“没有，从来都没有安心的时候。”
在 2026 年达沃斯世界经济论坛，DeepMind 创始人、Google DeepMind CEO 德米斯·哈萨比斯，用这句话形容过去三到四年的谷歌。
外界一度流行的“谷歌慢半拍”的言论，在他看来是一个彻底的误解。事实上，在这段时间里，谷歌的 AI 团队几乎一直处于红色警报状态。他本人长期保持着每周 100 小时、一年 50 周的工作强度，把一家万亿美元体量的科技巨头，硬生生拉回到创业公司的战时节奏。
也正是在这样的状态下，谷歌迎来了 Gemini 3 的发布，被哈萨比斯视为“重回行业最前沿”的关键节点。
在接受彭博社记者 Emily Chang 的专访时，他罕见地系统性拆解了当下几乎所有 AI 世界的核心争议：
在哈萨比斯看来，过去十年，现代人工智能产业所依赖的关键突破，比如 Transformer 架构、深度强化学习、AlphaGo 背后的技术体系，几乎都诞生于谷歌与 DeepMind。他高度赞扬谷歌深厚的技术积累，他认为 谷歌是唯一真正具备 AI 全栈能力的公司，其真正的问题在于能否把研究、算力、数据、硬件和产品，整合成一个统一体系。
他还高度赞扬了谷歌的科学研究氛围，认为这正是他当初选择谷歌作为 Google DeepMind 归宿的原因。他还透露了他与拉里・佩奇、谢尔盖・布林如何高效分工。
在访谈中，哈萨比斯还反复提到一个关键词：物理 AI（Physical AI），他承认物理 AI 确实正处于突破的临界点。
在他的设想中，Gemini 从一开始就不是“聊天模型”，而是一个理解现实世界的多模态系统，是通往物理 AI 的入口。未来 Gemini 只会走向两个方向：
随身的通用 AI 助手（眼镜、手机）
真正能干活的机器人
当然，他也给出了冷静判断，距离物理 AI 跨过临界点还有 18 个月到两年的时间，在算法、数据、硬件等方面，都还差最后一段路。
谈到中国 AI，哈萨比斯的态度异常冷静。
他并不认为 DeepSeek 构成真正意义上的“危机”，也直言西方舆论夸大了其算力效率优势，这背后仍依赖西方模型蒸馏。在他看来，中国公司极其擅长追赶，但是否能率先打开下一代技术前沿，仍有待时间验证。而 现代人工智能行业所依赖的约 90% 的突破性技术，都是谷歌研发的。
但他特别表扬了 字节跳动，给出了一个极具分量的评价：字节跳动距离技术前沿，大约只差 6 个月，而不是 1–2 年。
这位把 AGI 当作毕生使命的科学家型 CEO，几乎反驳了 马斯克、杨立昆和伊利亚·苏茨克维的核心判断，同时给出了一个异常冷静 AGI 的时间表：2030 年，有 50% 的概率实现通用人工智能。
哈萨比斯对 AGI 有自己一套严格的标准，即必须具备完整的人类认知能力，尤其是科学创新能力，不仅能解决问题，还要能提出真正重要的问题 。 这其中还有不小的差距。
他认为距离 AGI，还需要一两项，最多不超过五项突破性技术，这可能体现在世界模型、持续学习的能力、稳定性表现、更强的推理能力或更长远的规划能力等方面。他高度认可现有的模型成就，认为在现有方法的基础上进行优化并扩大规模，或许就能实现 AGI。
在访谈的最后，话题不可避免地走向未来社会：人工智能是否会取代人类的工作？围绕这一问题，哈萨比斯提出了一个有趣的概念 “后稀缺时代”。
在他看来，AI 带来的变革，无论规模还是速度，都会是工业革命的十倍，取代部分人类工作几乎是不可避免的结果。但他厘清一个概念，即人工智能本质上是一种终极的科学研究工具，就像更先进的望远镜和显微镜一样，是为科学服务的。
在哈萨比斯的设想中，真正重要的并不是“谁被取代”，而是人类将因此获得前所未有的自由，把注意力转向那些更根本的问题。例如能源危机，如何实现核聚变，如何发现全新的材料体系。这些长期困扰人类的难题，或许正是在人工智能的加持下，才第一次显露出被彻底解决的可能性。
