哈萨比斯：我讨厌奥特曼

2016年3月，韩国首尔。 一场围棋比赛。 对阵双方，一边是世界顶尖棋手李世石，另一边是谷歌旗下DeepMind开发的AlphaGo（简称阿尔法狗）。 最终，阿尔法狗以4比1获胜。 这场比赛，是机器对人类棋手的一次胜利。

李世石在后来接受《纽约时报》采访时说： “输给AI，有种感觉是，我整个世界都塌了。” 他当初在接受邀请时，觉得那只是一场好玩的经历，他从未想过自己会输。 这场对弈被视为人工智能发展史上的转折点。 因为阿尔法狗让人类第一次直观地意识到了“人工智能”。 1.一个全能天才 这个阿尔法狗背后的人，就是德米斯·哈萨比斯。 哈萨比斯从小就对游戏和计算机着迷。 4岁学棋，两周内赢过成年人；9岁成为英国11岁以下国际象棋队队长；13岁达到国际棋联大师级别，世界排名第二；

9岁时，哈萨比斯担任英格兰U11国际象棋队队长 16岁去剑桥读计算机科学，同年在牛蛙公司设计出百万计销量的游戏《主题公园》。 随后转向认知神经科学研究，在伦敦大学学院读了认知神经科学博士，在麻省理工和哈佛读完博士后。 2010年创办Deepmind。2024年拿到诺贝尔化学奖。 哈萨比斯的思维十分敏锐，拥有“无限维度”，能在哲学与电影、科幻与经济史之间自由穿梭。 霍金曾评价他是自己见过的最聪明的人之一。 2.11岁那场输掉的棋局 16岁之前，大家都觉得他是“外星人”。 早在剑桥时期，他已经想着要造AI，甚至在一张纸上写下了构建AI的完整计划。 但是哈萨比斯的父母其实是非常普通的人。 他出生在英国一个移民家庭，父亲是希腊塞浦路斯人，经营一家小玩具店。母亲是新加坡华裔，出身贫寒。 不过，即使这样，他的父亲热衷于把他培养成出色的棋手，投入大量时间陪他训练和比赛。哪怕这对于家庭会带来负担也不遗余力地坚持。 近乎苛刻的训练，让哈萨比斯很早就理解了什么叫全力以赴。 后来，他把这种对目标的执着带到了游戏、神经科学和人工智能研究中。 而他的母亲对他影响非常大，自己曾是个孤儿后被亲戚收养，后来她通过教会积极帮助贫穷的人。 这大概是哈萨比斯后来成长为一个道德感很强的人的原因吧。 他想去帮助他人，对于世界有着近乎“救世主”情结。 11岁那年，在列支敦士登一座古堡里，他刚下完一场长达10小时的国际象棋残局。 他输了，对手在肆意嘲讽他。 但他不为此懊恼，反而想到一个问题。 “锦标赛大厅里挤满了聪明绝顶的人，他们在下棋这件事上耗尽了精力。 但是如此高的智识全部用来下棋，实在是一种浪费。难道不该用在更崇高的事业上吗？” 从那以后，他开始淡出棋坛，把注意力转向了编程。 他说，母亲一直相信他注定会做出了不起的事，但她并不执着于那件事究竟是什么。 是游戏、是编程、还是人工智能什么的都无所谓。 后来哈萨比斯逐渐把兴趣从游戏转向了智能本身。 他希望借助计算机，探索人类认知与智能的规律。 2010年，他与谢恩·莱格、穆斯塔法·苏莱曼共同创办DeepMind。 别的公司关心的是如何创造商业价值。但DeepMind的使命只有一个： “解决智能问题，然后用它来解决其他一切问题”。 成立四年后，这个20多人的小团队，被谷歌以4亿英镑收购。 3、“他不喜欢奥特曼” 哈萨比斯本质上还是一个科学家。 这也就能理解他会选择接受谷歌，因为谷歌可以给他好的研究资源和研究环境。 作为同为AI领军人物，他常常被拿来和OpenAI创始人奥特曼对比。 可是，“哈萨比斯很明显不喜欢奥特曼。”哈萨比斯传记作者马拉比，曾经在采访中说过。 “哈萨比斯跟我说，他追求的是知识和科学，奥特曼追求的是权力。而权力是对他人的控制。” 传记中发现确实如此。 他对奥特曼的描述算不上友好。 书中就提到：奥尔特曼是八面玲珑、牺牲诚信的商人。

引用他人对奥特曼的评价：“奥尔特曼非常擅长获得权力……你把他空投到一个满是食人族的岛上，5年后再去看，他会成为国王。” 我理解两个人之间的冲突，很多来自于哈萨比斯对自己被迫卷入一场必须加速的竞赛的不满。 哈萨比斯希望通过科学突破理解智能，奥特曼更积极地推动通用人工智能的商业化和产品化。 而对AI发展方式上，哈萨比斯一直坚持科学突破和长期安全，奥特曼则更积极地推动产品迭代和技术扩张。 哈萨比斯花了十多年时间探索智能的本质，DeepMind也曾是全球AI研究的领跑者。但奥特曼和OpenAI通过大语言模型与ChatGPT，迅速改变了行业的竞争节奏。 哈萨比斯不得不重新调整自己的节奏。 所以，当谷歌靠Gemini逆风翻盘OpenAI之后，他很开心。 两个人真正的分歧，或许不只是性格上的不合，更深层次应该是对于AI如何发展这件事理念根本上的不同。 奥特曼是硅谷极具代表性的创业者，善于整合资源、高效、效率导向。 哈萨比斯则始终带着科学家的执念。他厌恶权力、厌恶控制，讨厌商业竞赛。他更在意智能本身的奥秘，他有救世主情节，他在乎全人类。 4.诺贝尔奖与救世主情结 所以就很容易理解为什么后来他会去做生命科学AlphaFold。 早在他在MIT做博士后期间，他的教授就断言他未来一定能获得诺贝尔奖。 预言成真。 理解蛋白质如何折叠，一直是生命科学中的重要难题。 2018年，DeepMind推出可预测蛋白质结构的AI系统AlphaFold。 2020年在CASP14蛋白质结构预测竞赛中取得突破。 2024年，AlphaFold 3发布，能以前所未有的精度预测蛋白质、DNA、RNA等几乎所有生物分子的结构和相互作用。在蛋白质结构预测领域取得了重大突破。 这项技术为癌症、阿尔茨海默病等疾病的基础研究和药物研发提供了新的工具。

当年10月，哈萨比斯与约翰·江珀因“蛋白质结构预测”的贡献获得诺贝尔化学奖。 5.哈萨比斯的答案 回头看哈萨比斯的经历，会发现他始终在追问同一个问题： 智能究竟能做什么？ 11岁那年，他觉得人类的聪明才智不应该只用来下棋。 后来，他创办DeepMind，希望解决智能问题，再用智能解决其他一切问题。 从AlphaGo到AlphaFold，他把AI从棋盘带进了生命科学，让机器不仅能够战胜人类棋手，还能帮助人类理解生命、探索疾病。 这或许也是他与奥特曼最大的不同。 两个人都相信AI将改变世界，但哈萨比斯似乎更在意，AI究竟能为这个世界留下什么。 对哈萨比斯来说，答案或许从11岁那场输掉的棋局开始，就已经埋下了。 不是为了赢得更多比赛，而是为了把人类的智慧，带向更值得探索的地方。