當人們在問「AI 能幫我做什麼」的時候，幾乎沒有人問：打造出 AI 的那個人，當初到底「為了什麼」？
這個人，是 Google DeepMind 的創辦人哈薩比斯（Demis Hassabis）。一個拿了諾貝爾獎、手裡握著全球最頂尖 AI 團隊，卻對金錢和權力意外冷淡的人。
今天想跟你聊的，是一本讓我重新看待 AI 的書：《無限機器》，寫的就是哈薩比斯的和 AI 發展故事。
我們每天滑到的 AI，幾乎都長同一個樣子：更快的簡報、更美的圖、更通順的信。但讀完這本書我才發現，在這些喧囂的工具背後，哈薩比斯玩的是一場長達四十年、又孤獨又瘋狂的遊戲。
我之前看過講他的紀錄片《The Thinking Game》，也寫過一篇心得，但這本書挖得又更深，深到我覺得非得再寫一篇，專門聊聊「這個人到底在想什麼」。
因為我一直相信，當你看懂一個創造者「為什麼」要做某件事，再回頭看他做出來的東西，感覺會完全不一樣。眼前的 AI 就不再只是一個冷冰冰的對話視窗，它會變成一扇能讓你看得更遠的窗。
所以這次我想跟你聊的，是哈薩比斯這個人，以及他為什麼非打造通用人工智慧（AGI）不可。比起 AI 能幫你做什麼，我更好奇造出它的人，心裡到底在想什麼。
我從書裡挑出六個讓我印象最深的片段，最後再用一個問題跟你一起收尾。我們開始吧。
一、他不是傭兵，是傳教士
故事先從一張支票說起。
1994 年，哈薩比斯才十八歲，已經是遊戲業界的天才少年。他的老闆為了把他留下來，直接開了一張 50 萬英鎊的支票，換算成今天的幣值大約是 170 萬美元，條件是：別去念大學了，留下來一起做遊戲。對一個十八歲的年輕人來說，這簡直是天文數字。
結果哈薩比斯連那張支票都沒兌現，轉身就去了劍橋。換作是我，大概早就跪著簽名了吧。但他在乎的，從來就不是眼前那筆錢。他心裡掛念的，是那個還看不見的東西：「智慧到底是怎麼運作的？能不能造出一臺超越人腦的機器？」
在投資人彼得．提爾（Peter Thiel）的眼中，他把創業加分成兩種。第一種人創業，是「為了賺大錢隨便找個點子開公司的傭兵」；而哈薩比斯屬於第二種人，是「深受某種挑戰感召才創立公司的傳教士」。
提爾還補了一句我反覆讀了好幾次的話：「會覺得一個人是天才，很少是因為他真的什麼都行，比較常是因為他碰巧遇上了特別適合自己的使命任務。」
這也呼應了一個我很喜歡的概念，作家塔雷伯（Nassim Nicholas Taleb）說的「Skin in the Game」，切膚之痛。
AI 可以幫我們算出成功率最高的職涯路徑，但 AI 「不會痛」，它不需要為自己的選擇承擔後果。哈薩比斯讓我敬佩的地方，其實跟他腦袋好不好沒什麼關係。真正打動我的，是他願意用自己的人生去下注，拒絕那 50 萬英鎊，這就是他付出的代價。
看著哈薩比斯這種把一生都壓上去的決心，老實說我是打從心底佩服的。我很清楚自己不是那種等級的人，手上也沒有那麼大的賭注要押。但他讓我重新想起一件事：使命感這種東西，其實不是天才才有資格擁有。
像我自己，從來不覺得自己是以什麼「讀書人」自居，我只是一個普通人，認真地把書裡讀到的東西，一點一滴用在自己的生活和工作裡。
我唯一能做的，就是在自己真正在乎的那幾件小事上，比昨天多在乎一點點。把文章寫得好一點、把聲音練得好一點、把網站做得美一點，沒什麼神奇的魔法，就是日復一日地前進而已。
哈薩比斯的故事真正打動我的，是它提醒了我，連最平凡的堅持，背後也可以有一點點使命感在撐著。
二、一個簡單到不可思議的選擇
時間快轉到 2014 年。這時的 DeepMind 已經是眾人爭搶的對象，Google 想把它買下來。
