在與數學家Hannah Fry的深度對話中，DeepMind首席執行官Demis Hassabis對人工智能領域近期的突破性進展進行了系統性梳理。他特別強調，當前技術發展速度遠超預期，過去一年的突破相當于常規十年的積累，這種指數級躍遷正推動行業向通用人工智能（AGI）加速邁進。
針對AI能力不均衡的"參差智能"現象，Hassabis指出系統在國際數學競賽中表現優異，卻在基礎運算中頻現低級錯誤。這種矛盾源于圖像感知與符號處理的割裂，例如模型可能因無法完整識別字母而導致計數錯誤。他特別提到持續學習能力的缺失是關鍵瓶頸，當前系統難以像人類一樣通過增量經驗實現認知迭代。
在技術路徑選擇上，Hassabis提出"雙輪驅動"戰略：50%資源投入模型規模化擴展，50%聚焦基礎研究創新。針對數據枯竭的質疑，他透露谷歌正通過合成數據技術突破限制，尤其在編碼和數學領域已實現自我數據生成閉環。這種策略使Gemini 3在基準測試中持續領跑，且未遭遇預期中的性能增長天花板。
關于模型可靠性問題，Hassabis承認幻覺現象仍是待解難題。他透露團隊正在開發類似AlphaFold的置信度評估系統，通過強化模型內省能力來降低錯誤率。這種"思考-驗證"機制將使AI在復雜任務中具備自我糾錯能力，避免盲目輸出不確定結果。
世界模型構建被視為突破物理理解局限的關鍵。Hassabis以圣塔菲研究所的社會模擬實驗為例，說明智能體在虛擬環境中能自主演化出市場、銀行等復雜系統。這種跨學科研究不僅有助于揭示生命起源，更能為機器人技術和通用助手開發提供認知基礎。他特別強調，精確模擬將成為材料科學、核聚變等領域的革命性工具。
在倫理建設方面，Hassabis提出"科學家型人格"設計理念。新系統將保持基礎理性框架，同時允許用戶自定義交互風格。這種設計既避免信息繭房效應，又確保核心決策遵循科學方法論。他警告稱，過度迎合用戶偏好的AI可能造成認知偏差，這與社交媒體回音室問題形成危險呼應。
對比工業革命影響時，Hassabis預測AI變革規模將是前者的十倍，且轉型周期縮短至十年量級。他呼吁建立新型經濟體系應對勞動力市場重構，強調歷史經驗表明技術顛覆終將帶來整體福祉提升。這種觀點與其對圖靈機極限的持續探索形成呼應——他正通過AGI研究驗證人類心智的可計算邊界。
在意識本質討論中，Hassabis坦言當前系統尚不具備主觀體驗能力。但他認為自我意識可能作為副產品自然涌現，關鍵在于讓模型理解"自我"與"他者"的區分。這種研究路徑與其創辦的Isomorphic Labs理念一脈相承，后者將生物學視為信息處理系統，試圖通過計算手段攻克疾病難題。對于AGI實現時間表，他給出5至10年的預測區間，同時強調這取決于基礎理論突破速度。
