独家对话《哈萨比斯：谷歌AI之脑》作者马拉比：这是AI时代的奥本海默肖像

出品 | 网易科技《态度》栏目

作者 | 袁宁

编辑 | 杨霞清 丁广胜 

德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），Google DeepMind CEO，是这一轮 AI 浪潮中必须了解的人物之一。

他的故事，你可能已经知道一部分。

2016年，AlphaGo 战胜李世石，让人工智能第一次以足够戏剧化的方式进入全球公众视野。几年后，AlphaFold 预测出几乎所有已知蛋白质的三维结构，把 AI 从游戏和语言推向生命科学。2024年，哈萨比斯因此获得诺贝尔化学奖：一个没有化学学位的 AI 研究者，拿到了化学领域的最高奖项。

但如果只把哈萨比斯理解为“AlphaGo 和 AlphaFold 之父”，那未免太过简单。

塞巴斯蒂安·马拉比（Sebastian Mallaby），全球知名科技史学家、金融史学家，曾两度入围普利策奖。他用3年时间，采访哈萨比斯超过30小时，并访问了上百位相关人物，最终将哈萨比斯以及当下的 AI 时代写进了《The Infinity Machine》【中文版译为《哈萨比斯：谷歌AI之脑》，由湛庐文化引进出版】这本书。

（《哈萨比斯：谷歌AI之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比（Sebastian Mallaby）。图源：©Jeremy Sherlick）

聊完之后我发现，这本书当然是关于哈萨比斯的，但它更像一面棱镜：光打进去，是一个人的故事；折射出来的，却是整个 AI 权力场的光谱。

山姆·奥尔特曼（Sam Altman） 更像这场浪潮的前台人物。他擅长定义议题、组织资本、推动联盟，也擅长让尚未发生的未来先被社会相信。埃隆·马斯克（Elon Musk） 则把技术、商业、个人意志和现实冲撞压到极限。马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg） 更像平台时代的机会主义企业家：他关心 AI，但更关心任何可能重塑公司增长曲线的新技术。

哈萨比斯不完全属于其中任何一类。

他更像一个仍然坚持用科学问题定义技术路线的人。他谈 AGI，谈 AI 安全，谈智能的本质，也谈 AI 如何帮助人类理解物理、生物和宇宙。但与此同时，作为 Google DeepMind CEO，他也身处全球最重要的 AI 竞赛中心之一，无法脱离资源、速度和权力谈理想，也不得不坐到同一张牌桌上。

马拉比对我说，这本书写的是一幅现代版“奥本海默”的肖像。

他们面对的是同一种现代困境：一个科学家参与创造出某种前所未有的力量，而这种力量一旦被释放，就不再只属于科学本身。当一种新能力即将越过人类既有治理框架的临界点，创造者既是推动者，也是担忧者；既相信它能带来巨大进步，也无法确定它最终会把世界带向哪里。

这种处境不只属于哈萨比斯，也属于这个时代每一个正在建造 AI 的人。

当下，AI 竞赛的故事仍在继续。

以下是网易科技《态度》栏目与哈萨比斯传记作者马拉比的对话内容，经不改变原意的编辑。

网易科技：首先比较好奇，这本书为什么叫《The Infinity Machine》（直译为“无限机器”）？它更多是在说AI，还是在说哈萨比斯？

马拉比：这是个好问题。你可以说，哈萨比斯本人某种程度上也像一台“无限机器”，因为他的精力极其充沛。但更准确地说，这个标题主要还是指 AI。

我理解的 AI，是一种能够从近乎无限的数据中提取意义的系统。对于规模比较小的问题，如果你可以用蛮力穷举所有可能性，其实并不需要 AI。但当你面对巨大的搜索空间，比如蛋白质折叠、大语言模型、围棋这类问题时，你就需要一台“无限机器”。

所以这个标题其实有两层含义：第一，是从近乎无限的数据中发现规律；第二，是这种机器本身的潜力几乎是无限的。它可以做科学研究、做数学、帮助医疗健康、辅助药物研发……AI 能做的事情，几乎是无穷无尽的。

