AlphaGo 十年：DeepMind 掌门人哈萨比斯对 AI 竞赛与未来风险的思考，展现了他既兴奋又担忧的复杂心态和“拯救世界”的使命感。
原文标题：AlphaGo 十年：哈萨比斯说，Altman 曾把“坦克”停在我的草坪上，我要反击
原文作者：AI前线
冷月清谈：
怜星夜思：
2、哈萨比斯将神经科学与人工智能相结合，你认为这种跨学科研究对于AI的未来发展有多重要？
3、文章中提到哈萨比斯具有“救世主式”的使命感，你认为这种使命感对于AI科学家来说是好事还是坏事？
原文内容
《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》
作者眼中的天才掌舵者
3月11日，是 AlphaGo 诞生十周年。
AlphaGo 的胜利，被许多人视为人工智能时代真正到来的标志性事件。
十年过去，这场比赛依然被反复提及。因为它不仅改变了围棋，也改变了整个 AI 行业的发展节奏。此后几年，从深度学习到大模型，从科学研究到产业应用，人工智能的进展明显加速。某种意义上，今天席卷全球的生成式 AI 浪潮，可以追溯到那一刻。
而在这场技术突破背后，一个关键人物就是 Demis Hassabis。
在外界看来，AlphaGo 只是 DeepMind 众多研究成果中的一个。但在 Hassabis 的长期愿景中，它更像是一块重要的里程碑——证明机器能够通过学习与推理解决复杂问题，也证明人工智能有能力在科学领域产生真正的突破。
十年前，AlphaGo 改变了人类对机器智能的想象边界。十年后的今天，随着 ChatGPT、Gemini 等新一代 AI 系统不断出现，人们开始重新审视一个更大的问题：人工智能究竟会把人类带向哪里？
在这样的背景下，理解像 Hassabis 这样的科学家为何走上这条道路、又如何看待 AI 的未来，就显得格外重要。
也正是在这一节点，一场围绕哈萨比斯与 AI 未来展开的深度对话，为我们提供了一个难得的观察窗口。
2026 年 3 月 10 日，北京中关村学院、中关村人工智能研究院（简称“中关村两院”）联合北纬港湾、湛庐文化，举办了以“从 DeepMind 到通用人工智能：AI 时代的全球范式与组织进化”为主题的北纬诺贝巅峰对话首场前瞻活动。
作为谷歌 DeepMind 掌门人德米斯・哈萨比斯（Demis Hassabis）全球首部唯一官方授权传记《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》的著者，塞巴斯蒂安·马拉比为现场观众系统分享了这位全球顶尖 AI 探索者的成长轨迹与事业逻辑。
尖峰对话：全球视角激荡
AGI 机遇与挑战
分享结束后， 马拉比与北京中关村学院院长、中关村人工智能研究院理事长刘铁岩围绕“AGI 浪潮下的技术突破、教育变革与未来生态”展开深度交流。
Mallaby 在交流中提到一个颇具象征意味的细节：第一次深入交流时，Hassabis 在晚餐前让他先读科幻小说《安德的游戏》。书中讲述一名少年被训练成为拯救人类的英雄。读完后，Hassabis 对他说：“我读这本书的时候，觉得自己就是那个角色。”
在 Mallaby 看来，这并非玩笑，而是 Hassabis 真实的使命感写照。他相信 AI 能帮助人类应对气候变化、攻克疾病，甚至延长寿命。这种近乎“拯救世界”的目标，也解释了为何在商业竞争愈发激烈的今天，他依然坚持将 神经科学与人工智能结合 的研究路线。
在 AI 早期发展阶段，这种跨界特质尤为明显。2010 年前后，人工智能还远未形成今天的学科体系，研究者来自数学、物理、神经科学、计算机科学等多个领域。DeepMind 的早期团队正是这种多学科融合的典型代表。
刘铁岩也指出，AI 的特殊之处不仅在于研究者背景多样，更在于它本身正在反向改变其他学科——例如 AlphaFold 已经重塑了生物科学的研究方式。换句话说，AI 不只是一个学科，而是一种正在改变科学方法论的基础技术。
