AGI与世界模型：图解德米斯·哈萨比斯寻求计算极限
在科技领域，很少有哪一年能像过去这一年一样，被压缩进如此密集的突破与变革。大型语言模型（LLM）的突破将人工智能从实验室带入了大众视野，但对于那些站在浪潮最前沿的建筑师而言，这仅仅是序幕。谷歌De
在科技领域，很少有一年能像过去这一年一样，被压缩进如此密集的突破与变革。大型语言模型（LLM）的突破将人工智能从实验室带入了大众视野，但对于那些站在浪潮最前沿海的建筑师而言，这仅仅是序幕。谷歌DeepMind首席执行官兼联合创始人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）认为，我们正从“语言驱动”的阶段，迈向一个由具身智能（Agentic AI）和世界模型驱动的新时代。哈萨比斯是少数几个能将严谨的神经科学、计算理论与数十亿美元商业战略完美融合的领导者。他用一种哲学家的视角审视着技术进步的速度，将当前的市场竞争视为一场对“根节点问题”——从聚变能源到意识本质——发起冲击的契机。在一场深度对话中，哈萨比斯阐述了DeepMind如何平衡激进的商业化与基础科学研究，揭示了现有模型中“锯齿状智能”的悖论，并展望了在即将到来的通用人工智能（AGI）时代，社会结构将如何经历比工业革命更为迅速和巨大的重塑。核心观点摘要：“感觉我们在一年的时间里塞进了10年的内容。”“要达到通用人工智能，你需要将世界级的工程技术与我们擅长的世界级研究相结合。”“现有的系统仍然非常不均衡。它们在某些维度上非常、非常令人印象深刻，但在其他方面仍然相当基础。”“世界模型能做到语言模型做不到的事情是：理解世界的一些空间动态、空间感知以及我们所处的物理环境。”“AGI可能比工业革命快10倍、大10倍，社会必须提前设计新的经济模式来应对巨大的经济颠覆。”“信息是宇宙中最基本单元，不是能量，不是物质，而是信息。”“我的使命一直以来都是要以某种方式帮助世界安全地引导通用人工智能（AGI）跨越门槛，造福全人类。”---50%科学创新 + 50%规模化：通往AGI的均衡路径哈萨比斯首先指出了当前人工智能领域的速度和资源投入的激增。在过去的一年里，许多人对计算规模和数据消耗提出了极限的担忧，认为扩展性（Scaling）终将撞墙。然而，DeepMind最近发布的Gemini 3再次证明，这种担忧为时尚早。“很多人都这么认为，尤其是看到其他进展相对较慢的公司，”哈萨比斯评论道，“但我觉得我们实际上从未遇到过真正的障碍。” 他承认可能会存在边际效益递减，但这并不意味着回报率会降至零。显著的改进依然值得巨大的投资。
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