DeepMind 透露正研发 Gemini：结合 AlphaGo 规划能力，要超越 ChatGPT

Google 当年在围棋盘上赢过人类的那套绝活，现在要被拿来对付 ChatGPT 了。

Google DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis 在接受《连线》采访时透露，团队正在开发代号为 Gemini 的新一代 AI 系统，目标是全面超越 OpenAI 驱动 ChatGPT 的底层模型。

把 AlphaGo 的脑子装进大模型

Gemini 本质上依然是一个处理文本的大语言模型，基础架构类似 GPT-4，但两者的底层逻辑会有本质差别。

Hassabis 表示，Gemini 将把大语言模型的文字理解能力，与当年 AlphaGo 擅长的强化学习和树状搜索结合起来。说白了，AlphaGo 不只是靠“背棋谱”，而是在海量试错中自己学会权衡、选择动作并做长远推演。

如果这套机制顺利移植到大模型上，Gemini 就能拥有真正的规划和解题能力，而不是光凭概率猜测下一个词该接什么。

这可能让大模型从现在的“写字机器”，进化为能在网络和电脑环境里自主规划、一步一步执行复杂任务的智能体。

不仅如此，DeepMind 的研究范围覆盖了机器人学和神经科学。团队本周刚展示过一套能用各种机械臂完成操作的算法，Hassabis 也暗示会把物理世界交互的经验融入模型，弥补大模型只从文本间接了解世界的缺陷。

烧几亿美元，把两个王牌合在一起

研发 Gemini 的代价极其高昂。Hassabis 直言整个开发还需要数月时间，耗资可能达到数千万甚至数亿美元。作为对比，OpenAI CEO Sam Altman 此前在 4 月透露，训练 GPT-4 的成本就超过了 1 亿美元。

这一轮反击背后，是 Google 内部的架构大调整。今年 4 月，Google 将旗下最核心的两大 AI 力量合并，将 Hassabis 带领的 DeepMind 与 Google 内部的 Brain 团队捏成了 Google DeepMind。

Hassabis 甚至直言，纵观当今 AI 领域的现状，八到九成的创新其实都来自这两家机构之一。

对于外界关心的安全问题，Hassabis 上个月刚签署了警告 AI 潜在灭绝风险的联名声明。他认为强行叫停研发并不现实也无法执行，眼下最急迫的是建立严谨的评估测试体系，甚至希望未来能让学术界提早接触到这类前沿模型来进行监督。

为什么重要

对于普通用户和开发者来说，Gemini 如果真能把 AlphaGo 的树状规划能力落地，最直接的改变是“幻觉大幅减少”和“Agent 真正可用”。现在的 GPT-4 虽强，但处理多步骤推理时很容易走偏，因为它是单向往后预测文字。一旦大模型学会像棋手那样预判五步、推演多种可能再行动，写代码除错、跨软件执行任务的靠谱程度会跨上一个台阶。但现在谈试用还太早，开发还需要几个月，而且极大概率会先整合进 Google 自己的搜索和办公生态。

对行业而言，这场对决标志着大模型竞争进入了“深水区”。过去一年大家比的是堆算力、洗数据、砸参数，而 DeepMind 拿出来的是自己在强化学习和决策树上深耕十年的看家底牌。这会直接逼迫 OpenAI 必须加速探索类似 Q* 或搜索推演的新路线，否则纯文本预训练的天花板很快会被撞破。

从策略上看，Google 这一次看起来走对了路子。把 Brain 和 DeepMind 合并解决了此前左右手互搏的内耗，让做基础研究的天才去搞落地产品。但隐患在于，围棋是规则明确的封闭系统，而真实世界的互联网和现实环境是极度模糊开放的。把 AlphaGo 的搜索算法套进千变万化的人类自然语言，计算成本会不会高到无法普及，依然是 Google 必须解决的硬骨头。