HyperAI超神经

2025 年 10 月，《时代周刊》发布「TIME100：影响世界的 100 人」年度榜单，Google DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 登上封面。在以「Preparing for AI’s Endgame」为题的专题报道中，《时代周刊》表示，在 AI 的演进浪潮中，Demis Hassabis 作为将深度学习引入科学研究的代表性人物，正影响着全球 AI 技术与未来伦理的走向。

从「博弈系统」到「科学计算」，在过去十余年间，Hassabis 推动了深度学习的关键转变，也迫使世界重新思考通用人工智能（AGI）的终局将通向何方。当下，基于生成式 AI 技术急速扩张、伦理与监管争议不断升级的背景，Hassabis 及其领导的 DeepMind 正试图以更审慎的路径重塑 AGI 的发展方向。这场由 DeepMind 主导的「高风险长期实验」，正在尝试描摹人类与 AI 未来的共存方式。

总之，当 Hassabis 的形象被置于科学与社会分界的临界点，《时代周刊》在报道中直言，AI 的未来也许正被重新书写。「如果 Hassabis 的预测正确，那么 21 世纪初动荡的几十年或许会终结于一个光辉的乌托邦；如果他的估计错误，未来可能比任何人想象的都要黑暗。但有一件事是肯定的：在追求通用人工智能的过程中，Demis Hassabis 正在投注他一生中风险最高的游戏。」

从神童棋手到 AI 领袖，Demis Hassabis 重写生命科学的计算方式

1976 年，Demis Hassabis 出生于英国伦敦。他自幼展现出卓越的逻辑与记忆能力，13 岁时即在英国青少年棋坛崭露头角，一度排名全国第一、世界第二，并代表英格兰出战多项国际象棋赛事。后来，他常将棋艺视为早期人工智能思维训练的原型——通过有限规则演化出无限复杂的决策空间。

Hassabis 早年在剑桥大学攻读计算机科学，并在 17 岁时就以游戏设计师的身份加入 Bullfrog Productions，参与开发经典游戏「主题公园（Theme Park）」。离开游戏行业后，他在伦敦大学学院（UCL）取得了认知神经科学博士学位，研究人类记忆与想象的神经机制，论文成果见于 Nature 、 Science 等权威期刊。在「生物启发式智能（biologically inspired intelligence）」领域的探索，为他后来的机器学习研究奠定了基础。

为实现「构建能够学习一切任务的通用智能系统」的目标，Hassabis 在 2010 年与 Shane Legg 、 Mustafa Suleyman 联合创立了 DeepMind 。他们的研究最初聚焦于「训练 AI 玩 Atari 游戏」，试图通过深度强化学习使 AI 在这些游戏中的表现达到超人类水平。

直到 2014 年，DeepMind 被 Google 以约 4 亿英镑（约合 6.5 亿美元）收购，成功获得了更大规模的算力与资源支持，多项技术突破随之实现。 2015 年至 2016 年，DeepMind 的 AlphaGo 程序接连击败欧洲围棋冠军和世界冠军李世石，首次展现出深度强化学习系统的强大决策能力，成为 AI 领域的里程碑事件。

随后在 2020 年，DeepMind 推出了 AlphaFold 系统。该模型以接近实验测定的精度预测出数十万种蛋白质的三维结构，成功攻克了生命科学界持续 50 余年的「蛋白质折叠难题」。这一成果被 Nature 评为当年「最具影响力的科学成就」之一，迅速被全球科研机构落地于药物设计、疫苗开发等领域，并荣获 2024 年诺贝尔化学奖。

至此，Hassabis 领导下的 DeepMind，已经从游戏智能的先锋，转变为连接 AI 与基础科学前沿的关键力量。

对于这项殊荣，Hassabis 曾幽默表示，这简直是他毕生的梦想，「如果我是从电视上得知获奖消息的话，我肯定会心脏病发作的。」然而，诺奖并未让他从此止步，他随即将目光转向更具挑战性的前沿研究。正如《时代周刊》中提到的那样，AlphaFold 的影响或许足以让其创造者赢得诺贝尔奖，但在人工智能领域，却被认为是「无可救药地狭隘」——AlphaFold 只能模拟蛋白质结构，而无法开展更广阔的研究。相对于此，Hassabis 更希望通过构建更全能的 AGI 技术，开启一个「几乎难以想象」的未来。

「我认为，当今社会面临的一些最大问题，无论是气候问题还是疾病问题，都将通过人工智能解决方案得到缓解，如果我不知道像人工智能这样具有变革意义的事物即将出现，我会对当今社会感到非常担忧。」Hassabis 在《时代周刊》的专题访谈中谈到，如果 AGI 技术得以实现，全球围绕稀缺资源的冲突将逐渐消散，迎来一个和平与富足的新时代。

拒绝零和博弈，Hassabis 坚持 AI4S 未来策略

作为 DeepMind 的联合创始人兼首席执行官，Demis Hassabis 正持续推动 AI 研究从通用智能（AGI）的概念探索，转向以科学发现为核心的「AI for Science（AI4S）」战略。

「我首先将自己定位为一名科学家，我一生所做的一切，都是为了追求知识，并试图理解我们周围的世界」，Demis Hassabis 认为，AI 的真正潜力不在于模仿人类，而在于扩展人类的认知边界，AI 在生命科学、材料设计、气候建模和能源优化等领域的长期价值，远超生成式 AI 带来的短期商业红利。因此，DeepMind 的研究重点从「智能是否能像人一样思考」转向了「智能能否加速科学发现」。伴随 AlphaFold 3 的推出，DeepMind 还启动了「AI for Science Grand Challenge」计划，试图用通用模型跨学科解决基础科学问题。

