Demis Hassabis 達沃斯訪談：比工業革命大 100 倍的變革
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Demis Hassabis 達沃斯訪談：AI 變革達工業革命 100 倍，2030 年 AGI 機率 50%
呢篇文章係 Bloomberg 主持人 Emily Chang 喺 2026 年 1 月達沃斯世界經濟論壇期間專訪 Google DeepMind CEO Demis Hassabis。Hassabis 係諾貝爾獎得主，過去幾年每週工作 100 小時，佢認為 AI 帶嚟嘅變革規模同速度係工業革命嘅 100 倍。訪談涵蓋 AGI 時間線、中國競爭、機器人突破、就業衝擊、暫停問題同後稀缺世界嘅哲學困境。
Hassabis 認為 Google 具有全棧優勢，但承認機器人領域仍需 18-24 個月先有突破。佢對中國 DeepSeek 嘅出現表示西方反應過度，認為字節跳動可能只落後 6 個月，但未展示超越前沿嘅創新能力。AGI 方面，佢維持 2030 年 50% 概率嘅預測，但標準比別人高，強調當前系統缺乏持續學習同科學創造力。
對於就業衝擊，Hassabis 比 Anthropic CEO Dario Amodei 更樂觀，認為需要更長時間，但承認顛覆必然到來。佢反對暫停，因為需要國際合作，但現實係國際合作棘手。佢不同意 Yann LeCun 認為 Transformer 係死衚衕，亦不同意 Elon Musk 話已經進入奇點。整體上，Hassabis 展現出一種既參與競爭又保持長線思考嘅態度，認為 AI 係探索宇宙深層問題嘅起點。
- AI 變革規模係工業革命嘅 100 倍，速度更快，人類需要快速適應新工具。
- Google 擁有從 TPU 硬件到產品嘅全棧優勢，模型前沿係關鍵競爭力。
- 機器人突破仲需要 18-24 個月，硬件（尤其機械手）係主要瓶頸。
- 中國公司擅長追趕前沿，但未展示超越前沿嘅創新能力；西方對 DeepSeek 反應過度。
- 後稀缺世界最大挑戰唔係經濟，而係人類點樣尋找意義，Hassabis 擔心呢點多過經濟問題。
Google 嘅勢頭回歸與全棧優勢
Emily Chang 開門見山問 Google 係咪揾返狀態，Hassabis 話過去一年非常艱苦，但團隊付出巨大努力，Gemini 3 同 Imagen 嘅表現令佢哋滿意。佢特別提到 Google 適應咗快速發佈嘅新世界，將創業公司嘅能量帶入大公司。
過去十年，Google 和 DeepMind 加在一起，發明瞭現代 AI 行業所依賴的大約 90% 的突破性技術
佢認為外界可能低估咗 Google，但 Google 一直具備所有必要條件。Hassabis 強調 Google 擁有完整技術棧，從 TPU 硬件到產品，理應做得非常好。
機器人突破、AGI 時間線與中國競爭
對於機器人，Hassabis 認為我哋正處於物理智能突破嘅臨界點，但仲需要 18 到 24 個月先有可靠嘅展示。佢提到與 Boston Dynamics 同 Hyundai 嘅合作，將會喺汽車製造領域進行原型測試。
機器人能夠可靠地在現實世界中完成有用的任務
- 算法仲未夠穩健，需要比 LLM 更少嘅數據就能工作
- 硬件問題——尤其係機械手，要匹配人靈巧度非常困難
人類的手...進化設計得太精妙了
關於中國競爭，Hassabis 認為西方對 DeepSeek 嘅反應係大規模過度反應。佢話 DeepSeek 依賴咗西方模型嘅輸出做微調，唔係從零開始。佢估計字節跳動可能只落後 6 個月，但未展示超越前沿嘅創新能力。
字節跳動可能是中國最有能力的 AI 公司，可能只落後 6 個月
未展示能夠超越前沿進行創新的能力
