Demis Hassabis 认为AI裁员是愚蠢的
摘要
Demis Hassabis 认为,AI不会消除编程工作,反而会让开发者更高效,并批评那些以AI为理由裁员的公司。他讨论了Google DeepMind的新模型Gemini 3.5 Flash以及在Google I/O上发布的其他AI公告。
Google DeepMind的CEO告诉WIRED,公司应该利用AI带来的生产力提升去做更多事情,而不是裁员。
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缓存时间: 2026/05/19 21:42
# Demis Hassabis 认为 AI 导致裁员是愚蠢的
来源:https://www.wired.com/story/demis-hassabis-ai-layoffs-deepmind-google-io/
Google DeepMind(https://www.wired.com/tag/deepmind/)的首席执行官 Demis Hassabis 很乐意谈论公司最新模型 Gemini(https://www.wired.com/tag/google-gemini/)3.5 Flash 的编码能力。该模型经过训练,可以执行复杂的智能体编码任务:将大型代码库从一种语言翻译为另一种;查找并修复潜伏在复杂代码深处的错误;甚至从头编写完整的操作系统。
不过,Hassabis 并不认为这对软件开发者来说是厄运。“我完全不明白为什么有人会言之凿凿地谈论这件事,”Hassabis在今天的 Google I/O 活动(https://www.wired.com/live/google-io-2026-live-blog-gemini-android-xr-search/)公布新模型前向 WIRED 表示。
“也许传播这些言论另有动机,比如为了募资或其他什么,”Hassabis 说。“从我的角度来看,从 DeepMind 和 Google 的角度来看,如果工程师的效率提高了三到四倍,那么我们只是想做三到四倍的事情。”
最新模型令人瞩目的编码能力引发了广泛担忧,认为 AI 可能即将取代编程岗位和其他白领工作。一些 AI 公司的高管预测了大规模岗位转移,而一些知名科技公司,包括 Amazon(https://www.aboutamazon.com/news/company-news/amazon-ceo-andy-jassy-on-generative-ai)、Salesforce(https://www.cnbc.com/2025/09/02/salesforce-ceo-confirms-4000-layoffs-because-i-need-less-heads-with-ai.html)和 Block(https://x.com/jack/status/2027129697092731343),都将近期裁员(https://www.wired.com/story/jack-dorsey-explains-block-layoffs/)归咎于使用了 AI。
Hassabis 认为,Alphabet(旗下拥有 Google 和其他多家公司)或许处于有利位置,能够利用软件生产力的革命。“我有一百万个想法,从实验室药物发现到游戏设计,”他说。“我很希望有一些空闲的工程师来做这类事情。”
Hassabis 表示,那些试图用 AI 替代开发者的公司可能会犯下大错。“我认为这缺乏想象力——也缺乏对实际将会发生什么的理解,”他说。
在其年度开发者大会上,Google 展示了一系列 AI 成果。Google 表示,通过一款名为 Antigravity 的编码工具,Gemini 3.5 Flash 提供了前沿的编码和推理能力,但比竞争对手的产品更快、更便宜。更强大的新旗舰模型版本 Gemini 3.5 Pro 将于下个月首次亮相。
在 AI 编码方面,Google 需要迎头赶上——AI 编码已成为最新 AI 模型的关键且利润丰厚的应用。根据 2025 年 Stack Overflow 调查(https://survey.stackoverflow.co/2025),Anthropic 和 OpenAI 分别凭借其工具 Claude 和 Codex 引领了开发者采用率。
Google 还演示了一款名为 Spark 的智能体助手,它驻留在 Google Cloud 中并可访问其应用。Google 表示,其设计比类似 OpenClaw 的工具更安全,因为对个人数据的访问有限。
其他智能体演示包括内嵌 AI 智能体的 Android 版本,以及刷新版的 Google 搜索——该搜索利用智能体编码,根据搜索查询即时生成网站或应用。
AI 编码近几个月来吸引了整个 AI 领域,甚至激发了人们的希望:模型未来可能在一个自我改进的循环中重写自己的代码。Hassabis 认为这是可能的,但他怀疑这不会立即带来超人类级别的 AI。
他说,科学其他领域的进步可能需要 AI 模型对物理世界有更深的理解,甚至能够在其内部进行实验。
即使在看似已被攻克的编码领域,Hassabis 也指出,值得注意的是,AI 至今仍未在没有人类帮助的情况下开发出一款爆款应用或电子游戏。“我认为还缺少一些东西,”他说。
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