这不仅是一场技术竞赛，更是一场文明级实验。真正的风险，在于当人类不再需要通过工作来定义自身价值时，我们是否已经准备好回答那个更深层的问题“为什么而活？”。
在那个时代，人类或许需要的不只是更强的工程师，而是伟大的哲学家，去重新书写意义的来源。
以下是哈萨比斯访谈实录，更多的谈话细节，欢迎来看：
谷歌的红色警报期与“王者归来”
主持人：和你上次来达沃斯相比，今年的感受有什么不同吗？Gemini 3 已经发布了，相关的消息我们也都听说了。我在内部甚至把这段时间称作“红色警报”。你觉得谷歌已经找回曾经的状态了吗？
哈萨比斯：我不太确定这是不是该由我来评价，但我确实认为，过去这一年我们做得非常出色。我们付出了极其艰苦的努力，几乎是全力以赴，才让我们的技术和模型重新回到行业最前沿。
尤其是 Gemini 3，以及我们在视觉和成像系统方面取得的一些关键突破，都在这一过程中起到了决定性作用。同时，我们也逐渐适应了如今这种节奏极快、需要迅速将成果推向市场的行业环境，让整个团队重新焕发出一种更接近初创公司的活力。
主持人：你认为人们是否低估了谷歌，或是对谷歌有误解？
哈萨比斯：或许是吧，我不确定。我的意思是，我们一直都拥有站在这个领域前沿的所有必备条件，显然我们在这方面有着悠久的积淀。
我认为在过去十年里，谷歌和 Google DeepMind（谷歌深度思维）联手，创造出了现代人工智能行业所依赖的大部分突破性技术。比如 Transformer 架构，还有最知名的阿尔法狗背后的深度强化学习技术，这些都是我们的成果。
我们还有覆盖数十亿用户的优质产品矩阵，从搜索引擎、电子邮箱到谷歌浏览器，这些产品天生就适合融入人工智能技术。
问题只是如何将所有这些资源整合起来，以正确的方式统筹规划。 过去几年我们已经做到了这一点，当然还有大量工作要做，但我们已经开始看到努力带来的成果了。
主持人：如果你认为谷歌具备优势，你觉得这个优势有多大？能持续多久？
哈萨比斯：在我看来，一切都始于研究。尤其是模型，要在各类基准测试中都保持行业前沿水平。这也是我们整合谷歌和 Google DeepMind（谷歌深度思维）后，首要聚焦的工作。双子座系列模型的进展，我们感到非常满意，当然这方面还有很多工作要推进。
但我认为，我们是唯一一家拥有全栈能力的机构，从技术、战术、流程体系，到硬件、数据中心、云业务、前沿实验室，再到一众天生适配人工智能的优质产品，我们一应俱全。
所以从根本的结构层面来说，我们本就该有出色的表现，而且我认为我们未来还有很大的提升空间。
主持人：我想知道，作为前沿模型研发的负责人，日常工作状态是怎样的。我看到有报道说，你大多在凌晨一点到四点进行深度思考。确实是这样吧？谷歌内部的工作状态是否一直处于红色警报级别？你有没有感到安心的时候？
哈萨比斯：没有，从来都没有安心的时候。我们设定红色警报级别，本是针对特殊情况的，但过去三四年，工作强度一直大到难以想象。每周工作一百小时，一年工作五十周，这已经是常态。
在这个技术发展速度极快的领域，要想保持前沿，就必须这样做。行业的竞争异常激烈，可能是科技领域有史以来最白热化的阶段，而且背后的利害关系重大。通用人工智能的研发，无论从商业还是科学角度，都有着深远的意义。
再加上我们正做的事情本身就令人振奋，而我的热情就是用人工智能探索科学难题，推动科学发现的进程。这是我一直以来的梦想，我毕生都在为人工智能发展的这一刻而努力。所以常常会因为有太多工作要做而难以入眠，但同时，也有太多令人兴奋的事情值得我们去探索、去推进。
主持人：聊聊谷歌目前的内部文化吧，你们既要在这场竞争中取胜，又要保证研发的方向正确。拉里・佩奇和谢尔盖・布林 现在的参与度如何？你和他们沟通的频率高吗？他们现阶段的工作重点是什么？
