GoogleDeepMind CEO 與Gemini負責人揭秘Gemini 3三大突破

在 Google(GOOGL-US) 正式推出最新 AI 模型 Gemini 3 後，《紐約時報》旗下科技 Podcast《Hard Fork》推出特別節目，主持人 Kevin Roose 與 Casey Newton 專訪 Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis 及 Gemini 團隊副總裁 Josh Woodward。

兩位高層首次公開分享 Gemini 3 的三大突破、核心技術、產品策略，以及通往通用人工智慧（AGI）的發展藍圖。

Hassabis 與 Woodward 坦言，雖然距離通用人工智慧（AGI）仍需要一到兩次重大突破，時間線仍是 5-10 年，但 Gemini 3 已經讓人們看到了這個未來的雛形。

值得注意的是，當被問到 Gemini 3 能做哪些以前的 AI 模型做不到的事時，Woodward 特別指出三大方面：

• 首先，該模型在推理能力上表現尤為出色，能同時處理多步邏輯思考，避免了過去模型容易中斷思路或失去追蹤的問題。
• 其次，Gemini 3 帶來全新的生成式交互界面，使使用者能獲得高度定制化的設計與回答方案。Woodward 強調，這是團隊迄今在新型界面創建方面的最佳成果，能顯著提升使用體驗。
• 第三，團隊也在程式設計能力上投入大量資源，Gemini 3 在處理複雜程式碼及協助開發新產品方面表現突出，例如在 Google 的 Anti-Gravity 項目中亦可見其強大應用潛力。

同時，在基準測試中，Gemini 3 Pro 的表現顯著提升，並在被稱為「人類最後的考試」的跨學科測驗中，Gemini 2.5 Pro 得分約 21.6%，而 Gemini 3 Pro 達 37.5%。

此外，正在測試的 Gemini 代理，可管理收件箱、理解郵件內容、分類整理，甚至提出回覆建議，顯示其在實用場景的潛力。

Google 計畫先在 Gemini 應用與搜尋引擎 AI 模式提供新模型，也將向開發者開放，但尚未明確整合至 Google Docs 或 Gmail 等日常產品。

不只如此，Google 還宣布，將向所有美國大學生提供一年免費的 Gemini 付費版本，鼓勵學生使用這一工具學習或完成作業。

專訪指出，這不僅是推廣策略，也顯示 Google 希望 Gemini 成為教育與日常工作的一部分。

Demis Hassabis 談通往 AGI 的路徑

談到業界最關注的 AGI 發展，Hassabis 坦言，儘管 Gemini 3 的進展「完全符合預期」，但這並未改變他先前對 AGI 的時間判斷。

Hassabis 強調：「我對 Gemini 3 的進展非常滿意，但我仍然認為還需要一到兩個額外的東西，才能真正獲得你期望從 AGI 中得到的全面一致性。」

他認為，要實現全面 AGI，仍需要在推理、記憶和世界模型等領域取得進一步突破，這將需要 5 到 10 年的時間。

不過，他對 Gemini 3 的進步速度感到樂觀，並認為它正處於通往 AGI 道路上的穩健軌道。

Gemini 的「人設」與使用定位

在專訪中，Woodward 強調，Gemini 3 在團隊內部被視為一款工作工具，而非娛樂或伴侶型 AI。

他表示，無論是協助使用者解決各類問題，還是用於創作、研究或影像製作，都是 Gemini 最擅長的應用場景，也是團隊希望用戶能以這種方式使用的方向。

Woodward 指出，Google 在 Notebook LM 和 Flow 等相關項目中，也致力於讓 AI 成為「工具箱中的超級工具」，幫助使用者提升日常工作效率。

團隊甚至計畫追蹤新型指標，例如 Gemini 每天幫助使用者完成了多少任務，這與 Google 搜尋早期的理念一脈相承：提供精準答案，引導使用者進一步探索知識。

對於是否會開發更具娛樂性或色情屬性的 AI 伴侶，Woodward 並未正面回應，只表示「無可奉告」。

Google 在 AI 競賽中的位置

針對外界關注 Google 是否因 Gemini 3 在 AI 競賽中取得領先， Hassabis 表示，當前 AI 競爭環境極為激烈，進步速度才是關鍵。

他強調，Google 一直保持在研究前面，但不將此視為「重新奪回領先地位」。

Hassabis 指出，Google DeepMind 就像 Google 的「引擎室」，支持包括 Gemini 應用、Notebook LM 在內的 AI 優先產品，同時為地圖、YouTube、安卓及搜尋等現有產品提供動力。

Gemini 通常在後台運行，賦能這些產品的 AI 功能，甚至從 AI 優先的角度重新設計使用者體驗。

他認為，目前的進展僅是 AI 演進的一半，但看到用戶對新功能的回饋與興奮感非常鼓舞人心，例如在工作空間和 Gmail 中的應用。

Hassabis 表示，Google 將持續探索更多 AI 優先產品，挖掘幾乎無限的可能性。

Gemini 3 成本效益與安全策略

在安全與成本控制方面，Hassabis 則表示，Google 在 Gemini 3 的開發中不僅追求性能，更注重效率和成本控制。

透過蒸餾技術等創新方法，Gemini 3 能以更高效率服務數十億使用者，同時兼顧雲端客戶需求。

他指出，雖然此次發布的是 Pro 版本，但團隊也正在為 3.0 時代開發更多系列的模型。

對於外界關注的「縮放定律」問題，Hassabis 表示，Gemini 3 相較於 2.5 版本已有顯著進步，並不意味著出現「邊際收益遞減」。

即便進展未呈指數倍增，投資回報率仍然極高，對於通往 AGI 的長期目標仍具重要意義。

他強調，要達成 AGI 仍可能需要一到兩個關鍵突破，但在此期間，持續擴大基礎模型規模依然有巨大價值。

Gemini 3 基準測試與安全性

對於基準測試的意義， Woodward 表示，多數使用者不會過度關注測試數據，它們僅是代理指標。

而真正重要的是產品的使用者滿意度，而目前 Gemini 3 在基準測試與用戶體驗兩方面均呈正向發展。

安全性方面，Hassabis 指出，Gemini 3 經過深度安全測試，包括與外部機構合作，強化工具與函數調用能力，以避免在程式設計或網路安全場景中帶來潛在風險。

他補充，隨著能力提升，必須同步加強防護措施。

AI 泡沫與未來應用

對於市場是否處於 AI 泡沫，Hassabis 認為，部分早期投資可能存在泡沫跡象，但許多成熟領域如機器人技術、遊戲、藥物開發與自動駕駛汽車仍有長期增值潛力。

此外，Google 的「引擎室」策略將 AI 功能整合至數十億使用者的產品中，為公司帶來即時回報。

Hassabis 表示：「無論是否有泡沫，我們的工作都是在兩種情況下獲勝。」