DeepMind執行長哈薩比斯：AI是「物種層次的轉型」，人類幾乎沒有犯錯空間

AI研究前沿最清醒的聲音，在5月29日發出了他最令人警醒的公開聲明。Google DeepMind共同創辦人暨執行長Demis Hassabis在史丹佛大學商學院的演講中告訴與會的學生、教授與研究人員：人工智慧代表著一種「物種層次的轉型」，與任何過去的技術革命都不同——而人類在前方的十年間「幾乎沒有犯錯的空間」。

這番話是在史丹佛大學校長Jonathan Levin主持的對談中說出的，份量格外沉重。不同於AI產業各個角落不時出現的劇場式警示，Hassabis的職業生涯始終以科學家身份為第一優先——他在神經科學啟發式AI領域數十年的研究，以及AlphaGo的突破，賦予他一種其他新創創辦人的宣傳修辭難以企及的公信力。

「奇點的山腳」

Hassabis將當下的時刻定義為智能本身歷史上真正的拐點——不是比喻，而是他認為這項技術在發展曲線上所在位置的字面描述。

「我們目前正處於奇點的山腳，」Hassabis告訴Levin。「進步的速度是我們前所未見的。我們的推進速度大約是工業革命的十倍，而工業革命重塑了人類文明的一切。」

這個比較並非隨意選取。工業革命歷時約一個世紀，給了社會時間——儘管是不完美的、混亂的，但確實是真實的時間——去建立新的勞動保護、政治架構與經濟框架。依照Hassabis的時間軸，AI可能會將這個適應窗口壓縮到十年甚至更短。

他描述當前是AI系統從輔助人類思考的工具，轉型為能夠自主串聯多步驟計畫、採取真實世界行動的代理者的過渡時期——跨平台預訂旅行、執行藥物開發研究計畫、管理供應鏈。「從工具到代理者的轉變不是漸進式的，」Hassabis說。「它以需要我們從根本上重新思考治理、問責與控制的方式，改變了人類與AI系統的關係。」

開源AI與「惡意行為者」問題

Hassabis演講中最尖銳的部分，涉及開源AI辯論——這一討論在2026年持續升溫，因為Meta、阿里巴巴以及大批規模較小的實驗室已陸續以開放權重形式發布能力愈來愈強的模型。

Hassabis對以開放權重形式發布前沿模型的後果表達了嚴重擔憂，尤其考慮到他所描述的前沿AI系統的「深刻雙重用途」特性。他的論點圍繞一個特定的不對稱性：開源AI的收益廣泛擴散到社會各處，而風險卻集中在少數會將技術用於危害的行為者手中。

「當你以開放權重形式發布一個足夠強大的模型，你做出的是一個永久的、不可撤銷的決定，」Hassabis說。「你無法取消發布一個模型。你無法修補一項已擴散到你無法控制的基礎設施上數千個實例的能力。這是一種從根本上不同的風險計算。」

他沒有呼籲全面禁止開源AI發布，而是主張他所謂的「能力依存門檻」——允許公開發布能力門檻以下的模型，同時要求超過特定門檻的系統採用結構化存取，而這些門檻本身應由獨立技術機構而非業者自我認證來定義。

這番話隱含對Meta Llama系列及更廣泛的開放權重運動的批評，但Hassabis拒絕點名任何特定公司或模型。

核不擴散的類比

在整場史丹佛演講中，Hassabis反覆以核不擴散框架作為AI治理挑戰最貼近的歷史類比。這個比較比表面上看起來更具體：核武器呈現的是一種前所未有破壞力的技術需要國際協調的案例，單邊國家行動不足，擴散速度必須透過條約架構而非市場力量或產業自我監管來管理。

「AI不是同樣意義上的武器，」Hassabis承認。「但根本的挑戰——如何防止本質上具有雙重用途的技術造成災難性傷害，當建造它的知識在全球擴散，當競爭壓力形成比安全考量更快推進的動機——這一挑戰具有相同的形狀。」

他呼籲在「未來五到十年內」建立正式的國際AI治理框架，在AI能力達到協調窗口關閉的水準之前完成。他對他所描述的「競次」（race to the bottom）動態表達特別憂慮：採納嚴格安全標準的國家，面對未採納者的競爭劣勢。

與部分治理倡導者主要聚焦於監管機構和執行機制不同，Hassabis強調治理挑戰從根本上是技術性的：在沒有可靠的能力測量方法之前，你無法制定可執行的AI能力規範，而現有的評估方法是不夠的。「在能擁有有意義的治理之前，我們需要可解釋性工具、穩健的評估框架，以及能力測量的國際標準，」他說。「我們正在研究所有這些，但緊迫性必須配合能力發展的速度。」

AGI的路徑及其之後

Hassabis也直接觸及了AGI問題——這是他在2026年比過去幾年更公開討論的話題，或許反映了他對時間線評估的變化。

他表達的看法是，AGI——通常定義為能在廣泛認知任務中匹敵或超越人類表現的AI系統——「比業外人士認為的更近，比業內人士認為的更遠。」他拒絕給出具體年份，但表示他認為AGI等級的系統在未來十年內出現的可能性超過50%。

更有意思的部分是他所稱的「後AGI對齊」（post-AGI alignment）——一旦AI能夠推理並潛在地重塑自身目標，AI系統與人類價值觀之間的關係會發生什麼。Hassabis是少數從技術角度廣泛書寫過這個問題的資深AI研究者之一，他的公開聲明在過去一年中變得愈來愈具體。

「問題不在於AGI在我們建造時是否與人類價值觀對齊，」他說。「問題在於隨著它變得更有能力、遭遇訓練未預期的情境，以及開始在人類監督變得困難的環境中運作，它是否仍然保持對齊。」他將DeepMind的憲法式AI研究與可解釋性工作描述為公司在解決這些問題上的「核心技術賭注」。

哈薩比斯的警告對產業意味著什麼

Hassabis史丹佛演講的時機是意味深長的。就在同一週，Anthropic的Mythos模型——公司已揭示其能自主鏈接網路漏洞——正邁向正式開放；就在同一個月，美國政府前沿AI預部署測試框架CAISI正面臨多個實驗室新模型的密集發布壓力。

Hassabis不是一個提出假設性擔憂的超然哲學家。他領導的組織建造了AlphaFold，解決了生物學最難的問題之一。他領導的組織的Gemini模型嵌入在Google搜尋、Google Cloud與Android作業系統中，每天觸及數十億用戶。當他說AI正處於「奇點的山腳」，他是從機器內部發言。

他在史丹佛的演講留下了一個未解答的問題——也是將定義未來十年AI發展的問題：他所呼籲的治理架構，能否在足夠快的時間內建立起來，並具備足夠的執行力，來真正塑造一項依他自己的估計，以歷史上任何先例都快十倍速度推進的技術的軌跡。