在谈到当前 AI 产业竞争时，Mallaby 透露了 Hassabis 性格中一个鲜为人知的侧面——极强的竞争意识。
他回忆说，Hassabis 不仅在国际象棋上竞争心极强，甚至在剑桥大学时期还曾自豪地宣称自己是“全校最强桌上足球选手”。这种看似微不足道的细节，反映出一种贯穿其职业生涯的特质：无论面对什么挑战，他都希望成为最优秀的那一个。
这种竞争意识在 AI 竞赛中同样明显。ChatGPT 发布后，Hassabis 迅速投入新一轮技术对抗。Mallaby 回忆，最近在达沃斯见到他时，当听到“Gemini 正在赢”时，Hassabis 罕见地表现出非常兴奋。
在 Mallaby 看来，像 Hassabis 这样的 AI 科学家，面对人工智能未来时的情绪其实并不特殊——同样是 既兴奋又担忧：兴奋于技术潜力，也担忧未知风险。这种矛盾心理，是所有人面对 AI 时都会产生的，只是在这些科学家身上被放大了。
他认为，人类之所以不断前进，正是因为持续发明新技术。从某种意义上说，“我发明，因此我存在”。理解 AI 的来源与人类的创造冲动，或许能帮助社会更理性地面对技术变革。
在对话最后，刘铁岩也向年轻博士生提出一个问题：AI 研究者应如何规划未来路径？
Mallaby 的答案很明确：基础模型已取得巨大突破，下一阶段的关键在应用。 如何把 AI 能力转化为推动科学与医学进步的工具，将成为未来十年的核心方向。从药物发现到疾病预测，再到公共卫生与基础科学，AI 正在成为改变现实世界的重要力量。
以下为完整对话内容，经由 InfoQ 翻译及整理：
我今天从您的分享中学到很多，比如您是如何选择写 Hassabis 这本书的主题，又是如何坚持说服他配合完成这本书的；以及他在人生中如何在金钱与科学之间做出选择，并在 AI 还处于非常早期的时候就决定投身其中。这些对在场的人来说都很有启发。
顺便介绍一下中关村学院。我们是一种不同于传统大学的新型高等教育体系，希望为博士生创造一个能够探索其他地方难以实现研究目标的环境，特别是培养下一代 AI 领军人物。
今天在场的除了博士生，还有一些中学生，因为我们也设立了 AI 学院，让中学生和高中生能够更早接触 AI 学习。我还看到一些同事，他们从事蛋白质建模、AI 游戏等研究，这些领域都与 Demis Hassabis 的工作高度相关。
接下来我准备了一些问题。第一个问题是：在您眼中，Demis Hassabis 具备很多优秀品质。您与他以及他的同事交流了很多年、进行了长时间访谈。有没有某一个瞬间，让您突然意识到：“这就是他之所以成为 Demis Hassabis，而不是其他人的原因”？有没有什么特定时刻，让您对他的某种特质印象特别深刻？
Mallaby： 有的。最开始我第一次见到他时，他先让我去和他的四位同事聊一聊，听听他们对我的看法。之后他说我们可以一起吃个晚餐，但在那之前让我先读一本书。
那本书是科幻小说《安德的游戏》（Ender’s Game）。故事讲的是一个被选中的少年，被送到太空站接受训练，对抗即将入侵地球的外星人。最终他拯救了整个人类。
我读完书之后与 Demis 吃晚餐。他对我说：“当我读这本书的时候，我觉得自己就是安德。”
也就是说，他把自己代入那个拯救人类的英雄角色。他确实相信自己是在执行一项使命——拯救世界。比如通过 AI 解决气候变化问题、减少疾病，人类甚至可能活到 150 岁。在他看来，AI 的潜力非常巨大。
让我印象最深的是，他会把自己与小说中的英雄人物联系在一起，并把这种使命感说得非常坦率。很多人可能也有类似想法，但不会公开表达，而 Demis 会直接告诉我：“你应该读这本书，因为这就是我。”
我以前从没见过有人如此坦诚地表达自己具有一种“英雄式使命感”。