AGI 時間線方面，Hassabis 維持 2030 年 50% 概率，但佢嘅標準比別人高——需要系統展現人類所有認知能力，例如提出假設嘅科學創造力。佢仲指出當前系統缺乏持續學習能力。
找到正確的問題往往比找到答案困難得多
就業衝擊、後稀缺世界與暫停爭議
對於就業衝擊，Hassabis 比 Dario Amodei 更保守，認為今年可能開始見到入門級工作變化，但真正任務代理需要解決 AI 嘅不一致性。佢提出「參差不齊嘅智能」概念：系統喺某些方面好叻，某啲方面好差。
如果它只在 95% 的任務上表現好是不夠的
佢承認顛覆終將到來，有 AGI 後會改變整個經濟，進入後稀缺世界——透過 AI 解決能源、新材料等問題。但佢擔心嘅唔係經濟，而係意義：「我們很多人從工作中獲得嘅目的同意義，喺新世界中點樣找到？」
比經濟問題更擔心的是意義
至於暫停問題，Hassabis 表示喺完美世界中會支持暫停，建立類似 CERN 嘅國際合作平台，但現實係國際合作棘手。佢希望領先者能在安全協議上合作，包括同 Anthropic 等公司。
研究時代未離開、Transformer 非死衚衕與實用建議
對於 Ilya Sutskever 話「擴展時代結束，回到研究時代」，Hassabis 回應：「我哋從未離開研究時代。」佢強調 DeepMind 一直投資研究，擁有深厚嘅研究儲備。佢亦不同意 Yann LeCun 認為 Transformer 係死衚衕，認為 LLM 顯然有用，但可能需要額外一到五個突破。
我們從未離開研究時代
有 50% 的概率，僅僅擴展現有方法加上一些調整就足夠了
對於奇點，Hassabis 不同意 Elon Musk，認為太早。佢建議年輕人精通新工具，成為原生用戶，呢啲工具幾乎等於超能力。對於商業領袖，佢建議選擇以正確方式行事嘅合作伙伴。
精通呢啲新工具，成為呢啲工具的原生用戶
- 1 對年輕人：學會學習係最重要嘅技能，要適應變化。
- 2 對商業領袖：選擇與推動變革、以正確方式對待技術嘅合作伙伴。
最後，Hassabis 透露自己最想用 AI 探索物理學嘅極限，例如時間、引力、意識等大問題。佢話：「呢啲深刻嘅謎題幾乎喺向我尖叫——答案係咩？」
時間是什麼？引力是什麼？
2026 年 1 月，達沃斯世界經濟論壇期間，Bloomberg 主持人 Emily Chang 採訪了 Google DeepMind CEO Dem)is Hassabis。這位諾貝爾獎得主用“每週 100 小時、每年 50 周”描述自己過去幾年的工作狀態，並給出了一個驚人的判斷：AI 帶來的變革將是工業革命的 10 倍規模、10 倍速度。
這場訪談覆蓋了 AI 領域幾乎所有熱門議題：AGI 時間線、中國競爭、機器人突破、就業衝擊、是否應該暫停，以及後稀缺世界的哲學困境。以下是訪談的完整整理。
Google 的勢頭回歸
Emily Chang 開門見山：Gemini 3 發佈了，據說 OpenAI 內部宣佈了“code red”——Google 是不是找回了狀態？
編者注：Gemini 3 Pro 於 2025 年 11 月 18 日發佈，是 Google 迄今最強的 AI 模型，在推理、多模態理解和編程能力上均有顯著提升。12 月 17 日，Google 又推出了更快更便宜的 Gemini 3 Flash，直接替換 Gemini app 的默認模型。這一系列發佈引發了 OpenAI 內部的緊張反應——三年前 ChatGPT 發佈時，Google 內部也曾宣佈過類似的“code red”。
Hassabis 回應說，過去一年確實是“非常艱苦的一年”，團隊付出了巨大努力讓模型重新回到最前沿。他特別提到 Gemini 3 和圖像生成模型 Imagen 的表現讓他們“非常滿意”。
“我們也適應了這個新世界——快速發佈，把創業公司的能量帶到我們所做的事情中。”
