2026-05-24 06:24:02
DeepMind首席执行官：AI提升程序员效率三倍，但更重要的是增加他们的工作量
最近在网上看到一个颇有意思的观点。Google DeepMind的首席执行官Demis Hassabis在与《Wired》杂志的采访中，直言不讳地反对了那种认为“人工智能将导致程序员失业”的观点。他的逻辑很明确：如果工程师的工作效率能够提升三到四倍，那何不让他们提升生产力，而不是裁员呢？
这一说法从一个AI公司的领军人物嘴里说出，确实让人感到意外。如今，"氛围编程"的概念已经在行业中流行，甚至连狗都能够编写代码，这让许多人不禁担心程序员这个职业会不会面临消亡的危机。但Hassabis则毫不犹豫地表示：“我完全无法理解，为什么有人会如此自信地预言这类事情。”
此外，他还批评了一些试图用AI取代程序员的公司，认为这样的做法“极其缺乏想象力，也对现实产生偏见。”换句话说，Hassabis觉得，许多人把AI视为一种降低成本的工具，这种思路显然是局限的。
那么，Hassabis心中的愿景又是怎样的呢？根据他的说法，DeepMind和Google的策略是既保持效率又保留人力。“我有成千上万的创意，从药物研发到游戏设计，”他说，“我希望能有一些闲置的工程师来探索这些想法。”
听起来似乎是“以相同的资源创造更多的成果”，但Hassabis没有深入探讨这种思路的可持续性。不过考虑到他的背景，这话或许并非仅仅是场面话。
许多人可能不清楚，这位DeepMind首席执行官在早期的职业生涯中其实是游戏业的从业者。他曾在Lionhead Studios工作，1998年创办了Elixir Studios，并亲自设计了2003年的《Republic: The Revolution》，还参与了2004年的《Evil Genius》。尽管工作室在2005年关闭，但他对游戏的热情显然依旧存在。
谈及当前游戏与AI的发展，Hassabis的态度显得相当微妙。他认为，现在的AI还无法独立研发出一款真正的热门游戏，“我觉得它少了一点什么。”
这一判断有一定的数据支持。去年，Google DeepMind发布的Genie 3可以生成720p、24fps的交互环境，但它能够记住的玩家操作时间限制在一分钟内。尽管现在的预览版本已经有了很大的进步，能够实时模拟物理环境并生成玩家角色前方的路径，但《The Verge》的体验反馈仍然指出，整体的输出“远逊于经过人工精心打磨的电子游戏”，这说明了尚需突破的障碍。
因此，Hassabis显然认为，AI确实在增强工程师的能力，但增强之后，工程师所能从事的工作，将不会是取而代之，而是将他们释放出来以去做更多的事情，比如游戏设计和药物研发等需要人力的领域。
这一逻辑是否成立？从纯商业角度来看，“做更多的事”意味着企业必须能够发现足够多的值得去做的事情，并且这些事情能够带来盈利。如果无法做到，裁员的压力仍然可能重现。Hassabis可能会因为DeepMind和Google确实有丰富的项目而显得底气十足——从AlphaFold到各类基础研究，他们有更多待开发的工作等着工程师去做。
然而对于一般的游戏公司或小型开发团队来说，情况或许则截然不同。并不是每家公司都有“成千上万的创意”等待实现。此时，AI带来的效率提升是否最终会演变成削减人力成本的问题，依然值得深思。
另一个值得探讨的点是，Hassabis对AI独立研发游戏的谨慎态度。尽管Genie 3的技术展示相当引人注目，但他自己也承认“少了点什么”。那么，这个“什么”到底是什么？或许是创意的方向、审美的判断，抑或是对玩家情绪的细腻把握——目前看来，这些环节尚无法被AI所完全取代。
这和他对程序员的看法是相一致的：AI是工具，它是用来放大人类的能力，而不是直接取代人类。在DeepMind的叙述中，一直传达着这样的理念。
当然，理论和实践永远是两码事。过去两年里，Google也进行过多次裁员。而Hassabis的“效率提升就能让我们做更多事”的理论，是否能在母公司层面真正实现，仍然值得观察。作为一名从游戏行业进入AI高层的创业者，他的视角显然与那些纯技术背景的CEO有所不同——他深知创意产业的运作，也明了“人”在整个链条中的重要性是多么难以取代。
对于普通的玩家与从业者来说，这一观点或许提供了一种不那么悲观的选择。当AI到来时，未必是零和博弈。但前提是，企业真的愿意将节省的成本再次投资于“创造更多成果”上，而非直接装进股东的口袋。这个转化过程，Hassabis并未给出保证，恐怕也没人能提供这样的保证。
至于游戏行业，这位Hassabis的老本行尤为值得关注。当他说AI创造的内容“缺了点什么”时，实际上是在划定一条界限：当下的技术能够生成内容，却无法创造出“正确”的内容。这条界限何时被跨越，或许才是游戏从业者真正需要警惕的时刻。在那之前，AI依然是工具，人始终是创造者——不过人们需要学习以更快的速度去创造更多的成果。