我也希望我们学院将来能培养出更多这样的人，也许有一天会出现下一个 Demis Hassabis。另外您提到 Demis 是一个非常跨学科的人。他既是神经科学家，也是优秀工程师，同时还是 DeepMind 的 CEO，是具有远见的创业者。
您是否认为，这种跨学科背景正是他能够取得重大突破的重要原因？还是说关键更多来自他长期坚持研究 AI？
Mallaby： 这是个非常好的问题。首先，心理学研究其实已经证明跨学科背景确实有优势。有一本书叫《Range》（《全才》），中文也有译本，它总结了很多科学证据，说明广泛兴趣的价值。
例如在音乐领域，那些只从小专门学习一种乐器的孩子，往往未必最终成为最顶尖的音乐家。
在体育领域也是一样。如果孩子既踢足球，又打网球，反而可能更有优势。
所以“越早越专一越好”这种观点其实被夸大了。
Demis 就属于兴趣范围非常广的人。这让他在一些领域，比如神经科学中的记忆和想象问题上，虽然未必像某些专家那样拥有极深的专业知识，但他拥有更强的想象力和创造力。
还有一个背景因素：在 2010 年左右，AI 本身就是一个高度跨学科的领域。当时这个领域还不成熟，很多人是从不同背景进入 AI 的。
有些来自计算神经科学，有些来自计算机科学，也有物理学家和数学家。
DeepMind 早期团队就是把这些不同背景的人聚集在一起。
此外，Demis 在伦敦大学学院（UCL）Gatsby Unit 做博士后研究，那里的研究理念本身就是把神经科学、计算和 AI 结合起来。
所以我认为，这既是 Demis 个人的特点，也是整个 AI 领域的特点。
但您与他有很多私下交流。有没有一些我们不知道的、与公众形象不同的 Demis？
Mallaby： 这是一个很好的问题。作为作者，我的工作方式是花很长时间去建立信任。我和 Demis 本人谈了超过 30 个小时，也和 DeepMind 联合创始人 Mustafa Suleyman 谈了将近 20 个小时。
基本上都是一对一深入交流。写完书后，我会把书稿给他们看。这是一种回馈信任的方式。我会说：“谢谢你们的帮助，我想让你们看看我写的内容。”
但我也会说明：我不会承诺修改任何内容，因为这是一本独立的书。但如果你们有意见，我会认真听。这个过程其实也是检验一个人真实品格的方式。
有些人看到书稿会非常激动，甚至找律师来威胁你，或者试图阻止出版。
但 Demis 的反应是比较理性的。当然，他确实对我揭露的一些事情不太高兴，比如当年 DeepMind 想离开 Google 的谈判细节。他确实让律师和我沟通，但律师态度也很友好。
他本人也会与我讨论一些观点，比如书里提到一个“权力悖论”：Demis 的母亲比较虔诚，她教导他不要试图控制别人。但另一方面，他又是 CEO，自然会对团队产生影响。
如果你具有强大的魅力和领导力，实际上就不可避免会影响甚至“控制”他人。
我说：“其实你是在控制别人。”
他说：“我是在引导他们，而不是控制。”
我们确实为此争论过一些。
但总体来说，他是一个非常理性的人。我也确实认为真实的 Demis Hassabis 是一个好人，他真心希望世界变得更好。
如果说他有什么“缺点”，那可能就是他真的非常相信自己在执行一种“拯救世界”的使命。
这种有点像“救世主式”的使命感。
但我个人并不认为这是坏事。只要动机是真诚的，是为了让世界更好。
特别是在 OpenAI 等竞争对手压力越来越大的情况下，他是否也会思考：是继续坚持神经科学驱动的 AI 路线，还是像现在很多公司一样，通过规模定律（算力、数据、资金）来快速推动 AI 产品落地？
Mallaby： 我认为 Demis 本身就是一个非常典型的跨学科人物，而他具备的能力之一，就是曾经真正做过产品。早在创业初期，他创办第一家公司时就推出过游戏产品，所以他并不是只做理论研究的人。
另外，他在很多事情上都非常有竞争心。比如下棋时，他竞争意识就非常强。后来他甚至对桌上足球（foosball）也非常认真。
