撰文：Techub News 整理
导语
2025 年 9 月，谷歌 DeepMind 的联合创始人兼 CEO 德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）做客知名科技播客 All-In Podcast，进行了一场信息量极大的深度对话。作为 AlphaGo、AlphaFold 等里程碑式 AI 项目的核心推动者，以及 2023 年诺贝尔化学奖的共同得主，哈萨比斯一直是全球人工智能领域的灯塔人物。此次对话中，他不仅分享了获得诺奖的幕后故事，更系统地阐述了谷歌 DeepMind 的最新进展、对 AGI（通用人工智能）路径的思考，以及 AI 如何重塑科学、娱乐乃至人类社会的基础架构。在 AGI 浪潮席卷全球、科技巨头激烈角逐的背景下，哈萨比斯的见解无疑具有极高的参考价值。
摘要
- 世界模型是通往 AGI 的关键一步：Genie 等模型通过海量视频学习“直观物理”，无需预设物理引擎即可生成动态交互世界，这对机器人技术、智能眼镜助手至关重要。
- AGI 可能还需 5-10 年：哈萨比斯认为当前 AI 尚缺乏真正的创造力、持续学习和一致性推理能力，需一两个关键突破才能达到真正的通用智能。
- AI 将开启“科学新文艺复兴”：从药物发现（Isomorphic Labs）到材料设计、聚变控制，AI 将成为终极科学工具，其长远贡献将远超其当下的能耗。
- 人形机器人有独特价值：对于需要融入人类环境（家庭、办公室）的通用机器人，人形形态可能比专用形态更具实用性和适配性。
- AI 赋能创作的两面性：既极大降低了普通人创作的门槛，也超级赋能顶级专业人士，催生“共同创造”的新娱乐形态。
从 AlphaFold 到诺奖：AI 驱动科学的起点
访谈从哈萨比斯获得诺贝尔化学奖的非凡经历开始。他描述接到来自瑞典的电话时“恍如隔世”，那是每个科学家梦寐以求的时刻。在斯德哥尔摩的颁奖周，最令他震撼的是在一本保存了120年的诺奖得主签名簿上，将自己的名字签在费曼、居里夫人、爱因斯坦、尼尔斯·玻尔等伟人之旁。哈萨比斯坦言，尽管有关于 AlphaFold 可能获奖的传言，但诺奖委员会对保密工作的极致要求，以及奖项更看重科学突破的实际影响力（这往往需要二三十年的沉淀），使得一切直到电话响起前都是未知数。AlphaFold 破解蛋白质结构预测难题，正是哈萨比斯从童年起就怀有的梦想——利用 AI 加速科学发现的完美例证。这枚诺奖奖章，不仅是对他个人和团队的认可，更是标志着 AI 正式成为基础科学发现的核心引擎。
谈及谷歌 DeepMind 在 Alphabet 中的定位，哈萨比斯将其比喻为“整个谷歌和 Alphabet 的引擎室”。自几年前谷歌内部所有 AI 力量（包括原 DeepMind）合并为 Google DeepMind 以来，团队规模已达约 5000 人，其中超过 80% 是工程师和博士研究员。Gemini 是他们构建的核心模型，此外还包括视频模型、交互式世界模型等多种 AI 系统。这些模型已经深度集成到谷歌几乎所有的产品和服务中，从 AI Overview、AI 模式到 Gemini 应用，每天有数十亿用户在与他们的 AI 技术互动。这种“前沿研究”与“数十亿规模落地”的结合，构成了谷歌 DeepMind 独特的优势。
Genie 与世界模型：让 AI 理解物理世界
对话的核心很快转向了谷歌 DeepMind 最新发布的一类革命性模型——“世界模型”，其代表便是 Genie。哈萨比斯现场展示了一段 Genie 生成的视频：用户仅通过一个文本提示（如“在鸡套装里的人”或“喷气式滑艇”），就能生成一个完全交互式的 3D 环境。用户可以使用方向键和空格键实时控制视角，探索这个世界。关键之处在于，所有像素都是实时生成，不存在于任何预设的视频或游戏中。当角色转头看向一个方向，那一侧的景物才被即时创造出来，并且保持物理一致性（例如之前墙上的涂鸦会保留）。
哈萨比斯解释道，Genie 模型通过观看互联网上数百万计的 YouTube 等视频，反向工程了“直观物理”。它并非基于传统的 3D 渲染引擎（如 Unity 或 Unreal），也没有被预先编程物理定律。相反，它纯粹从 2D 图像序列中学会了世界如何运作的复杂规律，包括光影反射、材质流动和物体行为。作为一名在 90 年代曾亲手编写游戏引擎和物理系统的前游戏开发者，哈萨比斯对 Genie 能如此“轻而易举”地完成这一切感到“极其震撼”。