网易科技：写哈萨比斯前后你对他的印象发生了哪些变化？

马拉比：在写作之前，我见过他，也知道他是一个很有意思的混合体。

一方面，他待人非常平和、自然，很容易交流，不是那种不看你眼睛、只盯着自己鞋子的技术宅。他表达也很清楚，用词直接，交流起来没有距离感。

但另一方面，他的思想尺度又非常宏大。所以他身上有一种很有意思的反差：表达方式很朴素，但思维疆域极其宽广。

这些是我原本就知道的。写作之后我才真正意识到的是两点：

第一，是他的精力和工作伦理到底有多极端；第二，是他对科学的信念里有某种“精神性”的维度。对他来说，理解自然某种程度上像是在接近上帝。这一点我以前完全不知道。

网易科技：你刚刚提到他把理解自然当作为“接近上帝”。很多天才型创始人都有某种执念。你觉得这是不是哈萨比斯的执念？

马拉比：我觉得我说的“接近上帝”更多是一种表达方式，用来说明他对科学的情感有多强烈。

如果要说他最根本的驱动力，我会说：他真的、真的非常想理解物理学和生物学。

在他看来，这两者是世界最深层的谜团。而 AI 是他为此打造的一种工具，能帮助他在物理和生物领域做出新的发现。

（德米斯·哈萨比斯于瑞典斯德哥尔摩音乐厅颁奖典礼现场，领取诺贝尔化学奖奖章与证书。图源：©NobelPrize.org.）

网易科技：这种对生物、物理的追求，甚至让他获得了诺贝尔奖。在公众印象里，AlphaGo 和 AlphaFold 几乎定义了哈萨比斯。您觉得在他自己看来，AlphaFold 是不是他最重要的贡献？

马拉比：毫无疑问是 AlphaFold。这也是让他获得诺贝尔奖的成果。我相信诺贝尔奖是他最引以为傲的成就。

而未来他最想做的事情，是在 AlphaFold 的基础上继续推进，建立一个广泛的、由 AI 驱动的药物发现平台，加速新药研发。

他的目标是把药物分子的发现过程提速10倍。也就是说，过去找到一个候选药物分子可能需要10年，未来在 AI 帮助下，也许不到1年就可以完成，当然这里不包括最后的临床试验阶段。我认为这才是他未来最雄心勃勃的目标。

网易科技：这本书的内容其实不止关于哈萨比斯本身，更是当下AI发展的一个侧影，涉及很多当下重要的AI人物。首先，您会觉得哈萨比斯怎么看 OpenAI？OpenAI 又怎么看哈萨比斯？

马拉比：OpenAI 在2015年成立，很大程度上是因为马斯克不喜欢谷歌和 DeepMind。马斯克当时和拉里·佩奇（Larry Page）之间有过争论，核心在于：佩奇到底是不是足够“站在人类一边”，而不是“站在 AI 一边”。马斯克不信任佩奇来主导 AI 交付给世界。

而当哈萨比斯决定把 DeepMind 卖给谷歌，而不是卖给马斯克时，马斯克曾说哈萨比斯是个“邪恶天才”。所以从一开始，马斯克和哈萨比斯之间就存在非常深的竞争情绪。

至于杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），在 OpenAI 成立之前，哈萨比斯其实并不了解他。但 OpenAI 成立之后，奥尔特曼 就成了哈萨比斯在AI领域真正意义上的竞争对手。某种程度上，哈萨比斯对他也有些反感，因为在哈萨比斯看来，他自己是一个真正做科学研究、受过博士训练的人，而 奥尔特曼 并不是这样的技术科学家，却试图建立一个顶级 AI 实验室。

在哈萨比斯看来，奥尔特曼 并不真正理解技术本身，只想把 AI 作为一种获得影响力和权力的工具。他没有哈萨比斯那种出于科学本身的动机。

所以，哈萨比斯并不喜欢 OpenAI 的领导层，而 OpenAI 的领导层也不喜欢他。ChatGPT 发布之后，这种关系变得更糟了，因为在哈萨比斯看来，那个系统会产生幻觉，却依然被发布出来，这是不负责任的。这也让他更加觉得 Sam 奥尔特曼 不值得信任。

网易科技：您书里也提到，他批评奥尔特曼是被权力驱动的，但同时又承认自己也需要权力。某种意义上，哈萨比斯和奥尔特曼是不是一种“镜像关系”？

马拉比：这是个很有意思的问题。在哈萨比斯心里，他可能会觉得自己和 Sam 奥尔特曼 完全不同。但也许，他们之间远比哈萨比斯愿意承认的更相似。

他们最终都在试图构建 AI，都需要权力，都需要融资，也都非常好胜。他们都会谈AI安全，但又都没办法真正从根本上解决安全问题。

所以我觉得你这个问题很聪明。是的，他们之间确实存在某种“镜像关系”、某种相似性，虽然他们也确实不同。

举个例子，两个人都非常在意公共叙事、在意自己的公众形象、在意如何进行公共沟通。但做法不一样。

哈萨比斯更倾向于用自己已经取得的成就来塑造形象。比如他配合我写这本书，也安排了一部关于他的纪录片《The Thinking Game》，还在《自然》等顶级科学期刊发表了很多论文，拿到了诺贝尔奖，这些都在不断累积他的公众声誉。

