Google、Gemini 與 AGI 的下一步：技術、風險與社會影響

這段訪談主題聚焦於 Google/DeepMind 在 A.I. 領域的近況、技術路線、對 AGI 的預測與社會影響。受訪者回顧了過去一年團隊在 Gemini 系列（尤其 Gemini 3）與影像軟體上取得的進展，並談到把「創業式速度」帶入大公司的重要性，表示近期已把技術推回到領先水準。

關於 Google 的優勢：受訪者認為 Google 與 DeepMind 在研究、資料中心、硬體、雲端、生產產品面都有完整堆疊，長期以來貢獻了許多基礎突破（例如 Transformer、強化學習等），而現在正把這些資源和產品面整合，仍有很大上升空間。

工作強度與文化：談到領導前沿模型的日常，受訪者坦言近年工作極度密集（長工時、高壓），但認為這是保持競爭力所需。公司內部嘗試結合「快速交付的創業能量」與「保留長期基礎研究空間」的文化。

關於機器人與「物理世界的 AlphaFold」：他認為我們接近一個物理智能突破（約 18 個月到 2 年的尺度），但尚需解決演算法穩健性、資料取得（比純數位場景更難）以及機械手臂/人手等硬體挑戰。Gemini 的多模態設計既為通用助理，也能為機器人提供基礎。Google 與 Boston Dynamics 的合作、在汽車製造的原型應用，是短期觀察點。

對中國競爭者的看法：認為去年西方的恐慌性反應過度；中國公司（例如字節跳動）展現高能力，可能只落後數月，但至今尚未證明能在最前端超越並創新出新的突破。

AGI 時程與定義：受訪者仍維持「到 2030 年有 50% 機率出現 AGI」的判斷，並把 AGI 定義為具有人類所有認知能力（包括提出新科學問題與長期創造力）。他認為現有系統在持續學習、長期規劃與一致性（避免「有時很好、有時很差」）方面仍有顯著缺口。

對就業影響的看法：不否認未來會帶來深刻顛覆，但認為全面取代入門級白領需更多時間和系統一致性。鼓勵年輕人掌握並擅用這些新工具，把它們當成「超能力」以放大創造力與生產力。

關於暫停與國際協作：支持在理想情況下、若所有國家與公司都願意暫停以讓監管跟上，會是可取做法；實際上，他主張建立類似「AI 的 CERN」式的國際、跨領域合作框架來處理 AGI 最後階段的風險與社會討論。若國際協作難以實現，則仍可透過主要實驗室間的同行式合作強化安全協議。

模型架構與研究路線：對於是否需要超越 Transformer 的疑問，他不認為 Transformer 與現有方法是死胡同。判斷是實證性的（50/50），現有模型會是未來系統的重要組成，但可能仍需少數突破（例如更好的世界模型、連續學習、長期規劃）來彌補不足。Google/DeepMind 同時在推進擴大規模與探索新架構。

信任與為何選擇 Google：受訪者強調選擇 Google 的理由是其「以科學為核心的文化」、董事會與公司創辦人的學術背景，及 Google 長期打造有利於做高水準研究與工程化應用的環境。這也決定了他們在推出技術時會比較注重嚴謹與責任。

關於倫理、監管與未來生活：他認為經濟層面的分配問題可透過政策處理，但更令人擔憂的是失去「工作帶來的目的與意義」。他期待未來需要新一波哲學、藝術與社會思想來重構人類的意義感，並建議社會以創新教育與文化回應。

若達到後稀缺（post-scarcity）狀態：受訪者個人希望把時間用在探索物理學、意識、費米悖論等根本科學問題，並用 A.I. 推動大科學問題的研究。

實務建議：

• 年輕人：培養「學習如何學習」的能力、與 A.I. 共生，成為工具的原住民，強化創造力與跨領域技能。
• 企業領導：選擇與那些在安全、責任、長期視野上與你價值觀一致的 A.I. 供應商合作，及早布局轉型。
• 政策/監管：推動國際合作與同行檢視，研究類似「CERN 式」的跨國協作機制。

總結：受訪者對 Google 與 DeepMind 的技術進展與未來感到樂觀，認為既有研究優勢與企業資源可以持續推動重要突破，但同時強調技術發展的速度與社會影響需要國際合作、嚴謹研究與負責任的部署來共同應對。