哈萨比斯对谈汉娜·弗莱:科学与艺术交汇处的AI未来与文艺复兴 Best Partners TV 2026-09-27

哈萨比斯对谈汉娜·弗莱:科学与艺术交汇处的AI未来与文艺复兴

9 节

科学与艺术交汇的起点

大飞: 大家好,这里是最佳拍档,我是大飞。最近,英国皇家艺术学会(RSA)给德米斯·哈萨比斯颁发了年度阿尔伯特奖章,现场还有一场他和数学家汉娜·弗莱的深度对谈。AlphaGo、AlphaFold、诺贝尔化学奖这些大家都很熟悉了,不多介绍。今天这场对话真正有意思的,是他对AI未来的判断,以及他身上那种科学与艺术交汇的独特视角。信息量很大,我们直接说。

哈萨比斯在获奖感言里说,他整个职业生涯都在技术和创造力的交汇处工作,科学和艺术之间没有边界。这话可能听着有点虚,但如果你了解他的经历,就会知道是真的。他最早进入的行业其实是游戏。九十年代初,他设计的主题公园模拟游戏《Theme Park》有一千万人玩过。那时候他就觉得,游戏行业特别有意思,表面上是在做创意产品,要让几百万人觉得好玩,但是这个创意目标反过来驱动了大量技术进步。包括3D图形也是游戏行业逼出来的,我们今天训练AI用的GPU,当初也是为了打游戏做的。谁能想到,矩阵乘法这种东西,最后会成了AI革命的基础呢?

哈萨比斯说,他从游戏行业学到的最重要的一课就是:当你追求一个足够宏大、足够有野心的目标时,会有很多你根本想象不到的副产品和意外收获。这是他整个职业生涯反复验证的一条经验。更有意思的是他的家庭背景。他爸妈都是搞艺术的,爸爸是创作歌手,姐姐是职业作曲家,一家子全在艺术和创意领域,只有他走了科学这条路。但他说,虽然他接受的正规训练全是逻辑和科学方向的,但是内心深处,他其实是被创造力、直觉和情感驱动的。

这话从一个顶尖科学家嘴里说出来,可能有点反直觉。但哈萨比斯说,他一直觉得普通科学家和伟大科学家的区别,恰恰就在于创造力。能做到教授级别的人,技术能力肯定都过关了,最后真正带来重大突破的,是创意和直觉的飞跃。你去看那些诺贝尔奖得主,那些改变了学科方向的人,他们的核心突破往往都来自直觉的跳跃,技术能力只是基础。

工业革命十倍速的AI变革

大飞: 说到这里,哈萨比斯把话题引向了AI。他说,他这辈子都在做AI,因为他相信AI将是人类有史以来发明的最深刻的技术之一。它的影响会像电力一样深远,像互联网、像手机一样改变一切,甚至可能更大。他给出的判断是:AI的影响力可能是工业革命的十倍,而且发生的速度也要快十倍。工业革命用了一个世纪,AI可能只需要十年。工业革命最终带来了现代医学、儿童死亡率下降这些了不起的成就,但是也带来了环境污染、社会不平等这些问题,最后需要新的制度、新的机构来应对。AI也是一样,机遇是巨大的,但挑战也同样真实。

哈萨比斯说,他个人这辈子做AI最大的动力,就是推进科学和医学的发展。AlphaFold就是这个理念的产物,他现在还在通过衍生公司Isomorphic Labs加速药物研发。他一直认为,AI能做的最重要的事情就是改善人类健康,这个信念到今天也没有变。

但他强调,技术本身只是赋能,它打开了各种可能性,提供了各种路径,但技术本身不会告诉我们应该选择哪条路。什么是对社会有益的?人类下一个时代应该是什么样的?这些问题,不是技术专家能回答的,这需要艺术、人文学科、社会科学的参与,需要像RSA这样的机构把不同领域的人聚在一起,共同来塑造这个未来。

