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8V加密貨幣學院 » Google DeepMind 執行長:距離 AGI 還需 5 至 10 年,AI 發展機會與風險並行 

Google DeepMind 執行長:距離 AGI 還需 5 至 10 年,AI 發展機會與風險並行 

10 12 月, 2025
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Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 在 Axios 於舊金山舉辦的「AI+SF 峰會」壓軸對談中,概述 DeepMind 的研究方向、多模態與世界模型等技術進展,並談及 AI 代理的發展與相關風險。他同時評估美中 AI 競爭態勢,並罕見給出 AGI 時程預估,認為距離「具備人類認知能力的 AI 系統」約剩 5 – 10 年。

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諾貝爾光環加持,科學家思維主導 DeepMind

活動一開始,主持人 Mike Allen 介紹 Hassabis 是 5 歲下棋神童、48 歲諾貝爾獎得主。Hassabis 坦言,得獎到現在仍覺得超不真實,但實際影響很明顯。

因為,當他和不熟悉 AI 的政府官員或跨界決策者對話時,「諾貝爾獎」就像一把能快速打開任何大門的鑰匙,讓對方更願意聽他談 AI 安全與負責任使用等議題,他也打算未來更積極善用這個頭銜。

談到日常工作與管理風格,Hassabis 強調自己「永遠是科學家第一、執行長第二」。在他眼中,科學方法是人類最重要的發明之一,他把「提出假設、設計實驗、根據結果更新觀點」的流程,直接套用在產品開發與組織管理上。

DeepMind 的優勢,來自三個層面同時到位,分別為「世界級研究、世界級工程能力、以及世界級運算基礎建設」。他認為只有這三個層面同步進行,DeepMind 才有資格站在 AI 發展的最前線。

未來 12 個月布局:多模態進化、世界模型與代理人

談到未來 12 個月 AI 的具體進展,Hassabis 指出,Gemini 從一開始就被設計成多模態模型,可以同時處理文字、圖片、影片與音訊,接下來的重點,是這些模態之間進一步「融合」後會解鎖哪些新能力。他舉例,自家的最新影像模型「Nano Banana Pro」能產出非常準確的資訊圖表,顯示模型在視覺理解上的能力正快速提升。

第二個重點是世界模型 (World Models)。DeepMind 所開發的 Genie 3 可以生成互動式影片,用戶不只是看影片,而是能像進入遊戲一樣走進畫面,還能在大約一分鐘內保持世界的一致性與連貫性。這類模型,被視為 AI 理解現實世界樣貌與規則的關鍵一步。

第三則是 AI 代理。Hassabis 坦言,目前的 AI 代理還無法讓人放心地把一整包任務直接丟給它,保證從頭做到好。但他預期一年後,AI 代理的可信任度絕對會上升。Google 的目標是讓 Gemini 變成「萬用助理」,不只存在於手機與電腦,而是能透過眼鏡等穿戴裝置,隨時陪在用戶身邊,成為日常生活與工作的固定助理。

(實測:Gemini 3 Nano Banana Pro 思考後自動生成幽默圖文漫畫、讓川普變回小鮮肉)

AI 雖推動科技發展,但也恐帶來生物、網攻與代理失控風險

談到 AI 能帶來的最佳情境,Hassabis 假設 AI 能協助人類突破幾個關鍵瓶頸,像是核融合或新型電池、材料科學與半導體新突破,以及對重大疾病的解決方案,人類社會將有機會在資源更充裕的情況下,往宇宙探索邁進。

但他也同時點出最壞情境,分成幾個層次:

  1. 惡意人士利用 AI 設計或強化病原體。
  2. AI 加速外國勢力對能源、水資源等關鍵基礎設施的網路攻擊,而這類事情很可能已經在發生,只是用到的 AI 還不算先進。
  3. 高度自主的 AI 代理偏離原始指令與人類期待,因此必須投入相當資源與注意力來防範。

AI 能更懂影片,眼鏡將成未來最理想的 AI 載具

在能力方面,他認為外界最低估的一塊,是 AI 對影片的深度理解。Hassabis 分享他曾電影橋段讓 Gemini 分析,模型不只看懂畫面,還給出相當有深度的象徵與情緒解讀,而不是停留在描述表面動作。

他也提到 Gemini Live,只要用手機鏡頭對準機械設備,就能即時獲得維修協助,但他認為,真正理想的載具會是眼鏡,因為現場操作時雙手必須是空的,才能一邊工作、一邊和 AI 互動。

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美中差距剩數個月,AGI 距離仍需一到兩次突破

談到國際競爭,Hassabis 認為目前從模型能力與創新來看,美國與西方整體仍領先中國,但中國最新一批模型如 DeepSeek 等,實力已經非常強,多數屬於在現有技術基礎上的快速追趕。他判斷,過去美國與西方 AI 領先可能是以年來計算,現在領先中國大概只剩幾個月。

Hassabis 對 AGI 的定義相當明確,也就是:

「必須具備人類所有主要認知能力,包括長期規劃、長期記憶、持續學習、真正的推理能力與創造力等。」

他指出,現階段的 LLM 雖在部分領域已具備接近頂尖博士的能力,但在許多情境仍會出錯,距離真正的 AGI 仍有差距,預估仍需 5 至 10 年。Hassabis 補充,即使將現有 LLM 的規模推到極限,仍不足以跨越 AGI 門檻,AI 領域可能還需要一到兩次、如 Transformer 般能大幅提升能力的重大技術突破,才有機會真正達到 AGI。

(IBM CEO:AI 產業是「難以回本」的賭局,LLM 成功打造 AGI 機率僅 1%)

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