编者按
作为 DeepMind 的掌舵人与新晋诺贝尔化学奖得主，德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）亲手用 AlphaGo 和 AlphaFold 将人类带入了 AI 重塑科研的全新纪元。但在聚光灯之外，他始终与硅谷那种狂热且同质化的商业造神保持着清醒距离：扎根伦敦、抗拒纯商业聊天机器人的快钱诱惑，执着于把算力砸向生命科学与物理世界的最底层。
本篇对话源自哈萨比斯在英国皇家文艺制造商业学会（RSA）荣获阿尔伯特奖章后的现场对谈。在这座曾见证电话与电报首次亮相的百年大厅里，他罕见地卸下技术防备，不仅详述了早年靠做商业游戏“套取”AI 科研经费、在 MIT 食堂推翻权威教条的隐秘过往，更抛出了一连串极其冷峻的判断：AI 的冲击力十倍于工业革命，但速度快了整整十倍；通往 AGI 的山脚下，人类最大的危机不是技术瓶颈，而是哲学与制度准备度几乎为零；以及，现行半个世纪的流水线教
育体系必须被彻底颠覆。
以下是精选对话内容。
本期精彩观点
●AI 对人类社会的冲击将是工业革命的 10 倍，而且它发生的速度快了整整 10 倍——工业革命跨越了一个世纪，而 AI 可能在十年之内彻底铺开。
●我们现在就站在奇点的山脚下，距离完全的通用人工智能（AGI）只有几年时间，但整个人类社会根本还没有为此做好准备。
●区分优秀科学家和卓越科学家的关键从不是技术功底，而是创造力与直觉的跃升。
●宇宙的底层逻辑或许本质上就是矩阵乘法；只要目标足够宏大、跨度足够宽广，在这个过程中自然会结出完全无法提前预料的衍生果实。
●任何声称自己知道未来必然会怎样发展的技术专家，要么在撒谎，要么别有用心。未来的剧本根本还没有写好。
●未来十年，AI 会作为绝佳工具让顶级创作者和科学家的产能暴增十倍；但在那之后，当机器能自主完成一切，人类必须重新定义什么是工匠精神、什么是作品的灵魂。
●现有教育体系必须彻底颠覆：死记硬背全部交由 AI 工具在课后个性化完成，而课堂应该彻底变成以项目驱动、培养团队协作与探索精神的试验场。
科学的突破，本质上是一场创造性冒险
问：你在 DeepMind 的办公室曾长期以达·芬奇命名。在科学与艺术之间，你似乎从来不觉得它们存在天然界限？
德米斯·哈萨比斯：达·芬奇和亚里士多德一直是我心中的英雄，核心就在于他们的全才特质。你看达·芬奇，他不仅画出了《蒙娜丽莎》，还能画出极其严谨的心脏和肺部解剖图。如果他没有顶尖的艺术素养，他的医学绘图绝对达不到那样的科学精度。他眼中根本没有"我现在在搞艺术"或"我现在在搞科研"的分别，他只是在画画，在创作令人惊叹的事物。
我自己的家庭其实全都在艺术圈，父亲是唱作人，母亲偏重灵性与人文，妹妹是职业音乐家。而我接受的正规学术训练是国际象棋、计算机和自然科学。在很多人看来这是两条截然相反的路，但在我心底，我是被创造力、直觉和情感引领的。我认为优秀科学家和卓越科学家之间的分水岭，恰恰就是创造力。能做到顶尖教授的人，技术功底毋庸置疑；但真正带来范式转移的，往往是一次直觉的飞跃。
问：你很年轻时就做过游戏设计师，后来又转向神经科学去研究大脑的记忆与想象机制。在外人看来，这种跨界跨度极大，但对你而言，它们是不是一直都在指向同一个终极目标？
德米斯·哈萨比斯：因为人的生命太短暂了，想探索的事情又太多，所以我做任何一件事，通常都要能同时满足至少四个目的。
当年做游戏就是这样。我喜欢玩游戏，喜欢看到玩家从中获得乐趣；但更重要的是，我把游戏公司当作推进 AI 研究的"特洛伊木马"。在 90 年代初，你不可能为单纯的 AI 研发拉到投资。但我可以通过为游戏编写底层模拟系统，顺理成章地推进 AI 算法研究，再用商业收益养活后续研发。更关键的是，我在做游戏时学会了如何将极高难度的工程实现与开放的创造性目标结合起来。如果一个发行商问设计师："这个游戏什么时候能变得好玩？"没人能给出精确到几月几号的答案。科学研究完全一样。如果你提前知道了突破何时发生，那就不叫科研，叫生产流水线。