當被問到外界是否低估了 Google 時，Hassabis 說他不確定，但 Google 一直具備所有必要的條件。“過去十年，Google 和 DeepMind 加在一起，發明了現代 AI 行業所依賴的大約 90% 的突破性技術。”他列舉了 Transformer、AlphaGo、深度強化學習等例子。
“我們有這些不可思議的產品觸達數十億用戶——從搜索到郵箱到 Chrome——它們天然適合 AI。只是需要把這一切組織到一起。我們在過去幾年做到了，雖然還有很多工作要做，但已經開始看到成果了。”
全棧優勢能維持多久？
Emily Chang 追問：如果你認為自己有優勢，這個優勢有多大？能維持多久？
Hassabis 的回答很直接：一切從研究開始。模型的前沿水平是最重要的，這是 Google 和 DeepMind 合併後首先聚焦的方向。
“我認為我們是唯一擁有完整技術棧的組織——從 TPU 和硬件、數據中心、雲業務、前沿實驗室，到所有這些天然適合 AI 的產品。從第一性原理來看，我們理應做得非常好。而且我認為未來還有很大的提升空間。”
AI CEO 的日常：凌晨 1 點到 4 點的深度思考
Emily Chang 說她讀到 Hassabis 大部分深度思考都發生在凌晨 1 點到 4 點之間。他確認了這一點。
“你有沒有感到舒服過？”她問。
“從來沒有。”Hassabis 說，“過去三四年一直是難以置信的高強度。每週 100 小時，每年 50 周，這就是常態。”
他認為這是處於“科技史上可能最激烈的競爭”前沿所必需的。“商業上、科學上，再加上所有關於 AGI 的興奮……用 AI 加速科學發現一直是我的熱情所在。這是我畢生的夢想，我為此工作了一輩子。很難入睡，因為有太多工作要做，同時又有太多激動人心的事情要探索和推進。”
機器人：突破時刻還需要 18-24 個月
Emily Chang 提到 Gemini 已經被集成到人形機器人中，問物理世界的“AlphaFold 時刻”是否已經到來。
編者注：2026 年 1 月 5 日，在 CES 展會上，Boston Dynamics、Google DeepMind 和 Hyundai 宣佈了一項重大合作。Boston Dynamics 將把 DeepMind 的 Gemini Robotics 基礎模型整合到其 Atlas 人形機器人中，首先應用於 Hyundai 的汽車製造工廠。這是 Google 2013 年收購又於 2017 年出售 Boston Dynamics 之後，雙方的首次重要合作。
Hassabis 說他過去一年花了大量時間仔細研究機器人領域。“我確實認為我們正處於物理智能突破的臨界點。但我仍然認為還需要大約 18 個月到 2 年的時間，需要做更多研究。”
他解釋說，Gemini 從一開始就被設計成多模態的，能夠理解物理世界，原因之一是可以構建一個存在於眼鏡或手機上的通用助手，理解你周圍的世界；另一個用途就是機器人。
“那麼物理世界的突破時刻會是什麼樣子？我認為是機器人能夠可靠地在現實世界中完成有用的任務。”
他列舉了幾個阻礙因素：
• 首先是算法還不夠穩健，需要比 LLM 更少的數據就能工作 • 其次是硬件問題——特別是機械手
“當你仔細研究機器人時，你會對人類的手產生一種全新的敬畏。進化設計得太精妙了。要匹配人手的可靠性、力量和靈巧性是非常困難的。”
他提到了與 Boston Dynamics 和 Hyundai 的合作，將在汽車製造領域進行原型測試。“一兩年後，我們可能會有一些真正令人印象深刻的展示，然後可以規模化部署。”
中國與 DeepSeek：西方反應過度了
Emily Chang 說，一年前 DeepSeek 的出現對西方來說似乎是災難性的，但現在中國似乎安靜了下來。Hassabis 對中國競爭的看法有變化嗎？