但他不太会上社交媒体，不太会通过短文不断承诺未来。他更喜欢强调“我已经做成了什么”。

而 Sam 奥尔特曼 更像典型的硅谷人物，他更擅长讲未来，讲尚未发生但即将到来的事情。

所以你可以说他们是镜像的：都在经营公众形象，但一个是“回看过去的真实成绩”，一个是“面向未来的宏大承诺”。

网易科技：哈萨比斯说，最糟糕的事情就是去控制别人；但另一方面，他又认为在实现 AGI 之前，自己必须掌握权力。这是不是一种矛盾？

马拉比：是的，我认为这就是一种矛盾。虽然哈萨比斯本人试图告诉我，这并不矛盾。

但我想说，人本来就是充满矛盾的。也许更客观的说法是：不同的人使用权力的方式和热情不同。有些人真的享受权力，有些人并不喜欢权力本身，只是觉得为了完成目标必须掌握它。也许哈萨比斯属于后者。

网易科技：再聊一下书中的其他人，我看到一个很有意思的细节。哈萨比斯在决定把DeepMind卖给谁之前，他和扎克伯格有次会面，那次会面中他不只聊 AI，还聊了很多别的东西来测试扎克伯格对 AI 的“忠诚度”。你怎么理解那次会面？

马拉比：这件事首先说明了一点：哈萨比斯除了是伟大的科学家和思考者，也是一个相当精明的创业者。他在与人打交道时其实很聪明，也很有策略。

有位读者读完书后评论说，这本书展示了哈萨比斯从一开始就是一名非凡的企业家，同时也是一名非凡的科学家。我觉得他和扎克伯格的那次互动就体现了这一点。

更广义地说，哈萨比斯最终决定把 DeepMind 卖给谷歌，而不是卖给扎克伯格，这是一个非常聪明的决定。他值得因为选对了出售对象而获得肯定。

从后来发生的事情看，Meta 显然没有谷歌那么适合作为 AI 的归宿。扎克伯格对各种技术都很热衷，但他更像一名非常商业化的领导者：他想抓住任何能够让公司成功的技术，至于那是不是 AI、3D 打印，或者别的什么，都不重要，他并不真正执着于某一个科学方向。他在意的是打造一家成功的大公司。

这和扎克伯格后来在 Meta 的路径也很一致：有一段时间公司全力押注元宇宙，后来又转向 AI。他是一名机会主义者，也是作风强势的领导者，敢于大刀阔斧地切换公司的战略重心。所以你可以说这没有绝对的好坏，但有一点很明显：他忠于的不是某个科学理想，而是股东利益。

（DeepMind早期团队，于伦敦布卢姆茨伯里区首间办公室合影。图源：©Google DeepMind）

网易科技：书中也提到哈萨比斯和马斯克的交往，我在看书的时候隐约感觉，即使哈萨比斯曾拿过马斯克的钱，但他也并不喜欢马斯克。我这种感觉对吗？

马拉比： 我觉得基本是对的。最开始，哈萨比斯其实是欣赏马斯克的，因为马斯克做了 SpaceX，也有 Tesla，从工程师视角看，哈萨比斯对他是佩服的。

但后来，当马斯克想收购 DeepMind时，哈萨比斯拒绝了，认为那是个愚蠢的报价，因为谷歌显然拥有强大得多的算力资源，从那之后，两人之间就进入了某种敌对状态。

到了今天，哈萨比斯会尽量避免直接说马斯克是个坏人，因为他不喜欢树敌。但两人的行为方式实在太不一样了。马斯克总是在 X 平台上发言、挑衅、制造冲突，还会把事情一路推向诉讼。哈萨比斯则完全不是这种风格。他会对那种高度不稳定、过度公开化的行为方式感到反感。