哈萨比斯用了一个很有意思的说法:我们现在正站在奇点的山脚,距离通用人工智能(AGI)可能还有几年时间,但社会还没有准备好。我们需要现在就开始讨论一些根本性的问题:比如我们将珍视什么?什么是人生的目的?我们如何用AI来增强人类的创造力而不是替代它?以及在AI时代,工艺和作品的灵魂到底意味着什么?这些问题技术人员回答不了,答案必须来自艺术和人文学科。

当然,哈萨比斯本质上是一个乐观主义者。他说,他毫不怀疑人类能够适应这个新时代。你想想看,我们的大脑本来是为了在非洲草原上狩猎采集进化出来的,但我们用它创造了交响乐,画出了《蒙娜丽莎》,造出了波音747横跨大西洋,这本身就是个奇迹。如果我们能走到今天,我们的下一代也一定能找到出路。但他提醒我们不能掉以轻心,这场变革来得太快了,我们需要从现在就开始认真对待。他的愿景是:AI可能会带来一次新的文艺复兴,科学和艺术会再次交融,就像达芬奇那个时代一样,开启一个科学发现与人类创造力的黄金时代。

达芬奇情结与波西米亚式成长

汉娜·弗莱: 听到这里,我想起了一个细节,你在DeepMind的办公室名字就叫“达芬奇”。为什么是达芬奇?

德米斯·哈萨比斯: 我有几个科学偶像,达芬奇和亚里士多德是其中最重要的两个,原因就是他们的全面性。达芬奇一方面画得出《蒙娜丽莎》和《最后的晚餐》,另一方面又能画出精确到令人惊叹的心脏和肺部解剖图。如果没有高超的艺术功底,他不可能达到那样的科学精度。在达芬奇那里,艺术和科学根本不是两回事,他只是在做事情,在创造了不起的东西。我特别希望能再看到那样一个时代,而AI或许能帮我们做到,这也是为什么达芬奇一直是我最大的灵感来源。

汉娜·弗莱: 全家都是艺术家,你小时候有没有觉得自己是个异类呢?

德米斯·哈萨比斯: 小时候完全没有这种感觉。我的父母是波西米亚式的,家里没什么钱,但是充满了创造力。我爸爸特别鼓励不走寻常路,父母从来没有过朝九晚五的正常工作,也不相信那套,所以家里的孩子天然就获得了一种许可,可以不按常理出牌,可以追随自己的热情。我妈妈更偏向精神和艺术的方向,这些东西从小就在影响我。

然后碰巧我又特别喜欢国际象棋和电脑,这些东西又锻炼了我逻辑和科学的那一面。但我真正热爱的,其实是这些事情背后的创造性输出。设计游戏也好,下出一盘精彩的棋也好,本质上都是艺术创作,只不过你得技术非常过硬,才能产出配得上艺术这个名字的东西。

我从小的北极星就是想回答那些大问题,想理解这个世界的奥秘。而要真正理解那些最深的问题,比如意识的本质是什么?创造力从哪来?梦是怎么回事?时间是什么?你既需要艺术的视角,也需要科学的视角。这也是我最后走向AI的原因,我觉得我们需要一个元工具来帮助我们回答这些问题。人的一生太短暂了,靠自己慢慢想,能回答的问题太少了。

游戏作为特洛伊木马与未知探索

汉娜·弗莱: 你16岁就开始了第二职业生涯——游戏设计师,这本身就是最好的例子。表面上是创意工作,实际上已经是你AI研究的起点了。

德米斯·哈萨比斯: 因为时间不够用啊,这辈子有意思的事情太多了,所以我做任何事情都喜欢一举多得,最好一件事能有四五个目的。做游戏就是这样,我真心喜欢游戏,喜欢设计游戏,也喜欢看玩家玩得开心。但游戏还有一个作用,就是我的特洛伊木马。

通过做游戏赚到的钱,可以用来资助AI研究。那是九十年代初,想拿AI研究的经费几乎是不可能的,所以我就和戴夫·席尔瓦这些人一起,表面上是在做游戏里的AI,控制游戏里的小人、模拟游戏世界,但实际上是在推进AI研究。游戏成功了,就能资助下一个想法。而且这段经历还教会了我怎么管理创业公司,怎么管理创意工程团队。我把这套经验直接带到了DeepMind,学会了怎么把尖端工程和一个创意目标结合起来。

