这篇访谈围绕 Google DeepMind CEO Demis Hassabis 对 AI 未来用途的看法展开，核心观点是：AI 最有价值的方向不是简单的聊天或生成内容，而是帮助人类理解现实世界，并优先改善健康、科学和医学。
文章首先回顾了 Hassabis 对 AlphaFold 的思考路径。早在本科时期，他就对蛋白质折叠问题着迷，因为蛋白质的三维结构决定功能，而传统实验方法既慢又贵。AlphaFold 的突破在于，它把原本需要几十万美元、耗费多年才能得到的结构预测，压缩到几秒钟完成，并且可以把大量已知蛋白结构免费开放给全球科学家使用。作者强调，这使得 AlphaFold 不只是一个模型，而是一次彻底改变科研流程的基础设施升级。
接着，访谈讨论了 AlphaFold 在科研中的具体价值。它帮助研究者更快理解蛋白结构、探索药物靶点，也让研究冷门物种、植物、疟疾、查加斯病等“低商业回报”疾病的团队拥有了更好的工具。Hassabis 认为，AI 应该先解决这些能显著改善人类健康和基础科学的问题，而不是等到所谓的 AGI 完全成熟后才开始发挥作用。
文章随后转向药物发现。Hassabis 认为，知道蛋白结构只是第一步，真正的目标是把 AI 用在药物设计、分子筛选和副作用预测上。DeepMind 及其孵化公司 Isomorphic Labs 正在构建一整套相邻系统，尝试在计算机中完成尽可能多的药物发现流程：设计候选化合物、预测它们与目标蛋白的结合强度、快速检查是否会误伤其他蛋白，再把最有希望的结果送入湿实验室验证。这样的流程有望把现在动辄十年的药物研发周期大幅缩短。
文章还介绍了 AlphaGenome 的意义。它试图解码基因组中大量不编码蛋白质的区域，尤其是帮助识别哪些突变会导致疾病。Hassabis 认为，未来 AI 可能能更准确地指出疾病的关键突变，再和 CRISPR 这类基因编辑技术结合，直接修复问题位点，从而为遗传病治疗打开新路径。
最后，文章讨论了 AI 发展节奏的变化。Hassabis 承认，如果按他的个人意愿，他希望把 AI 更长时间留在实验室里，优先做科学和医学方向的工作；但现实中，ChatGPT 之后的产业竞争显著加速了 AI 的公众化和产品化。他认为自己始终最关心的仍然是“用 AI 理解世界”，而他希望这份技术力量最终能被用于科学发现、疾病治疗和人类认知边界的拓展。