--- author: Best Partners TV date: '2026-09-27' guest: '' layout: post.njk source: https://www.youtube.com/watch?v=MKyLmtNAvMM speaker: Best Partners TV tags: - artificial-general-intelligence - creativity - neuroscience - scientific-discovery title: 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 summary: DeepMind创始人德米斯·哈萨比斯在荣获阿尔伯特奖章后与汉娜·弗莱展开深度对谈。他回顾了游戏设计与神经科学经历对AI研发的启发，探讨了AI与人类创造力、作品灵魂的关系，并阐述了AI在科学发现、城市建筑与教育变革中的深远前景。 insight: '' draft: true series: '' category: ai-ml area: tech-engineering project: [] people: - Demis Hassabis companies_orgs: - Google DeepMind - Royal Society of Arts products_models: - AlphaFold - AlphaGo media_books: [] status: evergreen --- ### 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。