說真的，最近滑臉書滑得有點麻痺了。
你懂那種感覺吧？動態滿滿的都是「五分鐘學會 AI 生成簡報」、「用 AI 畫出超擬真美女」、「一秒用 AI 製作精美圖解」。
看多了，真的會覺得……就這樣嗎？我們人類發明了超級智慧，就只是為了做更漂亮的投影片，或是寫更像樣的官腔信件？
直到前兩天，我看了一部 Google 拍攝的紀錄片《The Thinking Game》，講的是 Google DeepMind 的創辦人 Demis Hassabis 的故事。如果你週末有空檔，留一個小時看完這部片，絕對不虧。
原來在這些喧囂的 AI 工具背後，有人玩的是一場長達四十年的、孤獨又瘋狂的遊戲。
我把看影片時亂七八糟的筆記整理了一下，不快點寫下來我怕會忘記。
那個拒絕了一百萬英鎊的瘋子
紀錄片中一個畫面讓我印象深刻，甚至覺得有點好笑又有點佩服。
片子裡放了 Demis 6 歲時的受訪片段，那時他剛拿下了西洋棋冠軍，個子小小的，眼神卻亮得嚇人。面對鏡頭，他不像一般小孩那樣興奮地亂跳，只是冷靜地說了一句：
「It’s a good thinking game.」（這是一個很棒的思考遊戲。）
這句話真的太妙了。一般小孩贏了比賽，腦袋裡想的可能是獎盃或等等要去吃什麼大餐吧？但他從那時候起，比起「贏」，他更著迷的是「思考」這件事本身。
那一刻我就在想，這傢伙根本是帶著任務來地球的吧？這也難怪他後來會覺得，光是自己當個棋王還不夠，他想造出一個能超越人類大腦的東西，去解開那個終極的思考之謎。
故事來到 1994 年。想像一下，你才 17 歲，剛剛參與開發了一款紅遍全球的遊戲《Theme Park》。
有一天，你的老闆——遊戲公司的創辦人 Peter Molyneux 把你叫過去，為了把你這位天才留下來，他開出了一個驚人的條件：價值高達一百萬英鎊的獎酬。唯一的條件是：「別去讀大學了，留在這裡跟我一起做遊戲。」
那可是 90 年代的一百萬英鎊啊！換作是我，大概早就跪下來簽字了，誰還管什麼大學文憑？
結果 Demis 拒絕了。
身邊的人都覺得他瘋了，根本是腦袋撞到。但 Demis 的理由卻很有意思。
他說：「我要去劍橋唸書。我要去圖靈、牛頓走過的街道，我要去探索宇宙的邊界，我要搞清楚大腦到底是怎麼運作的。」真的假的啦…
那一刻我突然意識到，有些人的視角真的跟我們不在同一個維度。他從那個時候就在下一盤很大的棋。他在乎的不是眼前的財富，是那個還看不見的「通用人工智慧」（AGI）。
看到這裡，我想起納西姆．塔雷伯說過的「Skin in the Game」（切膚之痛）。
AI 可以幫我們寫出完美的商業計畫書，甚至算出成功率最高的職涯路徑。但 AI 不會痛，它不需要為它的選擇「承擔後果」。
Demis 之所以讓我敬佩，不是因為他腦袋好，而是因為他用自己的人生去「下注」。拒絕那一百萬英鎊，就是他的代價。這種勇於為信念承擔風險的勇氣，是任何演算法都算不出來的。
在這個所有人都想用 AI 尋求最佳解與捷徑的時代，這種繞遠路的笨拙，反而顯得無比珍貴。
從學術邊緣人到諾貝爾獎
現在大家把 AI 捧上天，但在影片裡，Demis 提到以前在學術界，講 AI 是很丟臉的。
如果你跟教授說你想研究人工智慧，大家會用一種看「不務正業」或「想騙經費」的眼神看你。那時候是 AI 的寒冬，沒人相信機器真的能思考。
但他不在乎。更酷的是，DeepMind 訓練 AI 的方式，不是塞給它教科書，而是讓它「打電動」。
想像一下，你把一個完全不懂規則的 AI 丟進《打磚塊》或《小蜜蜂》的遊戲裡。你什麼都不教它，不教它怎麼移動、不教它規則，只給它一個指令：「想辦法把螢幕上的分數衝到最高。」
起初，它像個無頭蒼蠅一樣亂撞。但慢慢地，為了拿到分數，它開始學會了接球、學會了預判。甚至在訓練了幾百局後，它竟然自己「發明」出了一種人類不曾想過的神級打法。
那一刻，工程師們都看傻了。沒人教過 AI 這一招。這是它自己在為了生存（拿到分數）的過程中，激發出的「智慧」。
這套邏輯後來從簡單的電動，進化到了圍棋。
還記得 2016 年 AlphaGo 痛宰人類棋王李世乭嗎？當時我也只是跟風看熱鬧，覺得電腦算力真強。但這次看紀錄片，我才看懂了那個著名的「第 37 手」。
所有人類專家都說那是失誤，連電腦一開始都算錯，覺得那只有萬分之一的機率。但最後證明，
那一步棋，是神來之筆。那已經不是單純的「計算」了，那是一種「創造力」的展現。那是機器第一次展現出一種，屬於它自己的直覺。
這讓我重新思考了「玩樂」這件事。
從小我們就被教育，打電動是浪費時間，是不務正業。但在 Demis 的眼裡，遊戲卻是通往真理的途徑。
這是不是也在暗示我們：許多偉大的突破，往往不是來自嚴肅的苦讀，而是來自於看似無用的玩樂？
當我們為了目標（分數）在一個規則受限的環境裡不斷試錯、掙扎時，那種被逼出來的靈光一閃，很可能才是智慧真正的樣子。
原來，不管是人類還是 AI，想要變強，都得先學會怎麼好好的「玩一場遊戲」。
