教訓慘痛！谷歌如何從AI老大哥一步步跌落神壇？

谷歌腸子都悔青了。

多年來一心一意崇拜的VR，目前看來是個假神。

現(xiàn)在眼看著對手微軟和OpenAI憑ChatGPT賺足了眼球，谷歌趕忙轉(zhuǎn)換戰(zhàn)略，加速AI的研發(fā)。

諷刺的是，這一切之所以發(fā)生，是因為谷歌此前篤定地認為，自己已經(jīng)壟斷了AI的市場。

谷歌確實有理由這樣認為。

在2017年，谷歌的研究人員發(fā)布了著名的論文「Attention is all you need」，引入了Transformer的概念，并極大地提升了機器學習模型的潛在能力。

要概括Transformer巨大的影響力，只要說這一句話就夠了：它就是GPT中的「T」。

你可能會問：這么好的東西，谷歌會為什么免費開源呢？

大型私人研究機構(gòu)過去常常被批隱瞞自己的工作，不過這幾年，開源已成一種趨勢。

因為，這是一場事關(guān)聲望的游戲，也是對研究人員的讓步——他們更希望雇主別把自己的光芒掩蓋起來。

當然，這其中也有傲慢的成分：作為這項技術(shù)的發(fā)明者，谷歌怎么可能不是它最好的利用者呢？

后來的故事，我們都知道了。

這股ChatGPT熱，來得猝不及防。

學會理解和利用一種新工具，都需要時間。現(xiàn)在，每家大型科技公司都在探索，AI的新時代會帶來什么，而它們?yōu)榇诵枰鍪裁础?/span>

而做出ChatGPT基礎(chǔ)架構(gòu)Transformer的谷歌，腸子都悔青了。

可以理解，谷歌不想過早地將搜索與他們現(xiàn)有的半生不熟的通用LLM模型合并，來宰殺金鵝。他們已經(jīng)成為部署高度專業(yè)化的AI任務模型的專家，這些模型可以完成一兩件事。

但當涉及到大動作時，他們舒適的位置讓他們背上了惰性。

所以谷歌垮臺了嗎？當然沒有，在不久的將來，它仍將大家默認的一家利潤豐厚的大科技公司。只是看起來有點好笑。

這幾年里，它在設(shè)計AI計算硬件方面取得了重大進展，為開發(fā)人員構(gòu)建了有用的平臺，來測試和開發(fā)機器學習模型，并發(fā)表了大量論文，從模型的微調(diào)到語音合成。

谷歌首席執(zhí)行官 Sundar Pichai于2018年5月8日在Google I/O 2018大會上發(fā)表主題演講

但是，這家公司也存在一個嚴重的問題。

不少人都從谷歌員工和其他業(yè)內(nèi)人士那里聽到過這樣的軼事——谷歌的運作方式太封建了。這里似乎有一種約定俗成的觀點，即讓項目在現(xiàn)有產(chǎn)品（如地圖或助手）的支持下運轉(zhuǎn)，才是一種可靠的掙錢方式。

因此，盡管公司里已經(jīng)囤積了許多世界上最優(yōu)秀的AI研究人員，但他們的才能似乎只能受困于企業(yè)戰(zhàn)略的軌道。

這樣做的結(jié)果是什么？讓咱們來看看下面這個時間表。

2018年，谷歌的成果是改進了的Google Assistant flow、Photos（比如為單色圖像著色）、帶有「視覺優(yōu)先版助手」的智能顯示器（有人見過嗎？）、地圖助手、AI輔助的Google新聞和MLKit。

Google Assistant即將登陸Google地圖

2019年，谷歌展示了更出名、尺寸更大的智能顯示器、AR搜索結(jié)果、AR地圖、Google Lens更新、網(wǎng)絡(luò)Duplex（還有人記得Duplex嗎？）、可以在本地完成更多工作的壓縮版Google Assistant、Waze中的助手、駕駛模式中的助手、實時字幕、現(xiàn)場轉(zhuǎn)播（語音識別）以及一個更好地了解語言障礙人士的項目。

