AI 能成為下一個愛因斯坦嗎？諾貝爾獎得主提出「終極思想實驗」
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想像一個世界，你只需用文字描述，一個可互動的場景便在眼前誕生。它不是預先製作的電玩遊戲，沒有程式設計師一行行寫下的物理定律，也沒有美術設計師雕琢的 3D 模型。你眼前所見的每一個像素，都是人工智慧即時生成，它從數百萬部影片中自行領悟光影如何反射、水波如何蕩漾、物體如何互動。這不是遙遠的科幻，而是 Google DeepMind 執行長德米斯・哈薩比斯（Demis Hassabis）團隊所揭示的最新世界模型「Genie」。
「你看到的不是遊戲或影片，它們是世界。」哈薩比斯如此形容。這項技術的核心，在於模型自行「逆向工程出直覺物理」。傳統的 3D 渲染引擎，需要開發者明確定義重力、光學反射等所有規則，才能建構一個虛擬世界。Genie 則反其道而行，透過觀看海量真實世界與遊戲影片，它自行歸納出一套世界運作的內在邏輯。當使用者輸入指令，它便依據這套內隱的物理知識，即時描繪出一個連貫且可互動的環境。影片中，一個角色在牆上塗鴉，視線移開再轉回來，牆上的塗鴉依舊存在，證明這並非單純的影片播放，而是一個具備記憶與一致性的動態生成世界。
「這世界的一部分在此之前並不存在，」哈薩比斯解釋，「直到使用者與它互動，它才誕生。」這項令人瞠目結舌的技術，在他看來，不僅僅是娛樂的未來，更是通往通用人工智慧（AGI）的關鍵一步。
從虛擬到現實：為機器人打造世界觀
為何要讓 AI 學習創造世界？哈薩比斯給出一個清晰的藍圖：「要讓 AI 真正通用，我們認為它必須理解我們周遭的物理世界，而不僅是語言或數學等抽象世界。」這種對物理世界的深刻理解，正是當前機器人技術與智慧穿戴裝置最缺乏的一環。一個機器人要能在家中安全地移動、拿取物品，一副智慧眼鏡要能在你逛街時提供真正有用的資訊，它們都必須掌握直覺物理。
Genie 這樣的世界模型，正是為 AI 裝上理解現實世界的「大腦」。當一個模型能「生成」一個符合物理邏輯的世界，便證明它已內化世界的動態法則。基於此，DeepMind 正在開發專為機器人設計的 Gemini 模型。在實驗室中，研究人員已能透過自然語言對機器手臂下達指令，例如「把黃色的物體放進紅色的桶子裡」，機器人便能理解指令並轉換為精確的馬達運動。
這引出一個巨大的可能性：打造一個「機器人界的 Android」。哈薩比斯設想，一個強大的、通用的 AI 軟體層，可以驅動各式各樣的硬體，催生一個機器人產品與應用大爆發的時代。至於機器人該是什麼樣貌，他坦言自己的看法有所轉變。過去他認為針對特定任務的特化型機器人會是主流，例如在工廠或實驗室。但對於日常通用場景，「人形可能是非常重要的」，他分析道：「因為我們圍繞著人類設計這個物理世界，從樓梯到門把。與其改變整個世界，設計一個能無縫適應這個世界的機器人可能更容易。」
不過，他仍保持科學家的審慎。他認為機器人技術仍處於早期階段，演算法與硬體都還需要數年發展，才能迎來真正的「驚奇時刻」。他用一個生動的比喻形容當前狀態：「我們或許正處於個人電腦的 70 年代，但差別在於，現在的十年可能在一年內發生。」
AI 的終極使命：開啟科學新文藝復興
擊敗世界棋王、生成逼真圖像，這些固然吸睛，但在哈薩比斯心中，AI 的最高價值在於加速科學發現。「這是我窮盡整個職業生涯投身 AI 的原因，」這位剛獲頒諾貝爾化學獎的科學家語氣堅定，「我認為這是我們能用 AI 做的最重要的事情。如果我們以正確的方式打造 AGI，它將成為科學的終極工具。」
從 AlphaFold 成功預測幾乎所有已知蛋白質的 3D 結構，徹底改變藥物研發的面貌，到運用 AI 控制核融合反應爐中的電漿、設計新材料、甚至解決國際數學奧林匹亞競賽的難題，DeepMind 的成果斐然。哈薩比斯創辦的姊妹公司 Isomorphic Labs，正基於 AlphaFold 的突破，目標將新藥開發的時程從十年縮短至數週甚至數日。他們與禮來、諾華等頂尖藥廠合作，預計明年就能將 AI 設計的候選藥物推進到臨床前階段。
儘管成就卓著，哈薩比斯卻直言，目前的 AI 距離真正的 AGI 仍有一段路，而且可能需要「一到兩個尚待出現的突破」。他反駁業界部分人士「AGI 僅數年之遙」的樂觀預測，認為時程更可能落在「五到十年」。
他犀利地指出當前模型的根本缺陷：「常有人說現今的系統具備博士級的智慧，我認為這純屬無稽之談。」他解釋，這些模型或許在某些方面展現博士水準的能力，但它們缺乏通用性與一致性，有時甚至會犯下高中生等級的數學錯誤。「一個真正的 AGI 系統不應如此。」
那麽，究竟缺少什麼？哈薩比斯認為是「真正的創造力」。目前的 AI 或許能證明一個你給它的猜想，但它無法自行提出一個全新的假說或理論。為此，他提出兩個極具挑戰性的思想實驗作為 AGI 的試金石：
一、愛因斯坦測試：給一個 AI 系統截至 1901 年的所有科學知識，看它能否在 1905 年之前獨立推導出狹義相對論。
二、圍棋測試：AlphaGo 能為圍棋發明新的策略，但 AI 系統能否「發明」出一款像圍棋一樣優雅、深刻、富含美感的全新遊戲？
「目前這些問題的答案都是否定的。」他表示。這種能夠進行直覺跳躍、類比推理的創造力，正是頂尖科學家與平庸科學家的區別，也是 AI 尚未跨越的鴻溝。
人類與機器的協奏
隨著模型能力飛速進展，關於 AI 耗能與衝擊創意產業的憂慮也甚囂塵上。對此，哈薩比斯提出一個雙軌並進的觀點。一方面，為了探索 AGI 的前沿，最頂尖模型的訓練規模與耗能確實持續增加；但另一方面，在實際應用端，模型的效率正以十倍甚至百倍的速度提升。Google 每天要為數十億使用者提供 AI 搜尋服務，這驅使他們必須不斷精進效率。
他更深信，AI 為能源與氣候問題帶來的解決方案，將遠遠超過其自身的能源消耗。「從提升電網效率、設計新材料到開發新能源，AI 在未來十年將在這些領域做出巨大貢獻。」
至於創意，他並不認為 AI 將取代人類創作者，而是催生一種全新的「共同創作」模式。專業創作者如導演、藝術家，將利用 AI 工具，以十倍、百倍的效率嘗試腦中的各種想法，快速迭代，最終實現他們的藝術願景。而大眾也能更容易地將想像化為現實，這是一種創造力的民主化。未來，或許我們會進入由頂尖創作者設定好宏大世界觀，而數百萬用戶能在其中共同創作故事的娛樂新紀元。
展望未來十年，哈薩比斯的眼神充滿期待。他預見 AGI 將會實現，而它的到來不會是末日，反而是希望。「我認為那將開啟一個科學的黃金新時代，一場新的文藝復興。」一個由人類智慧啟發、由人工智慧加速的未來，正等待我們探索。
