走進改寫歷史的 AI 實驗室：DeepMind 紀錄片〈The Thinking Game〉上線一個月創造 3 億點閱

「如果你能回到過去記錄曼哈頓計畫，你會怎麼做？」

近十年前，人工智慧還未成為全球經濟增長引擎時，Google DeepMind 共同創辦人兼執行長德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）就問了最喜歡的紀錄片導演克雷格·科斯（Greg Kohs）這個問題。這提問開啟一段非凡的拍攝之旅，最終誕生了 YouTube 目前為止最受歡迎的紀錄片之一。

《華爾街日報》報導，〈The Thinking Game〉2025 年底 YouTube 上線，現在觀看次數逼近 3 億，甚至超越了知名 YouTuber MrBeast 去年每支影片觀看數，包括最受歡迎的「我在金字塔內待了 100 小時！」那支。

對主題為蛋白質結構、神經網路和長期科學志向的冷門題材紀錄片來說，這成績十分驚人。「我想製造雞皮疙瘩。」科斯接受採訪時說。這正是他的職業生涯追求的目標。

從 NFL 到 AI：不尋常的紀錄片之路

現年 59 歲的科斯，成長過程總是懇求父母讓他看完體育轉播，只為了看那些精心製作的蒙太奇片段──痛苦、狂喜、勝利、失敗和純粹的情感張力。「我想做那個。」於是大學畢業後，科斯進入 NFL Films 工作，並在傳奇人物 Steve Sabol 麾下學習十餘年。科斯在體育場四處穿梭，尋找球場外所有人性戲劇時刻的訓練，都證明在科學研究這不太顯而易見的戰場也極具價值。

科斯與 Google 的關係始於商業合作，但很快演變成歷史性計畫。DeepMind 最初邀請他記錄 AlphaGo 開發過程：震驚世界、擊敗圍棋冠軍李世乭的 AI 模型。原本只是存檔紀錄，最終成為 2017 年廣受好評的紀錄片〈AlphaGo〉。

這支影片鞏固了科斯與實驗室的信任，為他贏得了罕見的通行證。他獲得進入 DeepMind 倫敦總部的最高許可，包括某些員工都不知道的保密區域。

2018年到2024年，科斯和製作人蓋瑞·克里格（Gary Krieg）深入研究員工作，記錄他們解決生物學最大挑戰之一：蛋白質摺疊。這困擾科學家數十年的難題──如何以胺基酸序列預測蛋白質 3D 結構──最終被 DeepMind 的 AlphaFold 系統革命性地解決。

捕捉改變歷史的瞬間

影片最多人重播的場景，是哈薩比斯走進會議室討論 AlphaFold 未來的時刻。當同事提到現在能輕鬆預測所有已知蛋白質序列時，哈薩比斯從低頭看手機抬起頭。

「我們為什麼不直接這麼做？」他說。「我們應該計算所有現存的蛋白質，然後公布結果。」然後員工真的這麼做了。這「摺疊一切」的頓悟，促使 AlphaFold 系統開放給整個科學社群，最終為哈薩比斯贏得諾貝爾化學獎。

每次重看這片段，科斯的反應都和身在現場一樣：起雞皮疙瘩。

儘管這樣近距離接觸，整部紀錄片最引人入勝的訪談片段卻是別人拍的。紀錄片名稱靈感來自 1986 年 BBC 資料庫片段，當時 9 歲的西洋棋神童哈薩比斯解釋他為什麼熱愛這項運動：「這只是很好的思考遊戲。」（It′s just a good thinking game.）科斯和團隊發現這支影片時，簡直不敢相信自己的眼睛。「我差點以為我們活在某台模擬器裡，我直到那時才真正了解模擬器是什麼。」

紀錄片籌畫期間，科斯曾畫過一枚絲帶獎牌，暗示他們想拿諾貝爾獎，但為了避免說出口就不會成真魔咒，科斯和克里格從不明確說出「諾貝爾」這名詞，只用代號「ABBA」稱呼角色接到來自瑞典電話的可能性。

儘管 Google 出資製作並持有版權，這部紀錄片也完美隱藏了宣傳意圖。雖然〈The Thinking Game〉仍偏稱讚性質，但也拍出通常大眾看不到的人物、疑慮和執著的罕見視野。

科斯有完全創作控制權和最終剪輯權，有些評論者仍酸〈The Thinking Game〉為 Google 廣告，但驚人點閱率顯然觸及了應該不會對蛋白質結構有興趣的觀眾。上片時機也恰逢 Google 剛好在 AI 競賽彎道超車 OpenAI，一年來 Alphabet 市值飆升，最近更突破 4 兆美元門檻，部分就得益於〈The Thinking Game〉。