后来转向神经科学也是同理。90 年代中期那波 AI 研究到了瓶颈，我想知道真正的智能是如何运作的，大脑自然是最好的研究对象。当时功能性磁共振成像（fMRI）刚刚普及，我们终于可以用巨大的磁铁观察人在思考、计划时的大脑状态。我选择主攻"想象力与记忆"，因为在下象棋或设计游戏时，你脑子里其实在不断向前推演虚构的未来场景，再倒推回当下做决策。这种基于模拟的规划能力是人类智能的基石，而当时经典的 AI 对此束手无策。无论是游戏、大脑还是物理世界，本质上都是构建模拟器。宇宙的底层逻辑或许本质上全都是矩阵乘法，只要目标足够宏大，过程中自然会激发出完全无法被提前规划的伟大副产品。
在奇点的山脚下，AI 将带来十倍速的工业革命
问：你在演讲中提到，AI 对人类社会的影响会十倍于工业革命，但速度要快十倍。你如何评估这种冲击的量级和时间表？
德米斯·哈萨比斯：我一直坚信 AI 是人类有史以来发明的最深刻的技术。它对社会的重塑程度至少与电力的普及、互联网的诞生相当，甚至可能比这些加起来还要大。粗略估算，它的冲击力大概是工业革命的 10 倍，但爆发速度快了 10 倍——工业革命跨越了一个世纪，让社会有相对充裕的时间去建立工会、环保法案和现代公共制度来消化阵痛；而 AI 可能在短短十年内全面渗透。
从算力演进和模型能力的推演来看，我们现在已经站在了通往技术奇点的山脚下，距离完全形态的通用人工智能（AGI）或许只有几年时间。
问：社会目前为这种速度做好准备了吗？
德米斯·哈萨比斯：我认为完全没有。我投身 AI 的终极动机是用它推进科学和医学，比如我们做 AlphaFold 预测蛋白质结构，再成立新公司利用 AI 加速药物研发。我相信 AI 能解决大部分疾病、攻克清洁能源难题，把人类带入物资极大丰富的时代。
但技术本身只负责开辟可能性，并不决定社会的走向。如果全凭未加约束的资本力量驱动，技术很可能会走向极端——比如把所有人锁死在算法驱动的成瘾孤岛中，我们在移动互联网时代已经吃过这个亏。技术专家能构建工具，但什么是对人类有益的、未来的社会应该遵循怎样的价值观，必须由人文学者、社会学家、艺术家和公众共同来回答。
而且我要强调一点：任何声称自己清楚未来一定会怎么样的技术从业者，要么是在说谎，要么动机不纯。未来的走向绝非早已写就，它完全取决于我们现在如何主动介入。
当机器能完成一切繁复工作，什么才是人类作品的"灵魂"
问：在艺术与内容创作领域，AI 的介入正在引发极大争议。我们应该如何理解 AI 时代下的人类创造力？
德米斯·哈萨比斯：这件事需要分两个阶段来看。
在未来十年内，我们大概率会看到一场前所未有的创造力繁荣。AI 会成为顶级科学家和艺术家的"能力放大器"，让他们原本由于预算、时间或技术门槛无法落地的构想得以实现，把产出效率提升数倍甚至十倍。同时，年轻创作者不再需要拿着几十页商业计划书四处求人，他们可以用 AI 直接做出高水准的原型甚至样片。
但再往后走，当 AI 工具变得越来越自主，甚至可以独立端到端生成高度成熟的内容时，更深层的哲学挑战就来了。以往我们评判一首曲子、一幅画或者一场棋局，很大的价值锚点在于创作者在背后付出的多年苦练与匠心。如果机器可以通过算法在几秒内给出一套捷径，那种依赖于"艰苦劳动"的价值评判体系就会瞬间瓦解。
问：如果从剧场艺术和人类叙事的角度来看，是否存在某些人类体验，在逻辑上就是不可被计算的？
