谷歌的I/O大會證明藍(lán)星的科技正統(tǒng)還在谷歌。

除了發(fā)布Gemini 2.5最新版本繼續(xù)遙遙領(lǐng)先OpenAI的奧特曼以外，還掏出兩幅眼鏡來拳打蘋果，腳踢M(jìn)eta。

會后還把谷歌的「開山老祖」謝爾蓋·布林（Sergey Brin）請了出來，逼Demis Hassabis趕緊在2030年前（也就5年內(nèi)了）實(shí)現(xiàn)AGI。

主持人：AGI在2030年之前實(shí)現(xiàn)還是之后？

布林：好吧，如果你真以此為線的話，我認(rèn)為是在之前實(shí)現(xiàn)吧。

Hassabis：我說之后吧。

兩人相視一笑。

Hassabis：那我得回去努力的工作了。

谷歌I/O大會后，Demis Hassabis和謝爾蓋·布林被叫到一起聊了一會。

涉及到AGI可能的實(shí)現(xiàn)日期、建立更多的數(shù)據(jù)中心、測試時計算讓模型的能力更強(qiáng)、谷歌眼鏡的時機(jī)成熟以及謝爾蓋·布林為何選擇這個時機(jī)重返谷歌。

謝爾蓋·布林認(rèn)為當(dāng)前時期是人類最為特殊的一個時期，他認(rèn)為：

現(xiàn)在任何的計算機(jī)科學(xué)家都不應(yīng)該退休，而是要加入到AI研究中來。

人類世界還從來沒有出現(xiàn)過如此大的機(jī)遇和技術(shù)突破。

謝爾蓋·布林可以說是互聯(lián)網(wǎng)1.0時代的締造者和2.0時代的見證者，但是他依然認(rèn)為AI時代會完全不一樣。

網(wǎng)絡(luò)和手機(jī)已經(jīng)改變了世界，但是AI將會帶來更大的變革，尤其是想到AGI的到來。

主持問謝爾蓋·布林假如回到谷歌后，每天的工作是什么，謝爾蓋·布林說我每天的工作就是「折磨」像Hassabis這樣的人來早日實(shí)現(xiàn)AGI。

下面就來看看布林和Hassabis的高能對話。

規(guī)模與算法之爭

訪談一開始，主持人Alex提出了最近大家一直在討論的「規(guī)模」問題：模型的規(guī)模是主要因素還是只是個「配角」？

Hassabis認(rèn)為數(shù)據(jù)規(guī)模與計算規(guī)模兩者缺一不可，目前還沒有發(fā)揮到極致。

但他同時認(rèn)為也得投入大量精力去探索未來的突破，「可能在半年到一年后會有創(chuàng)新，能帶來10倍的飛躍。」

布林也認(rèn)為，算法的進(jìn)步和計算能力的提升缺一不可。

更好、更多的芯片、更大的數(shù)據(jù)中心，這些都很重要。布林猜測，算法的突破可能比計算能力的提升更關(guān)鍵。

「不過現(xiàn)在兩者都在快速發(fā)展，我們正在享受雙重紅利。」他說。

Hassabis說我們還需要更多的數(shù)據(jù)中心，不僅僅是為了訓(xùn)練，大家對模型的需求也非常大，比如Gemini 2.5 Pro。

尤其是最新的Gemini 2.5 Pro「Deep Think」模式，給它更多思考時間，表現(xiàn)會更好。

「這確實(shí)需要很多芯片支持。」

推理范式：測試時計算

推理模型已經(jīng)成為當(dāng)前AI的主流范式。

實(shí)驗(yàn)以及模型已經(jīng)證實(shí)，更多的測試時計算，即給予模型更多的時間「思考」，在傳統(tǒng)大型語言模型（LLM）上加入推理機(jī)制能帶來提升。

