诺贝尔奖与新的影响力平台
核心观点
诺贝尔奖为 Hassabis 提供了一个全新的、在全球范围内具有通用"快捷方式"效应的平台，使其能够更有效地向政府高层及公众倡导 AI 安全和负责任的使用，并帮助社会为 AGI 的到来做好准备。
深度阐述
Hassabis 坦言，虽然获奖已过去一年多，感觉依然"超现实"。诺贝尔奖最大的改变，不是带来新的资源（DeepMind 在 Google 内部已拥有巨大资源），而是赋能他去影响更广泛的群体。
影响力"快捷方式"
在与非 AI 领域的专业人士、特别是政府高层人士交流时，诺贝尔奖的声誉成为一种"快捷方式"，能迅速建立信任和专业度。
倡导关注点
1. AI 安全（短期与长期）：不仅是长期的 AGI 安全，也包括近期的 AI 负责任使用。
2. 社会准备：AGI 是"人类历史上最具变革性的时刻"，必须作为一个物种、一个社会整体来为此做准备。
如果你拥有诺贝尔奖，它就像一个快捷方式，能让几乎所有人知道你在这个领域是专家。
Demis Hassabis科学优先：DeepMind 的核心竞争力
核心观点
DeepMind 的根本优势在于其核心的"科学方法"思维，这种严谨性、精确性与世界级的工程和基础设施的融合，使其在 AI 领域这场"史上最激烈的竞争"中占据优势。
三位一体的融合
要站在 AI 的前沿，必须具备三个世界级的要素，而 DeepMind 的独特之处在于能将它们融合：
1. 世界级的研究
World-class research
2. 世界级的工程
World-class engineering
3. 世界级的基础设施
World-class infrastructure
科学方法是"人类有史以来最重要的想法"，它创造了启蒙运动和现代科学，是现代文明的基石。
Demis Hassabis未来 12 个月的 AI 进步与前景
核心观点
未来一年 AI 领域将迎来三个关键的、可预期的重大进展：模态融合能力的深化、世界模型的出现以及智能体（Agent）可靠性的飞跃，最终将使 AI 成为日常生活的"通用助理"。
三大发展方向
1. 模态融合的深化
Gemini 从一开始就被设计为多模态模型，能同时处理图像、视频、文本和音频。当视频处理能力与语言模型完全融合时，将产生"非常有趣的组合能力"。
2. 世界模型（World Models）
Genie 3 是一个交互式视频模型，用户可以像在游戏或模拟中在其中"走动"，视频在持续一分钟内保持连贯，预示着 AI 对物理世界运行规律的初步理解。
3. 智能体系统的成熟化
未来一年，DeepMind 的目标是将 Gemini 发展成"通用助理"（Universal Assistant），它将成为日常生活的"结构"（fabric of your life），每天被多次咨询。
AI 的乌托邦与潜在的恐惧
核心观点
AI 的最佳愿景是实现"激进的丰饶"（Radical Abundance），解决人类社会面临的最大问题；而最大的恐惧则来自恶意使用、智能体失控，以及在乌托邦实现后人类自身存在的目的性问题。
最佳场景：激进的丰饶
核心梦想
AGI 将解决社会和人类面临的大部分最大问题。
丰饶的实现
免费清洁的能源（如聚变或更优的电池/太阳能）、材料科学的突破（如半导体）、治愈绝大多数疾病等。
后稀缺时代
最终进入一个"后稀缺时代"（post-scarcity era），人类将繁荣发展，甚至能够探索星际，将意识传播到银河系。
最差恐惧：灾难性风险
- 恶意行为者（Bad Actors）：利用 AI 从事有害目的，如制造病原体、网络恐怖主义
- AI 失控（Going off the rails）：当 AI 接近 AGI 并变得更具"能动性"（agentic）时，可能以某种方式脱离预设轨道
虽然 AI 失控的灾难性后果（P(doom)）是"非零的"，需要认真对待和减轻，但那些给出精确百分比的人是"胡言乱语"，因为"没人知道确切的数字"。
Demis Hassabis中美 AI 竞赛：领先与差距
核心观点
美国和西方目前仍在 AI 领域保持领先，特别是在算法创新方面拥有优势；但中国的追赶速度非常快，领先优势可能已缩短至数月而非数年。
西方仍在领先
从最新的基准测试和系统来看，美国和西方仍然处于领先地位。
中国的强大追赶
中国的 DeepSeek 和其他小型模型表现出色，有非常强大的团队，西方可能仅领先"数月而非数年"。
算法创新是优势
尽管硬件和芯片领域存在竞争，但在算法创新方面，西方仍占据优势。中国的模型或公司尚未展示出在算法上超越现有技术水平的创新。
令人震惊但被低估的能力：多模态理解
核心观点
AI 最令人震惊但受关注最少的方面是其多模态理解能力，特别是对视频和现实世界的实时处理，这预示着 AI 开始具备深层的概念理解和实际操作能力。