网易科技：哈萨比斯曾认为，构建智能要先理解大脑。但后来我们也看到了，ChatGPT靠语言率先带来了智能突破。这是否挑战了他的路线？

马拉比：是的。他低估了语言在通向 AGI 路径中的重要性，这是他的判断失误。

不过，我会说，他原本坚持的方向，也就是需要构建“扎根于现实世界”的模型，需要理解物理世界的世界模型（world model），并不是错的，只是时间点判断错了。

今天，world model 又重新流行起来，很多实验室都在做，这其实就是哈萨比斯在2017、2018年左右想做的事。所以不能说他完全错了，只能说他低估了语言对于训练强大模型的重要作用，也过早预估了发展节奏。

网易科技：是的，DeepMind 还曾批评 OpenAI 是“只有蛮力，没有智能”。但后来 ChatGPT 被看作改变了世界，当然哈萨比斯也因为 AlphaFold 获得了诺贝尔奖。但在您看来，这个“科学 vs 工程”的争论，现在算是有答案了吗？

马拉比： 我觉得你这个总结非常好，这确实可以被理解为“科学 vs 工程”的分歧。

不过我不认为这个问题已经彻底解决了。今天新的问题是：模型继续变强、变聪明，到底只是一个工程问题：不断做大、做强、堆更多算力，还是说它最终仍然需要像 Transformer 那样的根本性算法突破？

换句话说，我们还需要多少“科学”，仍然是个问题。

我这周刚和哈萨比斯谈过这个问题。他的看法是：现在还不知道答案。所以 Google DeepMind 内部两条路线都在走。

一条是工程路线，继续把模型做大、做强；另一条是科学路线，尝试找到全新的算法突破，改变整个发展路径。

所以在哈萨比斯看来，这个问题并没有完全尘埃落定。

网易科技：DeepMind 两条路线都在走，现在 AI 人才争夺非常激烈。你觉得Deepmind吸引顶级科学家的核心是什么？

马拉比： 这是个有意思的问题。不同实验室吸引科学家的方式不一样。

OpenAI 在某个阶段能吸引人才，是因为它一度处在领先位置，而且看起来进展非常快。很多人加入它，是因为他们想站在赢家一边。

Anthropic 的策略则不太一样。它强调自己最重视安全，而且从结果来看，这种方式很成功。Anthropic 的人员流失并不高，很多人对 达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）以及公司的文化都有很强的忠诚度。

Google DeepMind 则介于两者之间。它也重视安全，但又比 Anthropic 更大，因此文化没有那么紧密；而且它横跨美国和英国，既有美国研究团队，也有伦敦团队，所以整体不像 Anthropic 那样高度凝聚。

但另一方面，Google DeepMind 能提供和一群顶级科学家共事的机会，也有谷歌提供的大量算力资源。所以它既有一点 OpenAI 那种“强队效应”，又有一点 Anthropic 那种“重视安全”的吸引力。可以说，它处在两种模式之间。

网易科技：在深入了解哈萨比斯之后，你有没有看到他的一些局限性？

马拉比：当然有。

首先，他会做出误判，比如我们刚刚说到的对语言重要性的误判。不过，一个好的领导者、好的公司，并不是从不犯错，而是能不能从错误中恢复。他在这方面是恢复过来了的。

此外，我觉得他身上有一些“盲点”。比如我们刚刚聊到的，他说自己不喜欢控制别人，但实际上他确实会控制别人。他对自己性格中的这一面，不太愿意承认。

这在 穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）被请出 DeepMind 这件事上也很明显。哈萨比斯当时不太愿意承认，真正做出决定的人其实就是他自己。他会说，是调查、是律师、是程序，等等，但说到底，他是 CEO，最后决定权在他手里。是他决定 Mustafa 应该离开，所以 Mustafa 才离开。

再往深一点说，他说自己是被科学驱动的，但也许他同样只是想赢，也许他也很享受竞争，也许这里面同样有很强的自我意识。

但我也要补充一句：几乎所有创业者都有某种“现实扭曲力”。他们会按照自己希望看到的方式去看世界，否则他们根本不可能创业。去创办一家公司、去做一件从未有人做成的事，本身就要求你有能力把自己的意志施加到现实之上。

史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）的传记里就反复讨论过这一点。所以，强烈的自我意识、强烈的主观意志，这些并不罕见，也不一定是坏事。只是既然你问我他的缺点，我就把这些讲出来。

