Google(GOOGL-US) DeepMind 执行长哈萨比斯（Demis Hassabis）周二（14 日）在社群平台 X 发表一篇长文，题为《尖端 AI 框架与新时代的黎明》（A Framework for Frontier AI and the Dawning of a New Age），直言通用人工智慧（AGI）距离人类「大概只剩短短几年」，并呼吁美国率先建立一套尖端 AI 标准审查机制。

哈萨比斯是 DeepMind 共同创办人，开发出 AlphaGo 与 AlphaFold 两项指标性 AI 系统，并因 AlphaFold 在蛋白质结构预测上的贡献，获颁 2024 年诺贝尔化学奖。

文中，哈萨比斯将 AGI 定义为「具备人脑所有认知能力的系统」，并形容其重要性不亚于电或火的发明，远超网路等级的技术跃进。

他也提出一个生动比喻：人类正在「找到一种让沙子思考的方法」。

他预期，这项技术带来的影响规模，可能达到工业革命的十倍，而演进速度也将快上十倍，并有望加速新药研发、推动洁净能源与新材料的开发，甚至让资源不再是人类进步的限制。

事实上，就在文章发布前的几天里，两件事已经先后发生。分析指出，包括哈萨比斯发文在内的这三件事其实指向同一个判断，即 AGI 的浪潮已经逼近，而且速度超乎预期。

7 月 9 日，OpenAI 正式发表 GPT-5.6 系列模型，旗舰版本「Sol」在程式编写基准测试上刷新纪录。但因其网路安全能力过于强大, 美国川普政府要求 OpenAI 在正式开放前先完成安全审查，延后了约两周才对外开放。

两天后的 7 月 11 日，中国 AI 公司智谱 (02513-HK) 创办人唐杰发出一封标题为《巨浪已来》的内部信，宣布公司启动「摸高计划」，直指 AGI 是下一阶段的竞逐目标。

警讯每月都在发生：从网路安全到政府叫停

哈萨比斯在文中提醒，第一批警告讯号已经出现。尖端模型已对网路安全构成实质挑战，随着能力持续演进，核威胁与生物风险等隐忧恐怕也将浮现。

这样的警讯近期确实密集出现。GPT-5.6 Sol 被 OpenAI 称为迄今最强的网路安全模型，能以远低于以往所需的运算资源完成漏洞研究与攻击利用类任务，因而在正式发布前遭美国政府要求暂缓公开、进行安全审查。

这已是一个月内第二起类似案例。今年 6 月，Anthropic 旗下的 Mythos 与 Fable 两款模型，同样经历了遭美国商务部出口管制暂停存取、历经审查与谈判，最终于 7 月初解封重新开放的完整过程。

哈萨比斯将这类事件定义为警告讯号，并指出这类讯号如今几乎每个月都会出现一次。

他在文中直言，技术更新的速度已经超出人类理解的步调；当前产业正处于极度激烈、多维度的商业与地缘政治竞争之中，这股竞争催生了技术突破，却也意味着没有人能确定接下来会发生什么，连顶尖专家对此都各执一词。

他强调，在不确定性与代价都如此之高的时刻，审慎的乐观才是唯一正确的态度。

具体方案：仿效 FINRA 模式的 AI 审查机构

哈萨比斯在文中提出具体构想，认为美国应成立一个类似「美国金融业监管局」（FINRA）的公私合作新标准机构，由独立技术专家与开源社群代表组成，负责对尖端模型进行系统性评估，取代目前仰赖政府临时介入处理的方式。

他设想的流程是，尖端实验室须在模型发布前最多 30 天，将模型提交该机构审查；一旦评估体系成熟，这项流程将转为强制规定，未通过审查的模型不得在美国市场部署。

审查范围将涵盖网路安全、生物威胁等高风险领域, 同时检测模型是否存在规避安全护栏或欺骗性行为的迹象。

哈萨比斯强调，这套机制的设计原则是开放的：只要能达到基准要求，无论来自哪个国家、是否为开源模型，任何组织都能申请成为「尖端实验室」，并享有相应的产业声望。

他也指出，这套标准框架虽由美国主导，但适用对象将涵盖所有国家的尖端级模型。

值得一提的是，今年 2 月清华大学与智谱合办的 AGI-Next 峰会上，曾有人抛出一个问题：三到五年后，全球最领先的 AGI 公司出自中国的机率有多高？

对此，阿里 (09988-HK) 通义前负责人林俊旸给出的答案是 20%，且坦言这已是相对乐观的估计。这 20% 与 80% 之间的落差，以及「由谁制定标准」这个关键问题, 哈萨比斯的文章并未给出答案。

