【對談】Hassabis 押 2030:AGI 不是預測，是他的排程

2030年。Hassabis給的答案就這兩個字，沒有猶豫，沒有修飾。Demis Hassabis是Google DeepMind執行長——DeepMind是Google 2014年以約4億英鎊買下，專攻基礎AI研究的實驗室，Hassabis是共同創辦人，現在同時主持藥物研發子公司Isomorphic Labs。他在Sequoia舉辦的AI創辦人論壇上接受訪問，Sequoia是矽谷幾十年來最具指標性的創投，蘋果，Google，Airbnb都是它投的。外界現在吵的是：AGI到底幾年？誰最快？OpenAI與DeepMind誰更接近？Hassabis沒在吵，他說這個問題2010年他就估了，二十年，現在走到哪就在哪。

這場訪談有幾個值得說的點。第一，Hassabis對AGI時間表的回答和十五年前一樣，沒有被近年的炒作拉著跑。第二，他真正興奮的不是語言模型而是科學——蛋白質折疊，虛擬細胞，藥物設計，他把這些說得比AGI本身還具體。第三，他對意識問題誠實得罕見：不知道，但給出了他認為必要的條件。第四，他提出一個冷門但有分量的主張：機器學習才是描述生物這類複雜系統的正確語言，就像數學之於物理。合起來看，這不是一場AI熱潮的背書演講，更像一個在這件事上押了三十年的人在跟你說他真正在想什麼。

◎AGI 2030，不是口號是排程

Hassabis說2030，然後補了一句我一直都是這樣說的。這不是被主持人逼出來的答案，他在2010年就估這件事需要二十年。現在是2026年，他說基本上正好在軌。這種口氣很少見，因為大多數人在這種場合要嘛說快了快了要嘛說還早還早，兩種都是在管理預期。Hassabis什麼都不管，就說時間到了。從這裡往外推一步：如果DeepMind在2030年之前公開宣稱達到AGI，或發表被主流學界認可的里程碑成果，那Hassabis這三十年的押注就完整兌現——這比OpenAI目前的節奏更慢，更不急著出聲，但如果真的到點，它的份量會更重。反過來說，如果2030年之後AGI定義還是一團模糊，那問題不在時間表，在定義。

◎AlphaFold 不是終點，是起手式

蛋白質折疊是一個困了科學界五十年的問題——蛋白質的立體形狀決定了它怎麼跟藥物結合，不知道形狀就沒辦法設計藥。AlphaFold解決了這個問題，已被廣泛引用為近年最重要的科學突破之一。但Hassabis說這只是起手式。他現在透過Isomorphic Labs做的是下一步：知道蛋白質的形狀之後，自動設計能精準卡進去的化合物，而且只卡對的地方，卡錯就是毒性。他說目標是把藥物探索的過程幾乎全部搬到電腦裡跑，只留最後的濕實驗室步驟做驗證。現在新藥平均要十年，他說這個路徑可以壓到幾個月甚至幾週。這不是比喻，這是工程目標。

◎機器學習是生物的數學，不是工具

這是訪談裡最不被注意，但最有分量的一個主張。Hassabis說：數學是物理的語言，機器學習是生物的語言。原因在於生物系統充滿弱訊號，海量數據，人腦根本讀不完的相關性，而這恰好是機器學習最擅長的地方。他還更進一步：一旦你從數據裡學出一個隱式的模擬器，也許可以再從裡面抽出顯式方程式——就像馬克士威方程式那樣基礎的東西，也許在生物這類複雜系統裡也存在，只是我們還沒找到。這個說法如果是對的，它的意思是AI在科學上的貢獻不是替科學家查資料，而是發現人類目前沒有語言可以寫下來的規律。

◎意識問題：他說不知道，這才值得信

主持人問到意識，Hassabis給的答案是：自我意識，時間連續性，這些大概是必要條件，但不充分。他引述了哲學家Daniel Dennett——已故的意識研究權威——說他們談過這個問題，但也坦承哲學幾千年沒解決的事他沒有新答案。然後他說了一句很乾淨的話：我們跟彼此共享同一個底層基質，所以我們不會懷疑對方有沒有意識，但AI永遠不會跟我們共享基質，所以這個問題永遠不會完全關上。這個回答比AI可能有意識或AI絕對沒有意識都誠實，也都更有用。

◎比AGI更冷靜的一件事：他五十年前就在想這個

Hassabis十五六歲就決定要做AI，進遊戲業是因為90年代最前沿的硬體技術在那裡——他說他是第一批用GPU的人，而GPU當時是為遊戲引擎設計的。這條線很直：遊戲→GPU→深度學習的硬體基礎。他在Bullfrog做的Theme Park賣出超過一千萬份，裡面有完整的經濟AI模型。他說看到玩家跟AI互動時的喜悅，讓他決定把整個職業生涯押在這件事上。這不是回頭拼湊出來的故事，因為他的公司Elixir Studios在1999年就試著模擬整個國家——在一台Pentium上跑一百萬個虛擬人口。太早了，失敗了。但他說這教了他一件事：要比時代早五年，不要早五十年。現在他說自己估的時間表基本上對了，這個自信是有根據的。

Hassabis這場談話沒有什麼讓人意外的大新聞。讓人意外的是他的口氣——平靜，不急，像一個早就知道終點在哪的人在跟你說路況。AI圈現在的氛圍是每隔幾個月就有歷史性突破，每個人都在說最快。Hassabis說2030，然後繼續說蛋白質和虛擬細胞。這兩件事合起來，比任何一個單獨的數字都更值得你留意。