諾貝爾獎得主預測「極致豐饒」的黃金時代
在人工智慧產業的關鍵時刻，Google DeepMind 執行長暨諾貝爾化學獎得主德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）為不久的將來描繪了一個大膽的願景：一場「AI 文藝復興」（AI Renaissance），將在未來 10 到 15 年內從根本上重塑人類生存。在 DeepMind 最新突破之後的發言中，哈薩比斯描述了一條軌跡，即 AI 將解決科學的「根節點」問題——例如能源生產和疾病——從而開啟一個他稱之為「極致豐饒」（radical abundance）的時代。
這一預測並非僅僅是投機性的未來主義；它建立在尖端模型加速發展的能力之上。哈薩比斯因其在 AlphaFold 蛋白質摺疊方面的貢獻而於 2024 年榮獲諾貝爾獎。他主張我們正從建構 AI 工具的階段，過渡到這些工具主動推動科學發現的新紀元。他提出的時間表暗示，通用人工智慧（Artificial General Intelligence，簡稱 AGI）可能會在十年內實現，其完整的社會效益——包括治癒所有主要疾病的潛力以及掌握核融合——也將在隨後不久成熟。
發現的引擎：Gemini Deep Think
這一加速時間表的關鍵在於日益複雜的推理系統的部署。與哈薩比斯的評論同步，Google DeepMind 發佈了關於 「Gemini Deep Think」的細節，這是一種專門設計用於擔任科學共同研究員的推理模式。該系統代表了一種範式轉移，從本質上的檢索資訊轉向主動生成新穎假設並驗證複雜的數學證明。
Gemini Deep Think 的能力在最近一次涉及內部研究代理「Aletheia」的技術發佈中得到了強調。該代理已展示出在「生成、驗證、修正」循環中運作的能力，有效地模仿了人類研究人員的迭代過程，但速度遠超後者。透過在國際數學奧林匹亞競賽中達到金牌標準並解決博士級練習，這些系統證明了 AI 現在可以推理出以前需要人類直覺的抽象問題。
對於科學界而言，這意味著從線性進展向指數級進展的過渡。當人類數學家可能花費數月時間驗證一個猜想時，像 Gemini Deep Think 這樣的系統可以同時探索數千條證明路徑，為人類審查識別出最有希望的途徑。這種人類智慧與機器處理能力的協作是預測中 AI 文藝復興的基石。
重新定義醫學與生物學
這場 AI 文藝復興 最切實的影響可能會在醫療保健和生物學領域顯現。哈薩比斯長期以來一直認為，生物學在本質上是一個資訊處理系統——一個極其複雜但最終可以解決的系統。基於 AlphaFold 成功繪製了幾乎所有已知蛋白質結構的基礎，下一代 AI 模型正朝著模擬整個生物系統的方向發展。
這對藥物研發的影響是深遠的。傳統的製藥流程效率極低，通常需要十多年時間和數十億美元才能將單一藥物推向市場。哈薩比斯預測 AI 將把這一時間縮短至幾個月。透過高保真地模擬分子相互作用，AI 可以在有毒化合物或無效候選藥物進入臨床試驗之前很久就識別出它們。
除了效率之外，最終目標是根除疾病。醫療保健中「極致豐饒」的概念預想了一個治療方案根據個人基因組成量身定製並預防性部署的世界。DeepMind 正在進行的工作表明，在 10 到 15 年的時間視窗內，AI 可以揭開阿茲海默症等神經退行性疾病以及衰老本身等系統性問題的複雜病因，使醫學從一門反應性學科轉變為一門預測性科學。
能源、太空與後稀缺經濟
哈薩比斯預測中最具野心的支柱或許涉及能源和物理世界。「極致豐饒」的框架在很大程度上依賴於解決能源方程。AI 目前正被應用於控制核融合反應爐中的磁電漿體——這項任務需要比人類反射神經更快的即時調整。該領域的成功將為世界提供幾乎無限的清潔能源，使經濟增長與碳排放脫鉤。
這種能源盈餘是實現 AI 文藝復興更廣泛願望的先決條件，包括太空探索。哈薩比斯提到 AI 在設計太陽系殖民所需的材料和推進系統方面發揮著關鍵作用。室溫超導體的發現是 AI 驅動材料科學的另一個目標，它將進一步徹底改變電力傳輸和計算效率。
下表對比了當前科學研究的局限性與在這種全新 AI 範式下預期的加速能力：
Table: Traditional vs. AI-Accelerated Scientific Processes
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領域|傳統流程|AI 加速的未來 (Gemini Deep Think/AlphaFold)
藥物研發|每種藥物需 10-15 年；臨床試驗失敗率高|數月即可識別候選藥物；基於模擬的毒性檢查
材料科學|實驗室反覆試驗合成；迭代週期慢|材料特性的預測建模；目標定向合成
數學|人工證明驗證；依賴個人直覺|自動化假設生成；即時形式驗證
能源研究|電漿體穩定性的迭代測試（核融合）|即時電漿體控制；反應爐幾何結構優化
數據分析|人類審查有限的數據集；假設驅動|跨越艾位元組（Exabytes）數據的模式識別；數據驅動的洞察
應對過渡期
雖然極致豐饒的願景是樂觀的，但哈薩比斯承認未來仍面臨重大挑戰。向 AGI 的過渡不僅需要原始算力，還需要架構上的突破——特別是在記憶、規劃和世界建模方面。訓練這些龐大模型的能源消耗本身就是一個障礙，儘管哈薩比斯認為 AI 為能源網絡帶來的效率提升最終將超過其自身的碳足跡。
此外，後稀缺世界的社會影響是複雜的。如果 AI 解決了生存的基本挑戰——食物、健康和能源——人類將面臨關於目標和經濟結構的哲學思考。然而，從科學進步的角度來看，道路是清晰的。深度學習與自然科學的融合正在創造一個發現的反饋循環，每一次突破都為下一次突破提供動力。
當我們站在這個新時代的邊緣時，Creati.ai 的關注點仍然在於追蹤這些高層級的預測如何轉化為創作者和研究人員的具體工具。Gemini Deep Think 的發佈是一個訊號，表明 AI 的理論潛力正在迅速轉化為實用的、改變世界的效用。如果哈薩比斯的時間表屬實，下一個十年將是人類歷史上最具變革性的十年。