推理范式帶來的改進(jìn)有多大？

Hassabis表示他一直很相信這種「思考范式」。

回顧谷歌早期在AlphaGo和AlphaZero上的工作，以及在游戲領(lǐng)域的智能體研究，這些系統(tǒng)都有一個「思考」屬性。

這個效果是可以量化的。 

以象棋或圍棋為例，Hassabis說他們測試過關(guān)閉思考功能的AlphaGo和AlphaZero版本，模型只會直接給出第一個想法，表現(xiàn)也就大概是大師級別。

但一旦開啟思考功能，表現(xiàn)就遠(yuǎn)超世界冠軍級別，差距大概有600分。

這在游戲中已經(jīng)很顯著了，而現(xiàn)實(shí)世界比游戲復(fù)雜得多，加入思考范式的潛力可能會更大。

當(dāng)然，測試時計算的挑戰(zhàn)在于這種對比測試中的基礎(chǔ)模型需要首先是一種「世界模型」，這比建一個簡單游戲模型難得多。

就像Gemini一開始就選擇走多模態(tài)的路線，雖然當(dāng)時文本模型如日中天，但是谷歌DeepMind還是決定做正確但艱難的決定。

謝爾蓋·布林說DeepMind確實(shí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面開創(chuàng)了很多先河。

他舉了個例子，就像我們大多數(shù)人一樣，思考后再說話總是有好處的，雖然我們并不經(jīng)常這么做。

AI一旦有了這種「思考」能力，顯然會變得更強(qiáng)大。

謝爾蓋·布林覺得我們現(xiàn)在才剛觸及冰山一角。

這些推理模型真正出現(xiàn)還不到一年（DeepSeek-R1是今年2月的事情）。

關(guān)于世界模型，Hassabis也提到了I/O大會上剛剛發(fā)布的Veo 3。

Veo 3能直覺地理解光線和重力的物理規(guī)律，以前制作電腦游戲，記得那時候得手動編程所有的光影效果、物理計算，超級復(fù)雜。

現(xiàn)在模型居然能自己「領(lǐng)悟」這些，真的很不可思議。

AGI

提到AGI，Hassabis認(rèn)為這更像是一個理論上的概念：它指的是人類大腦這種結(jié)構(gòu)本身，到底具備什么樣的能力？

人類大腦之所以是一個重要的參照點(diǎn)，是因?yàn)樗赡苁怯钪嬷形ㄒ蛔C明了通用智能存在的證據(jù)。

那么，要達(dá)到這個標(biāo)準(zhǔn)，就必須證明系統(tǒng)能夠做到那些歷史上最杰出的人類——比如愛因斯坦、莫扎特、居里夫人等等——能夠做到的各種事情。

Hassabis說，現(xiàn)在的系統(tǒng)顯然還沒到這步。

另外，他也覺得AGI的炒作有點(diǎn)過頭了。因?yàn)楝F(xiàn)在的系統(tǒng)還不夠穩(wěn)定，不足以被稱為「通用」。

它們能做很多事情，但你很容易在幾分鐘之內(nèi)就能發(fā)現(xiàn)一些顯而易見的缺陷。比如解不出一道高中數(shù)學(xué)題，或者玩不好某些簡單的游戲。

對于Hassabis而言，一個系統(tǒng)要想被稱為AGI，需要在各個方面都表現(xiàn)得比現(xiàn)在穩(wěn)定一致得多，也許得讓一個專家團(tuán)隊花上好幾個月才能在里面找到一個明顯的漏洞。

