還是谷歌懂程序員？Demis 采訪首提“氛圍編程”，Gemini 3 徹底戒掉“爹味”說教

責編 | 王啟隆

出品丨AI 科技大本營（ID：rgznai100）

谷歌這幾天連發(fā)產(chǎn)品，Gemini 3 余溫還未消退，立刻就把 Nano Banana Pro 這一大殺器祭了出來，而 OpenAI 則是反常的沒有太多動作。

前幾天 Google DeepMind CEO Demis Hassabis 和 Gemini 團隊副總裁 Josh Woodward 進行了一場深度對話，聊到了 Gemini 3 的很多細節(jié)內(nèi)容。

具體來說，谷歌這次不僅要在模型層面給大家“炫技”，還同時把重點放在了一個更枯燥、但對商業(yè)世界更致命的詞上：效率。

在 AI 領(lǐng)域，有一個公開的秘密：模型越聰明，推理成本就越高。這也是為什么很多所謂的“殺手級應用”至今還停留在 PPT 階段，因為你燒不起那個錢。

谷歌這次干了一件很“谷歌”的事。他們通過極致的“蒸餾技術(shù)”（Distillation），硬生生把頂尖模型的運行成本壓到了地板上。當你能在數(shù)十億次日均搜索請求中調(diào)用 Gemini 3 而不破產(chǎn)時，這游戲規(guī)則就變了。

Demis 在訪談里提到了一個很有意思的觀點：他們在成本與性能的帕累托前沿（Pareto frontier）上保持領(lǐng)先。

這話翻譯成人話就是：比我聰明的沒我便宜，比我便宜的沒我聰明。

另一個很有意思的變化，是模型“人設(shè)”的調(diào)整。

過去幾年，我們見過太多試圖扮演“知心姐姐”的 AI 了。你問它一個代碼問題，它先夸你思路清奇，再給你熬一碗雞湯，最后才吞吞吐吐地給出答案。

Gemini 3 似乎正在戒掉這種“討好型人格”。

Josh Woodward 提到，新模型變得更“簡潔、切中要點”。這甚至被認為非常適合那些“頭腦封閉”的用戶。我覺得這才是工具該有的樣子。當我想修水管的時候，我不需要扳手跟我談論人生哲理，我只需要它能擰緊螺絲。

這種“去人格化”其實是另一種形式的“極客化”。它不再試圖模仿人類的情感交互，而是專注于成為一個極其高效的信息處理器和邏輯推理機。比如 Demis 提到現(xiàn)在的“氛圍編程”（vibe coding），聽起來很玄乎，其實就是讓 AI 真正理解程序員當下的語境，而不是傻乎乎地補全代碼。

而關(guān)于那個終極問題——AGI（通用人工智能）到底什么時候來？

Demis 的回答很誠實，也很克制：5 到 10 年。

在這個人人都在喊“明年就實現(xiàn) AGI”的浮躁當下，這個時間表聽起來甚至有點保守。但他指出的路徑非常清晰：僅僅靠堆算力、堆數(shù)據(jù)（Scaling Laws）可能不夠了，我們需要一兩個本質(zhì)上的研究突破。

他在訪談中特別提到了推理（Reasoning）、記憶（Memory）以及世界模型（World Models）。這三個詞，基本上圈定了下一階段 AI 戰(zhàn)爭的主戰(zhàn)場。現(xiàn)在的模型大多還是“概率鸚鵡”，它們并不真正理解物理世界的因果律。只有當 AI 建立起對這個世界的內(nèi)在模型，知道“杯子掉在地上會碎”不僅僅是文本里的統(tǒng)計規(guī)律，而是一個物理事實時，我們才算真正摸到了 AGI 的門檻。

今年年末的這一輪發(fā)布，或許標志著谷歌在 AI 戰(zhàn)場上，終于結(jié)束了漫長的“防御姿態(tài)”，開始真正揮拳反擊。

以下為對話內(nèi)容：

主持人：Demis，Josh，歡迎來到 Hard Fork 節(jié)目。

Demis Hassabis：很高興來到這里。

主持人：兩年前，桑達爾·皮查伊跟我們打比方說，Bard 就像一輛經(jīng)過改裝的本田思域，正在跟一堆超跑賽車。那 Gemini 3 算是什么車？

Josh Woodward：這個問題刁鉆。Demis，你要不來接這招？

Demis Hassabis：我敢打賭它肯定比本田思域快。其實我不太用汽車來打比方，也許它算是一輛那種超酷的直線加速 Top Fuel 賽車吧。

主持人：好吧。現(xiàn)在大家對這個模型都很興奮。我們聽到一些早期測試者的反饋，顯然你們也展示了很多令人印象深刻的基準測試數(shù)據(jù)。那么具體來說，Gemini 3 能做到哪些以前的 AI 模型做不到的事？