生物學有多難？AI 送人類的一份大禮
如果故事只停在下圍棋，那 Demis 頂多就是個很厲害的遊戲玩家。但他心裡想的，其實是更硬的東西：科學。
這是我覺得整部片最讓人感動的地方：AlphaFold。
你知道嗎？生物學界有個搞了 50 年都搞不定的難題叫「蛋白質摺疊」。
一位老科學家在片中苦笑著說：「生物學太複雜了。我做了 50 年研究，有一半時間只是個業餘心理醫生，負責在實驗失敗時安慰崩潰的同事……因為 90% 的時間我們都在失敗。」
DeepMind 決定挑戰這個大魔王。
中間那些在疫情期間沒日沒夜、無數次失敗的過程我就不贅述了。重點是結果：AlphaFold 真的成功了。它破解了困擾生物學界 50 年的謎題。
但最讓我起雞皮疙瘩的，不是技術本身，而是接下來發生的事。
當團隊發現 AlphaFold 的效率高到驚人時，一位同事跑去跟 Demis 報告：「嘿，依照這個速度，我們可以在一個月內預測出地球上『所有』已知的蛋白質序列。那是幾億個結構啊。」
在一般的商業劇本裡，這時候老闆應該會眼睛發亮，開始計算這可以收多少專利費，或者要把這個技術賣給哪家藥廠。
但 Demis 只是氣定神閒地反問了一句：「那我們為什麼不直接做呢？（Why don’t we just do that?）」
同事愣住了，意思是……全部做出來？然後呢？
Demis 做了一個瘋狂的決定：他把這 2 億個蛋白質結構，全部免費公開，當作送給全人類的禮物。
你能想像這對世界的衝擊有多大嗎？根據他們在影片裡的說法，這是人類的救命鑰匙：
加速新藥開發： 以前要花幾個月甚至幾年才能解析出的結構，現在點幾下滑鼠就有了。這對阿茲海默症、癌症藥物的研發是巨大的加速。
環境保護： 科學家可以利用它來尋找能夠分解塑膠的酶，解決地球的垃圾危機。
對抗疾病： 當新的病毒（像 COVID-19）出現時，我們能更快理解它的弱點。
這真的是……太浪漫了。這相當於把人類生命科學的進度條，一口氣往前拉了幾十年。
比起我們每天在那邊玩生成圖、換臉，AlphaFold 這種能解開生命之謎的成就，才是這項技術真正的重量。這也難怪，Demis 後來拿下了諾貝爾獎。這真的實至名歸。
然而，技術本身是中立的，就像水電一樣，未來 AI 只是標配。AlphaFold 展現了強大的「算力」，但決定把這份力量變成「禮物」送給全人類的，是 Demis 的「善意」。
如果這項技術掌握在一個缺乏人文素養、唯利是圖的人手裡，故事的結局可能完全不同。
AI 能夠解決科學難題，但只有人類的同理心與道德判斷，能決定這項技術是用來救人，還是用來築起更高的專利高牆。
外星人已經到了，但我們還在吵架
不過，熱血沸騰之後，影片最後讓我感到戒慎恐懼。
想像一個狀況：如果今天我們收到一封信，說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。
「現在 AGI 的到來，其實就等同於那個外星智慧。但我們卻好像沒當一回事。」
我們現在看到的生成式 AI，可能只是暴風雨前的寧靜。當 AI 真的具備了通用智慧，甚至比我們更聰明時，它會是天使還是魔鬼？
AlphaFold 可以用來救人，但同樣的技術如果被拿去製造生化武器呢？
我在筆記軟體寫下這段話的時候，手是有點抖的：「你會不會擔心 AGI 離我們還很遙遠？不，我擔心 AGI 離我們已經太近，我們根本措手不及。」
尤其是現在這個世界，大家不但沒有團結，反而為了很多利益和意識形態的問題吵得不可開交。在這個最需要全球治理的時刻，我們人類似乎正在往反方向走。
後記：人生是一場思考遊戲
最後，我想引用我自己最近的一個想法送給大家。
未來的世界，完美的 AI 會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。但正因為「完美」變得廉價，我們身上那些「不完美」反而成了稀缺資源。
就像 Demis 對思考的執著、對遊戲的熱愛，甚至他那種近乎瘋狂的堅持，這些都是 AI 視為「雜訊」與「離群」的東西，但恰恰是這些雜訊，推動了人類文明的前進。
AI 像是一面鏡子，它越是完美，就越照出我們身上那些「人味」有多獨特。
所以，別只是想著怎麼把 AI 用得更好、更溜，偶爾花點時間想想，在 AI 幫我們處理掉平庸的瑣事之後，我們要讓什麼樣的自己在這個世界上留下痕跡？（儘管 AI 不在乎你留了什麼）
保持好奇，保持思考，但也請保持一點點敬畏。
Life is a good thinking game.
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瓦基
INFJ、書評部落格《閱讀前哨站》和 Podcast 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，時常分享讀書心得和書評，喜歡將書中所學加以活用，實踐在職場與生活中。