哈萨比斯：他们的参与度非常高。
拉里・佩奇更多负责战略层面的工作，我会在董事会会议上见到他，去硅谷时也会和他碰面。
谢尔盖・布林则更多参与具体工作，他甚至会亲自参与双子座研发团队的编码工作，尤其专注于算法细节方面。
他们能对当下的人工智能研发充满热情，这对我们来说是好事，毕竟这是计算机科学发展史上一个无比重要的时刻，单从科学角度来看，这也是人类历史上的重要时刻，所以所有人都想亲身参与其中，这一点非常好。
而对于我来说，我正努力融合各方优势，既保留初创企业快速推出产品、敢于冒险的活力，这一点我们已经看到了成效；又充分利用大企业的资源优势，同时还为长期研究和探索性研究保留空间，而非只聚焦于三个月内就能落地的产品相关研究，我认为只做短期研究是不明智的。
我正努力平衡这些因素，过去一年，各项工作的推进都很顺利，而且我认为今年我们能做得更好。我对目前的发展态势非常满意，谷歌的技术提升和研发进展速度，在业内应该是最快的。
物理 AI 的奇点时刻，还有 18 个月到两年的时间
主持人：我知道你一直把重点放在推动科学进步上，比如发现新材料。我们也看到，现在 Gemini 已经被整合进人形机器人系统中。那么你觉得，人工智能在真实物理世界中的应用，是否即将迎来一个类似 AlphaFold 那样的突破性时刻？如果是的话，这个“突破”会以什么形式出现？
哈萨比斯：是的，过去一年我花了大量时间深入研究机器人技术。我确实认为，我们正处在物理 AI 取得突破性进展的临界点。
但我还是觉得，距离实现这一突破，我们还有 18 个月到两年的时间，还需要开展更多研究。
不过我认为，双子座这样的基础模型，为我们指明了方向。从一开始，我们就将双子座设计为多模态模型，让它能够理解物理世界，背后有多重原因。
其一，是为了打造通用智能助手，这种助手或许会搭载在 智能眼镜或手机 上，能够理解周边的现实世界。
其二，当然就是为了应用在 机器人领域。那么人工智能在物理世界的突破性时刻，究竟会是怎样的？我认为，那就是让机器人能在现实世界中稳定地完成各类有实际价值的任务。
目前，仍有一些因素制约着这一目标的实现。
一方面，算法还不够完善，需要提升鲁棒性，而且相较于实验室中仅处理数字信息的模型，机器人相关算法能依托的数据量更少，合成这类数据的难度也远高于数字数据。
另一方面，硬件方面也仍有一些难题尚未解决，尤其是机械臂和机械手的研发。其实深入研究机器人技术后，你会对人类的手部结构产生全新的敬畏之心，至少我是这样。进化的设计精妙绝伦，人类的手在稳定性、力量和灵活性上的表现，很难被复刻。所以在我看来，要实现这一突破，还有不少环节需要完善，但目前已有很多令人振奋的进展。
我们刚刚宣布与 波士顿动力 展开深度合作，他们研发的机器人非常出色，我们正将人工智能技术应用到汽 车制造领域。
接下来一年，我们会先推出 原型机 进行测试，或许一两年后，我们就能展示一些令人印象深刻的成果，并实现规模化应用。
DeepSeek 并不是重大危机，特别表扬字节跳动
主持人：一年前，DeepSeek 模型的发布在西方引发了不小的震动，很多人把它视为一场潜在的危机。但一年过去了，局势似乎逐渐平稳下来，中国方面的节奏看起来也有所放缓。你对中国人工智能领域整体竞争格局的看法，有没有发生变化？
哈萨比斯：没有，其实并没有改变。一开始我就不认为这是一场真正意义上的危机，我觉得西方当时的反应多少有些过度了。
DeepSeek 的确是一个令人印象深刻的模型，它清楚地展现了中国科技公司的实力。
如果看头部企业，比如字节跳动，我认为他们的能力非常强。在技术前沿的跟进速度上，他们可能只落后大约六个月，而不是一到两年。DeepSeek 正是这一点的体现。
