谷歌为何被OpenAI抢先？51CTO技术栈

“这是我见过最激烈的竞争之一，甚至可能是资本主义历史上最激烈的竞争。”

这是谷歌 DeepMind CEO Demis Hassabis 在访谈中对这场 AI 竞赛的评论。著名科技作家 Sebastian Mallaby 甚至直接将 AI 类比为现代的曼哈顿计划。

在这场访谈里，他们提出了许多观点：AI 的定位、为什么谷歌当时落后一步、AI 末世论、AGI 之后的社会、AI 原生代的红利、Anthropic 的 Mythos 对 AI 行业的影响、LLM 为什么会被低估等。

只要物理定律没有禁止它实现，那么 AI 就会成为最深远的发明。它会是最强大的工具，甚至是“工具中的工具”。

OpenAI 的横空出世，成为整个行业“觉醒时刻”。谷歌明明手握 Chinchilla 模型，为什么却落后一步？

一方面是谷歌面临的两难困境。生成式人工智能会出现幻觉、错误输出等情况，而对于一家搜索巨头来说，把一个会“胡说八道”的系统直接推向全球用户，本身就是一次巨大的品牌风险。

另一方面是 Demis 低估了 LLM 的潜力。他曾经认为：机器必须像人类一样，从经验中学习，这就是强化学习和深度学习的方向。但现在当模型规模扩大到一定程度，再叠加 RLHF（基于人类反馈的强化学习）之后，LLM 已经能展现出惊人的泛化能力。

更关键的是：用户根本不在乎它是不是“完美”。

访谈中，Sebastian 还抛出了一个极具争议的观点：“在未来的18个月 OpenAI 有 50% 的概率会破产。”

原因很简单：AI 的烧钱速度太快了。一份曾曝光的 OpenAI 内部文件显示：到 2030 年前，OpenAI 的潜在资金需求可能高达 6600 亿美元。

在这场一轮又一轮的竞赛里，公众的情绪也在“AI 拯救世界”与“AI 末日论”中反复横跳。AI 末日论支持者像深度学习之父 Geoffrey Hinton ；乐观派有浏览器之父 Marc Andreessen、图灵奖得主杨立昆。而 Demis 站到了中立派“谨慎乐观”：AI 导致世界末日的概率不是零，但是这种风险可以被人类化解。

如果 AGI 实现之后，我们将走向哪里？

Demis 给出了一个极具科幻感、但又异常认真的答案：如果一切顺利，人类可能会进入一个“最大化繁荣”的新阶段。然后进入一个“后稀缺世界”，在那时，问题将不再是“技术能否实现”而是人类该如何分配？

除了这些，还有很多硬核的观点！

这场由彭博社王牌记者Emily Chang主持，嘉宾是 Demis Hassabis 和Sebastian Mallaby 的对话，

全文放到下面了！

AI 是现代版的曼哈顿计划？

很高兴见到你们。我很惊讶你们在书里写得如此技术化，既让我惊喜，也让我觉得很有挑战。你在开篇就提到了 Manhattan Project（曼哈顿计划）。你当时想向读者传达什么信号？

Sebastian Mallaby ：

也许 Demis 不喜欢这个说法，但我觉得他有点像现代版的 J. Robert Oppenheimer（罗伯特·奥本海默）。20 世纪，人类创造出一种技术，那是极其惊人的科学成就。但与此同时，它也带来了巨大的政治后果、巨大风险，甚至是存在级风险。

在我真正开始写这本书之前，我就觉得这种类比很有意思。不过一开始我有点担心，不敢直接和这个行业的人聊这个话题，不只是 Demis，还有其他我采访的人。结果我发现，他们比我更早就在思考这个类比。他们非常清楚这两者之间的相似性，而且一直在认真思考。

我记得有一次，我们经常在伦敦一家酒吧见面。酒吧后面有一道楼梯，走上去之后是一个没人去的空房间，所以基本就是我们的私人空间。我们在那里聊了两个小时。有一天，我们聊到某个阶段时，我问 Demis：“你从十几岁开始就想打造 AI，后来终于拿到了 Peter Thiel 的投资，成立了一家专注于 AGI 的公司。”

备注：彼得·蒂尔（Peter Thiel），以创办 PayPal 和 Palantir Technologies而闻名。

“当你在伦敦 Russell Square（罗素广场） 开设办公室时，那是什么感觉？”

以我作为作家的经验来看，通常问别人“你当时是什么感觉”，尤其是十几年前的事，大多数人的回答都只是：“挺酷的。”因为他们其实已经记不太清了。

但 Demis 是个非常会讲故事的人。他说：“Sebastian，当时我们的办公室在顶楼阁楼，很小，夏天又热又闷，因为通风很差。所以我有时候会下楼透口气。”

“你从楼梯一路走下来，然后眼前就是 Russell Square，有树，你深呼吸一下，人就舒服多了。然后街道往下四五个门面的位置，就是伦敦数学学会。”

“那很特别，因为 Alan Turing（艾伦·麦席森·图灵） 当年曾在那里发表关于计算机科学与 AI 起源的演讲，而现在，我们正在把那个故事继续完成。”

“再转过一个街角，有一个黑白相间的人行横道。匈牙利核物理学家 Leo Szilard 当年正是在穿过那个黑白相间的人行道时，想到了核链式反应的概念，后来才有了曼哈顿计划。”

“而现在，我们正在做这个时代对应的事情。”