而对 AGI 的实现，Hassabis 则持相对保守的态度。此前，OpenAI 首席执行官 Sam Altman 预测 AGI 将在本年代内出现，Anthropic 联合创始人 Dario Amodei 甚至认为可能早至 2026 年，而 Hassabis 预计仍需要 5 至 10 年的发展，因为真正的 AGI 应当具备科学发现的能力，能在有限信息下推导出新的自然规律。

为实现 AI4S 的战略取向，Hassabis 在 2025 年推进发布了 Gemini 2.5，其性能在多项评测中超越 OpenAI 和 Anthropic 的同类模型。同时，由 Gemini 驱动的通用数字助理 Project Astra 被视为下一阶段的关键工程。但 Hassabis 对此强调，虽然 AGI 可能重塑劳动力结构，但这类研究绝非为了取代人类——能够自主进行科学研究的 AGI 将开启一个资源更充足、知识持续增长的「非零和」的未来社会，「在我们这个资源有限的世界里，最终会变成零和博弈，我所设想的是一个不再是零和博弈的世界，至少从资源角度来看是这样」。

当 AI 触及理想的边界，AGI 能否安全实现

事实上，Demis Hassabis 的名字不仅代表着技术突破，也始终伴随着复杂的争议。许多媒体对 Demis Hassabis 及其所获奖项持质疑态度，如法国报纸 Le Monde 在其社论中指出，虽然 2024 年诺贝尔化学奖授予了 AI 研究相关成果，但同时「AI 方法的复杂性和透明度欠缺」的问题也随之放大。

据路透社报道，在诺奖结果颁布后，联合国顾问、计算机科学家 Wendy Hall 教授曾透露，虽然获奖者的工作值得认可，但某种程度上，诺贝尔奖委员会对 AI 领域的特殊取向促成了这个结果。

对此，彭博社科技专栏撰稿人 Parmy Olson 对诺奖背后所蕴藏的更深意味进行了极为冷峻的批评。 Olson 在社论中称，Hassabis 的获奖成果固然惊人，但同时可能掩盖了少数科技巨头 AI 集权的事实，「诺贝尔基金会似乎急于将 AI 的进步，以及计算可解的科学理念，视为该至高奖项的有力竞争者，但这种认可也存在着风险，它可能掩盖人们对这项技术本身以及 AI 技术日益集中于在少数几家公司手中的担忧。」

此外，该记者还在社论中批评诺奖对商业主体的褒扬操之过急。「诺贝尔奖旨在表彰在科学、人文和和平领域做出杰出贡献的人士，因此，其背后的基金会大胆地认可了一家 AI 公司的工作，授予 Hassabis 奖项有些为时尚早。」Olson 强调，「我们希望该奖项能够激励科技公司加大对 AI 在公共服务领域方面的投入，但切勿混淆对 AI 风险的判断。」

与此同时，Hassabis 在地缘政治立场方面的争议也愈演愈烈。在 2014 年 DeepMind 被 Google 收购时，Hassabis 曾坚持签署「防火墙」条款，明确禁止公司技术用于军事目的，希望 AI 不被作为战争机器使用。但在经历多次公司重组后，这项保护措施逐渐淡化。自 2023 年起，DeepMind 的「不参与军事项目」承诺被悄然调整，部分与军方或国防相关的合作重新出现，引发学界和公众的质疑。据媒体报道，至少有 200 名 DeepMind 员工对 Google 的国防合同感到不满，并在 2025 年 5 月 16 日在内部提交了一封信以表达反对。信中补充，「任何与军事和武器制造的关联都会影响 DeepMind 作为合乎道德和负责任的 AI 领域领导者的地位，并且违背了我们的使命宣言和既定的 AI 原则。」

事实上，直到 ChatGPT 的发布引发科技巨头竞赛前，DeepMind 都更加专注于科学研究而非产品开发。目前，在消费者维度的竞争压力下，其主页上关于医疗保健和气候方面的信息已消失。外界批评认为，这一转变意味着 DeepMind 在地缘政治压力下做出了道德妥协，也动摇了其早期「以科学为本」的立场。不过，在《时代周刊》的报道中，Hassabis 并不承认自己作出了妥协，认为这是对「更加危险的世界」的现实回应。他认为，从过去十年国际格局的动荡来看，维持技术封闭并不能真正保证安全。尽管这一解释带有理性的一面，但也揭示了他在理想与现实间的伦理困境。

而随着算力与模型研发成为全球战略资源，技术壁垒和出口限制不断加深，各国间的信任缺口正在扩大。为避免系统性对抗阻碍 AI 的安全发展，Hassabis 自 2023 年以来多次出席国际 AI 安全会议，呼吁各国在 AI 安全和科研标准上建立最低限度的合作机制，通过共享评估框架与风险监测体系，以减少技术滥用的风险。

总之，当《时代周刊》将 Hassabis 的头像置于红框封面中央，他已不得不在技术开放与技术安全之间寻找平衡的姿态。 Hassabis 所代表的研究路径伴随伦理、治理与权力重新分配的现实问题，面对不确定的时点与多重风险，关键不在于个人或公司能否实现某一愿景，而在于社会能否建立起可执行、透明的监督机制来约束这项技术。无论结局如何，关于责任与利益分配的讨论，将持续成为 AGI 的核心议题。

参考链接：
1.https://techcrunch.com/2024/08/22/deepmind-workers-sign-letter-in-protest-of-googles-defense-contracts/
2.https://www.taipeitimes.com/News/editorials/archives/2024/10/12/2003825156
3.https://www.lemonde.fr/idees/article/2024/10/25/l-intelligence-artificielle-laureate-des-prix-nobel-de-physique-et-de-chimie_6359516_3232.html
4.https://time.com/7277608/demis-hassabis-interview-time100-2025/
5.https://www.reuters.com/technology/