网易科技：在写这本书之前你们之间有没有进行一种“协商”，约定哪些能写，哪些不能写？

马拉比：有的。一开始我们约定，这些交流都属于“背景信息”，也就是说，我可以使用这些信息，但如果我要直接引用他的原话，就必须和他核对。

因此，他确实有权查看引语。而为了让他判断引语是否准确，我也让他看了整本书，因为脱离上下文他无法判断。

于是后面自然会出现争论。我们争论了很久，有一次甚至谈了3小时，讨论各种不同的解释，比如“他到底是不是控制型人格”之类的问题。

有时候我会承认他的意见是合理的；有时候他也会承认我写的内容其实没有问题，或者确实是真的，不应该反对。

所以，是的，这是一种协商。但我认为这种协商让这本书更接近真实，对读者更有益。

即使你不和人物做这么深入的合作，当然也可以写书，但你往往会犯错，因为你并没有真正深入理解他。相反，如果你真的想非常深刻地理解一个人，那么在写完之后给他看，再反复讨论，最后出来的文本往往会更准确，也更有人性的细微层次。

网易科技：现在已经写完了，回顾整个创作过程，您觉得困难吗？

马拉比：从某种意义上说，哈萨比斯既是最容易写的，也是最难写的。

容易写，是因为他实在太精彩了。他身上有太多富有色彩的故事：小时候下棋、竞争、与父亲关于“是不是真的尽了最大努力”的争论、之后的创业历程……对于作者来说，这样的人物天然就很容易写得有趣。

但与此同时，他又是最难写的，因为他身上充满复杂的矛盾。比如你刚才指出的那些：他和奥尔特曼到底是不是真的不同，还是某种镜像？他到底是不是一个控制欲很强的人？他到底是不是“好人”？他在推动这样强大的技术时，是否真的足够重视安全？他能不能真正改变这场军备竞赛式的发展逻辑？

这些判断都非常复杂。我已经尽我所能去表达自己的看法，但也有人读完后说，我对他太宽容了，不应该这么轻易放过他。因为他毕竟是在谷歌内部做这件事，而谷歌是一家商业公司，这项技术也并不绝对安全。

但我之所以这样写，是因为我认为：一个人可以有好的意图，即便他未必总能把这些意图真正实现。

哈萨比斯是个非常复杂的人，而世界本身也是复杂的。我想呈现的，正是这种复杂性。

（7岁的德米斯·哈萨比斯，于伦敦北部芬奇利区的家中与他的一座国际象棋奖杯合影。图源：©Demis Hassabis）

网易科技：确实看到了这种复杂性，不知道他有没有因为你写的某些内容而生气？

马拉比： 严格来说，没有。他确实会对我写的一些内容感到不满。

比如我写了 DeepMind 和谷歌之间的冲突，而那原本是秘密。他没有告诉我这件事，是我从其他人那里了解到的。后来他还让我去和 DeepMind 的律师谈，那位律师试图说服我不要写这些内容。

所以我知道，哈萨比斯显然对我这么做不高兴。但他从来没有冲我大喊大叫，也没有失控发怒。即便在不高兴的时候，他依然保持得很有礼貌。

网易科技：他有没有明确要求删掉一些内容？

马拉比： 有。他，或者更准确地说，他的律师，要求我删掉关于 DeepMind 和谷歌冲突的部分，也就是现在书里的那一整章。但我没有删。

网易科技：那一章很精彩，DeepMind 和谷歌之间的张力其实是长期存在的，您觉得这个过程带给哈萨比斯的影响是什么？

马拉比： 我想，对哈萨比斯来说，最大的“意外”在于：在和谷歌对抗了3年之后，他最后决定不再对抗，而是转而拥抱谷歌。

他对我说，过去很长一段时间，他都在“往外倾斜”，也就是试图远离谷歌；后来他开始“向内倾斜”，靠近谷歌，结果事情反而好得多。

现在他和 Alphabet CEO 桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）之间的关系已经非常紧密、牢固，甚至可以说是当今商业世界里最重要的伙伴关系之一。因为皮查伊需要哈萨比斯来交付 AI，而哈萨比斯需要皮查伊提供资金和资源，让 AI 研究成为可能。

所以某种意义上，最大的变化就是：他们最后变成了一个非常强的组合。

网易科技：书中也提到了中国 AI 公司DeepSeek。你觉得哈萨比斯如何看待中国 AI 公司在全球格局中的位置？

马拉比： 我认为他会觉得，中国公司很强，而且并没有落后太远。

同时他也认为，中国和美国必须合作，确保这些系统是安全的。即便中美之间一定会竞争——毕竟它们是两个超级大国——但在 AI 安全问题上，仍然必须合作。我认为这是哈萨比斯的立场。

