陆坚解码《哈萨比斯:谷歌AI之脑》

8月23日上午，赋远社读书会读乐寺举办了一场高水平线上读书活动。由前LinkedIn（领英）全球副总裁、中国区总裁，团友陆坚博士导读分享《哈萨比斯传》中文版。他介绍了DeepMind创始人德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）个人成长经历、DeepMind公司的技术路线选择及商业化过程，并对当前AI市场竞争格局到未来伦理风险等方面进行了分享和讨论。

陆坚首先回溯了哈萨比斯的成长轨迹。这位幼年成名的国际象棋神童，在11岁时便意识到棋类竞技对智力的“零和消耗”，转而将天赋投向更宏大的科学事业。陆坚指出，哈萨比斯骨子里极强的好胜心与对智力博弈的渴望，驱动他不断追求造出“能赢的机器”，从而理解人类思考的密码。这种特质最终在AlphaGo和AlphaFold中得到了极致体现。陆坚认为，哈萨比斯虽承认资本与权力对撬动科学发展的作用，但其核心驱动力始终是科学启蒙而非商业逐利。

从2010年伦敦初创的艰难融资，到2014年以6.5亿美元被谷歌收购，哈萨比斯展现了卓越的战略定力——成功争取到保留伦敦总部与独立运营权，并设立AI伦理与安全审查委员会。

在技术上，DeepMind以深度强化学习为核心根基：一方面，通过在虚拟游戏环境 (DQN、AlphaGo/AlphaZero) 中磨砺通用决策能力；另一方面，将这种算法能力迁移至现实科学场景 (AlphaFold、AlphaProof)，赋能基础科研。2016年，AlphaGo战胜李世石，不仅引发全球轰动，更意味着突破了人类在围棋这项最复杂智力博弈游戏中的优越地位；而AlphaFold攻克了困扰生物学界50年的蛋白质结构预测难题，将预测精度提升至接近实验水平，他决定免费开放超过2亿个蛋白质结构数据库，极大地加速了生命科学和药物研发的进程。这一里程碑式贡献，直接推动了哈萨比斯荣获2024年诺贝尔化学奖。2023年末，DeepMind发布原生多模态大模型Gemini，其后，团队将强化学习中的搜索与优化思想融入模型训练，催生了Gemini DeepThink版本，同时推出了AlphaEvolve编程智能体， 反哺至数学、生物及材料科学研究，实现了从AI研究到工程优化的技术闭环。

针对AI行业竞争格局，陆坚分享了他的观察与思考。他认为，OpenAI与Anthropic依赖高算力投入的闭源模式存在隐忧，若无法收回巨额成本，其生态可能将面临持续性挑战。相比之下，中国AI公司采用的Open-Weight (开放权重) 模式及极具性价比的定价策略，起到了改写行业经济核算方式的作用，这可能对美国前沿大模型公司的商业模式构成越来越大的竞争压力。

与此同时，美国对引入中国开源模型的警惕，以及“Pax Silica”等对抗性治理框架的出现，预示着全球AI治理正走向阵营化。

谈及AI安全，陆坚以原子能作比：科学家受职业伦理驱使不断探索，但技术问世后便可能脱离控制，面临武器化风险。在现实中，AI企业的伦理立场与国家机器之间的张力已初现端倪。他以谷歌及Anthropic为例，谷歌员工曾联名抗议公司参与军事合作；Anthropic虽然在商业政策上明确禁止产品的军事用途，但企业的伦理承诺仍会面临技术是否服务于国家机器和安全需求的巨大压力。

对于听众提出的AGI (通用人工智能)目前发展程度问题，陆坚指出，无论如何给AGI下定义，我们可见的是当前AI已能替代80%左右的脑力劳动，并在数学证明等科学发现领域加速突破。“有用的智能”已经让我们感受到“通用的智能”的现实价值。

在今天的读书会上，我们共同享受了团友陆坚带来的这场AI发展盛宴。未来，我们可以期待在赋远社的每一次文明拼图行走中，朋友们都能不断分享各自领域的真知灼见，在思想的碰撞中共同学习、携手前行。

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