的深度合作，还会应用到汽车制造领域。明年可能会看到一些原型，再过一两年，也许会有真正令人印象深刻的演示。

这个回答很诚实。不是画大饼说马上就能实现，而是把困难说清楚，把进展说明白。

中国的 AI 能力被高估了吗？

去年 DeepSeek 的发布在西方引起轰动，很多人觉得这对西方是个灾难。一年过去，中国的 AI 公司似乎安静了不少。

哈萨比斯的看法是，当时西方反应过度了。DeepSeek 确实令人印象深刻，证明了中国公司很有能力。像字节跳动这样的公司，可能只落后前沿 6 个月，而不是一两年。

但有些说法被夸大了。比如说用很少的算力就能达到很好的效果，实际上他们依赖了一些西方模型，还在领先模型的输出上做了微调。所以不是完全从零开始。

另一个还没看到的是，中国公司能否在前沿之外创新，能否自己开辟新方向。目前看，他们很擅长追赶到前沿在哪里，而且越来越快。但能否超越前沿，还有待观察。

说实话，说的很理性了，既承认咱们的能力，也指出差距在哪里。竞争是好事，但不必过度恐慌。比那个 Claude 大模型公司的 CEO 强多了，昨天看他的最新言论，简直了。

AGI 什么时候到来？

哈萨比斯对 AGI 的定义是：一个系统展现出人类拥有的所有认知能力。按这个标准，他认为 2030 年有 50% 的概率实现。

这个时间线比很多人说的要长。他的标准也比较高。

他举了个例子：科学创造力。不只是解决一个科学难题，而是首先提出假设或问题本身。任何科学家都知道，找到正确的问题往往比找到答案更难。现在的 AI 系统明显还做不到这一点。

还有持续学习的能力。不是训练完就固定了，而是能在真实世界中不断学习，超越训练时的范围。这些关键能力现在都还缺失。

所以他觉得，我们离真正的 AGI 还有一段距离。

这种谨慎的态度，和某些公司动不动就说“我们已经进入奇点”形成鲜明对比。站得越高，反而越清楚还有多少路要走。

AI 会在五年内取代 50% 的白领工作吗？

Anthropic 的 CEO 说，AI 会在五年内取代 50% 的入门级白领工作。哈萨比斯不同意这个判断。

他觉得时间线要长得多。今年可能会开始看到一些苗头，比如入门级工作或实习岗位受到影响。但要大规模发生，还需要解决很多问题。

最大的问题是一致性。现在的 AI 系统在某些事情上很擅长，在另一些事情上又很差。他把这叫做“参差不齐的智能”。

如果你想把整个任务交给一个 AI 代理，而不只是让它辅助你，你需要它在所有方面都可靠。做对 95% 没用，你需要它做对 100%。否则你还是得盯着，那就没法真正解放出来。

所以这种颠覆会发生，但不会那么快。

这个判断给了很多人一点缓冲时间。变化会来，但不是明天就天翻地覆。我们还有时间适应和准备。

后稀缺时代的焦虑

主持人问了个很现实的问题：作为一个妈妈，我该怎么跟孩子说未来会怎样？大学毕业生是不是会特别难？

哈萨比斯说，这确实是一个充满颠覆的时代。他通常这样描述：工业革命的 10 倍规模，10 倍速度。也就是 100 倍的变化。

但他是个乐观主义者。人类的适应能力很强，因为我们的大脑很通用。看看现代世界，我们用狩猎采集者的大脑建造了现代文明。所以我们会再次适应。

对今天的孩子，他的建议是：熟练掌握这些新工具。这些工具几乎等于给了他们超能力。在创意艺术、游戏设计、电影制作等领域，一个人可能做到过去需要十个人才能做的事。

如果你有创业精神，有创造力，你能完成更多，也更容易进入那些行业。

但他也承认，比经济问题更让他担心的，是意义和目的的问题。很多人从工作和科学探索中获得意义感。在新世界里，我们怎么找到意义和目的？

他觉得我们需要新的伟大哲学家来思考这个问题。也许我们会在艺术和探索上变得更精致，做更多今天不是为了经济收益而做的事情。也许未来会有非常深奥的版本。

这个回答很真诚。技术乐观主义者也会有焦虑，也在思考那些没有答案的问题。

我们该相信谁？

主持人问了个尖锐的问题：你本可以把 DeepMind 卖给任何人，为什么选择 Google？为什么我们应该信任你们？

哈萨比斯说，要看这些公司的行动，也要看领导者的动机。

他选择 Google 有几个原因。首先，Google 的创始人把它建成了一家科学公司。很多人忘了，Google 本身就是拉里和谢尔盖的博士项目。他对这种文化有天然的认同感。

其次，看看 Google 的董事会。主席约翰·轩尼诗是图灵奖得主，弗朗西斯·阿诺德是诺贝尔奖得主。这些人出现在企业董事会里是不寻常的。整个环境非常科学导向，研究导向，工程导向。

做最高水平的科学意味着真正严谨，深思熟虑，在任何地方都应用科学方法。不只是对技术，也对运营方式。

最后，他认同 Google 试图做的事情。“组织世界信息”是个很崇高的目标，和 DeepMind“解决智能，用它解决其他一切”的使命很契合。AI 和组织世界信息天然就该在一起。

而且 Google 的产品，从地图到 Gmail 到搜索，都是真正有用的产品。AI 很容易融入这些产品，让每个人的日常生活受益。

这个回答没有回避问题。他用具体的理由说明了为什么做这个选择，也表达了对这个选择的认同。

奇点之后做什么？

最后一个问题很有意思：如果真的到了后稀缺世界，研究都自动化了，你打算做什么？

哈萨比斯说，他想用 AI 探索物理学的极限。那些大问题：现实的本质是什么？意识的本质是什么？费米悖论的答案是什么？时间是什么？引力是什么？

他说，这些巨大的谜团几乎一直在他脑海里尖叫，要求答案。而大多数人只是过着日常生活，不怎么想这些事。

他想用 AI 探索所有这些问题，也许还会在 AI 和新能源、新材料的帮助下，去星际旅行。

这个回答很纯粹。一个科学家最本质的驱动力，就是对未知的好奇心。技术、商业、竞争，这些都只是手段。真正让他兴奋的，始终是那些终极问题。

写在最后

整个采访下来，你会发现哈萨比斯是个很特别的技术领袖。

他既有科学家的严谨和谨慎，也有创业者的激情和执行力。他对技术的乐观不是盲目的，对风险的认知也很清醒。

他说，变化会来，但不会那么快。我们还有时间准备，还有空间适应。重要的是保持学习能力，拥抱这些新工具，同时思考那些更深层的问题。

对于普通人来说，这可能是最好的建议。不要恐慌，也不要无视。理解正在发生什么，学会使用新工具，思考自己的位置和意义。

毕竟，即使是站在 AI 最前沿的人，也还在每天工作 100 小时，也还在凌晨 1 点到 4 点思考问题，也还在为那些没有答案的问题感到焦虑。

我们都在同一条船上，驶向一个不确定但充满可能的未来。

视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=BbIaYFHxW3Y

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