网易科技：是的，应该是既竞争又合作的。那你怎么看双方各自的优势和劣势？

马拉比：目前看起来，美国在最前沿模型上领先几个月；而中国可能在应用层更有优势。

参访华为给我留下了很深的印象。我看到很多通过云交付的 AI 服务，比如面向高铁检修的 AI，以前需要人工每天晚上钻到列车底部检查维护状况，现在可以通过摄像头和 AI 来完成；还有面向矿业、医疗、物流等垂直行业的 AI 应用。

我觉得，这种面向具体产业场景的应用能力，是中国的一大强项。在这方面，中国也许是领先的。

网易科技：如果必须用一句话来概括这本书，这本传记想回答的核心问题是什么？

马拉比： 我不确定它是不是一个“问题”，但如果一定要概括，我会说：这是一幅现代版“奥本海默”的人物肖像。

网易科技：现代版的奥本海默，我看完也有这种感觉。那您在写这本书前后对AI本身的态度有什么变化吗？

马拉比：有变化。

开始写之前，我对 AI 的态度总体上是比较积极的。因为我觉得它会极大推动科学进步，而且我认为 AI 即使会在很多方面比人类更聪明，也不一定会主动对人类产生攻击性。人类会想生存、想繁衍，是因为进化塑造了我们；机器并不是通过生物进化形成的，所以我当时觉得，它为什么要攻击我们呢？

但后来在写作过程中，我和辛顿有过一次谈话。这段内容我在书里也写了。他提醒我说，AI 其实也可能会“想活下去”，因为程序员会告诉系统：如果有别的 AI 攻击你，你要学会防御自己。也就是说，系统会形成某种“生存倾向”。

那段时间我确实有点担心。

不过就在最近几周，我又稍微乐观了一点。因为我感觉，一些先进模型的发展，正在推动各国政府更认真地思考监管和控制 AI 的必要性。我觉得这是好事。

我也希望，无论是在美国还是中国，政府都会越来越重视防范 AI 的风险。如果这一点真的能够实现，我会对未来更有信心。

网易科技：你说你一度感到担忧。那么你认为，AGI 应该由谁来控制？

马拉比： 我认为比较理想的模式，应该有点像 IAEA，也就是国际原子能机构。

这个机构在全球范围内监督核能使用，也试图阻止核武器被秘密制造。它当然并不完美，但我觉得我们需要一个类似的全球机制，来管理 AI 如何被部署到世界中。

因为单个公司不可能真正控制自己的技术。即便一家公司做得很好，其他公司也可能完全不是那样做；那样一来，世界并不会更安全。

同样地，单个国家也无法独自解决问题。即便美国非常重视安全，如果其他国家的实验室不重视，那也没有意义。只要全球还有不安全的实验室存在，所有人就都不安全。

所以我们真正需要的是：围绕 AI 安全建立国际合作机制。

网易科技：从您了解的信息来看，哈萨比斯接下来一年的主要目标是什么？

马拉比：我觉得他其实是在同时推进两条主线。

第一条，是让 Google DeepMind 在大语言模型竞赛中表现出色，让 Gemini 成为最顶尖的模型之一，甚至成为最强模型。

第二条，是他非常在意的“AI for Science”。也就是沿着 AlphaFold 和诺贝尔奖这条线继续推进，构建药物发现平台。

他还有一家叫 Isomorphic Labs 的公司，目标就是打造一个能更快研发大量新药的平台。所以我认为，未来一两年里，对他最重要的两件事，一个是 Gemini，一个是 AI 驱动的医疗和药物研发。

（2017年，德米斯·哈萨比斯与史蒂芬・霍金合影。图源：©Demis Hassabis）

网易科技：我相信这本书有很多读者是刚进入 AI 领域的年轻研究者，您觉得对他们而言，从哈萨比斯身上最值得学习的是什么？

马拉比： 我觉得答案也许是：当你在做一件非常困难、很多人甚至不相信可能成功的事情时，信念极其重要。

这几乎像一种信仰。你必须真的相信它能实现。

尤其是在早期 AI 研究阶段，很多参与者都告诉我，“相信这件事能做成”是最重要的品质。今天 AI 已经成熟得多了，所以“相信”变得容易一些。但在 AI 内部，仍然有很多方向还处在非常前沿、很多人不相信能成功的阶段。

比如更高级的智能体系统、先进机器人，不仅能够回答科学问题，甚至还能自己提出科学问题的“自主科学家”系统——这些都是非常长期、非常困难的挑战。

在这些问题上，最重要的能力之一，仍然是：相信它是可以被做成的。