Josh Woodward：我先來吧。有幾點特別突出。

第一，我們開始看到這個模型在推理能力上表現(xiàn)出色，能夠同時思考多個步驟。以前的模型有時候聊著聊著就思緒斷片了，或者跑偏了，這一個就好得多。第二點就是各種全新的生成式界面。這是我們在創(chuàng)建新型交互界面方面最強的模型，它能真正給用戶提供定制化的設(shè)計和答案。第三點我覺得是編程，我們在編程本身投入了巨大精力。你會看到很多編程示例，包括像 Google Anti-Gravity 這樣即將推出的新產(chǎn)品展示。

主持人：有種觀點認為，對于普通用戶來說，聊天這個場景已經(jīng)“解決”得差不多了。也就是說，普通用戶用 Gemini 這樣的產(chǎn)品，幾乎想不出什么問題能問出比上一代模型有質(zhì)的飛躍的答案。對于 Gemini 3，你們覺得這種說法站得住腳嗎？普通人真的能感覺到差別嗎？

Josh Woodward：我們在測試中看到的一點是——Demis 你也可以補充——這個模型更簡潔、更有表現(xiàn)力。它開始用一種更容易理解的方式呈現(xiàn)信息，我覺得這對大多數(shù)人來說是立竿見影的體驗提升。然后更有趣的是這些模型開始與其他類型的信息進行交互。

我們經(jīng)常談論學生如何用它學習，或者在獲得你許可的情況下，它如何連接你其他谷歌產(chǎn)品中的數(shù)據(jù)。這些方式表明它正在超越傳統(tǒng)的文本問答交互。

Demis Hassabis：對，我想補充的是，你會發(fā)現(xiàn)它在通用事物的可靠性上高得驚人。而且我們在所謂的“人設(shè)”（我們內(nèi)部叫 persona），也就是它的風格上下了很大功夫。我覺得它更簡練，更切中要害，很有幫助。它的風格更好了，跟它頭腦風暴或者使用它的時候，感覺更讓人愉悅。另外，我覺得在某些方面它實現(xiàn)了某種階梯式的跨越，比如“氛圍編程”。最近我重拾了游戲編程的愛好，我打算圣誕假期給自己定幾個小項目，因為我覺得它在前端開發(fā)之類的任務上已經(jīng)達到了極其有用、極其能干的程度，這可能是以前的版本不太擅長的。

主持人：Demis，上次五月份你來節(jié)目的時候說，你認為我們距離通用人工智能（AGI）還有五到十年，中間可能還需要幾次重大突破。現(xiàn)在看了 Gemini 3 的表現(xiàn)，你的時間表有變化嗎？或者說它包含了你認為必要的那些突破嗎？

Demis Hassabis：沒有，我覺得一切都在完全按計劃進行。我們對這一進展非常滿意。這是個絕對驚艷的模型，完全符合我的預期，也延續(xù)了我們要打造 Gemini 之初設(shè)定好的軌跡——這實際上是過去幾年全行業(yè)最快的發(fā)展速度。我們會繼續(xù)保持這個軌跡。

但在那之上，我仍然認為需要這一兩個關(guān)鍵點，才能真正實現(xiàn)通用智能所期望的那種全面的一致性。還有在推理和記憶上的改進。或許還需要像世界模型這樣的概念——你知道我們也在做 Simo 和 Genie 這種項目——它們會建立在 Gemini 之上，但在不同維度進行擴展。要完全解決具身智能（physical intelligence）這類問題，其中一些想法是必不可少的。所以我認為兩方面都是真的：我對 Gemini 3 的進展非常滿意，我想大家會感到驚喜；但它也是在我們預期的進度之內(nèi)。這意味著還要五到十年，并且可能還需要一兩項突破。

主持人：你提到了 Gemini 3 的風格。最近關(guān)于 AI 伴侶以及人們與它們建立關(guān)系的討論很多。你們?nèi)绾味ㄎ?Gemini 3 的個性？你們希望用戶和它建立什么樣的關(guān)系？

Josh Woodward：我想說在 App 里，Casey，我們團隊真的更傾向于把它看作一個工具。它是幫你理清思路、披荊斬棘搞定日常瑣事的東西。無論是在不同類型的問題上協(xié)助你，還是幫你創(chuàng)作，這才是我們看到它發(fā)光發(fā)熱的地方。如果你把視野拉大，看看 Gemini 或者我們的 NotebookLM、Flow 這些項目，我們真的是在思考如何讓 AI 成為你工具箱里的超能力工具，不管是寫作、研究還是做視頻。這是我們的重心。隨著時間推移，我們團隊更感興趣的是追蹤像“我們幫你完成了多少任務”這樣的新指標。這有點像最早期的谷歌搜索：你來了，找到答案或者跳到網(wǎng)頁，然后繼續(xù)你的生活。

