丹尼斯·哈萨比斯专访-看看人类顶级大脑对大模型 AGI 的思考

最近，Google DeepMind 的掌舵人、诺贝尔奖得主**丹尼斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）**在 2026 年初的达沃斯论坛（WEF）以及 CNBC 的《The Tech Download》首期节目中高频亮相。

作为谷歌 AI 的“总设计师”，他的发言信息量巨大，甚至直接向 OpenAI 的“暴力美学”开火。我为大家整理了这份“哈萨比斯 2026 战略路线图”，带你一窥 AGI 前夜的真实格局。

核心观点：当 LLM 撞上“南墙”

哈萨比斯这次最震撼的观点是：纯粹的大语言模型（LLM）可能无法通往真正的 AGI。

他指出目前的模型（如 ChatGPT）本质是模式识别，存在**“锯齿状智能” (Jagged Intelligences)**——在某些任务上惊人，在简单的逻辑变体上却瞬间崩盘。

痛点： LLM 缺乏对因果律的理解，不懂物理世界的规则。
解药： 世界模型 (World Models)。哈萨比斯强调，AI 必须像人类一样能在大脑中进行“思想实验”，预测 A 导致 B 的物理逻辑。谷歌的 Genie 3（交互式世界模型）和 Veo（视频生成）正是这一思路的产物。

哈萨比斯维持了他一贯的预测：AGI（通用人工智能）有 50% 的概率在未来 5-10 年内实现。

他直言不讳地将 DeepMind 描述为谷歌的“引擎室”。2025 年是谷歌反超的关键年，Gemini 系列（尤其是 Flash 版本）的成功证明了谷歌在推理、长文本和多模态上的深厚积淀。

在达沃斯现场，哈萨比斯还分享了一些非常“敏感”的洞察：

维度	哈萨比斯的独家洞察
中美竞赛	中国团队极其出色，目前仅落后美国约 6-12 个月。但中国目前擅长“跟随”，尚未在 Transformer 或 AlphaGo 这种级别上实现“从 0 到 1”的原始创新。
就业冲击	AI 还没导致大规模失业，目前的岗位波动更多是疫情后过度招聘的修正。但初级岗位和实习生今年将感受到明显的压力。
普惠 AI	建议像印度这样的国家没必要非得烧钱做底层大模型（已经有 6 家顶级供应商了），而应专注于应用层创新，把 AI 结合到当地的支柱产业。