「而現(xiàn)在呢，普通人幾分鐘就能發(fā)現(xiàn)問題了。」

接著主持人問了一個更適合布林的問題：AGI會是一家公司「一統(tǒng)江湖」，還是谷歌、OpenAI、Anthropic等等人手一個？

布林說這是個好問題。他認(rèn)為AGI不是一個特別精確的點(diǎn)，可能會有多個玩家同時接近那個水平。

之后會咋樣呢？很難預(yù)測。

布林認(rèn)為，AI領(lǐng)域現(xiàn)在競爭很激烈，一旦一家公司有了突破，其他公司很快就會跟上。這種競爭會讓更多公司跨過門檻。

主持人Alex比較感興趣的問題則是：AI需要有情感才能算是AGI嗎？

Hassabis覺得AI可以理解情感，但是否需要模仿情感，需要選擇。

Alex接著提到他上周看到Alpha Evolve的新聞，「嚇得差點(diǎn)從椅子上掉下來。」

這個AI能幫助設(shè)計出更好的算法，甚至改進(jìn)大模型的訓(xùn)練方式。

「你是想搞個『智能爆炸』嗎？」他問Hassabis。

Hassabis大笑著說，這是個很有趣的實(shí)驗(yàn)，把進(jìn)化編程技術(shù)跟最新的基礎(chǔ)模型結(jié)合，確實(shí)有意思。

他希望看到更多組合式的探索。

確實(shí)，自我改進(jìn)式的發(fā)現(xiàn)可能會讓事情加速。

Hassabis之前在AlphaZero上見過類似的事情。它能從零開始，在不到24小時內(nèi)自學(xué)國際象棋、圍棋等雙人游戲。

不過，那些都是規(guī)則清晰的游戲領(lǐng)域。現(xiàn)實(shí)世界則復(fù)雜得多，這種方法到底能不能更通用，還得看。

布林重回谷歌

主持人Alex問到布林，現(xiàn)在有很多很厲害的AI，大家都在賽跑，這就是你回谷歌的原因嗎？

正如開頭所說，布林說作為一個計算機(jī)科學(xué)家，現(xiàn)在是個很特別的歷史時刻。

「任何一個搞計算機(jī)科學(xué)的人，現(xiàn)在都不應(yīng)該退休，應(yīng)該投身AI。」

布林說他重回谷歌倒不是因?yàn)楦傎悺m然他們絕對想讓Gemini第一個實(shí)現(xiàn)AGI，但能參與這場技術(shù)革命，就足以激動人心了。

「我經(jīng)歷過Web 1.0，那會兒覺得挺激動，后來還有移動互聯(lián)網(wǎng)什么的，也挺熱鬧。但AI從科學(xué)角度看，興奮度完全不是一個級別！」布林說。

他認(rèn)為AI對世界的影響會比網(wǎng)絡(luò)和智能手機(jī)大得多。網(wǎng)絡(luò)和手機(jī)已經(jīng)改變了很多，但AI的變革會更徹底。

布林調(diào)侃他在谷歌的主要事情是「折磨」像Hassabis這樣的人。

他表示自己每天都與Gemini文本模型、預(yù)訓(xùn)練、后訓(xùn)練的工作團(tuán)隊混在一起，偶爾也會摻和一些多模態(tài)的工作，比如Veo 3。

關(guān)于智能體

其他的科技公司做智能體，展示的通常是能理解上下文、語音交互、主要在屏幕上操作的系統(tǒng)。

但谷歌的演示常常是通過攝像頭，特別強(qiáng)調(diào)視覺。

對此，Hassabis解釋說DeepMind一直都對智能體很感興趣，目標(biāo)是打造AGI。

顯然，這種智能體得理解你周圍的世界。

在Hassabis看來，這有兩個超級重要的應(yīng)用場景：

• 一個真正有用的助理。能在你的日常生活中跟著你，而不是困在電腦或者某個設(shè)備上。它得在各種場景下都好用，理解你的物理環(huán)境。
• 機(jī)器人。隨著最新版本的Gemini 2.5 Pro及即將推出的視頻技術(shù)等，Hassabis覺得終于有了讓機(jī)器人真正「開竅」的算法了，能夠釋放出巨大的潛力。