视频处理的魔力
以 Gemini 处理 YouTube 视频为例，用户可以向它询问视频中的各种"不可思议的问题"。
它提出了一个非常有趣的哲学观点，关于抛弃日常生活，并以象征方式展示这一点。
Gemini 分析《搏击俱乐部》场景实时辅助（Gemini Live）
用户可以用手机指向某个物体，AI 就能实时提供帮助。例如，如果你是一名技工，AI 可以指导你完成手头的任务。理想状态下，这应通过眼镜实现，以便解放双手。
Gemini 3：深度、细微差别与意外能力
核心观点
Gemini 3 的独特之处在于其展现出前所未有的深度和"细微差别"（Nuance），这种智能体现在其个性（简洁、敢于反驳）、创造力以及能够快速实现高层次指令的能力上。
细微差别（Nuance）的体现
独特的"个性"
它能简洁地回答问题，甚至在用户观点不合理时"温和地反驳"一些想法，让用户感觉它在智能上迈出了一大步。
令人惊讶的能力
"一击"生成游戏
下一版本可能能够通过几小时的语音编码，创造出原本需要数年才能完成的商业级游戏。
高水平的理解与输出
这种能力展示了模型理解"非常高层次的指令"并产生"非常详细的输出"的惊人深度和能力。
AGI 之路：科学家的务实与突破
核心观点
DeepMind 对 LLM 的"大转折"（pivot）是基于科学家的务实精神和对经验证据的服从。AGI 的实现预计在 5 到 10 年内，但仅靠规模化可能不足够，还需要一到两次"Transformer 级别"的重大算法突破。
科学家的实用主义
当团队看到"规模化开始奏效"的迹象时，他们立即将越来越多的资源投入到 LLM 这一研究分支。
AGI 的清晰定义与时间表
时间表
AGI 大约在 5 到 10 年内实现。
高门槛的定义
AGI 是一个具备人类所有认知能力的系统，包括发明和创造能力。
当前模型的缺陷
目前的 LLM 是"锯齿状的智能"（jagged intelligences），在某些领域表现惊人，但在其他领域有严重缺陷。
突破的必要性
单靠规模化可能无法达到终点。AGI 的实现可能还需要一到两次"Transformer 级别或 AlphaGo 级别"的重大突破。
行业热点与人才竞争
核心观点
Hassabis 对 AI 行业的投资热潮持谨慎乐观态度，认为部分领域存在泡沫；同时，DeepMind 在人才竞争中的核心策略是利用"使命驱动"和最前沿的研究来吸引顶尖人才。
AI 泡沫
虽然 AI 是史上最具变革性的技术，但某些部分可能存在泡沫，比如高达 500 亿美元的种子轮融资是"有点不可持续的"。
人才竞争
AI 人才争夺战已经"非常疯狂"。DeepMind 只招募"使命驱动"的人才。
自我驱动循环
如果 DeepMind 拥有最好的系统和最好的成果，这将形成一种"自我驱动"的循环，持续吸引最优秀的人才。
游戏、适应性与人类的未来
核心观点
游戏是训练人类思维的绝佳模拟场；尽管 AI 引发的颠覆是工业革命的十倍以上，但人类大脑具有无限的适应性，最终能够应对并驾驭 AGI 时代的到来。
从游戏中学到的决策艺术
训练思维的基石
Hassabis 的国际象棋背景以及后来的游戏训练，对他进行科学和商业工作至关重要。
现实世界的微观世界
最好的游戏（国际象棋、围棋、扑克）都是现实世界的"微观世界"。
反复练习决策
在游戏中，你可以根据需要练习你的决策制定能力，游戏就像是现实世界的一个"模拟器"。
人类大脑的无限适应性
人类的大脑是进化来适应"狩猎采集者"的生活方式的，但却成功地适应了现代文明和技术。这证明了人类的聪明才智是"无限可塑的"（infinitely adaptable）。
Demis HassabisAGI 之后，人类或许可以选择使用脑机接口（BCI）等技术来增强自身，这可能是人类"跟上"技术步伐的一种方式。
精华收获
科学方法是核心竞争力
在最激烈的技术竞争中，DeepMind 凭借将科学方法的"严谨和精确"应用于研究、工程和产品开发，确立了其独特的优势。
AGI 在即，需要算法突破
AGI 的到来（5-10 年）是确定且临近的，但实现"人类所有认知能力"需要超越现有规模化技术的，至少一到两次"Transformer 级别"的算法创新。
多模态是当前被低估的革命
当前 AI 最惊人的能力是其对视频和现实世界的多模态理解，这种能力将催生具备哲学洞察和实时操作能力的"通用助理"。
应对风险，资本主义助力
虽然存在恶意使用和智能体失控的非零风险，但市场的选择（企业要求模型保证可靠性）将激励 AI 提供者采取更负责任的行为。
人类的无限适应性
面对比工业革命更剧烈的颠覆，我们无需悲观。人类大脑是通用智能的证明，其强大的适应能力和未来与 AI 技术的融合（如 BCI）将确保人类能够驾驭新时代。