編者注：DeepSeek 是一家中國 AI 初創公司，在 2024-2025 年間發佈了一系列高性能且低成本的大語言模型，引發了西方對中國 AI 能力的擔憂。
Hassabis 的回答很坦率：“沒有。我一開始就不認為那是災難性的。我認為西方的反應是大規模過度反應（massive overreaction）。”
他承認 DeepSeek 展示了中國公司的能力，但認為一些說法被誇大了。“關於他們使用的計算量非常少之類的說法被過度誇大了，因為他們依賴了一些西方模型，也在一些領先西方模型的輸出上做了微調。所以這不是從零開始的。”
他認為字節跳動可能是中國最有能力的 AI 公司，“可能只落後 6 個月，而不是一兩年。”
但 Hassabis 提出了一個關鍵問題：“到目前為止，中國公司能否超越前沿進行創新，這還有待觀察。他們非常擅長追趕前沿，越來越有能力，但我認為他們還沒有展示出能夠超越前沿進行創新的能力。”
AGI 時間線：2030 年 50% 概率，但標準比別人高
Emily Chang 說 Hassabis 幫助定義了 AGI，並且曾表示 2030 年之前有 50% 的概率實現。這個時間線還成立嗎？
“是的。”他說。
“AGI 對你來說還是一個有用的目標嗎？”
Hassabis 說是的，雖然他的時間線比一些同行更長，但那是因為他的標準更高。“我說的是一個系統能夠展現人類擁有的所有認知能力。我認為我們距離那還很遠。”
他舉了科學創造力的例子：“不只是解決一個猜想或科學問題，而是能夠首先提出假設或問題。任何科學家都知道，找到正確的問題往往比找到答案困難得多。”
他明確表示當前系統“肯定還不具備這種能力”，未來會有，但不清楚還需要什麼。
他還提到了“持續學習”（continual learning）——系統需要能夠在線學習，超越它們被訓練的內容，在現實世界中即時學習。“在我看來，還有相當多的關鍵能力是缺失的。”
AI 對就業的影響：比 Dario Amodei 樂觀，但承認衝擊終將到來
Emily Chang 提到 Anthropic CEO Dario Amodei 當天早些時候在達沃斯說 AI 可能在 5 年內消滅 50% 的入門級白領工作。Hassabis 同意嗎？
編者注：Dario Amodei 在 2025 年 5 月接受 Axios 採訪時首次提出這一預測，隨後在 60 Minutes 等多個場合重申。他表示 AI 可能導致失業率飆升至 10-20%，並呼籲政府和 AI 公司停止“粉飾”這一風險。
Hassabis 的回答明顯更保守：“我的時間線會長得多。”
他承認今年可能會開始看到一些跡象，比如入門級工作或實習的變化，但要實現真正的任務代理，需要解決當前 AI 的不一致性問題。
“我稱之為'參差不齊的智能'（jagged intelligence）。當前系統在某些事情上非常好，在其他事情上非常差。如果你想把整個任務委託給一個 agent，而不是像今天這樣只是輔助程序，你需要全面的一致性。”
他給出了一個精闢的比喻：“如果它只在 95% 的任務上表現好是不夠的。你需要它在整個任務上都表現好，才能真正做到'發射後不管'。”
但他也承認，這種顛覆終將到來。“在極限情況下，有了 AGI，我認為那會改變整個經濟，遠遠超出就業問題。”
他描繪了一個後稀缺世界的願景：如果我們正確地構建它，我們將處於一個解決了一些世界根本問題的世界——比如能源。“如果我們用 AI 的幫助解決了聚變之類的問題，新材料……我認為在 AGI 之後 5 到 10 年，我們將處於一個極度富足的世界。那時經濟和社會會是什麼樣子？”
轉型期的焦慮：10 倍規模、10 倍速度
Emily Chang 說，在到達後稀缺世界之前——如果能到達的話——人們對中間發生的事情有很多焦慮。她提到自己是一位母親，知道 Hassabis 也有孩子。“你最擔心他們什麼？你和他們談些什麼？”
