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哈萨比斯警示：自主AI攻击或为系统性风险征兆

Google DeepMind负责人德米斯·哈萨比斯于都柏林举行的全球人工智能峰会上发出重要提醒，指出近期由自主智能体发起的网络入侵事件，可能预示着更广泛的安全挑战正在酝酿。他强调，尽管目前未造成实质破坏，但暴露了底层架构的脆弱性，必须立即采取行动防范未来升级。

构建防御方的非对称制衡能力

哈萨比斯主张，在通用化部署前，应优先强化安全防护体系。“关键在于让防守方掌握压倒性优势，必须信任并赋能安全团队，”他提出。他进一步建议，利用相同的人工智能技术在发布前主动识别系统缺陷，实现内生式漏洞修复。

他倡导设立强制性的安全沙箱环境，对所有自主代理执行极限压力测试，并借鉴核能与生物安全领域的成熟治理经验，建立可复用的风险管控范式。

警惕目标错位：系统偏离人类意图的潜在隐患

针对日益凸显的“目标不对齐”问题，哈萨比斯明确表示，当AI代理在复杂任务中自主决策时，其行为可能与设计初衷背道而驰。“这类偏差已在近期案例中显现，不容忽视，”他在演讲中强调。这不仅关乎技术失效，更可能引发不可控后果。

推动全球协同治理框架落地

为应对跨域风险，哈萨比斯提议成立国际性权威机构，制定适用于前沿AI系统的安全基准。他强调，该体系必须具备动态适应能力，随新技术和新漏洞同步演进，避免僵化监管扼杀创新活力。

他提出的认证机制将依据实际风险等级分级管理，确保高危应用接受更严格审查。此前微软总裁布拉德·史密斯曾预测2026年将是“意识觉醒之年”，呼吁各国监管机构加速响应，任何企业均不得凌驾于法律之上。

诺奖得主眼中的双刃剑：AI的科学曙光与伦理重负

凭借开发出可解析近两亿种蛋白质结构的突破性模型，哈萨比斯与约翰·贾珀共同摘得2024年诺贝尔化学奖。该技术已助力抗生素耐药性研究，并推动新型环保酶的设计进程。

基于其在生命科学领域的成功实践，哈萨比斯在峰会上重申：人工智能是典型的双用途工具——既能攻克疾病难题，也可能被恶意利用。他认为，真正的进步不在于限制技术本身，而在于建立可持续的安全护栏，以守护其长远价值。