在游戏行业,你要是想吓一个游戏设计师,只要问他一句话:“这游戏什么时候才会好玩?”设计师答不上来的。出版商天天追着问:“现在好玩了吗?”“还没有。”“再等三个月?还是六个月?”没人知道。做科研其实一模一样,你问一个科学家:“这个突破什么时候能做出来?”他也无法给出确切答案,因为如果你已经知道答案了,那就不叫研究了;如果你能百分百保证游戏一定会好玩,那你做的东西也不叫创意。

所以我很早就意识到,游戏设计和科学研究本质上是非常像的,都充满了未知,都需要品味、直觉和信念。最好的游戏设计师和最好的科学家,在气质上是相通的。这也是为什么我一直强调跨学科团队的重要性,工程和研究要互相喂养:工程能力推动研究突破,研究成果又指导下一步的工程建设。AlphaGo和AlphaFold的成功,靠的都是这种模式。

转向认知神经科学与现实模拟

汉娜·弗莱: 聊完游戏,再看你的博士阶段:从游戏设计师转去读神经科学博士,研究大脑的想象力。在外人看来这是个一百八十度的大转弯,但对你来说,这其实是同一块拼图的另一面。

德米斯·哈萨比斯: 如果你不知道我最终是想做通用人工智能的,那确实会觉得奇怪:先是计算机科学,然后做游戏,然后又去读神经科学。但在我看来,这都是从不同角度逼近同一个问题:到底什么是智能?智能背后有哪些核心能力?

二十多岁的时候,我觉得自己已经把当时AI领域的知识推到了极限。那是九十年代中期,神经网络革命还没到来,传统AI方法已经走到头了。所以我需要找一个新的信息来源,一个完全不同的角度来理解智能到底是怎么回事。还有什么比大脑更好的研究对象呢?而且那时候功能性磁共振成像(fMRI)刚刚开始普及。用巨大的磁铁就能看见人在思考的时候大脑哪些区域在活动,这在当时简直像科幻一样,对我来说这个诱惑是无法抗拒的。

我选择研究记忆和想象力有好几个原因。首先这两个话题本身就足够迷人;其次,想象力,特别是对未来的规划,是我在下棋和做游戏的时候每天都在做的事情。下国际象棋的时候,你要在脑子里想象后面几步棋的局面,然后倒推回来。《后翼弃兵》里演的那些,女主角梦见棋盘上的棋子,那种感觉对顶尖棋手来说是完全真实的,我自己就有过这种体验。做游戏设计也是一样,你要在脑子里想象玩家玩的时候是什么感觉,他们会在哪一步遇到困难,什么时候会觉得无聊,界面好不好用,这些都是想象力在起作用。但当时的神经科学界已经有很多人研究记忆了,却几乎没人研究想象力;而对AI来说,想象力更是一个完全不知道怎么实现的能力。所以从好几个角度看,这都是一个值得研究的问题。

还有第三个原因,我想在世界顶级的大学里跟着最好的教授,亲身体验一下站在知识最前沿做研究到底是什么感觉。研究和工程是不一样的,很多技术出身的人不一定理解这一点。做研究的那种兴奋感,那种在未知边缘探索的感觉,是独一无二的。

汉娜·弗莱: 这么听起来,你这辈子一直都在回答同一个问题:大脑是个模拟引擎,游戏也是模拟引擎,甚至象棋、文学、音乐,其实都是在构建一个现实的版本让你进去待一会儿,本质上都是同一个问题。

德米斯·哈萨比斯: 我非常认同。我这辈子有两个核心的迷恋,幸运的是我还能把它们联系起来,组成一个更宏大的目标。第一个就是AI和智能本身,比如智能到底是什么?我们怎么驾驭它来推进其他领域?第二个就是模拟,构建精确的模拟器。我最早做的游戏,就是很小的模拟器,比如1993年的《Theme Park》就是一个简化版的迪士尼乐园模拟器,一千万人玩得不亦乐乎。这自然又引向了更大的问题:现实的本质到底是什么?我不是在说那种简单的“世界是个模拟”的理论,但从物理学和计算的角度,你确实不得不思考这些问题。我和很多物理学家都聊过这个话题,在我看来这是终极问题,所有的道路最终都通向那里。

AI赋能创意与作品灵魂的定义

汉娜·弗莱: 未来的创意过程会是什么样子的?