你们知道桌上足球吗？就是桌子上有一排排小球员，你用手转动杆子来踢球的那种游戏。
他跟我说：“我在剑桥大学读书的时候，是整个剑桥最厉害的桌上足球玩家。”我当时心想：“这有那么重要吗？”
但他说：“真的，我就是最厉害的。”
他说有一种特别的射门方式，是用手这样一甩，球会以非常快的速度射出去。他还说，他看过美国最顶级选手的视频，很多人都做不出这个动作。
总之，他在很多事情上都极度好胜。
当 OpenAI 发布 ChatGPT 时，他也非常有竞争意识，希望能够在这场竞争中胜出。而目前来看，他确实取得了一些成果——当然未来还要继续观察。
我最近一次见到 Demis 是大约六周前，在达沃斯。当时我们在一个招待会上碰面。我走过去对他说：“Demis，Gemini 现在正在赢。”
我从来没有见过他那么开心。他真的非常高兴。这种表情并不常见。
但这一次您写的是关于 Demis Hassabis 的书，主题完全不同，是关于一位试图创造新型智能的科学家。
那么，在花了这么长时间深入了解 Demis 之后，这段经历是否改变了您对 AI、对人类、甚至对世界的看法？我对此很好奇。
Mallaby： 是的。我可以这样说。
在开始这个项目的时候，我最想解释的一件事情是：对于一位正在构建一种可能影响人类存在的技术的科学家来说，他内心到底是什么感受？
无论是 DeepMind 还是 OpenAI，我都很好奇：像 Demis 这样的科学家，如何看待这种“存在级技术”（existential technology）。
我也采访了很多其他科学家。但当项目结束时，我意识到一件事情：Demis 的感受其实并不独特。他同时感到 兴奋和恐惧。而这种感觉，其实是我们每个人面对 AI 时都会有的，只不过在他身上被放大了。所有人面对 AI 都会有这种复杂的情绪：既兴奋，又有一点担忧。
但我们仍然继续向前推进。
因为如果人类从不向前探索，我们现在可能还住在洞穴里。
从这个角度看，Demis 其实只是把人类普遍的心理状态放大了而已。这也算是我写完这本书之后得到的一个人生启示。
另外一点是：AI 将会深刻改变普通人的生活。
当人们面对困难问题时，比如情绪困扰，在美国很多人会去找心理治疗师。治疗师做的事情其实就是帮助你理解：为什么你会焦虑、抑郁，或者感觉不对劲。
当你理解问题的来源时，事情往往就会变得更容易面对。我认为 AI 也是一样。如果我们理解：AI 从哪里来、为什么有人要去创造它、为什么发明新技术其实是人类本性的一部分那么我们就会更容易面对未来。
从某种意义上说，发明本身就是人类的定义。 我甚至会说： “我发明，因此我存在。”
当我们理解 AI 的来源、理解人类自身的创造本性时，我们就会更容易走过接下来的十年。
他们现在还处在博士学习阶段，应该如何度过每一天，才能在未来成为更有价值、更成功、更有影响力的人？
Mallaby： 首先，非常感谢今天能来到这里。
我刚到学院时，就有几位博士生向我介绍了他们各自的研究项目。我对这些项目印象非常深刻。
这些研究涉及很多重要领域，比如：
-
推动医学进步
-
推动科学研究
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提高人类应对未来疫情的能力
这些都是极其有价值的应用。我认为，对于从事 AI 博士研究的人来说，现在最大的挑战在于：
基础科学已经取得了巨大的进展，下一步的问题是——如何把这些能力真正应用起来。
也就是说，如何构建 针对具体问题的 AI 系统，真正推动科学和医学的发展。
如果让我给建议的话，我会鼓励大家把更多精力放在这些方向上。
不过看起来其实我不需要特别鼓励，因为你们已经在这样做了。这可能要感谢刘教授的引导。
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