AI 训练 AI：递回自我改进成焦点

哈萨比斯在文中特别点名「递回自我改进系统」（Recursive Self-Improvement, RSI），也就是 AI 训练 AI 的能力，强调必须建立强有力的安全防线，以维持对这类自主性日益增强、能够递回自我改进系统的控制。

值得对照的是，Anthropic 六周前发布的一份内部研究报告显示，截至 2026 年 5 月，该公司生产系统中超过 80% 的程式码由 Claude 撰写完成，而在 2025 年 2 月之前，这个比例还仅是个位数；工程师每日合并的程式码量，也达到 2024 年的八倍之多。

唐杰在内部信中，同样将这项能力列为智谱四大核心课题之一，称之为「完全自我训练」，即 AI 自行撰写程式码、自行产制资料、自我更新升级，其进展速度将不再受限于人类工程师的物理极限。

两人对此判断高度一致：这既是机遇，也是必须认真面对的风险。唐杰将安全治理列为四大课题中最想强调的一项，宣布智谱计划投入百亿等级资源攻坚可解释性研究，推动 AI 从「黑盒子」走向透明可解释的系统。

哈萨比斯的立场则与此呼应，主张能力越强大，安全约束机制就必须越稳固。

最难回答的问题：人类要活成什么样子

在文章后半段，哈萨比斯坦言，即便解决了所有技术难题，仍有一系列更复杂的问题等待社会共同回答，包括：

• 需要什么样的全新经济模式，才能让每个人在「后稀缺世界」中共同繁荣？
• 人类希望遵循怎样的价值观生活？
• 生命的意义与目标将是什么？
• 人类自身的生存状态又将如何改变？

他没有答案给出答案，只是强调解答这些问题不能、也不应该仅交由技术专家决定，需要社会各界共同参与、通力合作。

哈萨比斯在文末写道：「未来尚未落笔，此刻的共同抉择，将决定人类文明下一阶段如何展开。」

一位在矽谷呼吁建立全球治理框架的科学家，一位在北京宣布「摸高计划」的创业者，方向不同、坐标各异，却都指向同一个终点：AGI 的浪潮已经到来，而历史，往往就藏在这样看似平常却暗藏转折的时间点里。

哈萨比斯尖端 AI 框架与新时代的黎明全文

这是人类历史上的关键时刻。通用人工智慧（AGI），也就是一个具备大脑所有认知能力的系统，距离我们大概只剩短短几年了。几十年后当我们回望这段时光，我想我们会意识到，自己当时正站在奇点的山脚下。这不是别的，这正是人类新时代的黎明。

我这一生都在为 AGI 工作，因为我始终怀着一个很深的信念：只要以负责任的方式建造和部署，它将被证明是人类有史以来最有益、最具变革性的技术之一。 AGI 没法拿寻常的技术突破来类比，就算是网路、行动网路这种量级的也不行。它更像是电的发现，或是火的发现。你停下来想一想就会明白：我们本质上是找到了一种让沙子思考的方法。这是个奇迹。

这项技术的影响规模将是前所未有的，也许是工业革命的 10 倍，而速度还要快 10 倍。它将帮助我们解决社会面临的一些最大难题：加速药物发现、开发新的清洁能源、创造新型先进材料。我们甚至可能走到这样一个节点：资源不再是人类进步的限制因素，一个令人惊叹的富足新时代就此展开。

尖端的挑战

AI 已经开始带来实实在在的好处，但要兑现它的巨大前景，我们必须深思熟虑、小心翼翼地度过这个关键的发展阶段。随着我们越来越接近 AGI，一些风险可能随之而来，需要紧急行动去应对。尖端模型为网路安全带来的挑战我们已经见识过了，而随着能力继续提升，包括核子与生物风险在内的其他威胁可能很快就会浮现。再往前看，我们还需要强有力的保障措施，来确保对日益代理化、能够递归自我改进的系统保持控制，并处理那些只会随着时间推移才逐渐清晰的未知问题。

我一直相信人类的智慧和创造力足以解决任何问题。我有信心，缓解 AI 相关的技术风险是我们可以共同应对的挑战，但前提是，我们要给自己留出时间和空间，把下一步这个关键环节做对。而眼下，无论是这个领域还是整个社会，我们都没有做到这一点。

