编者按

2026 年达沃斯论坛上，哈萨比斯关于 AGI 仍需 5 — 10 年落地的判断，再度牵动全球资本市场对 AI 赛道的布局逻辑，而谷歌 DeepMind 与 OpenAI 的技术交锋、资本博弈，更让通用人工智能成为当下最具想象空间的产业风口。

作为哈萨比斯全球唯一官方授权传记，《哈萨比斯：谷歌 AI 之脑》以 3 年追踪纪实、30+ 小时独家深访为基底，在这份引言中便铺展了全书的核心脉络：既是对这位诺贝尔奖得主探索超级智能的初心溯源，也是对 AGI 时代技术、资本、伦理三重博弈的深度剖析。

从 2010 年创立 DeepMind 时不被资本看好，到谷歌 6.5 亿美元的重磅收购，从 AlphaGo 攻克人类围棋智慧、AlphaFold 破解生物学难题，到 Gemini 在多模态领域实现技术反超，哈萨比斯的科研之路，始终交织着科学理想与商业现实的平衡。

对于投资者与 AI 领域关注者而言，本书不仅是走进哈萨比斯精神世界的钥匙，更暗藏着 AGI 产业的发展密码：技术突破始终是核心驱动力，而能穿越产业周期的，必然是那些坚守长期价值、平衡创新与安全的科研与商业力量。

本书以哈萨比斯的传奇为线，解锁 AlphaGo、Gemini 等技术内核，解析 DeepMind 从伦敦初创到谷歌核心资产的商业逻辑，更勾勒出未来 10 年 AGI 发展的全球格局。

以下为本书引言部分，我们经授权转载，以飨读者：

普罗米修斯的回声：

点燃智能之火 锻造全能之机

这是一本关于智能的书。一方面，它描绘了一位非凡的人物，他是国际象棋神童、诺贝尔奖得主，也是一位博学多才的思想家；另一方面，故事讲的是他致力于打造的非凡机器：这些系统具备直觉、创造力，甚至还有独创性。在不久的将来，人工智能将在几乎每一项心智任务上超越人类智能，如果说这只是标志着一个转折点，那就太轻描淡写了。AI 带来的变革将比自从大约 7 万年前智人获得抽象思维能力以来的任何事件都更为深远。

这位非凡人物就是德米斯 · 哈萨比斯（Demis Hassabis）。我们初次相遇是在 2015 年左右。他个子不高，黑色头发垂落在棱角分明的眉毛前，脸上架着一副普普通通的眼镜。当时他已是科技明星，拥有可观的财富，看起来却比 38 岁的实际年龄年轻得多。皮肤光洁、身形瘦削的他，更像一位能言善辩的青年，而非沉稳古板的中年学者。在各种会议的讲台上，他常身着圆领衫和宽松长裤亮相，充满年轻的气息。在 2015 年的一次经典演讲中，他以最简单直白的方式开篇："AI 是让机器变得聪明的技术。"

但他接下来的话才真正让人深思。哈萨比斯阐释了自己毕生追求的终极目标：探索机器超级智能。在伦敦北部长大的他，曾认定有两个领域最值得探究：物理学和神经科学。物理学解释从粒子行为到宇宙运行的外部世界，神经科学则探索内部世界——由神经元、突触和电脉冲构成的智能。后来 20 多岁时，哈萨比斯就得出结论：内部胜过外部，两者之间神经科学更加重要。智能是本，是万物之根，是人类感知现实的机制。

哈萨比斯依然朴素地讲着，仿佛在说 " 午饭后我会洗碗 " 一般，自然地谈起了 18 世纪哲学家康德的观点。

" 心智诠释世界。" 康德曾这样宣称。

哈萨比斯进一步强调说：" 正是心智创造了我们周遭的现实。"

问题在于如何理解智能。哈萨比斯这时转向了第二位知识巨匠，即诺贝尔奖得主理查德 · 费曼。费曼有句名言：

我无法创造的东西，我就无法理解。

哈萨比斯一边说，一边按动手中的控制器，展示出这位伟大物理学家的幻灯片。遵循费曼的格言，科学家若要理解人类智能，就必须构建出一个人工模型：一台能模仿人类思维的机器。AI 的实际应用或商业价值只是次要考量。这位站在台上的年轻人真正想要的，是 " 更深入地理解我们自己的心智 "。

21 世纪的第二个 10 年，哈萨比斯在科技演讲上反复发表类似观点。会场里满是专注而又困惑的听众。这位略带孩子气的 " 哲人型 " 创业者，显然不是兜售热门应用、许诺巨额财富的刻板企业家。他带来的是计算机科学与神经科学的交叉理念，而最终的大奖是 " 智慧之光 "。后来我了解到，当哈萨比斯在 2010 年创立他的公司 DeepMind 时，同行科学家都不看好，认为打造类人 AI 是天方夜谭。几乎所有潜在投资者都拒绝了他，理由是启迪智慧之光不是一种商业模式。

但哈萨比斯依然东拼西凑筹集到了资金，说服了顶尖研究人员加入。他的愿景有一种令人振奋的力量，常规语言很难准确地描述，毕竟 AI 这个术语太过冰冷。哈萨比斯想要的是打造一台全知机器——能让我们更深入地了解自身的机器，能让我们破解物理学无穷奥秘的机器，在宇宙中所占据的位置相当于宗教信徒曾赋予全能神明的宇宙核心地位的机器。