主持人：在 Gemini 3 發(fā)布前的日子里，你們的一些競爭對手表現(xiàn)得很緊張。我覺得他們也聽到了同樣的風聲，說這模型相當厲害。輿論可能正在從谷歌在 AI 領(lǐng)域苦苦追趕，轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在處于領(lǐng)跑地位，或者至少是領(lǐng)導者之一。你們覺得谷歌現(xiàn)在在 AI 競賽中領(lǐng)先嗎？

Demis Hassabis：聽著，你們很清楚，這是一個極其慘烈的競爭環(huán)境，可能是史上最激烈的。所以，唯一重要的事情就是你自己的進步速度。這是我們關(guān)注的焦點，我們對此很滿意。

我其實不把它看作什么“重奪領(lǐng)先”之類的。我們一直都是這項研究的先驅(qū)。現(xiàn)在的關(guān)鍵是要找到節(jié)奏，確保這些研究成果能轉(zhuǎn)化到下游的所有產(chǎn)品中。我覺得我們已經(jīng)漸入佳境了。不論是作為谷歌“動力核心”的 DeepMind，還是 Gemini App、NotebookLM 這些 AI 原生產(chǎn)品，亦或是為地圖、YouTube、安卓、搜索這些現(xiàn)有的谷歌產(chǎn)品注入 AI 動力，甚至是以 AI 為先的視角重新構(gòu)想它們。這進展得非常順利。我覺得我們在這場進化中才走到一半，但看到用戶對這些新功能——比如 Workspace 和 Gmail 里的功能——表現(xiàn)出的價值感和興奮感，真的很令人激動。那里幾乎有無限的可能性。所以，我們對這些以及我們正在構(gòu)想和原型的 AI 原生產(chǎn)品都感到非常興奮。

主持人：上周我們節(jié)目請了一位歷史學家，他用了 AI Studio 里一個未發(fā)布的谷歌模型，結(jié)果被震撼到了，因為模型能轉(zhuǎn)錄非常古老的文件，還能正確推理出——你知道的——19 世紀加拿大皮毛貿(mào)易里的食糖計量單位。你能明確告訴我們，這哥們兒用的是 Gemini 3 嗎？

Josh Woodward：這個我不確定。不過我得說，這模型在建立這類關(guān)聯(lián)上確實神了。我不知道那位歷史學家是不是用了舊文檔的照片或者日記之類的……

主持人：對，他就是這么干的。

Josh Woodward：它確實很擅長這個。像我這種字跡潦草的人，拍一張筆記照片給它，它處理起來毫不費力，簡直小菜一碟。

主持人：你剛才提到會把這個集成到搜索旁邊的 AI 模式里。這是否意味著你們找到了一種比以前更高效、更便宜的方法來運行這個模型？

Demis Hassabis：我覺得除了模型本身的性能不斷提升外，我們做得特別好的一點就是模型的效率。我們開創(chuàng)并率先使用的模型蒸餾技術(shù)以及其他許多技術(shù)，現(xiàn)在都派上了用場。這顯然是必須的，因為我們有像“AI 概覽”這樣極端的應用場景，必須服務數(shù)十億用戶。當然，我們的云客戶和企業(yè)客戶也非常看重這種成本效益。我們一直努力在成本與性能的帕累托前沿（Pareto frontier）上保持領(lǐng)先。無論你在乎性能還是在乎成本，在這個模型家族里總有一款適合你。當然今天我們只發(fā)布了 Pro，但我們在 3.0 時代還有其他系列的型號在開發(fā)中，很快大家就會看到了。

主持人：好像每次發(fā)新模型，我們都要重新討論一遍 Scaling Laws，以及是不是開始出現(xiàn)邊際收益遞減了。我都能猜到接下來幾天推特上那幾個賬號會說什么。所以在他們開噴之前，我想問問你們針對 Gemini 3 是怎么看這個問題的？

Demis Hassabis：我們對 Gemini 3 相比 2.5 的進步非常滿意。正如前面所說，這個進步基本符合預期，完全按計劃進行。但這并不意味著就不存在某種邊際收益遞減。人們聽到“遞減”就覺得要么是零，要么是指數(shù)級增長，其實中間還有個過渡。可能它不會每個時代都指數(shù)級翻倍，但它依然是穩(wěn)賺不賠的投資，回報極高。我們正處于這個階段。正如我所說，雖然還要看后續(xù)發(fā)展，但我懷疑要通往 AGI 還需要一兩個研究突破。但在此期間，你顯然需要這種規(guī)模化的基礎(chǔ)模型，也就是我們今天正在構(gòu)建并不斷看到進步的多模態(tài)基礎(chǔ)模型。