此刻，我们正深陷在一场极为激烈、多层次的商业和地缘政治竞赛之中。这种竞争态势固然推动了快速进步、放大了那些不可思议的好处，但前缘的进展速度，已经超过了我们对这项技术的理解速度。世界上没有人能确切知道接下来会发生什么，连专家们的看法都各不相同。当不确定性如此之大、赌注又如此之高时，带着审慎的乐观继续前行，才是明智而正确的策略。这就要求公共政策既促进创新，也激励责任与安全，在关键安全议题上推动国际协作，并鼓励社会认真思考如何部署 AI 才能造福大众。

一个「尖端 AI 标准机构」的框架

我们正在见证的 AI 快速进步，需要一种全新的尖端模型能力测试方法：动态、灵活，且足够严格。凭借着经济和技术上的地位，美国很适合踏出第一步，率先建立这样一个框架。它可以成立一个新的标准机构，模式参考受联邦监督的公私合营组织或产业自律组织，就像美国金融业监理局（FINRA）一样，董事会成员包括独立的顶尖技术专家和开源社群的代表。资金规模需要够大，大部分可能要来自产业界，这样才能吸引世界级的技术人才，并为大规模测试提供所需的算力资源。

这个标准机构将负责制定评估协议，并与相应的联邦机构及美国国家实验室合作，在涉及国家安全的领域进行测试。一个模型如果在标准机构确定的一组基准上达到特定阈值，就会被认定为「尖端级」模型，这组基准会定期更新，以跟上 AI 能力的演进。拥有「尖端模型」的组织将被认定为「尖端实验室」，并被鼓励采纳一系列最佳实践，例如发布带有技术细节的模型卡、维持强有力的内部网路安全、审查关键岗位人员、为安全研究提供充足的资源投入等等。

起步阶段，尖端实验室将自愿在发布前最多 30 天，并将模型交给标准机构审查。一旦评估协议被证明有效且可靠，正式化就可以很快跟上：尖端模型必须通过评估，才能在美国市场部署。实验室还将与标准机构合作，处理发布后发现的任何重大漏洞。

模型评估应包括对网路安全、生物威胁等高风险领域能力的严格科学评估。针对 AI 代理的专案测试，可以检查模型是否试图绕过安全护栏、是否表现出欺骗的迹象，并确保各项最佳实践的落实，例如给 AI 生成的图像加数字水印，以及生成人类可读的输出 token 以便理解模型的推理过程。

这些评测会定期更新，起步阶段也许是每季一次，过时或已饱和的基准会被弃用和取代。最初，评测会与尖端实验室协商制定，但标准机构最终应建立起自己的技术能力，独立于实验室去开发保留的私有测试集，以防止过度拟合。它也可以与美国政府合作，培育一个第三方审计机构的生态，协助评估工作以及新基准、新评测的发展。

这个方案的优点在于，它以科技为核心，同时又支持创新、激励负责任的行为。它的设计目标就是跟上这个领域的加速度，随着最大风险被识别出来而随时调整，并且在形势足够严峻时可以逐步收紧，包括在必要时协调各尖端实验室一起放缓开发。被认定为尖端实验室将是一种莫大的声望，任何组织只要建构出达到基准标准的模型，都可以获得这个身分。这个框架可以适用于所有尖端级模型，无论来自哪个国家、开源或闭源；而所有非尖端模型，例如来自新创公司或学术界的，则可以豁免于这套流程。

这项由美国发起的努力，将为建立尖端 AI 的国际共享标准提供一个坚实的起点。既然这项技术将影响整个地球，理想情况下，这个框架将推动国际社会达成共识：既管住最严重的风险，也确保每个人都能取得并受益于 AI 带来的机会。

未来尚未被写下

AGI 有潜力成为推动科学和医学的终极工具，带来巨大的生产力提升和经济成长。但要实现这一点，我们需要先把技术根基打牢：围绕一个共享的全球框架协调行动，采用最严格的科学方法，把最优秀的头脑聚集起来，共同应对我们面前的挑战。

即便我们解决了这些艰巨的技术难题，还会有更复杂的经济和哲学问题等着我们：在一个后稀缺的世界里，需要什么样的新经济模式才能让每个人都过得好？我们想以什么样的价值观生活？意义和目标会是什么？甚至人类境况本身又会如何改变？解决这些问题，显然不能也不应该只留给技术人员。它需要社会的每个部分都参与进来，一起定义这个新篇章。

围绕着 AI，既有巨大的兴奋，也有巨大的不确定，两者都有道理。但未来尚未写就，我们必须利用 AGI 到来之前这扇宝贵的窗口，把这项技术塑造成造福全人类的东西。我们现在共同做出的选择，将决定文明的下一个阶段如何展开。只要安全地引领 AGI 来到这个世界，我们就能进入一个科学发现与进步的新黄金时代，迎来一个人类无比繁盛的光明未来。