" 万物的破坏者 "

长期以来，我一直着迷于科学家在社会中的困境。从某种意义上说，他们只是追求真理的人，这一使命看似无可争议。但从另一种角度来看，他们也是 " 万物的破坏者 "：我们的工作、我们的思维方式，甚至我们的生存都可能被 " 破坏 "。

AI 被指在这些方面会对人类构成威胁，而哈萨比斯洞悉了所有这些末日场景的全貌。AI 领域的许多领军人物，包括 DeepMind 的那几位创始人，都害怕那种由电路和硅基构成的智能可能将消灭仅有血肉之躯的人类，正如极端悲观主义者所言，AI 的诞生可能成为人类历史的终章。即使这些关于毁灭的噩梦只是推测，但从深度伪造到恐怖武器等一系列潜在风险必将成为现实，经济、政治和思想的动荡也不可避免。因此，哈萨比斯已经不得不应对他毕生工作的核心难题：既然 AI 的威胁显而易见，为什么科学家还想要创造这种技术？

在此有两个常见的回答——一种是宽宏的，另一种是令人担忧的。宽宏派认为，人类能够驾驭 AI 的内在风险，同时享受其带来的巨大益处：医学和科学领域的突破性进展、应对气候变化的创新发明，更不用说那些足以抵消 AI 悲观主义者所强调的危险的进展了。例如，我们可能会担心未来的孩子不再需要学习写作——如果 AI 聊天机器人能按需生成文本，人类何必还要费力学习？我们或许还会担心，若孩子不会写作，他们就不需要具备思考能力；而如果人类丧失思考能力，我们又将如何定义自己？但与这些合理的焦虑相对的，是更为乐观的愿景：聊天机器人可以化身无比耐心的导师，定制个性化试题，即时批改学生的答案。

这种对 AI 探索的乐观愿景有历史可循。从火药到核裂变，过去的创新确实让战争更具破坏性，让事故更致命。某些特定发明，比如香烟、会削弱注意力的社交媒体等，或许弊大于利，但技术变革的整体影响在于丰富了人类的体验，延长了人类的寿命。创造新技术本身就是人类的固有天性。正如科技乐观主义者里德 · 霍夫曼（Reid Hoffman）所批驳的：" 我们依然倾向于将技术视为去人性化的力量，而非塑造我们本质的东西 "。笛卡尔曾说 " 我思故我在 "，或许我们还应加上：我想象故我在，我假设故我在。发明的冲动深植于我们每个人的心底。

这是对 AI 发明者动机的宽宏解读。而另一种令人担忧的解读，最能通过 AI 领域的 " 学术之父 " 杰弗里 · 辛顿（Geoffrey Hinton）的故事生动体现。他与哈萨比斯在 2024 年同样获得了诺贝尔奖。自从了解了辛顿的传奇，它就一直萦绕在我心头。

辛顿以坚持原则而闻名。当他还是一位年轻的教授时，为了避免依赖美国军方的研究资金，他从美国搬到了加拿大。2023 年，当 AI 系统开始展现出类人的流畅能力时，他辞去了谷歌的高薪职位，部分原因就是为了公开谈论强大机器智能的危险。但我记忆中这个萦绕于怀的故事，揭示了这位伟大的引领者的另一面。它展现了发明者的困境：当他们遇到将令人生畏的事物带入世界的机会时，探索的快感——那种伊卡洛斯式的本能就变得难以抗拒。

2015 年春天的某一天，辛顿在伦敦皇家学会发表演讲。演讲结束后，一位记者看到他正在与牛津大学哲学家尼克 · 博斯特罗姆（Nick Bostrom）交谈。辛顿告诉博斯特罗姆，他认为机器在很长一段时间内都无法真正具备智能。但一旦这项技术成熟，就再也无法阻止人们滥用它。

" 我属于悲观派。" 辛顿对博斯特罗姆说。

" 那是因为你认为它不会向善吗？" 博斯特罗姆问道。

" 我认为政治体系会用它来恐吓民众。" 辛顿回答。

" 那你为什么还要继续这项研究？" 博斯特罗姆追问。

" 我可以给出一些常规的理由，" 辛顿回应，" 但真相是，探索的诱惑实在太大了。"

辛顿是在回应原子弹之父 J. 罗伯特 · 奥本海默（J.Robert Oppenheimer）的观点：

当你看到某个技术上极具吸引力的事物时，你会忍不住去做，只有在技术上取得成功后，你才会去争论该如何应对它带来的问题。

后来，辛顿对自己的这番话感到后悔：" 这句话非常贴切，这也是我希望自己当初没说过这种话的原因。"

探索的诱惑总是太甜美。难道就是这份诱惑驱动技术专家追求可能颠覆社会的技术？霍夫曼或许是对的，发明是人类的固有天性。但这也引出了一种可能性：人类会一直发明创造，直到走得太远，逾越危险的边界。我们其他人只能听任自己成为这场技术狂潮的 " 人质 " 吗？

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