德米斯·哈萨比斯: 我一直在观察这个问题。DeepMind的做法和很多同行不太一样,我们不是自己闭门造车做工具,而是主动和各个领域最顶尖的艺术家合作,在产品设计的早期就邀请他们参与,比如导演达伦·阿伦诺夫斯基、各个音乐领域的顶尖音乐人,还有开发《EVE Online》的冰岛游戏公司。我们想知道,艺术家真正需要什么?什么工具能帮到他们,什么东西反而会碍事?

我观察到的情况是,AI就像任何技术一样,既可以用来做很棒的事情,也可以用来做不那么好的事情。现在大家都在说“AI垃圾内容”,指的是那种没什么创意、就是为了抓你几秒钟注意力的东西,我觉得那不是我们想要的方向,当然作为轻娱乐也没什么问题。

但在光谱的另一端,AI正在成为非常棒的原型设计工具。顶尖艺术家现在可以用AI快速迭代很多想法,在投入大量资源之前就测试出哪个方向真正值得做,这对已经站在行业顶端的人来说特别有用,他们很喜欢这一点。而且AI还降低了成本和时间,让一些本来拿不到预算的创意项目变得可行。

还有一个更让人兴奋的变化是,那些有才华但还没冒头的年轻艺术家可以更快地突破门槛。以前你可能只能做个幻灯片来说明你想拍什么电影,现在你可以直接做出原型,甚至剪出一个预告片来展示你的想法,这可能会让更多新人脱颖而出。当然,一切都还在形成之中,我看到了积极的一面,也看到了风险。最终走向何方,要靠我们和整个创意社区一起努力,把它推向积极的方向。

AI可能会迫使我们更仔细地定义一些我们每天都在用的词:比如工艺是什么?直觉是什么?一件作品的灵魂又是什么?我相信这些概念都是真实存在的,但它们到底是什么意思呢?在AI时代,我们需要更精确地理解这些东西。

汉娜·弗莱: 很久以来,人类都觉得自己之所以特别,是因为我们能解决复杂问题,我们有创造力、有智慧。但是现在机器在这些方面越来越强,甚至比我们还强,那未来人类该怎么定义自己呢?

德米斯·哈萨比斯: 未来会经历两个阶段。第一个阶段,大概是未来十年,会是一个创造力大爆发的时期。人类最好的艺术家、科学家、创作者,会用AI工具把自己的产出提高十倍,这个景象会非常壮观。

但再往后,当AI工具变得越来越强、越来越自主之后,情况会怎么样?我的猜测是,人类的连接、人类的创造力、人类的工艺和灵魂,会变得比以往任何时候都更重要。当然这最终要由社会来决定。就像今天,我们可以轻易复制大师的画作,但我们还是珍视原作。为什么?因为原作背后有人类的努力、付出和长期的锤炼。一幅梵高的画,你能从每一笔里看到他的痛苦;如果一个AI机器人能画出一模一样的东西,它会有同样的意义吗?大概不会。对我们人类来说,人与人之间的连接是不可替代的。

为什么有些电影和小说一定要强调“根据真实故事改编”?如果内容本身一样好看,真假有什么关系呢?但我们就是在乎,因为知道另一个人类真的经历过这一切,会给故事增添一层意义。这是AI创作永远不会有的东西,就是你和创作者之间那种人类的连接。但我也强调,这些都还需要我们从哲学层面去认真梳理和讨论。

