DeepMind 透露正研發 Gemini：結合 AlphaGo 規劃能力，要超越 ChatGPT

Google 當年在圍棋盤上贏過人類的那套絕活，現在要被拿來對付 ChatGPT 了。

Google DeepMind 聯合創始人兼 CEO Demis Hassabis 在接受《連線》採訪時透露，團隊正在開發代號為 Gemini 的新一代 AI 系統，目標是全面超越 OpenAI 驅動 ChatGPT 的底層模型。

把 AlphaGo 的腦子裝進大模型

Gemini 本質上依然是一個處理文本的大語言模型，基礎架構類似 GPT-4，但兩者的底層邏輯會有本質差別。

Hassabis 表示，Gemini 將把大語言模型的文字理解能力，與當年 AlphaGo 擅長的強化學習和樹狀搜尋結合起來。說白了，AlphaGo 不只是靠“背棋譜”，而是在海量試錯中自己學會權衡、選擇動作並做長遠推演。

如果這套機制順利移植到大模型上，Gemini 就能擁有真正的規劃和解題能力，而不是光憑機率猜測下一個詞該接什麼。

這可能讓大模型從現在的“寫字機器”，進化為能在網路和電腦環境裡自主規劃、一步一步執行復雜任務的智慧體。

不僅如此，DeepMind 的研究範圍覆蓋了機器人學和神經科學。團隊本週剛展示過一套能用各種機械臂完成操作的演算法，Hassabis 也暗示會把物理世界互動的經驗融入模型，彌補大模型只從文本間接瞭解世界的缺陷。

燒幾億美元，把兩個王牌合在一起

研發 Gemini 的代價極其高昂。Hassabis 直言整個開發還需要數月時間，耗資可能達到數千萬甚至數億美元。作為對比，OpenAI CEO Sam Altman 此前在 4 月透露，訓練 GPT-4 的成本就超過了 1 億美元。

這一輪反擊背後，是 Google 內部的架構大調整。今年 4 月，Google 將旗下最核心的兩大 AI 力量合併，將 Hassabis 帶領的 DeepMind 與 Google 內部的 Brain 團隊捏成了 Google DeepMind。

Hassabis 甚至直言，縱觀當今 AI 領域的現狀，八到九成的創新其實都來自這兩家機構之一。

對於外界關心的安全問題，Hassabis 上個月剛簽署了警告 AI 潛在滅絕風險的聯名宣告。他認為強行叫停研發並不現實也無法執行，眼下最急迫的是建立嚴謹的評估測試體系，甚至希望未來能讓學術界提早接觸到這類前沿模型來進行監督。

為什麼重要

對於普通使用者和開發者來說，Gemini 如果真能把 AlphaGo 的樹狀規劃能力落地，最直接的改變是“幻覺大幅減少”和“Agent 真正可用”。現在的 GPT-4 雖強，但處理多步驟推理時很容易走偏，因為它是單向往後預測文字。一旦大模型學會像棋手那樣預判五步、推演多種可能再行動，寫程式碼除錯、跨軟體執行任務的靠譜程度會跨上一個臺階。但現在談試用還太早，開發還需要幾個月，而且極大機率會先整合進 Google 自己的搜尋和辦公生態。

對行業而言，這場對決標誌著大模型競爭進入了“深水區”。過去一年大家比的是堆算力、洗資料、砸引數，而 DeepMind 拿出來的是自己在強化學習和決策樹上深耕十年的看家底牌。這會直接逼迫 OpenAI 必須加速探索類似 Q* 或搜尋推演的新路線，否則純文本預訓練的天花板很快會被撞破。

從策略上看，Google 這一次看起來走對了路子。把 Brain 和 DeepMind 合併解決了此前左右手互搏的內耗，讓做基礎研究的天才去搞落地產品。但隱患在於，圍棋是規則明確的封閉系統，而真實世界的網際網路和現實環境是極度模糊開放的。把 AlphaGo 的搜尋演算法套進千變萬化的人類自然語言，計算成本會不會高到無法普及，依然是 Google 必須解決的硬骨頭。