当然，围绕它的一些说法也被夸大了。比如关于 算力使用效率的说法，并不完全准确，因为他们在研发过程中借鉴并依托了部分西方模型，也对顶尖模型的输出结果进行了微调，而不是完全从零开始独立训练。
另外，还有一个关键问题目前仍然没有答案：那就是中国公司是否能够在跟进前沿的基础上，真正实现原创性的突破并引领下一代技术。 他们在追赶方面确实非常擅长，而且能力正在快速提升，但到目前为止，还没有证明自己能够率先打开新的技术前沿。
AGI 的时间表：2030 年，有 50% 的可能实现 AGI
主持人：是你为通用人工智能给出了定义，你也曾说过，到 2030 年，我们有 50% 的可能实现通用人工智能。 这个时间规划是否依然不变？
哈萨比斯：不变。
主持人：通用人工智能对你而言，依然是一个有价值的研发目标吗？
哈萨比斯：我认为是的，这个时间规划在我看来很合理，而且相较于一些人的预期，这个时间其实更充裕。
但我对通用人工智能的评判标准非常高，它指的是一个具备人类所有认知能力的系统，显然我们目前离这个目标还有很大差距。 这意味着，这类系统需要拥有 科学创新能力，不仅能解决科学领域的猜想和难题，更要能率先提出研究假设和问题。 任何一名科学家都清楚，找到正确的问题，往往比找到答案难得多。
目前的人工智能系统显然还不具备这种能力，未来能否拥有，还未可知，我们也仍未明确实现这一能力需要哪些技术突破。比如 持续学习能力，也就是在线学习能力，让系统能突破训练的局限，在现实世界中自主学习；还有 稳定性，目前的系统在不同领域的表现参差不齐，而通用智能系统不该有这样的短板。在我看来，要打造通用人工智能系统，还有不少关键能力亟待突破。
主持人：我们来聊聊技术和未来的发展趋势。Meta 首席科学家 杨立昆（Yann LeCun） 认为，仅凭 Transformer 架构和大模型，无法实现通用人工智能。你是否认同这一观点？如果这些技术走到了尽头，我们的研发方向会是什么？
哈萨比斯：我不认同，我认为说这些技术走到尽头的观点显然是错误的，因为它们目前已经展现出了巨大的实用价值。但在我看来，这是一个实证问题，也是一个科学问题，仅凭这些技术是否能实现通用人工智能，尚无定论。
我认为有 50% 的可能，只需在现有方法的基础上进行优化并扩大规模，就能实现通用人工智能， 这是有可能的，而且我们也必须这样做。在我看来，这项研究是有价值的，因为至少这些大模型会成为最终通用人工智能系统的核心组成部分，唯一的问题只是，它是否是唯一的组成部分。
我能想象，从现在到实现通用人工智能，我们还需要一两项，最多不超过五项突破性技术。
比如 世界模型，这是我一直提及的，我们也正在研发，目前我们的 GENI 系统就是最先进的世界模型（GENI 是 DeepMind 、Google 内部正在研发的一类世界模型（World Model）系统），我也直接参与了这项研发，我认为它至关重要。
还有 持续学习能力，以及打造 性能稳定的系统，让系统不再出现这种领域间的表现失衡，真正的通用智能系统，不该有这样的问题。
所以在我看来，人工智能还缺乏更强的 推理能力、更长远的规划能力 等多项关键能力。目前尚未确定的是，实现这些能力，是否需要新的架构或突破性技术，还是只需在现有基础上继续优化。而谷歌和 Google DeepMind（谷歌深度思维）的做法是，双管齐下，既全力研发新的技术，也持续优化并扩大现有技术的规模。
主持人：OpenAI 联合创始人兼前首席科学家伊利亚・苏茨克维（Ilya Sutskever）认为，依靠扩大模型规模实现技术提升的时代即将结束。你是否认同这一观点？
哈萨比斯：我不认同。他的原话大概是 “我们重回研究的时代”，我和伊利亚・苏茨克维是很好的朋友，我们在很多问题上的看法都一致，但在这一点上，我并不认同。