Demis Hassabis：

我不确定我有没有说“完美”这个词。

Sebastian Mallaby ：

反正大概就是这个意思。

从原子时代到智能时代，AI 是一场同一量级的巨变

你提到，你们离那个“核链式反应灵感诞生”的路口只有几步之遥。作为 AI 的构建者，这种与曼哈顿计划的类比，对你意味着什么？

Demis Hassabis：

我觉得这种类比需要谨慎使用，毕竟这是完全不同的技术。但与此同时，我认为 AI 在某些方面甚至更复杂，因为它有太多积极的应用场景。

显然，这也是我们为什么要构建 AGI。相比之下，我认为曼哈顿计划本身并没有那么多正向用途。但它们的重要性是同一个量级的。

即使当年我们只是在 Russell Square 一个小小的阁楼办公室里工作，2010 年那时候根本没人关心 AI，融资也极其困难，但我们知道，自己正在做的东西终将改变世界。而事实也确实如此。

曼哈顿计划开启了原子时代。未来某一天，人们也会给今天这个时代命名，也许会叫“智能时代”。而对当时少数参与其中的我们来说，这件事的重要性其实一直都非常明确。我的目标一直是尽可能理解我们周围的世界，而 AI 只是实现这个目标的一种方式：打造 AI，本质上是在创造一种终极工具，帮助我们理解世界。

为什么说 AI 会成为人类最深远的发明？

那我们就来聊聊“使命感”。我确认一下自己有没有理解对：18 岁时，你拒绝了一百万美元，只为了继续留在学校；后来从 University of Cambridge 毕业后，你创办了一家游戏公司；接着又转向攻读神经科学博士，而在那之前你其实根本没系统学过神经科学。当时 AI 几乎什么都做不了，你为什么会觉得，这件事值得押上自己的人生？

Demis Hassabis：

从某种意义上说，我其实并不知道事情最终一定会像今天这样发展。虽然在创办DeepMind 的时候，我们的确已经做出了类似预测。我们当时认为，这会是一项二十年的使命。从 2010 年开始算，我觉得大概到 2030 年会达到目标，目前看基本还在轨道上。

但某种程度上，这些其实对我来说并不重要。因为我的真正使命是理解我们周围的世界，以及那些宏大的问题。我很清楚地记得，自己曾经非常困惑：为什么更多人不为这些问题焦虑：什么是时间？什么是意识？什么是引力？量子力学到底意味着什么？

当然，你可以去读所有物理学家的著作，我也确实这么做了。但最后你会发现，尽管像 Richard Feynman 这样的伟大科学家毕生都在研究这些问题，我们其实依然知之甚少。今天依旧如此，更不用说四十年前了。这件事对我来说既令人震惊，也令人兴奋。因为我意识到：即使那些聪明到不可思议、甚至是我心目中英雄级别的人，也依然无法真正解释这些我们每天都“沉浸其中”的东西，比如时间。

所以，我觉得自己的使命就是去理解这些问题。某种意义上说，我有一种无法满足的好奇心。但同时，我又非常“战略型”，可能和国际象棋有关。所以我会思考：到底怎样才能真正有效地解决这些问题？

而这最终把我带向了计算机，以及很早就开始研究 AI。因为在我看来，只要物理定律没有禁止它实现，而 Alan Turing 等人已经证明了这一点。那么 AI 就会成为最深远的发明。它会是最强大的工具，甚至是“工具中的工具”，帮助人类完成其他所有科学研究。与此同时，它本身也是一个极其迷人的造物。

所以，还有什么事情会比研究它更重要、更有意思呢？我大概在十四五岁时，就已经得出了这个结论。此后我所有的选择，都是为了积累经验、寻找路径，最终建立一家像 DeepMind 这样的公司，并实现我们今天所做的一切。

这也解释了为什么后来我去研究神经科学。我虽然在做游戏，但本质上是在游戏里研究 AI。当时我其实是借着“游戏设计”的名义，为自己的 AI 研究提供资金支持。

至于为什么没有更早创办 DeepMind？因为即使在 2010 年创业都已经非常困难了，更不用说再提前五年。其实每隔几年，我都会认真思考：“现在是不是时候创办一家真正专注 AI 的公司了？”直到 2008 年左右，我才觉得：现在条件终于成熟了。

所以对我来说，从来都不是“如果失败怎么办”的问题。这是我本来就一定会去做的事。即使今天一切没有成功，我应该还是会继续研究它。也许是在学术界，以另一种形式。幸运的是，后来这些假设和想法真的成功了。但即使没有成功，我觉得我依然会走在这条路上。

从“烤面包机”到50%的末日概率，为什么硅谷大佬观念不同？

Sebastian，相比你刚开始写这本书的时候，现在的你，是更害怕 AI 了，还是没那么害怕了？

Sebastian Mallaby ：

更害怕了一点。原因是，我一直都认为、也理解：机器终究会比人类更聪明。但我原本觉得，它们没有攻击人类的动机。人类经过成千上万年的进化，会想生存、想传递 DNA、想避免被狮子吃掉。但机器没有这些本能。

就像 Marc Andreessen 曾说过的：“AI 不会攻击你，因为它只是机器。它攻击你的概率，不会比你的烤面包机攻击你更高。”所以很长一段时间里，我都靠这种想法获得安慰。

后来有一天，我去拜访了 Geoffrey Hinton ——也就是深度学习的“学术之父”。我在他多伦多家里的厨房坐了几个小时，因为他是个非常典型的“AI 末日论者”。