站在奇点的山脚下：一个诺奖得主的紧迫警告

"人类正站在奇点的山脚下。"

说这句话的人叫 Demis Hassabis。他是 Google DeepMind 的 CEO，2024年诺贝尔化学奖得主，AlphaGo 和 AlphaFold 的缔造者。

这不是某个科技博主在博眼球。这是全球最顶尖的 AI 科学家，在自己公司的开发者大会上，面对全世界说出的判断。然后他加了一句：

"AI Agent 只不过是 AGI 的一场练习赛。"

练习赛。这个词很值得琢磨。意思是—你现在看到的那些能替你写代码、管理日程、搜索资料的 AI Agent，在 AGI 面前，就像热身运动之于正式比赛。

那么正式比赛什么时候开始？Hassabis 给出了答案：2029到2030年。他说他的时间范围"收窄了"，因为他比以往更加确信行业已经找到了正确的技术路径。

一、为什么这次不一样

AGI 的预测我们听过太多了。从雷·库兹韦尔到山姆·奥特曼，每年都有人喊狼来了。但 Hassabis 这次不一样，原因有三：

第一，他一向保守。他不是那种靠炒作卖产品的人。2023年他说 AGI 可能在2030年之后，2024年他说还有50%的概率在2030年之前。现在他把时间窗口收窄到了2029-2030，并且用了奇点山脚这种前所未有的措辞。这意味着他看到的信号已经强烈到不得不说了。

第二，他亲眼看到了 Agent 的实际能力。Google 刚在 I/O 2026 上发布了 Gemini Spark—一个7×24小时自主运行的 AI Agent。Hassabis 说："我们现在能看到 Agent 真正在运行了，能想象一年后它们会变成什么样，会有多么有用。"他不是在预测未来，他是在外推现在。

第三，他是有意在挑衅。他亲口承认自己故意用了一些带有挑衅性的词汇，目的是唤醒政府、经济学家和公众的紧迫感。他的原话是：

"我的经济学家朋友们，我觉得他们还没有足够认真地对待这件事。这需要改变。"

一位诺贝尔奖得主在说其他学者不够重视 AI，这件事本身就值得关注。

从 Chatbot 到 Agent 再到 AGI：Hassabis 眼中的三段式演进

二、练习赛到底是什么意思

Hassabis 说当下的 Agent 时代是 AGI 的练习赛，这个比喻比表面看起来要深。

练习赛不是无关紧要的。恰恰相反，它暴露了所有问题。

他举了 Anthropic 的 Mythos 模型作为例子。Mythos 在一个月内发现了超过10000个高危软件漏洞。这对安全行业是好事，但 Hassabis 的关注点不同—他看到的是社会完全没有准备好。

如果连发现漏洞这种好事都让企业和政府措手不及，那么当 AI 真正达到通用智能水平时呢？当 AI 能自主设计金融系统、管理电网、制定医疗方案时呢？

"这大概算是一次很好的警告射击。"

他用警告射击（warning shot across the bow）来形容 Mythos 事件。注意这个航海术语—警告射击打在船头前面，意思是下一发就是真的了。

所以练习赛的真正含义是：社会正在用 Agent 时代来测试自己的应对能力，而目前的得分不太乐观。

三、递归自我改进：AGI前的最后一跳

Hassabis 在采访中提到了一个关键技术里程碑：递归自我改进（recursive self-improvement）—AI 系统有能力实质性地加速自身的发展。

这不是科幻。OpenAI 已经在招聘AI 自我改进准备的研究员，年薪高达44.5万美元。Hassabis 说"所有领先的实验室都在关注这件事"。

目前的阶段被他称为软自我改进—不是 AI 直接优化自己，而是 AI 编程助手让工程师变得更高产。代码写得更快了，模型迭代更快了，进步加速了。但这还只是间接加速。

真正的递归自我改进是：AI 能自己设计下一代 AI。一旦跨过这个门槛，进步速度就不再是线性的，而是指数的。那时候几年可能变成几个月，甚至几周。

Hassabis 对此的态度很坦诚：

"在研究速度上会有明显的收益。但这类系统也伴随着风险。"

递归自我改进：当AI开始设计AI，进步速度将从线性变为指数

四、我怎么看

我觉得 Hassabis 说的最关键的一句话，不是关于技术，而是关于时间：

"社会是会好好利用 AGI 到来之前的这几年来做准备，还是只会再来几轮炒作和反弹？"

这其实是在问所有人一个问题：你打算怎么用这段练习赛时间？

我的判断是：

1. AGI 不会在明天就出现，但会比绝大多数人预期的快。Hassabis 说的2029-2030，我认为是一个合理的乐观估计。也许会晚几年，但不太可能晚太多。

2. Agent 是真正的分水岭。之前的 AI 是你问它答，Agent 是你让它做。一旦 AI 从被动变主动，它的经济影响力会急剧放大。2026年就是 Agent 元年。

3. 最大的风险不是 AGI 本身，而是社会适应太慢。Wix 因为 AI 替代裁员20%，Anthropic 发现的漏洞人类根本处理不过来，经济学家的认知还停留在上一轮技术革命。这些问题不会因为 AGI 迟到就自动消失。

4. 对个人来说，学会和 AI 协作已经不是加分项，而是基本技能。就像20年前学会用电脑上网一样—不是每个人都要成为程序员，但每个人都必须理解这个工具能做什么、不能做什么。

最后说一句。Hassabis 用了山脚这个词，我觉得选得极好。站在山脚下，你抬头能看到山顶，你知道它很高，你知道攀登会很艰难。但至少—你已经知道山在那儿了。

比不知道要好得多。