在CNBC最新一期《Tech Download》節目中，Google DeepMind首席執行官Demis Hassabis與主持人Arjun Kharpal和Steve Kovach展開了一場深入對話，探討了人工智能領域的最新進展及其對未來社會的深遠影響。
Hassabis在節目中表示，盡管Scaling Laws（縮放定律）在推動AI能力提升方面仍發揮著重要作用，但其帶來的邊際效益正在遞減。不過，他強調這并不意味著AI發展已觸及天花板，邁向通用人工智能（AGI）可能仍需一兩項重大創新，而不僅僅是現有技術的規模化提升。
當被問及當前AI系統與AGI的差距時，Hassabis指出，現有系統在智能表現上存在明顯的不一致性。例如，聊天機器人可能在特定任務上表現出色，但在其他簡單任務上卻無法勝任。現有系統還缺乏持續學習能力、在線獲取新知識的能力以及創造原創內容的能力。
Hassabis特別強調了"World Models"（世界模型）的重要性。他認為，要實現真正的AGI，AI系統需要更好地理解世界的物理規律，能夠在腦海中運行模擬來驗證假說，就像頂尖科學家所做的那樣。目前，DeepMind正在開發自己的世界模型版本，稱為Genie，并已取得了早期成果。
在談到AI對社會的影響時，Hassabis表示，AI很可能成為人類歷史上最具影響力的技術之一，但其發展路徑取決于人類如何引導和應用。他特別提到了AI在醫療和能源領域的巨大潛力，例如通過AI加速藥物發現和研發進程，以及利用AI推動核聚變等清潔能源技術的發展。
對于AI帶來的就業影響和經濟沖擊，Hassabis認為這可能類似于工業革命，但規模和速度可能更大更快。他強調，需要引入新的經濟模式來應對這些變化，并確保AI的發展造福全人類。
在討論AI安全時，Hassabis表示對當前研發的系統仍保持信心。他指出，DeepMind從一開始就將系統的責任、可靠性和安全性納入設計核心，并遵循科學方法，盡可能在部署前充分理解所構建的AI系統。
當被問及AI發展速度時，Hassabis承認當前競爭異常激烈，但他認為Google DeepMind在速度與責任之間找到了平衡。他透露，Google DeepMind幾乎每天都在與Google CEO Sundar Pichai溝通戰略方向，確保以最快、最安全的方式邁向AGI。
在技術合作方面，Hassabis提到與Nvidia CEO Jensen Huang的交流，稱贊他在GPU領域的先驅地位。同時，他也強調了Google自有TPU芯片的重要性，指出TPU在訓練大規模模型時效率更高，而GPU則在新架構探索中更具優勢。
對于2026年的AI發展展望，Hassabis認為能夠自主執行任務的智能體系統將變得更加可靠，機器人領域將出現有趣進展，設備上的AI助手也將開始真正發揮作用。他特別期待世界模型能進一步發展，在通用模型中發揮規劃作用。
節目最后，主持人指出Google通過整合DeepMind與整個業務，找到了快速將AI產品推向市場的方法。憑借龐大的產品生態和用戶基礎，Google在AI消費端競爭中的優勢日益明顯，這將對其他AI實驗室構成巨大壓力。