當然，可以肯定地說，其中某些產(chǎn)品很棒！

然而，它們中的大多數(shù)只是一個現(xiàn)成的東西，區(qū)別是得到了AI的推動。

谷歌推出ML Kit，這是一個SDK，可以輕松地將AI添加到iOS和Android應用程序

現(xiàn)在再回想起來，很多人都會感覺到，谷歌的確有點畏縮。

像谷歌這樣的大公司，本應該是能順應趨勢、推動潮流的。

谷歌推出了Duplex，這是一種基于人工智能的客戶服務工具，旨在幫助小型企業(yè)（如餐館和美發(fā)沙龍）接聽更多電話、回答常見問題并安排預訂

而在2019年2月，OpenAI有這樣一條新聞：《OpenAI構(gòu)建了一個非常好的文本生成器，但因為太危險，所以不能發(fā)布》。

這條新聞里講的不是GPT-3，不是GPT-3.5……而是GPT-2。

2020年，谷歌制作了一個由AI驅(qū)動的Pinterest克隆，然后在12月解雇了Timnit Gebru——AI倫理領(lǐng)域的主要發(fā)聲人之一，因為他寫了一篇論文，指出了這個技術(shù)的局限性和危險。

雖然如今我們看到了ChatGPT的大紅大紫，但其實當初OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人Sam Altman也曾不得不親自壓制對GPT-3的炒作，因為它超過了可承受的水平。

而在2021年，谷歌的大語言模型LaMDA首次亮相，但谷歌并沒有真正把它推向市場。據(jù)悉，除了減少Assistant拋出的錯誤之外，谷歌仍然在尋找讓它存在的理由。

而OpenAI的2021年是以DALL-E開始的，這個文本到圖像模型很快變得家喻戶曉。

OpenAI證明了，通過CLIP等系統(tǒng)，LLM不僅可以執(zhí)行語言任務，還可以充當通用的解釋和生成引擎。

2022年，谷歌干的事情就是對Assistant的更多調(diào)整、更多的智能顯示器、更多的AR 地圖，以及花1億美元收購AI 生成的個人資料圖片（收購Alter）。

同一年，OpenAI在4月發(fā)布了DALL-E 2 ，在12月發(fā)布了ChatGPT。

或許在2022年初的某一刻，當谷歌高管睜開眼睛的時候，被眼前的東西嚇壞了。

可以想象，疑惑的谷歌高管們急忙發(fā)送電子郵件，詢問為什么一些有活力的初創(chuàng)公司正在圍繞著OpenAI運行。

證據(jù)是，Imagen在DALL-E 2發(fā)布一個月后就退出了，實際上，退不退出也沒什么區(qū)別，就像谷歌公布的其他AI研究一樣，任何人都無法測試它，更不用說連接到API了。

然后，Meta在9月發(fā)布了Make-A-Video后，谷歌在一周之后就以Imagen Video做出回應。然后Riffusion在生成音樂方面掀起了波瀾，一個月后，MusicLM就出現(xiàn)了（同樣的，我們?nèi)匀徊荒苡盟?/span>

但可以肯定，谷歌這樣對別家亦步亦趨，正是因為ChatGPT帶給谷歌領(lǐng)導層的焦慮，讓他們只能全力以赴。

但其實內(nèi)部人士都知道，ChatGPT與谷歌投資了十年的助理產(chǎn)品截然不同，后者其實是假裝出來的偽AI（實際上只是一組API的自然語言前端罷了）。

但谷歌被生存競爭嚇到了。

但搜索引擎，成功地將微軟對創(chuàng)新的需求與大規(guī)模語言模型的核心競爭力結(jié)合了起來，進而造就了最新的GPT模型與必應和Edge的整合。

看到這一點的谷歌顯然是急了，于是搶在微軟發(fā)布ChatGPT版必應的前一天，試圖用一篇空洞的博文來吸引眼球。

但由于發(fā)布得過于匆忙，以至于在兩天后的「搜索和人工智能」活動中，谷歌甚至都沒怎么提到有關(guān)Bard的內(nèi)容。

此外，用來宣傳Bard的圖片里，還包含一個非同小可的錯誤：詹姆斯-韋伯太空望遠鏡「首次拍攝了太陽系外行星的照片」。顯然，這是錯的。

更令人震驚的是，谷歌內(nèi)部竟然沒人發(fā)現(xiàn)，甚至沒人關(guān)心這個問題。

當然，ChatGPT也有自己的問題。

但谷歌倉促出手，并在如此明顯地被絆倒。恰恰說明，即使是在有限的、實驗性的水平上，谷歌也缺乏準備，更不用說像微軟這樣已經(jīng)開始在全球推廣了。

當然不是，在不久的將來，它仍將是我們默認的搜索引擎，以及一家利潤豐厚的公司。

但從隨后的股價大跌上也能看出，投資者的信心已經(jīng)被動搖了。

事實證明，谷歌在過去幾年里，都沒有進行任何有意義的創(chuàng)新。而這可能并不是出于智慧，而是出于自傲。

不過，當新的技術(shù)尚未證明自己能夠像所有人想的那樣有價值時，我們也無法做出過多的預測。