AI 時代的「奧本海默」：創新背後的驅動力

•DeepMind 正在收緊其研究論文的發表控制，以應對日益激烈的競爭壓力及投資者對商業化的要求，特別是針對其 Gemini 模型與 OpenAI 等競爭對手，這標誌著其從開放研究傳統的轉變。
•Demis Hassabis 的核心動機是利用 AI 加速科學發現，並相信 AI 能解決人類面臨的重大挑戰，如疾病和氣候變遷，這體現了他超越商業利益的深層次科學好奇心。
•Hassabis 呼籲應像應對氣候變遷一樣嚴肅對待 AI 風險，並建議設立類似政府間氣候變遷專門委員會 (IPCC) 的機構來監督 AI 產業，他還簽署了一份聲明，警告 AI 可能導致的滅絕風險。
•Hassabis 早年作為西洋棋神童和電玩遊戲 AI 開發者的經歷，塑造了他將遊戲作為通用智能試驗場的獨特 AI 發展方法。
•為應對 OpenAI 的 ChatGPT 帶來的競爭，DeepMind 於 2023 年 4 月與 Google AI 的 Google Brain 部門合併，成立了 Google DeepMind，這是一項重大的組織重組和戰略調整。

AlphaGo: 採用蒙地卡羅樹搜尋 (Monte Carlo Tree Search, MCTS) 演算法，並由深度神經網路（策略網路和價值網路）引導。AlphaGo Zero 版本透過自我對弈完全從零開始學習，無需人類棋譜數據，並將策略網路和價值網路整合到單一架構中，使其效率更高。
AlphaFold: 運用深度學習技術，僅根據胺基酸序列預測蛋白質的三維結構。AlphaFold 2 透過互連的子網路系統，形成一個單一、可微分的端到端模型，顯著提升了預測準確性。
AlphaFold 3: 於 2024 年 5 月發布，其能力超越了蛋白質摺疊，能夠預測蛋白質與 DNA、RNA、各種配體和離子等所有生命分子的結構和相互作用，並採用了基於擴散的生成模型來生成結構。

DeepMind 轉向商業化將導致其研究開放性降低。

近期報告指出，DeepMind 因競爭壓力及投資者要求，正在收緊研究論文發表控制，實施禁運並要求多層審批。

AI 的發展將越來越側重於遊戲之外的科學發現。

Demis Hassabis 明確表示其動機是利用 AI 加速科學發現，DeepMind 的 AlphaFold 項目及其擴展到所有生命分子的 AlphaFold 3 是這一方向的實例。

全球 AI 治理工作將加劇，但會因「AI 競賽」的競爭動態而面臨挑戰。

Hassabis 倡導認真對待 AI 風險並推動全球合作，但也承認在各國競相發展 AI 的背景下，建立統一規則的難度。

2010

Demis Hassabis 與 Shane Legg、Mustafa Suleyman 共同創立 DeepMind。

2014-01

Google 以約 4 億至 6.5 億美元收購 DeepMind，並同意設立 AI 倫理委員會。

2016-03

DeepMind 的 AlphaGo 在圍棋比賽中擊敗世界冠軍李世石。

2020-11

AlphaFold 2 在蛋白質結構預測方面取得突破性進展。

2023-04

DeepMind 與 Google Brain 合併，成立 Google DeepMind。

2024

Demis Hassabis 和 John M. Jumper 因 AlphaFold2 的工作共同獲得諾貝爾化學獎。

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