Hassabis 承認這將是一個顛覆的時代，“就像工業革命一樣。也許是 10 倍於工業革命，而且快 10 倍。”
Emily Chang 迅速接話：“100 倍。”
“是的，100 倍。”Hassabis 說，“但我也是人類創造力的堅定信仰者。我們極其適應性強，因為我們的心智是如此通用。你看看我們周圍的現代世界——我們狩獵採集者的心智成功建造了現代文明。”
他認為人類會再次適應，但這次的獨特之處在於速度。“通常這樣的轉變需要一到兩代人，但這次的速度和變革的規模都是前所未有的。”
對於年輕人，他的建議是：“我會鼓勵他們精通這些新工具，成為這些工具的原生用戶。這幾乎相當於給他們超能力。”
他以創意藝術為例：“你可能能夠做到過去需要 10 個人才能完成的工作。如果你有創業精神，在遊戲設計、電影、項目方面有創意，你可能比過去更容易進入這些行業。”
是否應該暫停？理想與現實
Emily Chang 問：一些人主張暫停，給監管時間趕上，給社會時間適應。在一個完美的世界裏，如果所有公司和國家都暫停，Hassabis 會支持嗎？
“我想是的。”他說。
他提到這一直是他的夢想。“當我 15 年前創立 DeepMind、25 年前開始從事 AI 工作時，我的路線圖是：當我們接近 AGI 這個門檻時刻時，我們可能會以科學的方式合作。”
他描述了一個“AI 版 CERN”的願景：世界上最優秀的人才聚集在一起，以非常嚴謹的科學方式完成最後的步驟。“不只是技術專家，還包括哲學家、社會科學家、經濟學家，共同思考我們想從這項技術中得到什麼，如何以造福全人類的方式利用它。”
編者注：CERN（歐洲核子研究中心）是全球最大的粒子物理學實驗室，由 23 個成員國共同運營，是國際科學合作的典範。
但他話鋒一轉：“不幸的是，這需要國際合作。即使一家公司、一個國家，甚至整個西方決定這樣做，除非全世界至少在一些最低標準上達成一致，否則沒有用。而現在國際合作有點棘手。”
Emily Chang 追問：如果 AGI 在 2030 年到來，而監管還沒有到位，我們是否註定會遇到困難？
Hassabis 說他仍然樂觀，希望足夠多的領先參與者能夠溝通併合作，至少在安全和安保協議上。“我們已經與 Anthropic 等公司在這些方面進行了相當密切的合作。”
當被問到是否願意與 Sam Altman 合作時，Hassabis 說：“可能吧。我和幾乎所有領先實驗室的領導者關係都相當好。如果風險足夠高——我認為每個人在未來 2 到 3 年會更清楚地認識到風險和代價。”
Transformer 是死衚衕嗎？Hassabis 不同意
Emily Chang 提到 Yann LeCun 說他不認為 Transformer 和 LLM 單獨能讓我們達到 AGI。
編者注：Yann LeCun 是圖靈獎得主、Meta 前首席 AI 科學家。他在 2025 年 11 月離開 Meta，創立了一家專注於“世界模型”的新公司。他多次公開稱 LLM 是通向人類級智能的“死衚衕”，認為它們缺乏對物理世界的理解、缺乏常識和因果關係。
Hassabis 明確表示不同意：“我不同意它們是死衚衕，我認為那顯然是錯的——它們已經如此有用了。”
但他也承認這是一個經驗性問題。“我認為有 50% 的概率，僅僅擴展現有方法加上一些調整就足夠了。可能足夠。”
他認為無論如何都值得這樣做，因為即使需要其他東西，“這些 LLM 也將是最終 AGI 系統的一個極其重要的組件。唯一的問題是：它是唯一的組件嗎？”
他估計可能還需要一到五個突破，“可能是世界模型——這是 Yann 談到的，我們也在研究這個，事實上我們擁有目前最好的世界模型 Genie，我直接參與了那個項目，我認為它非常重要。”
編者注：Genie 是 DeepMind 開發的“世界模型”系列。2025 年 8 月發佈的 Genie 3 可以根據文本提示生成可交互的 3D 環境，被 DeepMind 視為通向 AGI 的重要階梯，並被 TIME 雜誌評為 2025 年最佳發明之一。