塑造未来的社会契约与乐观图景

德米斯·哈萨比斯: 未来不是写定的。任何技术专家说他们知道未来会怎样,都是在撒谎,或者是有别的目的。没有人知道,未来还等着我们去创造。这是好消息,也是坏消息。坏消息是,AI不会回到盒子里去,它不会消失;好消息是,它有无限多的可能性,可以用来做很多了不起的事情。但要让它走向好的方向,需要所有人的参与,不只是技术人员,还有艺术家、社会科学家、建筑师、政策制定者,每一个领域的人都要参与进来。

这中间有技术层面的风险,随着AI越来越自主,我们要确保它是安全的。但就算技术上做对了,还有经济层面的问题:AI带来的好处能不能被所有人共享?还有哲学层面的问题:我们到底想要一个什么样的未来?这些问题影响着一切,从我们的物理环境到艺术世界,再到我们对人生意义的理解。变化一定会来,但变化的方向是好是坏,取决于我们有没有有意识地去塑造它。

汉娜·弗莱: 每次和你聊完,都会对未来多一份乐观。请描述一下,最好的未来会是什么样子的?

德米斯·哈萨比斯: 最好的未来,是我们小心谨慎地、有智慧地把AI这些新工具引入世界,用它们来推动科学和医学的巨大进步。我们可能会攻克很多可怕的疾病,甚至最终所有疾病;我们会发明更好的材料、新的能源,真正解决环境问题。核聚变、量子计算,这些东西会解决今天很多重大的社会挑战,包括环境问题、水资源问题、资源短缺。我们会进入一个物质丰裕的时代。

物质丰裕之后,很多事情都会解锁,比如真正的太空旅行。现在最大的瓶颈其实是能源问题,能源问题解决了,很多根节点上的难题都会迎刃而解。到那个时候,最大的挑战反而会是经济和哲学层面的:人生的目的是什么?我们的价值在哪里?这些会成为更核心的问题。

在艺术方面,我们可能会解锁新的审美高度。我们的大脑本来是为狩猎采集进化的,但我们已经用它创造了美术、音乐、建筑、科学,这还远远不是极限。可能还有全新的艺术形式等着我们去发现,而AI工具会帮助我们探索那个新世界。

我从小读的科幻作品给了我很多灵感,阿西莫夫的《基地》系列,还有伊恩·班克斯的《文明》系列,都描绘了我认为人类可以向往的未来。我们现在需要更多这样的东西,将那些基于硬科学的、可信的、但又充满希望的未来图景作为我们的北极星。

现场互动与多维度追问

凯特·瓦拉: 人类的故事讲述中,有没有什么元素是不可计算的?如果有的话,在创新和应用的浪潮中,我们该怎么保护它们?

德米斯·哈萨比斯: 这是个非常好的问题,而且本质上是一个开放的科学问题。我倾向于图灵的观点,我们大脑做的大多数事情,最终可能都是可计算的。但就算是这样,也不意味着AI会更好。在国际象棋和围棋里,你可以客观地说谁更强;但在创意领域,根本就没有“更好”这种线性的标准,AI创作的东西只会是不一样的。

最后真正重要的,是对另一个人来说什么更有意义。为什么我们在意一个故事是不是基于真实事件?因为知道另一个人类真的经历过这一切,会让故事对我们更有意义,这一点AI创作的东西永远不会有。当你看着梵高的画,能从每一笔里感受到他的痛苦,这种感觉是AI无法复制的。

托马斯·赫斯维克: 感谢你留在伦敦,现在英国整体氛围很悲观,你的乐观给了很多人希望。我们的城市建筑变得越来越没有灵魂,早期的数字革命一方面很了不起,另一方面也造成了孤独和人际疏离。AI有没有可能帮助我们彻底人性化我们周围的建筑环境呢?

