新德里AI峰会：DeepMind CEO谈通用人工智能的未来

2月18日，Google DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯在印度新德里举行的“人工智能影响峰会2026”上发表演讲。他对在场来自110个国家的政策制定者、技术领袖和学者表示，通用人工智能（AGI）可能在5到8年内成为现实，其影响力或将超过工业革命。哈萨比斯曾带领团队开发出破解蛋白质结构难题的AlphaFold。在这次为期五天、首次于全球南方举办的AI治理峰会上，他详细阐述了AGI的技术前景、潜在风险以及可能带来的社会变革。

技术路径：从“爱因斯坦测试”到自主科学发现

哈萨比斯在技术论坛中提出了一个名为“爱因斯坦测试”的评估设想。该测试将人工智能的训练数据截止在1911年，随后观察系统能否自主推导出爱因斯坦于1915年提出的广义相对论。哈萨比斯向在场的500多位科技行业领袖解释说，关键在于创新能力，而非重复已有知识。他认为，当前的大语言模型更像是“高速百科全书”，能够解决现存问题，但难以提出同等重要的全新科学假说。

根据DeepMind内部的技术路线图，实现这一突破需要融合多种能力。例如，结合AlphaGo的长期规划能力、现代基础模型的大规模数据处理能力，以及类似Gemini的世界模型构建技术，最终形成一个能够持续学习的系统。哈萨比斯透露，团队正在开发新一代架构，使AI可以从真实世界经验中学习，适应不同情境，并针对特定任务进行个性化调整——这些能力在目前主流的冻结式训练模式下尚不具备。

长期规划是另一个关键挑战。哈萨比斯指出，现有AI系统能在短时间内做出连贯决策，但无法像人类一样制定跨越数月甚至数年的战略计划。他以气候变化研究为例：“我们需要的是能够模拟五十年碳减排路径的系统，而不是仅仅预测下周的天气。”DeepMind在材料科学和药物发现领域的实验显示，当AI被赋予更长的规划视野时，其提出创新解决方案的概率提高了三倍。

安全挑战：从系统不稳定到生物网络安全

哈萨比斯在网络安全专题研讨会上警告，随着AI能力提升，生物安全和网络安全风险日益紧迫。他引用DeepMind内部红队演练的数据：最新的大语言模型在模拟网络攻击测试中，已能自主发现并利用七个常见的企业软件漏洞，而两年前这个数字还是零。

他用“锯齿智能”来形容当前AI系统的不稳定性：同一个模型可以在国际数学奥林匹克竞赛中获得金牌，却会在基础算术题上出错。这种不一致性在自动驾驶或医疗诊断等安全关键领域可能造成严重后果。DeepMind的安全团队发现，在1000次压力测试中，顶级AI模型有12%的概率会在看似简单的推理任务中突然失效，这种不可预测性比系统性错误更令人担忧。

生物安全领域的情况同样值得关注。哈萨比斯透露，部分开源蛋白质折叠模型已被修改用于设计新型生物分子，尽管目前仍处于早期阶段。他呼吁建立全球性的生物AI监控网络：“我们需要确保防御始终比进攻快一步，这需要跨国界的技术共享和伦理约束。”印度电子信息技术部在峰会期间发布的《全球AI治理框架草案》中，已加入了生物AI安全评估条款，表明这一担忧正成为政策制定者的共识。

全球治理：新德里峰会与AI秩序

印度AI影响峰会2026是首次在全球化方举办的大型AI治理会议，共有20多位国家元首、45位部长级官员和30个国际组织代表参加。印度总理莫迪在开幕式上表示：“有些人恐惧AI，印度在其中看到未来。”这一立场与欧美主导的AI安全峰会形成互补，更强调AI的发展与应用，而非单纯的风险管控。

哈萨比斯在闭门政策圆桌会上提出了双重治理路径：技术层面需要建立鲁棒性标准和对齐机制，社会层面则需要最低限度的全球规范。他特别提到印度推出的“MANAV愿景”——一套基于AI的实时手语翻译系统，该系统在峰会现场翻译了莫迪的演讲。数据显示，该系统的词汇识别准确率已达94%，比会前测试提升了11个百分点。

峰会期间也暴露出一些治理分歧。法国总统马克龙通过视频连线强调“以人为本的技术”，而多位非洲代表则要求将数据主权纳入核心议程。哈萨比斯注意到，来自全球南方的代表更关注AI如何解决本地化挑战——例如斯里兰卡的洪水预测或肯尼亚的作物病害诊断，而非抽象的生存风险讨论。这种差异体现在最终版的《新德里原则》中，该文件用三分之一的篇幅论述了AI促进可持续发展目标的具体路径。

社会影响：超越经济增长

当被问及AGI的历史定位时，哈萨比斯给出了一个量化比较：工业革命将全球人均GDP增长率从近乎停滞提升至每年1.5%左右，而初步模拟显示，AGI驱动的科学发现可能将全球经济增长率推高至4-7%区间。但他强调，这不仅是经济数据问题，更是人类认知边界的扩展。

DeepMind的内部研究报告指出了三个变革维度。在科学领域，跨学科研究将获得最大助力——AI能识别人类难以察觉的领域间关联，材料科学与遗传学的交叉研究已产生了17项新专利。在医疗方面，持续学习的AI系统可个性化追踪疾病进展，早期试验显示对罕见病的诊断时间平均缩短了60%。在气候行动上，自主优化的碳捕捉材料设计已将实验室研发周期从五年压缩到八个月。

哈萨比斯同时提醒，这种加速可能带来剧烈的社会适应阵痛。“工业革命花了三代人完成社会结构调整，而AGI的影响可能在十年内全面显现。”他引用国际劳工组织2025年的预测：全球40%的工作内容将在2030年前被重构，其中教育、医疗等行业的岗位需求可能增长35%，而行政、数据录入等岗位将减少20%。这种结构性变化需要前所未有的终身学习体系和社保网络，目前仅有芬兰和新加坡等少数国家开始系统性准备。

峰会落幕时，哈萨比斯与印度AI使命团队共进了工作晚餐。菜单上印着一句梵文格言：“Sarvajana Hitaya, Sarvajana Sukhaya”——为众生福祉，为众生安乐。这句话也被刻在峰会主会场的墙壁上。它或许比任何技术路线图都更能概括人类站在AGI门槛前的心境：既怀抱对变革的期待，也承载对平衡的求索。