AI斩获诺奖，DeepMind还能再创一次辉煌吗？11月18日，发表在Nature上的一篇科技评论发出疑问——谷歌DeepMind因人工智能获得了诺贝尔奖，它还能带来下一个重大突破吗？没有人会质疑德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）的志向远大。2016年，他联合创立的DeepMind以击败围棋世界冠军震惊全球；而在2024年，他与同事约翰·詹珀因开发革命性蛋白质结构预测AI——AlphaFold，共同摘得诺贝尔化学奖桂冠，实现了他五年前立下的宏愿。这一里程碑不仅标志着人工智能在基础科学领域的重大突破，更引发了对AI未来潜力的深刻思考。自2010年创立以来，哈萨比斯便立志打造“产业界中的顶尖科研实验室”。DeepMind以科学方法开发人工智能，并始终将伦理与责任置于核心。AlphaFold是其理念的杰出成果：它解决了困扰生物学界半个世纪的蛋白质折叠难题。从2018年首次发布到2020年性能全面超越传统工具，AlphaFold构建了超过2亿个蛋白质结构的数据库，其应用已拓展至药物研发、提升蜜蜂免疫力及筛选抗寄生虫药物等多个领域。然而，科学探索的道路正面临新的挑战。2022年ChatGPT的横空出世，被哈萨比斯称为“觉醒时刻”。大语言模型的爆发催生了众多竞争者竞逐“通用人工智能”。在这一浪潮中，谷歌DeepMind加速推出商业产品，这种节奏也让负责任地开展AI研究变得更为复杂。部分前员工透露，公司的商业化转向已引发内部对科研初心的质疑。尽管环境剧变，DeepMind仍坚持其科研基因。团队始终以科学方法驱动AI开发，针对每个问题探索新技术路径。前研究员乔纳森·戈德温指出，DeepMind与多数AI公司的本质区别在于其追求“基础性发现”——员工不仅是工程师，更是探索者。这种文化使其持续聚焦于解决人类真正需要的课题，如能源危机与疾病治愈。面对AI安全风险，DeepMind通过专门委员会对每个开发阶段进行压力测试，评估潜在危害。然而，随着OpenAI、Mistral等公司纷纷成立科学团队，AI科学研究的赛道正变得拥挤。哈萨比斯坦言，ChatGPT的成功“让所有人感到意外”。在诺贝尔奖的荣耀与商业化的浪潮之间，DeepMind能否在其他科学领域复制AlphaFold的突破性成功，开启下一场科学革命，这仍是悬而未决的关键问题。
