在CNBC最新一期《Tech Download》节目中，Google DeepMind首席执行官Demis Hassabis与主持人Arjun Kharpal和Steve Kovach展开了一场深入对话，探讨了人工智能领域的最新进展及其对未来社会的深远影响。
Hassabis在节目中表示，尽管Scaling Laws（缩放定律）在推动AI能力提升方面仍发挥着重要作用，但其带来的边际效益正在递减。不过，他强调这并不意味着AI发展已触及天花板，迈向通用人工智能（AGI）可能仍需一两项重大创新，而不仅仅是现有技术的规模化提升。
当被问及当前AI系统与AGI的差距时，Hassabis指出，现有系统在智能表现上存在明显的不一致性。例如，聊天机器人可能在特定任务上表现出色，但在其他简单任务上却无法胜任。现有系统还缺乏持续学习能力、在线获取新知识的能力以及创造原创内容的能力。
Hassabis特别强调了"World Models"（世界模型）的重要性。他认为，要实现真正的AGI，AI系统需要更好地理解世界的物理规律，能够在脑海中运行模拟来验证假说，就像顶尖科学家所做的那样。目前，DeepMind正在开发自己的世界模型版本，称为Genie，并已取得了早期成果。
在谈到AI对社会的影响时，Hassabis表示，AI很可能成为人类历史上最具影响力的技术之一，但其发展路径取决于人类如何引导和应用。他特别提到了AI在医疗和能源领域的巨大潜力，例如通过AI加速药物发现和研发进程，以及利用AI推动核聚变等清洁能源技术的发展。
对于AI带来的就业影响和经济冲击，Hassabis认为这可能类似于工业革命，但规模和速度可能更大更快。他强调，需要引入新的经济模式来应对这些变化，并确保AI的发展造福全人类。
在讨论AI安全时，Hassabis表示对当前研发的系统仍保持信心。他指出，DeepMind从一开始就将系统的责任、可靠性和安全性纳入设计核心，并遵循科学方法，尽可能在部署前充分理解所构建的AI系统。
当被问及AI发展速度时，Hassabis承认当前竞争异常激烈，但他认为Google DeepMind在速度与责任之间找到了平衡。他透露，Google DeepMind几乎每天都在与Google CEO Sundar Pichai沟通战略方向，确保以最快、最安全的方式迈向AGI。
在技术合作方面，Hassabis提到与Nvidia CEO Jensen Huang的交流，称赞他在GPU领域的先驱地位。同时，他也强调了Google自有TPU芯片的重要性，指出TPU在训练大规模模型时效率更高，而GPU则在新架构探索中更具优势。
对于2026年的AI发展展望，Hassabis认为能够自主执行任务的智能体系统将变得更加可靠，机器人领域将出现有趣进展，设备上的AI助手也将开始真正发挥作用。他特别期待世界模型能进一步发展，在通用模型中发挥规划作用。
节目最后，主持人指出Google通过整合DeepMind与整个业务，找到了快速将AI产品推向市场的方法。凭借庞大的产品生态和用户基础，Google在AI消费端竞争中的优势日益明显，这将对其他AI实验室构成巨大压力。