我的观点是，我们从未离开过研究的时代，至少谷歌和 Google DeepMind（谷歌深度思维）一直如此。 我们始终在研发领域投入巨资，而且我认为，整合后的谷歌和 Google DeepMind（谷歌深度思维），拥有业内最深厚、最广泛的研发团队。
过去十年，现代人工智能行业所依赖的约 90% 的突破性技术，都是我们研发的，当然最知名的是 Transformer 架构，还有深度强化学习、阿尔法狗背后的各类强化学习技术，这些都是我们开创的。所以如果未来实现通用人工智能需要新的突破性技术，我相信，就像过去一样，我们依然会是这些技术的研发者。
主持人：最后一个问题，埃隆・马斯克说我们已经进入了技术奇点，你是否认同？
哈萨比斯：不认同，我认为这一说法为时过早。在我看来，技术奇点其实就是实现完全的通用人工智能，而我之前已经解释过，我们目前离这个目标还相去甚远。我相信我们最终能实现这一目标还有五年的时间，从实现通用人工智能的角度来看，其实并不长，但在那之前，我们还有大量的工作要做。
人工智能就像更先进的望远镜和显微镜
主持人：你是诺贝尔奖得主，我知道你一心想让人工智能推动科学研究的发展。如果未来人工智能本身取得了足以获得诺贝尔奖的科研发现，这个奖项该颁给谁？
哈萨比斯：我认为还是该颁给人类。当然，这取决于人工智能是否是完全独立完成这项发现。
目前来看，人工智能依然只是工具，在我眼中，它是终极的科学研究工具，就像更先进的望远镜和显微镜。 人类一直都在制造工具，让自己能更好地探索自然世界，人类本质上就是会制造工具的物种，这也是人类与其他动物的区别，而工具也让人类拥有了超越自身的能力，计算机当然也属于这类工具，人工智能则是这种能力的终极体现。
所以在我看来，人工智能一直都是推动科学研究的终极工具，而且在可预见的未来，科学研究都将是顶尖科学家与人工智能的合作成果：科学家提出富有创意的想法和研究假设，而人工智能作为强大的工具，助力提升数据处理、模式识别的效率，推动科学探索的进程。
AI 是否会取代人？我们将迎来后稀缺时代
主持人：谷歌是 Anthropic 人工智能公司的主要投资方，Anthropic 联合创始人兼 CEO 达里奥・阿莫迪 (Dario Amodei) 今天早些时候也来到了达沃斯。他预测，未来五年内，人工智能会取代 50% 的初级白领岗位，你是否认同这一观点？
哈萨比斯：我不认同，我认为这一过程会耗时更久。今年，我们或许能看到这一趋势的初步显现，比如初级岗位和实习岗位可能会受到影响，但要实现大规模取代，我们还需要解决人工智能系统的稳定性问题。
我把目前人工智能的这种不均衡表现称为 “锯齿型智能”，在某些领域表现出色，在另一些领域却不尽如人意。如果想将一整项工作完全交由人工智能代理完成，而非像现在这样，仅让其作为辅助工具，就需要让系统在各方面都保持稳定的表现。如果一个系统完成一项工作的成功率只有 95%，那是远远不够的，必须能圆满完成整个任务，才能让人放心地将工作交托给它。
所以在出现这种大规模的岗位变革前，我们还有大量工作要做，但 这种变革最终一定会到来。当然，一旦实现通用人工智能，整个经济体系都会发生改变，这早已超出了岗位变革的范畴。如果我们能打造出真正的通用人工智能，而且方向正确，我们或许会进入一个后稀缺时代，解决世界上一些根本性的难题，比如能源问题。借助人工智能，研发出全新的清洁、可再生的近乎免费的能源，比如实现核聚变。还有新材料的研发，我认为在实现通用人工智能后的五到十年，我们会进入一个彻底改变的世界。
主持人：不过，在进入后稀缺时代之前，人们对这一过渡阶段充满了焦虑。我是一位母亲，我知道你也有孩子。你最担心孩子们未来会面临什么？你会和他们聊些什么？会告诉他们未来即将到来的变化吗？我听到很多人说，大学毕业生未来的就业会非常困难。
