谷歌股价跌近 7%、核心人才被挖，DeepMind 创始人哈萨比斯谈 AI 未来与人才挑战

人才流动与谷歌实力本周一谷歌股价跌近 7%核心技术人才 John Jumper 和 Noam Shazeer 被竞争对手挖走引发华尔街焦虑。在戛纳创意节上DeepMind 创始人哈萨比斯表示不必被高管被挖新闻吓退科技行业竞争激烈是常态谷歌作为孕育 Transformer、AlphaGo 的策源地研究深度和广度仍难被超越。通往 AGI 的路径哈萨比斯不太相信只靠纯文本写代码的自省模型如 Mythos能通往 AGI认为智能必须理解物理世界所以 DeepMind 大力投入 Veo 和 Omni 等视频模型。他还结合 2007 年脑科学海马体研究指出人类想象力是“物理模拟器”如今可用数十万张 GPU 重新模拟细胞、天气和经济体运行。行业观点与建议实现 AGI 需要多模态方法随着接近 AGI需用更系统化方法应对网络安全等风险未来还会有生物、核能等风险或许需国际性标准制定机构测试前沿系统。谷歌 DeepMind 在多条路线下注拥有广泛深厚研究梯队完整 AGI 系统需理解物理世界对机器人和智能眼镜助理应用重要。DeepMind 仍具人才优势顶尖实验室人才流动多DeepMind 吸引了部分顶级人才拥有最大、最广泛研究梯队持续产出前沿成果。2010 年做 AI 几乎没人参与如今全世界意识到 AI 潜力。视频生成工具进步显著DeepMind 视频生成工具和背后模型几乎每月大幅进步。一年前Omni 模型和 Nano Banana 等图像工具具备“实时编辑”能力创作者可用自然语言描述修改内容反复迭代得到精修版本过去一年细粒度控制能力和整体质量提升。数字水印应成强制法规要处理错误信息和深度伪造问题需数字水印系统。DeepMind 开发的 SynthID 稳健且肉眼不可察觉已内置在所有生成内容模型中并开源很多同行采用。哈萨比斯希望其成为监管要求有助于处理版权和知识产权问题创作中使用 AI 是否披露不确定关键是明确最终输出是否合成生成。工具对创造力的双重影响工具让创意工具民主化更多人能尝试想法但也产生大量无创意价值内容专业创作者能借助工具做更多事、尝试更多想法并更快迭代用错会削弱创作用得创新则增强。创意产业需时间摸索最佳使用方式游戏行业未找到深层使用方法未来可能催生新游戏类型。需新经济模式解决版权问题对于创作者补偿的可审计机制哈萨比斯认为也许需要新经济模式科技和创意行业需合作音乐行业在流媒体时代有类似经历但具体归因困难人类创作受多种因素影响未来情况待观察。游戏是研究阶梯AGI 核心是创造通用智能系统有些能力通用开发某些能力是为终极目标。DeepMind 早期做游戏因任务难度适合当时 AI 系统游戏是设定中间目标的手段帮助实现解决现实问题能力如 AlphaFold 解决蛋白质折叠和药物发现问题。哈萨比斯投入 AI 系统主要为“AI for Science”底层平台还可用于其他事。人类与机器想象力的相似性哈萨比斯认同在 AI 中重建“机器海马体”可通过创意产业数据训练实现。他早期做游戏和日常做计划会在脑中模拟读博士研究记忆发现记忆是重建过程想象力使用同样大脑机制只是目标不同他们是第一批测试患者“想象能力”的研究者。视频模型与大脑机制的相似性哈萨比斯认为视频模型根据提示词重建世界的机制与大脑在系统层面有相似性做神经科学研究是为理解大脑原理等并构建到 AI 模型中。新的 Omni 模型和 Veo 模型生成世界方式与大脑相似很多神经科学教授在研究未来可能有惊人设备。“爱因斯坦测试”与创造力“爱因斯坦测试”是哈萨比斯定义“真正创造力”的方式创造力是提出新科学假设。爱因斯坦用视觉想象装置提出新理论再用数学证明提出新实验和发展假设需理解“原子的世界”。虚拟世界的突破可能哈萨比斯 2003 年做的游戏《共和国》试图模拟完整国家手工编写花多年如今接近能直接“生成”类似世界。模拟和 AI 紧密相关模拟能选最优路径如 AlphaGo 通过模拟击败世界冠军。在很多领域如经济学若能模拟经济运行轨迹做出更科学决策会更好。多数时候AI 系统可从数据中学会模拟未知系统这是他更大目标。