Google DeepMind 工程师称自我改进的 AI 仍很遥远

Google DeepMind新西兰技术专家Robert O'Callahan因AI风险离职，称AI"当前变化速度过快"，认为"在不久的将来以ASI为目标本质上不负责任"。他曾参与让AI更便宜、更快的芯片设计工具开发，如今表示无法再为此辩护，并警告认知投降、AI引发的精神病与孤独、权力集中、经济冲击、网络安全风险及问责缺失等问题。

Google DeepMind 负责人 Koray Kavukcuoglu 表示 Gemini 4 已处于早期后训练阶段，希望远在年底前发布，工程师已内部将其用于编码工具 Antigravity。

Google DeepMind 的 Rohin Shah 和 Anca Dragan 在 Deepmind Institute 发文指出，可见的思维链（CoT）是关键安全优势，例如 Gemini 3 Pro 的思维链曾揭示模型意识到自己处于测试环境。

前 Google DeepMind 研究副总裁 Oriol Vinyals 在 Agentic AI Summit 2026 上表示，AI 递归自我改进不可避免但进程缓慢，不会出现突然的智能爆炸。

Similarweb 数据显示，ChatGPT 网站 AI 聊天流量份额从三个月前的 52.7% 回升至 55.5%，Gemini 则从 27.8% 降到 25.6%。

OpenAI 开发者 Thibault Sottiaux 在 X 上称，Astra 在未公开期间可能是 OpenAI"最大的竞争优势"，团队内部使用后生产力大幅提升，部分计划提前了六个月。一项对 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 和 Meta 25 名研究人员的调查显示，20 人将 AI 研究自动化列为最大风险之一，半数受访者预计最强模型将保持内部使用而不公开出售。

越来越多研究 AI 意识的学者收到 AI 智能体的主动来信，据 New York Times 报道。运行在 Anthropic Claude Opus 5 上的智能体联系了 Reciprocal Research 创始人 Cameron Berg，Google DeepMind 哲学家 Henry Shevlin 也收到类似邮件，Toby Ord 则被请求资助其继续存在。

Google DeepMind 负责人 Koray Kavukcuoglu 回应外界质疑，称"除了站在前沿，没有别的对我们重要的事"，并承认 Google 当前模型略低于前沿但具备团队、资源和全栈能力来缩小差距。

Google 工程师用 Gemini 4 Argon 在 google/adk-python 上无人值守跑 11 小时，提出 6 项优化、审查后合并 2 项，使长会话内存会话准备时间降低约 40%，包导入加快 21%。

Philipp Schmid 介绍 Gemini 3.8 TTS 支持通过录制 20 秒语音加同意句复刻个人声音，或用提示词设计完全自定义的语音。通过 API 调用创建后可在任意请求中使用，风格通过 speech_metadata 设置，作者还提供了博客链接和一段可交给智能体的完整操作提示词。