为什么世界模型如此重要？哈萨比斯指出，要构建真正的 AGI，系统必须理解我们周围的物理世界，而不仅仅是抽象的语言或数学世界。这对于机器人技术、智能眼镜助手等应用至关重要。一个能帮助日常生活的智能眼镜助手，必须理解使用者所处的物理环境及其背后的物理规律。世界模型的突破，正是为 AI 系统装上了理解物理世界的“感官”和“常识”。他预测，随着 Genie 这类模型的进化（Gen 4, Gen 5…），它们将越来越逼近对现实世界的深刻模拟。
机器人、AGI 时间线与缺失的拼图
世界模型的自然延伸便是机器人技术。哈萨比斯介绍了他们基于 Gemini 微调而来的“Gemini 机器人模型”。在演示中，一个拥有两只机械臂的桌面机器人，能够理解“把黄色物体放进红色桶里”这样的自然语言指令，并将其转化为精准的动作序列。这体现了多模态模型的威力——它能将真实世界的理解融入与机器人的交互中，而不仅仅是依赖机器人专用的、狭窄的模型。
对于机器人的形态，哈萨比斯的观点发生了变化。他过去认为特定任务应有专用形态的机器人，但现在认为，人形机器人对于需要在人类设计的环境中工作的通用机器人具有重要意义。台阶、门把手、工具——我们的物理世界是为人类身体设计的。与其改变整个世界的设计，不如让机器人适应我们已有的环境。当然，在工业生产线或实验室等特定场景，专用形态的机器人仍是最优解。
关于 AGI（通用人工智能）的到来时间，哈萨比斯给出了相对审慎的估计。他认为当前顶尖的 AI 模型（包括他自己公司的）远非“博士级智能体”。它们在某些任务上表现出博士生水平的能力，但缺乏通用性和一致性，例如可能在高中学的数学或简单计数上犯低级错误。真正的 AGI 应该能全面达到高水平表现。
在他看来，通往 AGI 还缺少几个核心拼图：一是真正的创造力，即像爱因斯坦提出狭义相对论那样，从已知知识中进行“直觉飞跃”，提出全新的猜想或理论；二是持续学习能力，能够在线学习新知识并调整行为；三是更强的推理和一致性。哈萨比斯预测，可能还需要“一两个关键性突破”，时间尺度大约在5到10年。这与行业某些更为激进的预测（如几年内）形成了对比。
科学革命与能源挑战：AI 的长期回报
作为科学家，哈萨比斯始终坚信 AI 最崇高的使命是加速科学发现，应对人类面临的重大挑战。除了 AlphaFold，谷歌 DeepMind 的 AI 系统已应用于材料设计、聚变反应堆等离子体控制、天气预报、解决奥林匹克数学竞赛级别难题等多个科学分支。他领导的 Isomorphic Labs（从 DeepMind 分拆）正致力于基于 AlphaFold 的突破，彻底改革药物发现流程，目标是将耗时数年甚至十年的新药研发周期缩短至几周甚至几天。目前他们已与礼来、诺华等制药巨头合作，并预计明年将有候选药物进入临床前阶段。
针对当前热议的 AI 能耗问题，哈萨比斯认为存在“两个真相”。一方面，谷歌 DeepMind 自身因为需要每天为数亿用户高效提供 AI 服务（如 AI 概述），在模型效率优化上投入巨大，通过蒸馏等技术，过去两年相同性能下的模型效率提升了10倍甚至100倍。但另一方面，为了向 AGI 前沿推进，研究团队仍需不断用更大规模的数据和算力训练新的模型，这会推动总需求上升。他乐观地认为，从长远来看，AI 在优化电网、设计新材料和新能源、应对气候变化等方面的贡献，将远超其自身运行所消耗的能源。AI 是解决问题的手段，而不仅仅是问题的来源。
创作民主化与未来娱乐形态
除了硬核科技，哈萨比斯也展望了 AI 对文化和娱乐的冲击。像 Imagen、Veo 这样的顶级视频生成模型，以及“Nano Banana”这类拥有出色指令跟随一致性的图像生成工具，正在带来“创作民主化”。普通人无需再像过去那样啃读厚厚的 Photoshop 教程，只需用语言描述想法，就能进行创作。
但同时，AI 也在“超级赋能”顶级专业人士。哈萨比斯提到他们正与著名导演达伦·阿伦诺夫斯基等顶尖创作者合作。这些工具让专业创意人士能够以前所未有的速度尝试各种构思，生产力提升十倍甚至百倍，最终更快地实现他们脑海中最完美的愿景。他预见未来将出现一种融合了“共同创造”元素的新娱乐形式或艺术类型：顶级创意愿景家构建引人入胜的动态故事世界，而成千上万的用户可以在其中共同创造部分内容，主创者则扮演这个世界的“总编辑”。
未来十年：一个“科学新文艺复兴”
当被问及对未来十年的展望时，哈萨比斯承认在 AI 领域预测十周都充满挑战，更不用说十年。但他坚信，如果未来十年内我们能实现真正的 AGI，那将开启一个“科学的新文艺复兴”或“黄金时代”。从能源到人类健康，社会的方方面面都将受益于这个终极科学工具带来的突破。这不仅仅是一次技术升级，而是一场深刻重塑人类文明认知边界和能力极限的革命。德米斯·哈萨比斯和他领导的谷歌 DeepMind，正站在这场革命的最前沿。