當時 Google 共同創辦人賴利．佩吉（Larry Page）問了哈薩比斯一個很有殺傷力、也是他過去說服無數新創創辦人的標準招式：「為什麼不善用我已經創造出的這一切？」
哈薩比斯後來解讀，佩吉其實是在告訴他，你當然也可以自己打造一家像 Google 一樣的公司，但那會耗掉你職涯最精華的歲月。可是如果你真正的使命是打造 AGI，那又何必繞遠路？直接借用 Google 已經累積的所有資源，不是更快嗎？
讓哈薩比斯下定決心的，是他問自己的一個問題：「等我回顧一生，會比較想看到的是，自己打造出市值幾十億美元的企業，還是幫助人類解開了智慧之謎？」當問題這樣一問，答案就浮現了。他說：「這個選擇，其實再簡單不過。」
有趣的是，當時臉書開的價碼比 Google 更高。哈薩比斯還特地做了個小測試，跟祖克柏（Mark Zuckerberg）共進晚餐的時候，他刻意把話題帶到虛擬實境、3D 列印，結果祖克柏對這些技術全都一樣興致勃勃。
當下，哈薩比斯心裡就有底了。他想要找的，是真正懂「為什麼 AI 比其他一切科技都更重要」的人，至於誰出的價碼最高，反而沒那麼放在心上。
這個故事最值得我們借用的，是兩個可以反覆使用的判斷工具。
第一個是「回顧一生」的視角，把時間軸一口氣拉到生命的盡頭，問自己「到時候我會比較希望自己做了哪個選擇？」很多當下糾結到不行的決定，從這個高度往回看，答案常常一秒就清楚了。
第二個是「分清楚目標與手段」，一家公司、一份掌控權、更多的錢，這些往往只是手段，不是目標本身。一旦看清自己真正要的是什麼，該交出去換取進度的東西，反而就捨得放手了。
三、他到底為什麼要造 AGI
讀這本書最大的收穫，是我終於看懂了哈薩比斯打造 AGI 的「為什麼」。而那個答案，比我想像的浪漫太多。
對他來說，科學從來不是冷冰冰的工作。他說過一句讓我印象很深的話：「對我來說，科學是一種靈性上的追求。」他說他每次想了解宇宙，都覺得自己是在跟宇宙交流。
他把人本、靈性與科學看成同一件事，還拿達文西當例子，說達文西的解剖圖既是美麗的藝術、也是了不起的生物學，一切都是流動的。
他也引用十七世紀哲學家斯賓諾莎的觀點，上帝就存在於自然之中，所以理解自然本身就是一種靈性追求，連愛因斯坦都說自己相信的是「斯賓諾莎的上帝」。
在哈薩比斯的心裡，如果要問生命究竟是為了什麼，答案一定跟「知識與自我覺知」有關。
而打造 AGI，對他來說就是把這份追求推到極致的方式，一台能在無限資料中找出規律、幫人類解開智慧之謎的機器。
我覺得這個視角，會改變一個人怎麼看待眼前的 AI。當我帶著這層理解去用它，它就不再只是一個幫我把事情做完的工具，而是一個能跟我一起思考、甚至幫我突破盲點的夥伴。
我自己很愛用一個叫「智囊團」的小工具，我在裡面放了幾十個跨領域、跨年齡、跨性格的虛擬人物，每次卡關就找他們腦力激盪，常常能逼出我一個人想不到的靈感。對我來說，AI 最迷人的地方，就是這種把它當成思考夥伴的感覺。
所以下次打開 AI，不妨多想一層：做出這個東西的人，當初到底為了什麼？當你看見創造者的初心，眼前的工具就會變成一扇窗，讓你看得更遠一點。
四、不愛權力，卻不得不握緊權力
不過，哈薩比斯並不是一個被神格的聖人。書裡有一段，反而是我覺得他最真實、最矛盾的一面。
他自己講得很清楚，他不想控制別人。
他覺得那些熱愛權力的獨裁者，喜歡讓人感到渺小或偉大、掌握眾人的生殺大權，這種事在他眼中「一點也不有趣」。他甚至反問：如果我真的在意權力，又何必把公司賣給 Google，讓自己隨時可能被炒魷魚？
但作者繼續追問下去，點出他其實也行使過權力，甚至主導了共同創辦人的出局。
哈薩比斯沒有閃躲，他坦承：「我不得不這麼做，否則我沒辦法完成任何大規模的工作。」他接著補了一句很關鍵的話，如果不這樣，他大概只會是個普通的科學家或音樂家。
