# 访谈

这篇文章围绕 DeepMind 创始人哈萨比斯（Demis Hassabis）的一次长访谈展开，重点讨论了 AGI 的时间表、技术路径、安全治理以及它对科学和社会的潜在影响。
哈萨比斯认为，AGI 的定义应接近“具有人类心智能够展现的全部认知能力的系统”，并给出一个相当激进的判断：未来五年内出现 AGI 的概率非常高。
他同时强调，当前最主要的瓶颈仍然是算力。算力不仅用于扩大模型规模，也用于做实验、验证新算法，让研究人员能够不断尝试新的思路。
在他看来，模型的持续学习能力、长期记忆、层级规划和一致性仍然是大缺口。现阶段的系统常常呈现“某些问题特别强、换个问法又突然失效”的锯齿状特征，还不是真正稳定通用的智能。
文章也回顾了 DeepMind 的发展历程：从早期在英国艰难融资，到被谷歌收购，再到 AlphaGo 和 AlphaFold 让世界看到 AI 在复杂决策与科学发现中的能力。
哈萨比斯认为，AI 最重要的长期用途之一是成为科学和医学的终极工具，尤其是在药物设计、疾病治疗和蛋白质结构等方向上。
在安全与监管问题上，他主张建立国际性的最低标准和认证机制，尤其要防止模型具备欺骗能力，并让政府、专业机构和研究共同体共同参与审计。
他还讨论了 AI 对就业、财富分配、能源系统和核聚变等问题的冲击，认为短期内社会会经历剧烈扰动，但长期看也可能带来更高质量的新工作和更大的生产率提升。
整篇文章的基调是“短期高估、长期低估”：当下 AI 热度已经很高，但十年尺度上的颠覆性可能仍被低估。