主持人：在你們今天展示的眾多基準測試中，哪一個對普通用戶來說最重要？

Josh Woodward：這個問題很好。我覺得大多數(shù)人不會像我們這樣盯著基準測試看，但基準測試始終是一個代理指標。比如突破 LM Arena 的 1500 分大關(guān)，這很棒。但真正重要的是產(chǎn)品中的用戶滿意度。令人鼓舞的是，這兩者是同向發(fā)展的，互為良好的印證。所以最終我們會公布所有基準測試數(shù)據(jù)，我們?yōu)榇烁械阶院溃@代表了驚人的進步，但你也必須把它轉(zhuǎn)化為有意義的產(chǎn)品體驗。我們在每次發(fā)布中都試圖兼顧這兩點。

主持人：模型能力增強后，有沒有出現(xiàn)什么新的危險能力或者安全隱患？

Demis Hassabis：我們在發(fā)布這個模型上花了很長時間，因為它是前沿模型，有一些新能力。就像你從基準測試看到的，它非常強悍。正如 Josh 所說，我們在內(nèi)部不僅僅盯著這些基準分看，它們只是整體性能的代理指標，所以我們關(guān)注的是全方位的表現(xiàn)以及用戶的最終體驗。我們在安全測試的各個維度上投入了大量時間，與安全研究所合作，也找了外部測試人員，當然還有大量的內(nèi)部測試。可以說，這是我們迄今為止測試得最徹底的一個模型。

主持人：你想提一下那些冒出來的“新能力”嗎？不管是安全方面的還是別的？有沒有什么讓你覺得：“好吧，我們必須得把這個送給外部研究人員好好查查”？

Demis Hassabis：怎么說呢，我們只是在工具調(diào)用、函數(shù)調(diào)用這些事情上下了很大功夫。顯然這些對編程能力極其重要，開發(fā)者也需要，對推理能力也很關(guān)鍵。但也正是這些能力讓它在更具風險的領(lǐng)域——比如網(wǎng)絡(luò)攻防——變得更強了。所以當我們?yōu)榱撕玫挠美ヌ嵘@些維度時，必須加倍小心，持續(xù)檢查各種指標，確保它們不被濫用。

主持人：我們現(xiàn)在處于 AI 泡沫中嗎？

Demis Hassabis：這個問題的答案太非黑即白了。我個人的觀點是，AI 行業(yè)的某些部分可能確實有泡沫。比如有些種子輪融資，光靠幾頁 PPT 什么都沒有，就能融個上百億，這看起來確實像是泡沫初現(xiàn)的跡象。

但另一方面，我們也看到了大量驚人的工作和價值。不僅僅是像 Gemini App、NotebookLM 這些新產(chǎn)品領(lǐng)域，往遠了看還有機器人、游戲。我是做游戲出身的，想到這兒我就手癢。還有我們和 Isomorphic 以及 Waymo 在做的藥物研發(fā)，這些都是全新的藍海領(lǐng)域。它們可能需要一段時間才能成熟為數(shù)千億規(guī)模的產(chǎn)業(yè)，但我認為其中有半打到一打的機會，Alphabet 會參與其中，這讓我很興奮。

至于眼前的回報，我們有“動力核心”這部分，把 AI 推送到數(shù)十億人每天使用的產(chǎn)品中。點子多到簡直執(zhí)行不過來。怎么重構(gòu) Workspace？怎么搞安卓、YouTube？潛力太大了，這將帶來近期的收入和直接回報，同時我們在投資未來。更別提云收入和 TPU 那些了，那也將是巨大的。所以不管有沒有泡沫，我對 Alphabet 的處境感覺很好。我們的工作就是在兩種情況下都贏。如果沒有泡沫，大家繼續(xù)嗨，那我們抓住機會；如果有泡沫，出現(xiàn)回調(diào)，我覺得我們也處于最有利的位置去應對那種局面。

主持人：如果有人問：“嘿，聽說 Gemini 3 剛出，它到底能干啥？”你會建議聽眾掏出手機或電腦演示什么例子？

Josh Woodward：Gemini 的圖像模型（Nano banana）依然是世界頂尖的。我會建議你就掏出手機——iPhone、安卓都行——拍張自拍，把自己放進畫面里編輯一下。大家依然很熱衷于玩這個，特有意思。然后再給他們展示 Gemini 3 的其他新功能。我們發(fā)現(xiàn)很多人就是沖著這些有趣的用例來的，然后才開始嘗試 App 的其他部分。

原視頻鏈接：https://youtu.be/rq-2i1blAlU?si=7LtLg4_0NGbsNATU