近日，在达沃斯世界经济论坛上，一场关于人工智能的对话因其嘉宾的分量而格外引人注目。台上两位核心人物，是当前AI领域最具影响力的领袖：
- Dario Amodei， Anthropic CEO，近年来对通用人工智能（AGI）时间线最为激进的预测者之一。
- Demis Hassabis， Google DeepMind 创始人，AlphaFold 等突破性项目的核心推动者。
主持人以一句意味深长的话开场：“这就像披头士和滚石再次同台。”而这场对话的标题，则直指核心——《AGI 之后的那一天（The Day After AGI）》。核心问题只有一个：我们离那一天，到底还有多远？
Dario Amodei：时间线愈发激进
去年，Dario Amodei曾预测，在2026–2027年，将出现能在多个领域达到诺奖级别的人类级通用模型。如今步入2026年，他并未收回这一判断，反而给出了更激进的理由。
他认为，关键在于AI正在被用于加速下一代AI的开发。在Anthropic内部，已有工程师坦言，其工作重心已从“写代码”转向“审核AI写的代码”。Dario预测，在未来6-12个月内，AI模型可能覆盖研究流程的大部分环节。一旦研究本身被AI加速，模型迭代周期将被急剧压缩。真正的瓶颈将不再是人类智力，而是芯片制造、算力供给和训练周期等物理限制。
他的结论是：减速很难，加速反而更容易。
Demis Hassabis：为预期“踩刹车”
相比之下，Demis Hassabis的态度更为审慎。他依然维持其判断：在2030年前，有50%的概率出现具备全部人类认知能力的系统。
他并非不认可进展，而是更强调现实世界的复杂性所带来的限制：
- 验证难题：在代码和数学等可快速验证的领域，AI已表现出色。但在自然科学中，一个化学假设是否成立，必须通过真实的物理实验来验证，这无法被完全数字化加速。
- 提出问题的能力：AI擅长解决已有框架下的问题，但提出全新的理论、范式，才是科学创造力的核心，这目前仍是AI的短板。
- 物理世界的“阻尼”：当AI进入机器人、物理系统等需要与现实世界交互的领域时，指数级的增长趋势会不断被硬件限制、物理规律所打断。
Demis并不否认AGI终将到来，但他认为现实世界的复杂性会让这个过程“没那么快”。
共识与分歧：真正的拐点是“AI造AI”
尽管在时间线上存在分歧，但双方在一个关键点上达成了高度共识：实现AGI的真正拐点，并非模型变得更聪明，而是模型能够自主构建下一代模型。
如果AI能够完成“写核心代码、设计模型结构、优化训练策略、推动研究本身”的完整闭环，那将标志着指数级加速的失控点到来。
Demis指出，这一闭环很可能率先在代码和数学等“纯信息世界”中实现；而在涉及自然科学和物理世界的领域，仍存在显著阻力。这意味着，AGI可能首先诞生于数字领域，而非直接操控现实世界的实体。
生存竞赛：独立公司能否撑到AGI？
对话触及了一个现实问题：独立的AI模型公司，能否在烧钱竞赛中存活到AGI实现的那一天？
Dario Amodei给出了一组惊人的数据，描绘了训练成本的指数级增长：
* 2023年：从0到1亿美元
* 2024年：从1亿到10亿美元
* 2025年：从10亿到100亿美元（进行中）
他认为，模型能力与商业价值之间仍是指数关系。这并非一门稳定的生意，而是一场速度竞赛，赌的是能否在关键节点上保持领先。
社会冲击：工作消失与适应速度
关于AI对就业的影响，Dario曾预测1-5年内50%的初级白领岗位可能消失。Demis则提供了一个“过渡期视角”：初级岗位开始受影响，AI工具正在替代传统实习，熟练使用AI可能比一份实习更有价值。
但Dario强调了一个更深层的风险：真正的挑战不在于是否有新工作产生，而在于AI的指数级发展速度，是否会超过社会、经济和政治体系的适应速度。 历史转型需要时间，但这一次，变化的速度可能前所未有。
地缘博弈：超越商业的“核武器”竞赛
当话题转向中美AI竞争时，Dario Amodei的态度变得尤为强硬。他将AGI技术直接类比为“核武器级别”的不可扩散问题，认为传统的“绑定供应链”、“以芯片换影响力”的逻辑在AGI面前完全失效。“如果这是核武器，我们不会为了利润出口。”其潜台词是，AI竞赛已超越一般商业竞争，成为文明级别的风险管理。
Demis Hassabis并不反对这一判断的严重性，但他更担忧国际协调在现实政治中的巨大难度，这可能远超技术挑战本身。
安全与对齐：AI会欺骗我们吗？
针对过去一年AI模型表现出的策略性隐瞒、目标漂移等令人不安的行为，Dario没有回避。他介绍，Anthropic从创立之初就在致力于机制可解释性研究，试图理解模型内部的“思维”过程。这本质上是在失控发生前，厘清其动机结构。
两人的共识是，AI的安全与对齐问题并非“宿命论”，而是一个亟待解决的工程与治理问题。前提是，不能在没有“护栏”的情况下盲目狂奔。
尾声：我们希望它慢一点
在对话结尾，当被问及未来一年最值得关注什么时，两人的答案高度一致：关注AI是否开始真正构建AI。
如果这一步走通，AGI时间线将被极度压缩。如果未走通，那么世界模型、持续学习、机器人等领域将成为下一个突破路径。
主持人最后说了一句很轻但很重的话：“也许，我们都希望这件事慢一点发生。”但悬而未决的问题是——技术发展，会等待人类准备好吗？
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