德米斯·哈萨比斯: 物理空间会深刻影响人的创造力。看看二战之后的建筑,好像某种东西丢失了。我最喜欢的建筑风格是装饰艺术风格(Art Deco),伦敦到处都是漂亮的乔治亚式建筑,但后来好像就停住了,这不应该是这样的。

进入AI带来的丰裕时代之后,我们可能就不用再把成本作为唯一的衡量标准了。我们应该把人类健康、人类灵感这些因素也纳入考量。建一个新的住宅区,不能只看花了多少钱,还要看它对居民心理健康的影响、对居民创造力的激发作用。AI时代会建很多新的基础设施,比如数据中心,为什么不多花一点钱把它们建得漂亮一点呢?这些都是新时代的新型资产,它们对物理环境的影响也应该被认真对待。

至于为什么留在伦敦,我本身就是伦敦出生长大的,我喜欢英国那种低调克制的气质。但我也觉得,欧洲需要学习美国人的一点,就是他们的雄心和乐观,不然只会被甩在后面。AI革命是挡不住的,就像潮水一样,你可以选择担忧并试图阻挡潮流,但你不会成功的。中美都会继续推进,不管欧洲做什么。与其被动接受别人塑造的未来,不如主动参与进去,按照我们的价值观和信念去塑造它。

当年我做博士后的时候,和一些顶尖教授在食堂聊天,他们都说深度学习这条路走不通,八十年代就试过了,失败了,应该走逻辑系统的路线。我很认真地听了他们的论证,最后发现归根结底都是教条,没有从第一性原理出发的坚实理由。那次谈话之后,我反而更有信心了。做科研就是这样,你去探索一条新路,有可能成功,也有可能失败;但就算失败了,也是以一种有趣的新方式失败,为人类知识添了一块砖,这就够了。

乌莎: 我们怎么才能让教育系统积极地拥抱AI,而不是只会担心?现在大家都在讨论AI对孩子认知发展的影响,但具体应该怎么做呢?

德米斯·哈萨比斯: 教育系统需要一场相当彻底的变革。其实就算没有AI,这套二战后建立的教育体系也该更新了。现在的教育系统是为中间水平的学生设计的,聪明的孩子得不到足够的挑战,很容易分心走神;跟不上的孩子又得不到足够的帮助,这个问题已经存在很久了。

我们应该接受现实:AI革命一定会发生,与其抗拒不如主动拥抱。我们应该把下一代培养成AI时代的原住民,就像九十年代我们必须教孩子用电脑和互联网一样,如果不这么做,他们只会在世界竞争中落后。

但是怎么教需要非常用心地设计。我的建议是把课堂翻转过来:知识传授这件事放到课堂外面去做,用AI工具来完成。AI最擅长的就是个性化教学,如果你代数不好,AI就多给你出代数题;如果你某部分已经掌握了,AI就直接跳到下一部分。想象一下,每个孩子都有一个最好的私人教师。那课堂上做什么呢?做那些人类之间的互动,包括项目式学习、创造力培养、企业家精神、团队协作、领导力,这些才是未来真正重要的东西。老师可能也会更喜欢这样的工作,就像牛津剑桥的导师制,或者蒙台梭利学校那种模式,我们需要认真探索这些可能性。

结语与观察

大飞: 整场对话到这里就接近尾声了,哈萨比斯用他一贯的乐观和理性,给在场的每一个人留下了很多值得思考的东西。最后我想聊一点自己的感受:哈萨比斯这个人最有意思的地方,不是他有多聪明,也不是他拿了多少奖,而是他身上那种罕见的平衡感。

一方面,他有科学家的严谨和务实,对技术细节了如指掌;另一方面,他又有艺术家的直觉和浪漫,会去思考意识、目的、灵魂这些问题。他既对AI的潜力充满信心,又对它的风险保持警惕;既乐观地相信人类的适应能力,又严肃地提醒我们不能掉以轻心。

在今天这个两极分化的讨论环境里,要么是AI万能论,要么是AI毁灭论。像哈萨比斯这样保持平衡、保持开放、同时又有实际行动能力的声音,其实十分珍贵。AI的未来还没有写定,它会变成什么样,可能取决于我们每一个人,无论是技术人员、艺术家、教育工作者、政策制定者,还是你我这样的普通人,我们究竟该如何选择,如何行动。感谢收看,我们下期再见。

文中提及的人物和组织

人物: Demis Hassabis

公司/组织: Google DeepMind, Royal Society of Arts

产品/模型: AlphaFold, AlphaGo