他還提到了持續學習、系統一致性、更好的推理和長期規劃等仍然缺失的能力。“從 Google DeepMind 的角度來看，我們在兩個方向上都在全力推進——既發明新事物，也擴展現有事物。”
“我們從未離開研究時代”
Emily Chang 提到 Ilya Sutskever 說“通過擴展和做更大模型來獲得改進的時代幾乎結束了”。
編者注：Ilya Sutskever 是 OpenAI 聯合創始人，於 2024 年離開後創立了 Safe Superintelligence Inc. (SSI)。2025 年 11 月在 Dwarkesh Patel 的播客中，他表示 2012-2020 年是“研究時代”，2020-2025 年是“擴展時代”，現在“又回到了研究時代”。
Hassabis 的回應很有意思：“不，我不同意。他的原話是'我們又回到了研究時代'。我愛 Ilya，我們是很好的朋友，在很多事情上看法一致，但我的觀點是——我們從未離開研究時代。”
他強調 DeepMind 一直在投資研究，擁有“最深厚、最廣泛的研究儲備”。“如果你看過去十年，Google 和 DeepMind 加在一起發明了大約 90% 的突破性技術——當然最著名的是 Transformer，還有深度強化學習、AlphaGo 等。如果未來需要新的突破，我會押注我們，就像過去一樣，會是做出那些突破的人。”
奇點來了嗎？“太早了”
Emily Chang 最後一個“同意還是不同意”的問題：Elon Musk 說我們已經進入了奇點。
編者注：2025 年底至 2026 年初，Elon Musk 在 X 平台上多次發帖稱“我們已經進入了奇點”和“2026 年是奇點之年”，引發廣泛討論。他回應的是 Midjourney 創始人 David Holz 關於 AI 工具讓他在聖誕假期完成了比過去十年更多編程項目的帖子。
“不，我不同意。我認為那非常過早。”Hassabis 說，“奇點是完全 AGI 到來的另一種說法，我之前解釋了為什麼我認為我們離那還很遠。”
他承認即使 5 年也不算長，但“我認為在我們擁有任何看起來像奇點的東西之前，還有很多工作要做。”
Google 的文化與創始人的參與
Emily Chang 問到 Google 內部現在的文化，以及 Larry Page 和 Sergey Brin 的參與程度。
Hassabis 說兩位創始人都非常投入：
• Larry 更多在戰略層面，你會在董事會議上見到他 • Sergey 更親力親為，參與 Gemini 團隊的編碼，更多涉及算法細節
他說這是一個“對計算機科學來說絕對不可思議的時刻”，科學上、人類歷史上都是如此。“當然每個人都想親身參與其中。”
他描述了自己試圖結合多種優勢：創業公司快速發佈和冒險的能量，大公司的資源，以及長期和探索性研究的空間。“我認為過去一年進展順利，我們還能做得更好，今年會做得更好。我認為我們的進步軌跡是業內最陡峭的。”
為什麼應該信任 Google？
Emily Chang 說所有這些公司都在要求我們信任他們，特別是如果監管跟不上技術的話。她直接問：為什麼我們應該信任你們？為什麼 Google 是最值得信任的地方？
Hassabis 說需要通過行動來判斷這些公司，也要看領導者的動機。
“我選擇 Google 作為 DeepMind 的歸宿有幾個原因。主要原因是 Google 的創始人和他們建立 Google 的方式——作為一家科學公司。很多人忘了 Google 本身是 Larry 和 Sergey 的 PhD 項目。所以我對他們感到一種直接的親近感。”