德米斯·哈萨比斯：从纯计算科学的角度来说，我更倾向于图灵的观点，而不是罗杰·彭罗斯那种认为大脑存在量子不可计算性的假说。我认为人脑能做的大多数认知功能，最终都会被证明是可计算的。
但"能够被计算生成"绝不等于"更好"。在下棋这件事上，胜负有明确的客观标尺，AI 确实能做到比人类更强；但在艺术和叙事的世界里，根本不存在线性的高低之分。
这最终关乎人与人之间的意义共鸣。为什么很多电影和书一定要特意标注"根据真实事件改编"？因为观众知道屏幕背后有一位活生生的人切实经历过那种痛苦与挣扎，这种感知本身就会赋予作品不可替代的重量。当你看梵高的画，每一道扭曲而浓烈的笔触里都凝结着他作为一个凡人的心理苦痛。一个 AI 机器人或许可以把笔触的高光与肌理模拟得惟妙惟肖，但它永远无法提供那种源自真实生命体验的连接感。
走出技术的冷酷逻辑，重建有温度的现实世界
问：我们虽然造出了卫星和跨洋客机，但许多现代城市却变得越来越冰冷千篇一律，数字技术甚至在加剧人群的孤立与心理健康恶化。面对物理空间与建筑环境的异化，AI 能带来什么改变？
德米斯·哈萨比斯：建筑不仅是实用空间，更构成了公共健康的基底。二战之后的大规模城市建设，很多时候把"控制成本"当成了唯一的度量衡，这让环境失去了对人的滋养与启发。
如果我们真的借助 AI 迎来了物质与生产力极大丰富的新阶段，我们最先应该放弃的就是把成本当成衡量一切的唯一尺度。不仅是公共住宅，甚至连未来大量兴建的数据中心，我们都应该思考如何把它们造得更具美感、与自然环境更和谐。
科技进步需要与更具野心的社会审美结合。我一直坚持把 DeepMind 留在伦敦，原因之一就是这里拥有全世界极为罕见的多元密度。在很多科技重镇，全城所有人都在聊同一套商业模式与代码；但在伦敦，顶尖的科学家、建筑师、艺术家、金融家和政策制定者生活在同一个空间里。这种多维视角的碰撞，能让技术讨论保持起码的清醒与温度，防止技术人员陷入脱离现实的自嗨。
当年我在 MIT 做博士后研究时，有几位泰斗级的人工智能教授在食堂断言我们正在探索的深度学习路线"绝不可能走通"，因为 80 年代就失败过，唯一可行的只有符号逻辑系统。我仔细听完发现那纯粹是学术教条。如果缺乏跨学科的直觉和第一性原理推演，即便是顶尖专家也会被自己的偏见蒙蔽。你必须敢于用全新的方式去犯错，才有可能撞开新的大门。
颠覆延续半个世纪的课堂：让 AI 做家教，让学校做项目
问：在面对下一代的成长时，很多家长和教育者最大的担忧，是 AI 可能会削弱甚至替代儿童自身的认知发展。从你的角度看，面向 AI 时代的教育到底该如何转型？
德米斯·哈萨比斯：我认为现有的教育体系必须经历一场根本性的重构。我们现在沿用的这套模式基本成型于半个世纪前，本质上是在服务工业化生产的"中间层"——它让拔尖的孩子觉得受挫和无聊，让跟不上的孩子逐渐丧失信心。
既然 AI 技术势不可挡，试图把工具隔绝在校门之外是行不通的，这无异于在 90 年代禁止学生接触电脑和互联网。正确的路径是极其审慎、有针对性地重塑学习流程，推行一种彻底的"翻转课堂"：
所有的基础知识点传授与针对性刷题，都应该交由 AI 在课外完成。AI 天然擅长做个性化的一对一导师，如果你在二次方程的某一步卡住了，它能敏锐察觉并提供针对性解答，而不需要几十个水平参差不齐的学生在同一个教室里机械地听老师讲同样的教材。
把教师从无休止的重复性课件制作中解放出来之后，真实的学校空间应该变成以项目为核心、注重人际互动的场所。课堂应当更接近牛津剑桥的研讨制度或蒙台梭利的实践模式：孩子们聚在一起组建团队，学习如何协作沟通、解决复杂现实问题、应对失败并激发领导力。这些关于好奇心、坚韧度与同理心的训练，才是机器永远无法替人类完成的部分，也才是教育真正的本质。
作者 | AGI 2050 ; 编辑 | 呼呼大睡