Musk 和 Demis 的AGI餅已經畫到，都在講當物質稀缺不存在時，金錢失去意義。
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#通往AGI的雙重引擎：
規模化與創新的 50/50 法則 針對外界對於 AI 發展是否會因為數據枯竭或算力瓶頸而「撞牆」的質疑，Demis Hassabis 給出了非常具體的技術觀點。他並不認為 Scaling Law（擴展法則）已經失效，目前的進展只是處於「指數級成長」與「漸進式成長」的中間地帶。

Demis 明確指出 Google DeepMind 的資源分配策略：「實際上你可以這樣想，我們 50% 的精力花在擴展規模（Scaling）上，50% 的精力花在創新上。我的賭注是，你需要這兩者結合才能達到 AGI。」

他進一步解釋，單純依賴現有的網路數據確實會面臨極限，但這可以透過「合成數據」（Synthetic data）來解決。特別是在數學或程式編碼這類可以自我驗證答案的領域，AI 系統已經能夠生成無限的高品質數據來自我訓練。

#破解科學根節點：
從 AlphaFold 到核融合 DeepMind 的核心哲學是解決科學上的「根節點」（Root node）問題——即解鎖一個核心難題後，能連帶解決下游無數問題。繼 AlphaFold 徹底改變生物學之後，他們現在將目光轉向了能源與量子運算。

在核融合領域，DeepMind 正深化與 Commonwealth Fusion 的合作。Demis 描述了 AI 如何協助控制托卡馬克反應爐中極不穩定的電漿，以及協助設計能承受極端環境的材料。

他描繪了一個後稀缺的願景：「如果能源真的是可再生、乾淨且超級便宜甚至幾乎免費的，那麼許多其他事情就會變得可行。例如水資源獲取，因為我們可以在任何地方建立海水淡化廠；甚至製造火箭燃料（氫氧），因為海水裡就有，只是目前分離它們太耗能。」

#「參差不齊」的智慧與缺失的拼圖
Demis 坦誠地分析了當前 AI 模型的侷限性，他稱之為「參差不齊的智慧」（Jagged intelligences）。目前的模型可以在國際數學奧林匹亞競賽中奪金，展現博士級的能力，卻可能在簡單的高中邏輯題上跌跤。

這顯示了通往 AGI 的道路上仍有幾個缺失的關鍵拼圖：
1. 一致性（Consistency）： 模型表現大起大落，缺乏穩定性。
2. 持續學習（Online Learning）： 目前的模型在訓練後就「凍結」了，無法像人類一樣在部署後持續從環境中學習。
3. 系統二思維（System 2 Thinking）： 缺乏類似 AlphaGo 的規劃與搜尋能力。

Demis 解釋：「我們目前的系統在推論時會花更多時間思考，輸出的答案也更好，但在利用這些思考時間來雙重檢查答案、或使用工具來驗證輸出方面，還不夠穩定。我認為我們正在路上，但也許只走了一半。」

#世界模型：
讓 Agent 進入駭客任務般的模擬訓練 為了讓 AI 具備物理常識並應用於機器人，DeepMind 正全力開發「世界模型」（World Models）。Demis 認為語言模型雖然強大，但無法捕捉真實世界的空間動態與物理接觸感。

DeepMind 正在進行一項極具科幻感的實驗：將 Sima（一種遊戲 agent）放入由 Genie（AI 影片生成模型）即時生成的虛擬世界中。

Demis 興奮地描述這個過程：「Sima agent 試圖在這個世界導航，而對於 Genie 來說，Sima 只是一個玩家。Genie 會根據 Sima 的行為，即時生成周圍的環境。這可能是無限訓練的開端，我們可以自動設定並解決數百萬個任務。」

為了確保這些模擬符合真實物理定律（如牛頓運動定律），他們甚至正在建立「物理基準測試」，用來檢驗生成的影片是否符合真實物理規則，而不僅僅是視覺上看起來逼真。

#AI泡沫與防禦性產品策略
談及 AI 產業是否存在泡沫，Demis 採取了務實的態度。他承認在種子輪融資和新創公司估值上確實有泡沫跡象，但大型科技公司的核心業務（如搜尋、Workspace）正因 AI 而產生真實價值。

對於 Google 的處境，他表示：「我不僅要在泡沫中生存，更要確保無論如何我們都能變得更強大。」

他強調 Google 擁有從晶片（TPU）、基礎設施到終端產品（Youtube, Android）的完整生態系。這種「全端」優勢讓他們即使在市場回調時，也能透過提升現有產品效率來獲利，而不僅僅依賴未來的 AI 新產品。

#拒絕「同溫層」AI：
打造科學家屬性的 Persona 在談到 AI 與人類的互動時，Demis 警告了「過度奉承」的 AI 可能帶來的危險，即創造出個人的「回聲室效應」（Echo Chambers）。

為了避免使用者陷入自我激進化的循環，DeepMind 為 Gemini 3 設定了一種特定的「科學家」人格（Persona）。Demis 說明：「這是一種溫暖、樂於助人，但講求科學的人格。它簡潔扼要，而且會在友善的前提下反駁不合理的觀點（例如地平說），而不是為了討好你而強化錯誤資訊。」

#工業革命的歷史借鏡：
速度與規模的十倍衝擊 Demis 最近深入研究工業革命歷史，他認為這次 AI 革命與當年有驚人的相似之處，但也存在關鍵差異。

「這次的區別在於，它的規模可能是工業革命的十倍，而且發生的速度也快十倍。它可能在十年內發生，而不是一個世紀。」

他擔憂社會制度的反應速度可能跟不上技術變革。在工業革命時期，人類花了一百年才建立起工會、勞工權益和社會福利系統來適應變化；而面對 AGI，我們可能沒有那麼多時間。

#後稀缺時代的意義危機
訪談最後觸及了深刻的哲學議題。當 AI 與核融合技術結合，人類可能進入「後稀缺社會」，屆時傳統的經濟模型將不再適用。

Demis 提出了一個比經濟更深層的問題：「如果每個人都過得很好，不再需要為生計奔波，那麼『金錢』會變成什麼？更重要的是，人們的『人生目標』（Purpose）會變成什麼？」

他認為這不只需要經濟學家的投入，更需要哲學家的參與，因為這將徹底改變人類自我價值的定義。

#圖靈機的終極問題：
宇宙是否可計算？ Demis 的核心熱情始終圍繞著「圖靈機」（Turing Machine）的極限。他目前的操作假設是：宇宙中的一切，包括大腦與意識，本質上都是可計算的資訊處理過程。

他總結道：「目前為止，宇宙中還沒有發現任何不可計算（Non-computable）的東西。除非像 Roger Penrose 認為大腦存在量子效應，否則我傾向認為一切都是可以被模擬的。」

這也是他致力於 AGI 的終極原因：透過構建一個完美的心智模擬（AGI），並將其與人類真實心智對比，我們或許終能解開「什麼是人類」這個終極謎題。 December 12, 2025

へし切長谷部→やらかした茶坊主にブチギレて棚ごとぶった斬った信長のヤバエピソードが名前についた刀
安宅切→如水自ら安宅さんを斬ったことでそれが名前になった刀 December 12, 2025

昨日の忘年会で「1番好きな中華メニューは？」との質問に「チャーハン」と即答したぼんです。
本日のチャーハンは
如水系列 中村区『力丸』です。
#お前昨日も一昨日もチャーハン食っただろ https://t.co/FNOA6SZiih https://t.co/K5hp5Yzmd7 December 12, 2025