新德里峰會：探討通用人工智慧的未來

2月18日，Google DeepMind執行長德米斯·哈薩比斯在印度新德里舉行的人工智慧影響峰會2026上發表演講。他對在場來自110個國家的政策制定者、技術領袖和學者表示，通用人工智慧（AGI）可能在5到8年內成為現實，其影響力或將超過工業革命。哈薩比斯曾帶領團隊開發出破解蛋白質結構難題的AlphaFold。在這次為期五天、首次於全球南方舉辦的AI治理峰會上，他詳細闡述了AGI的技術前景、潛在風險以及可能帶來的社會變革。

技術路徑：從「愛因斯坦測試」到自主科學發現

哈薩比斯在技術論壇中提出了一個名為愛因斯坦測試的評估設想。該測試將人工智能的訓練數據截止在1911年，隨後觀察系統能否自主推導出愛因斯坦於1915年提出的廣義相對論。哈薩比斯向在場的500多位科技行業領袖解釋說，關鍵在於創新能力，而非重複已有知識。他認為，當前的大語言模型更像是高速百科全書，能夠解決現存問題，但難以提出同等重要的全新科學假說。

根據DeepMind內部的技術路線圖，實現這一突破需要融合多種能力。例如，結合AlphaGo的長期規劃能力、現代基礎模型的大規模數據處理能力，以及類似Gemini的世界模型構建技術，最終形成一個能夠持續學習的系統。哈薩比斯透露，團隊正在開發新一代架構，使AI可以從真實世界經驗中學習，適應不同情境，並針對特定任務進行個性化調整——這些能力在目前主流的凍結式訓練模式下尚不具備。

長期規劃是另一個關鍵挑戰。哈薩比斯指出，現有AI系統能在短時間內做出連貫決策，但無法像人類一樣制定跨越數月甚至數年的戰略計劃。他以氣候變化研究為例：我們需要的是能夠模擬五十年碳減排路徑的系統，而不僅僅是預測下週的天氣。DeepMind在材料科學和藥物發現領域的實驗顯示，當AI被賦予更長的規劃視野時，其提出創新解決方案的概率提高了3倍。

安全挑戰：從系統不穩定到生物網絡安全

哈薩比斯在網路安全專題研討會上警告，隨著AI能力提升，生物安全和網路安全風險日益緊迫。他引用DeepMind內部紅隊演練的數據：最新的大語言模型在模擬網路攻擊測試中，已能自主發現並利用7個常見的企業軟體漏洞，而兩年前這個數字還是0。

他用鋸齒智能來形容當前AI系統的不穩定性：同一個模型可以在國際數學奧林匹克競賽中獲得金牌，卻會在基礎算術題上出錯。這種不一致性在自動駕駛或醫療診斷等安全關鍵領域可能造成嚴重後果。DeepMind的安全團隊發現，在1000次壓力測試中，頂級AI模型有12%的機率會在看似簡單的推理任務中突然失效，這種不可預測性比系統性錯誤更令人擔憂。

生物安全領域的情況同樣值得關注。哈薩比斯透露，部分開源蛋白質折疊模型已被修改用於設計新型生物分子，儘管目前仍處於早期階段。他呼籲建立全球性的生物AI監控網絡：我們需要確保防禦始終比進攻快一步，這需要跨國界的技術共享和倫理約束。印度電子信息技術部在峰會期間發佈的《全球AI治理框架草案》中，已加入了生物AI安全評估條款，表明這一擔憂正成為政策制定者的共識。

全球治理：新德里峰會與秩序

印度AI影響峰會2026是首次在全球化方舉辦的大型AI治理會議，共有20多位國家元首、45位部長級官員和30個國際組織代表參加。印度總理莫迪在開幕式上表示：有些人恐懼AI，印度在其中看到未來。這一立場與歐美主導的AI安全峰會形成互補，更強調AI的發展與應用，而非單純的風險管控。

哈薩比斯在閉門政策圓桌會上提出了雙重治理路徑：技術層面需要建立魯棒性標準和對齊機制，社會層面則需要最低限度的全球規範。他特別提到印度推出的MANAV願景——一套基於AI的即時手語翻譯系統，該系統在峰會現場翻譯了莫迪的演講。數據顯示，該系統的詞彙識別準確率已達94%，比會前測試提升了11個百分點。

峰會期間也暴露出一些治理分歧。法國總統馬克龍通過視訊連線強調以人為本的技術，而多位非洲代表則要求將數據主權納入核心議程。哈薩比斯注意到，來自全球南方的代表更關注AI如何解決本地化挑戰——例如斯里蘭卡的洪水預測或肯尼亞的作物病害診斷，而非抽象的生存風險討論。這種差異體現在最終版的《新德里原則》中，該文件用3分之1的篇幅論述了AI促進可持續發展目標的具體路徑。

社會影響：超越經濟增長

當被問及AGI的歷史定位時，哈薩比斯給出了一個量化比較：工業革命將全球人均GDP增長率從近乎停滯提升至每年1.5%左右，而初步模擬顯示，AGI驅動的科學發現可能將全球經濟增長率推高至4-7%區間。但他強調，這不僅是經濟數據問題，更是人類認知邊界的擴展。

DeepMind的內部研究報告指出了三個變革維度。在科學領域，跨學科研究將獲得最大助力——AI能識別人類難以察覺的領域間關聯，材料科學與遺傳學的交叉研究已產生了17項新專利。在醫療方面，持續學習的AI系統可個性化追蹤疾病進展，早期試驗顯示對罕見病的診斷時間平均縮短了60%。在氣候行動上，自主優化的碳捕捉材料設計已將實驗室研發週期從5年壓縮到8個月。

哈薩比斯同時提醒，這種加速可能帶來劇烈的社會適應陣痛。工業革命花了三代人完成社會結構調整，而AGI的影響可能在十年內全面顯現。他引用國際勞工組織2025年的預測：全球40%的工作內容將在2030年前被重構，其中教育、醫療等行業的崗位需求可能增長35%，而行政、數據錄入等崗位將減少20%。這種結構性變化需要前所未有的終身學習體系和社保網絡，目前僅有芬蘭和新加坡等少數國家開始系統性準備。

峰會落幕時，哈薩比斯與印度AI使命團隊共進了工作晚餐。菜單上印著一句梵文格言：Sarvajana Hitaya, Sarvajana Sukhaya——為眾生福祉，為眾生安樂。這句話也被刻在峰會主會場的牆壁上。它或許比任何技術路線圖都更能概括人類站在AGI門檻前的心境：既懷抱對變革的期待，也承載對平衡的求索。