這段讓我想了很久。我們很容易有一種浪漫的想像，覺得真正高尚的人就應該遠離權力。但哈薩比斯的例子告訴我們，理想跟權力其實沒有那麼對立，如果你心裡有一件想做大的事，遲早得學會跟權力共處。
真正要分辨的，其實不是「碰不碰權力」這件事。關鍵在於你動用權力的那一刻，心裡想的是「把那件更大的事完成」，還是「享受權力本身帶來的快感」。
前者是承擔，後者是迷戀，這兩種人最後會走到完全不一樣的地方。
也正是這份初心，造就了讓我最感動的一幕。當 DeepMind 用 AlphaFold 破解了困擾生物學界五十年的蛋白質摺疊難題，哈薩比斯沒有盤算專利費能收多少，他反而把 2 億個蛋白質結構全部「免費公開」，當作送給全人類的禮物。
技術本身是中立的，但決定把這份力量變成禮物的，是一個人善意的選擇。
五、真正的遠見，是看懂底層邏輯
我們常以為有遠見的人是運氣好，剛好猜中了未來。但看哈薩比斯的故事，你會發現真正的遠見是另一回事。它靠的不是猜中哪一個結果會發生。
真正的遠見，是早早看懂了事情底下那條不變的邏輯，所以才敢在別人還看不見的時候就下重注。
早在 1990 年代念大學時，哈薩比斯就意識到當時主流那種「符號系統」的局限，也就是靠人類先寫好規則、電腦再照規則推理的做法，根本沒辦法處理影像、語音這類不規則的現象。
他判斷，真正的 AI 必須反過來，從大量的範例裡自己「歸納」出規律。問題是，那個年代連全球最強的電腦都遠不及人腦，能拿來訓練的資料又少得可憐，這個想法幾乎沒有任何證據支持。
但一直到了 2010 年，他更進一步認定「深度學習」即將迎來突破，甚至把公司的名字直接取作 DeepMind。
這套「自己學會」的邏輯，後來在遊戲裡開出了驚人的花。DeepMind 訓練 AI 的方式很特別。他們不給它教科書，直接讓它打電動，只給一個目標：把分數衝到最高。練了幾百局後，它竟然自己發明出人類沒想過的神級打法。
到了 2016 年的圍棋對局，AlphaGo 那著名的「第 37 手」，所有人類專家都說是失誤，最後卻證明是神來之筆。那一刻機器展現的，已經超出了單純的計算，那比較像是一種屬於它自己的直覺與創造力。
書裡還有一個細節我覺得特別關鍵：哈薩比斯不只預見了深度學習會成功，他在創業的商業計畫書裡，就已經寫好「要怎麼超越別人」。
他押注的，從來都不是「深度學習會紅」這個表面結果。他真正看見的，是「智慧的本質就是在無窮無盡的噪音中找出模式」這條更深的邏輯。當你掌握的是底層邏輯，你就不需要等到證據齊全，也敢提早行動。
這給我的啟發是：遠見比較像是去想清楚「這件事底下，到底有什麼是不會變的」，然後順著那條邏輯提早布局。
我自己做《讀家攻略》社群，其實就是一個有點反直覺的大膽下注。當大家都在談 AI 自動化、規模化的時候，我反而更相信，未來真正關鍵、價值也更高的，仍然是「人」。
所以我刻意選了一條看起來反常的路，用一個緊密、私密的社群，去加深人跟人之間的真實互動。表面上這跟潮流相反，但我賭的，正是我心裡認定的那條底層邏輯。
六、連天才也會看走眼
最後這個分享，我覺得特別難得，因為它讓哈薩比斯這個人更立體了。
一個在深度學習上眼光精準到嚇人的天才，偏偏在「語言模型」這件事上，完全看走了眼。
當哈薩比斯的同事讀完那篇關鍵的 transformer 論文、興奮到從椅子上跳起來時，他其實慢了一拍，沒有立刻意識到「對話模型」的潛力。
他原本的判斷是，語言只不過是一個符號系統，光靠語言沒辦法教出真正的智慧，背後還卡著一個叫「符號接地問題」的難題，意思是這些符號到底要怎麼跟真實世界連結起來。
