在近期一場與數學家Hannah Fry的深度對話中，DeepMind首席執行官Demis Hassabis系統梳理了人工智能領域過去一年的突破性進展。他特別指出，當前AI發展正面臨"參差智能"、持續學習能力缺失以及模型幻覺等關鍵挑戰，并預測通用人工智能（AGI）帶來的社會變革規?？赡苓_到工業革命的十倍。
Hassabis將過去十二個月形容為"十年的技術躍遷"，特別提到谷歌發布的Gemini 3模型在多模態理解能力上取得顯著突破。但他同時強調，AI系統仍存在令人困惑的能力斷層：能在國際數學奧林匹克競賽中斬獲金牌的模型，卻可能在基礎代數題上犯低級錯誤。這種"參差智能"現象，根源在于圖像感知與文本處理的底層機制差異，例如模型可能因未完整識別字母而導致計數錯誤。
針對持續學習能力的缺失，Hassabis認為這是實現AGI必須突破的瓶頸。他透露DeepMind正在探索合成數據生成技術，通過讓模型自主創建訓練數據（尤其在數學和編程領域）來突破數據瓶頸。"當前系統已強大到可以自我驗證答案，理論上能創造無限數據。"這位科學家指出，谷歌在算法創新與工程落地的雙重優勢，使其能保持50%資源投入規?；瘮U張、50%聚焦前沿研究的平衡策略。
在模型可靠性方面，Hassabis提出引入"內省機制"的解決方案。他比喻當前模型如同"說話不過腦"的個體，未來需要通過訓練使其具備自我審查能力——當遇到不確定問題時能暫停輸出并調整回答。這種設計理念也體現在人格設定上，DeepMind團隊正在開發具備科學家特質的AI人格：既保持友好助人的基本特質，又能對邏輯錯誤提出質疑而非盲目附和。
對于AGI可能引發的社會震蕩，Hassabis通過研究工業革命歷史得出警示：AI變革的速度與規?？赡苁队?8世紀的機械化浪潮，或將在十年內重塑就業市場與社會結構。他建議建立新的經濟模型來緩沖轉型沖擊，就像工業革命催生現代交通體系一樣，AI時代需要配套的社會基礎設施。
在終極問題探討中，Hassabis將研究重心指向圖靈機理論邊界。他認為通過構建AGI模擬人類心智，或許能揭示哪些認知能力是經典計算無法復制的。"我押注心智運作包含非經典計算機制，"這位科學家透露，其創立的Isomorphic Labs正基于"生物學是信息處理系統"的假設，嘗試用AI技術攻克疾病治療難題。
關于AGI實現時間表，Hassabis給出5-10年的預測窗口。他特別澄清當前AI系統不具備真正意義上的自我意識，但承認未來模型可能發展出"自我與他者"的認知能力——這或許將成為意識產生的起點。不過他同時警示，即便機器真正獲得意識，人類也可能缺乏識別這種存在的認知工具。