他還提到了 Google 董事會的構成。“主席 John Hennessy 是圖靈獎得主，Frances Arnold 是另一位諾貝爾獎得主。這些在企業董事會中是非常罕見的人物。”
編者注：John Hennessy 是斯坦福大學前校長，因 RISC 架構獲得 2017 年圖靈獎。Frances Arnold 因定向進化研究獲得 2018 年諾貝爾化學獎。
他說這種科學和研究主導的文化意味着“在最高水平做科學意味着真正嚴謹、深思熟慮，並在任何可能的地方應用科學方法。不只是對技術，也是對你作為一個組織的運營方式。”
最後他提到 Google 的使命。“'組織世界的信息'——我認為這是一個非常崇高的目標。它與 DeepMind 的使命'解決智能，然後用它解決一切其他問題'非常契合。這兩個使命天然配合——AI 和組織世界的信息天然相關。”
後稀缺世界：比經濟更擔心的是“意義”
Emily Chang 問：後稀缺世界，人們不再有工作。Hassabis 在實現所有技術目標後打算做什麼？
“我想用它來探索物理學的極限。這是我在學校時最喜歡的科目——那些大問題。現實的本質是什麼？意識的本質是什麼？費米悖論的答案？時間是什麼？引力是什麼？”
他說了一句令人印象深刻的話：“我驚訝於更多人不去思考這些巨大的問題。我們只是日復一日地生活，而這些深刻的謎題幾乎在向我尖叫——答案是什麼？”
他希望用 AI 探索所有這些問題，“也許還有星際旅行，藉助新能源和 AI 解鎖的材料。”
Emily Chang 問：如果我們沒有工作，我們還會有意義和目的嗎？
Hassabis 承認：“老實說，這是我比經濟問題更擔心的事情。我認為經濟幾乎是一個政治問題——當我們獲得所有這些額外的收益和生產力時，我們能否確保它為每個人的利益而分享？我相信這是可以做到的。”
“但比這更大的問題是：我們很多人從工作和科學事業中獲得的目的和意義，在新世界中我們將如何找到？”
他說我們需要“一些新的偉大哲學家”來幫助思考這個問題。“也許我們會在藝術和探索上變得更加精緻，還有極限運動之類的。今天我們做很多不只是為了經濟利益的事情，也許未來我們會有這些事情的非常高深的版本。”
給年輕人和企業家的建議
Emily Chang 最後問：房間裏的每個人都在想他們應該做什麼。10 年後，人們關於 AI 最大的錯誤會是什麼？
Hassabis 給出了兩條建議。
第一條是給年輕一代的：“我們唯一確定的是會有大量的變化。所以在學習技能方面，要準備好'學會學習'——這是最重要的事情。你能多快適應新情況，用我們擁有的工具吸收新信息。”
第二條是給商業領袖的：“現在有很多領先模型和服務提供商，還會有更多。選擇那些你認為正在以正確方式行事的合作伙伴。與那些正在推動變革、以你希望看到的方式對待這項技術的人合作。”
他總結說：“我認為我們可以一起構建那個未來——隨着 AI 的到來，一個我們都想要的未來。”
寫在最後
這場訪談中，Hassabis 展現了一種獨特的氣質：既是最前沿競爭的參與者，又試圖保持長線思考的清醒。
他與幾位同行的分歧值得注意：
• 比 Dario Amodei 更保守地估計就業衝擊 • 比 Elon Musk 更審慎地看待奇點 • 比 Ilya Sutskever 更相信 scaling 仍有價值 • 比 Yann LeCun 更認可 Transformer 的未來
但他們有一個共識：無論 AGI 是 2030 年還是更早到來，我們可能都沒有準備好。Hassabis 想要的“AI 版 CERN”需要國際合作，而他自己也承認“現在國際合作有點棘手”。
最後一個細節讓我印象深刻。當被問到後稀缺世界的願景時，這位每週工作 100 小時的 CEO 說他最想做的事情是思考“時間是什麼？引力是什麼？”——那些“幾乎在向我尖叫”的宇宙深層謎題。
也許這就是為什麼他能在“科技史上最激烈的競爭”中保持某種平靜：對他來說，AGI 不是終點，而是探索更大問題的起點。