最近看完了 Demis Hassabis 在 20VC 播客上的访谈，这位 DeepMind 创始人、诺贝尔化学奖得主聊 AGI 时既兴奋又谨慎。

Demis 说 AGI 很可能在未来 5 年内实现，这个概率非常大。

这可不是科幻作家的想象，而是来自全球顶尖 AI 实验室掌门人的判断。

这个时间线和他们 2010 年创立 DeepMind 时的预测差不多，当时觉得需要 20 年，现在看来确实在轨道上。

但问题来了：AGI 真来了，我们准备好了吗？

1️⃣ 计算资源还是最大瓶颈

很多人觉得 AI 发展遇到了天花板，扩展定律好像不灵了。

Demis 说现在的回报确实没有一开始那么夸张，但这不代表扩展定律失效，只是从指数级增长变成了稳定增长。

计算资源不光用来训练更大的模型，还要用来做实验。

DeepMind 每天有大量研究人员在测试新想法，每个新算法都得在足够大的规模上验证。

没有足够的算力，创新的速度就会慢下来。

2️⃣ 持续学习才是真正的硬骨头

现在的 AI 系统有个致命缺陷：训练完了就不会再学了。

模型发布以后就固定了，不能像人类那样边用边学。

Demis 提到人类大脑通过睡眠和强化学习来整合新知识，白天的记忆会在睡眠中回放，然后优雅地融入已有的知识库。

AI 也许需要类似的机制。

3️⃣ AI 安全不是小题大做

Demis 用了一个很重的表述：我们必须做对，因为可能没有第二次机会。

他担心两件事：恶意使用和技术风险。

等 AI 变得更智能、更自主以后，怎么确保它们还在我们的控制范围内？

系统不能学会欺骗，否则就可能绕过其他安全措施。

Demis 建议建立类似国际原子能机构那样的全球组织，制定最低安全标准，对 AI 系统进行独立审计。

4️⃣ 药物研发可能等不了 10 年了

传统药物研发太慢了，从设计到上市要十几年，病人等不起。

DeepMind 成立了 Isomorphic Labs，专门用 AI 解决药物设计问题。

未来 5 到 10 年他们能搞定药物设计的整个流程，包括分子设计、毒性检测这些环节。

如果有十几款 AI 设计的药物成功通过临床试验，监管机构积累足够数据后，也许连动物实验都能省了，审批流程也能大大加快。

这才是 AI 最激动人心的应用：解决那些人类一直解决不了的难题。

5️⃣ 这次真的不一样吗？

Demis 给出的判断是：这次确实更大。

他把 AGI 的影响量化成工业革命的 10 倍，而且速度也是 10 倍，变化会在 10 年内发生，而不是一个世纪。

他建议通过养老基金和主权基金让更多人分享 AI 带来的生产力红利，而不是让财富集中在少数科技公司手里。

听完这期访谈，我最大的感受是：AGI 不再是科幻小说里的概念，而是一个真实的倒计时。

Demis 既是这场革命的推动者，也是一个冷静的思考者。

5 年后的世界会是什么样？

也许我们会看到 AI 帮助人类攻克了癌症和神经退行性疾病，也许会看到能源问题因为核聚变突破而彻底改变，也许还会看到劳动力市场的巨大重组。

无论如何，这是一个值得严肃对待的时刻。