哈萨比斯：我倒不这么认为。我觉得我们即将进入一个变革的时代，就像工业革命那样，或许变革的速度会是工业革命的十倍，甚至难以想象。准确来说，变革的规模和速度都会是工业革命的十倍，影响力会是百倍。
但我想对所有人说，变革的背后，蕴藏着巨大的机遇。而且我始终坚信人类的创造力，我们的适应能力极强，因为人类的思维具有极强的通用性。
人类的大脑无比强大，我们的祖先以狩猎采集为生，而我们凭借这样的大脑构建了现代文明，所以我相信我们能再次适应新的时代。当然，这次的变革是前所未有的，因为它的速度太快了。以往，这样的重大变革往往需要一两代人的时间才能完成，而这次人工智能技术的变革，规模和影响力都极为巨大。
但对于如今的孩子，我会鼓励他们熟练掌握这些新工具，像使用母语一样运用它们，这些工具几乎能赋予他们超能力。比如在创意艺术领域，借助人工智能，一个人或许能完成过去十个人的工作。这意味着，如果你富有创业精神，在游戏设计、电影制作等创意领域有想法，就能完成更多工作，也能比以往更容易地跻身这些行业，成为新锐人才。
主持人：一些人主张暂停人工智能的研发，让监管政策跟上技术发展的步伐，也让社会有时间适应这些变化。如果在理想情况下，所有企业、所有国家都同意暂停研发，你是否会支持这一做法？
哈萨比斯：我会支持。我也曾公开表达过我的期望，这也是我十五年来的梦想。我接触人工智能研究已有二十五年，我一直希望，当我们接近实现通用人工智能的这一关键节点时，全球的科研人员能展开科学层面的合作。
我有时会设想，成立一个类似欧洲核子研究中心的国际人工智能研究机构，让全球最顶尖的人才携手合作，以极为严谨的科学方式，推进通用人工智能研发的最后阶段，同时让全社会参与其中，不仅是技术人员，还有哲学家、社会科学家、经济学家，共同探讨我们希望从这项技术中获得什么，以及如何让它造福全人类。这才是我们当下的核心议题。
但显然，这需要国际社会的通力合作，因为即便只有一家企业、一个国家，甚至整个西方世界决定暂停研发，倘若没有全世界的共同参与，没有制定统一的最低标准，这一做法也毫无意义。而目前，国际合作面临着不小的阻碍，所以如果想以严谨的科学方式推进通用人工智能的最后研发，就必须改变当下的国际合作现状。
主持人：如果到 2030 年我们实现了通用人工智能，而相关的监管政策尚未出台，我们是否注定会面临困境？
哈萨比斯：我依然乐观地认为，全球顶尖的人工智能研发机构会充分沟通，至少在安全和安保协议等方面展开合作，目前这方面的合作已经有了不少进展。比如我们和人工智能公司 Anthropic 在这些领域的合作就十分紧密。
如果国际层面的合作难以推进，这种行业内的同行合作就尤为必要。我和其他顶尖人工智能实验室的负责人关系都很不错，我认为，当利害关系足够重大时，大家会意识到问题的严重性和潜在的风险，而在未来两到三年，这一点会变得更加清晰。
主持人：你当初本可以把 Google DeepMind（谷歌深度思维）卖给任何一家企业，而如今，这些研发人工智能的企业都在寻求大众的信任。尤其是在监管政策难以跟上技术发展速度的情况下，历史经验也证明了这一点。我们为什么该信任你？为什么你认为谷歌，也是你内心所认可的，是最值得我们信任的企业？毕竟人工智能的研发存在不小的风险。
哈萨比斯：我认为，评判一家企业，要看它的实际行动，也要看参与相关研发的领导者的初衷。
我选择谷歌作为 Google DeepMind（谷歌深度思维）的归宿，有多个原因，最主要的是，谷歌的创始人创立谷歌的初衷，是打造一家以科学研究为核心的企业。 很多人都忘了，谷歌最初其实是一个 博士研究项目，是拉里・佩奇和谢尔盖・布林 的研究成果。所以我和他们一见如故。