結果，對手 OpenAI 的 ChatGPT 橫空出世，語言模型的表現好到讓他不得不改口。他後來形容那些模型是「不講道理的有效」。
最難得的是，他沒有替自己的舊判斷護航，而是直接認錯，他說：「這也是我當初誤判的第一件事。我現在才意識到，語言在本質上比我們想像的更能對映到現實。」
這件事最值得學的，是哈薩比斯面對錯誤的姿態。我們常以為高手就是料事如神、從不出錯，但真正的高手其實也會犯錯，差別在於，他們把「認錯」當成一種更新自己的能力。
這件事說起來簡單，做起來很難，因為一個人越成功、越有權威，就越怕承認自己看走眼。但哈薩比斯反過來，把每一次的誤判，都當成校正自己腦中那張「世界地圖」的機會。
如果可以把「我錯了」這三個字，從一句難堪的認輸，重新理解成「太好了，我又發現一件原本不知道的事」，那麼錯得越多，反而會跑得越遠。
後記：外星人已經到了，我們還剩下什麼？
熱血讀完這些故事之後，書裡有一個概念讓我反覆咀嚼，那就是哈薩比斯說的「後匱乏時代」。
他認為 AGI 的重要性會超越網際網路、印刷術，甚至工業革命，最終把人類帶進一個物資無比充裕的世界，充裕到他甚至覺得連金錢都不再重要了。
他想像的，不只是發錢給每個人的「全民基本收入」這麼簡單。他講的是一種「全民基本供給」，直接讓所有人免費享有舒適的住房、教育、健康照護與基本交通。
而推動這一切的引擎，就是書名說的那臺「無限機器」，一臺能在無限資料中找出規律的機器。就像 AlphaFold 那樣，它預示著一個「無限發現」的時代正在到來。
但讀到這裡，我心裡其實是有點戒慎恐懼的。哈薩比斯打過一個讓我難忘的比方：
「如果今天我們收到通知，有一個比我們先進的外星文明即將降臨地球，全球政府肯定會立刻放下歧見，緊急開會討論對策。可是面對同樣等級的 AGI，我們卻好像沒當一回事。在這個最需要全球一起治理的時刻，人類卻反而為了各種利益和立場吵得不可開交。外星人已經快到門口了，我們還在門內吵架。」
也是因為這樣，我常常會回頭問自己一個更根本的問題：人類的本質，到底是什麼？
論計算，電腦早就算得比我們又快又準；論記憶，AI 幾乎記得所有的事情。當我們過去最引以為傲的這兩件事都被機器輕鬆超越，那我們到底還剩下什麼？
在一個豐盛到連金錢都不太重要的時代，我們又該怎麼自處？現在又該準備些什麼，來迎接那一天？
說真的，我還沒有標準答案。但我隱約有種感覺。AI 正在拉高所有事情的平均值，文章會很通順、畫作會很精美、簡報會很漂亮。
完美，即將成為新的平庸。但正因為「完美」變得廉價，我們人類身上那些「不完美」反而成了稀缺資源。
就像哈薩比斯對思考的執著、對遊戲近乎瘋狂的熱愛、對於通用智慧不講道理的癡迷，這些在 AI 眼中可能是需要被抹平的「雜訊」，卻恰好是推動人類文明前進的東西。
所以越是走到這樣的時代，那些「只有人才做得到的事」反而會變得越來越珍貴。對我來說，真正值得現在就開始投入的，與其去跟機器比算得快、記得多，不如去把人之所以為人的那一塊，養得更厚一點。
別只是想著怎麼把 AI 用得更順、更溜，偶爾也花點時間想想：在 AI 幫我們處理掉那些平庸的瑣事之後，你想讓什麼樣的自己，在這個世界上留下痕跡？
保持好奇，保持思考，但也請保持一點點敬畏。
Life is a good thinking game.
你呢？在那個時代真正來臨之前，你覺得有哪一件事，是最值得你現在就開始準備的？
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瓦基
INFJ、《情境智慧》作者、書評部落格《閱讀前哨站》和說書頻道《下一本讀什麼？》創辦人、《卡片盒筆記實戰課》和《化輸入為輸出》課程講師，時常分享讀書心得，喜歡將書中所學加以活用，實踐在職場與生活中。