最終，AGI能做到所有這些事。

DeepMind一開始就定下了這個方向，所以Gemini從最早的版本就是多模態(tài)的。

「一開始做多模態(tài)比純文本難多了，但現(xiàn)在我們開始看到回報了。」

關(guān)于谷歌最新的「八卦消息」

在這次采訪中，謝爾蓋和Hassabis也分享了一些關(guān)于谷歌的其他消息。

谷歌眼鏡：時機(jī)成熟了嗎？

雖然蘋果發(fā)布了AppleVision，Meta發(fā)布了Meta Rayban，但要說起來第一家搞智能眼鏡還是谷歌。

謝爾蓋·布林承認(rèn)那個時候犯了很多錯誤，謝爾蓋說最大的問題是第一代的谷歌眼鏡「太不像」眼鏡。

現(xiàn)在的AI眼鏡就沒有過去那個復(fù)雜的臃腫的部分。

而且確實(shí)當(dāng)時存在比較大的技術(shù)壁壘，2013年發(fā)布第一代谷歌眼鏡時，大模型連影子都看不到。

另一個方面就是謝爾蓋·布林承認(rèn)他當(dāng)時對電子供應(yīng)鏈一無所知。（這就不得不想到庫存大師庫克，蘋果后來的成功很大一部分真的是依賴于庫克的供應(yīng)鏈能力。）

現(xiàn)在谷歌在I/O發(fā)布了Android XR系列的AI眼鏡，一個是對標(biāo)蘋果Apple Vision Pro的頭戴設(shè)備，一個是對標(biāo)Meta的正常眼鏡。

Hassabis趕緊安慰老板，谷歌過去在玻璃眼鏡上的經(jīng)驗(yàn)都很有幫助，他們準(zhǔn)備在產(chǎn)品完全準(zhǔn)備好以后，再進(jìn)行發(fā)布。

Hassabis解釋說，為什么現(xiàn)在推出谷歌眼鏡的時機(jī)成熟。

因?yàn)橥ㄓ肁I助手才是智能眼鏡的殺手級應(yīng)用，過去即使是硬件準(zhǔn)備好，但是軟件不夠用。

而現(xiàn)在「模型即產(chǎn)品」的大模型能力加上越來越成熟的硬件技術(shù)，真正的智能眼鏡馬上就會到來。

數(shù)據(jù)管理

Hassabis也提到谷歌對于數(shù)據(jù)管理是非常嚴(yán)格的。

谷歌給他們所有的AI生成的視頻都附加了一種隱形水印，可以用工具檢測出來，并且這個工具也會同時公布出來。

這對于打擊虛假和深度偽造信息非常重要。

最后主持問謝爾蓋·布林，你覺得十年后的網(wǎng)絡(luò)會是什么樣子？

不管是謝爾蓋還是Hassabis都覺得按照現(xiàn)在AI的發(fā)展速度，沒有人能夠想象10年后會是什么樣子。

回望互聯(lián)網(wǎng)走過的這三十年，似乎一切都是為了AI的到來做準(zhǔn)備，是否人類是活在一種更高維生物制定的「模擬」之中？

Hassabis是如此認(rèn)為的，他覺得物理學(xué)的終點(diǎn)就是信息論，人類生活在一個計算模擬宇宙之中，但目前還無法解釋。

他說他將會在未來寫一篇文章來介紹這么多年AlphaGo、AlphaFold以及AlphaEvolve系列真正意味著什么，以及他對模擬的看法。

謝爾蓋說如果人類生活在模擬之中，那遞歸的想，模擬人類的物種也生活在另一個模擬之中，那么這個系統(tǒng)將無限遞歸下去，所以需要一個停止標(biāo)準(zhǔn)，但這個標(biāo)準(zhǔn)是什么？所以他并不認(rèn)為人類活在這種模擬中。

從另一個角度，如果真的有一個比我們更高級的智慧生命在操縱人類，他具備某種和人類相似的欲望和意識，謝爾蓋說如果現(xiàn)實(shí)真是這樣，他還是挺失望的。

也許AGI的最終實(shí)現(xiàn)能幫他回答這個問題。