拉里・佩奇主导了 Google DeepMind（谷歌深度思维）的收购，而谷歌的董事会成员也都是各行各业的顶尖人才，比如董事会主席约翰・轩尼诗是图灵奖得主，弗朗西斯・阿诺德是诺贝尔奖得主，这样的阵容在企业董事会中并不多见。所以谷歌的整体环境充满了 科学氛围，企业的发展以科学研究和工程技术为核心，这一文化早已根深蒂固。而追求最高水平的科学研究，就意味着 做事要严谨、深思熟虑，在所有领域都践行科学方法。
我认为这不仅适用于技术研发，也适用于企业的运营管理。所以我们始终努力做到深思熟虑、负责任，尽可能掌控我们推向市场的技术。当然，我们不可能做到尽善尽美，因为人工智能是一项全新、复杂且具有变革性的技术，但如果出现问题，我们会尽快调整修正。
最后我想说，谷歌想要为世界做的事情，也是我当初选择谷歌的原因之一。 谷歌的使命是整合全球信息，让人人皆可访问并从中受益，我认为这是一个非常崇高的目标。而 Google DeepMind（谷歌深度思维）的使命是破解智能的奥秘，并利用智能解决其他所有问题，这两个使命高度契合。人工智能与整合全球信息的工作本就相辅相成，谷歌的各类产品，从谷歌地图、电子邮箱到搜索引擎，都是对世界有实际价值的产品，人工智能能很自然地融入这些产品，为所有人的日常生活提供助力，我认为这是一件造福世界的事，能为此贡献力量，我感到很荣幸。
主持人：试想一下，在后稀缺时代，人们不再需要工作，当你实现了所有的技术目标后，你个人打算如何度过时间？毕竟到那时，科研工作本身或许也能实现自动化了。
哈萨比斯：如果真的到了那个阶段，我想利用人工智能探索物理学的极限。
上学时，我最感兴趣的就是那些终极问题：现实的本质是什么？意识的本质是什么？费米悖论的答案是什么？（费米悖论是宇宙学和天体生物学中最经典的未解之谜，由美籍意大利物理学家、1938 年诺贝尔物理学奖得主恩里科・费米（Enrico Fermi） 在 1950 年提出，核心是 “理论上的地外文明存在性” 与 “人类实际观测证据为零” 的尖锐矛盾 ，其最经典的表述就是费米的一句反问：“他们都在哪儿呢？”）时间是什么？引力是什么？
我很惊讶，很多人每天忙于生活，却从未思考过这些重大问题，而这些问题一直萦绕在我心头，迫切想要找到答案。我想借助人工智能，去探索所有这些问题，或许还能在人工智能的助力下，利用新的能源和材料技术，实现星际旅行。
主持人：如果人们不再需要工作，我们还能找到生活的意义和目标吗？
哈萨比斯：说实话，这一点比经济层面的问题更让我担忧。经济层面的问题，更多是一个政治问题：当人工智能为我们带来巨大的效益和生产力提升时，我们能否确保这些成果为全人类共享，这也是我一直坚信的理念。
但更核心的问题是，很多人从工作和科研中获得生活的意义和目标，在新的时代，我们该如何找到这些？我认为，我们需要 新一代伟大的哲学家，来帮助我们思考这个问题。或许未来，我们的艺术创作会更加精妙，我们的探索之旅会更加深远，就像如今我们所做的极限运动等非经济目的的事情一样，未来或许会有更多更小众、更有深度的这类活动。
主持人：在场的所有人都想知道，自己该如何应对人工智能带来的变革。比如现在坐在达沃斯的会场里，十年后该如何自处？你认为，在场的人在看待人工智能这件事上，最容易犯的重大错误是什么？
哈萨比斯：我想从两个方面来说。
第一，对于年轻人和我们的孩子而言，唯一可以确定的是，未来会发生巨大的变化。所以在学习技能方面，要做好持续学习的准备，学会学习，才是最重要的能力。要能快速适应新环境，利用现有工具吸收新信息。
第二，对于在场的企业首席执行官和商界人士而言，当下最重要的是，目前市场上有很多顶尖的人工智能模型和服务提供商，未来还会更多。要选择那些以正确方式研发人工智能的合作伙伴，与这些企业携手，共同打造我们所期望的人工智能未来。
