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          谷歌敗走AI啟示錄:沒有無堅不摧的護城河-播資訊

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          日期:2023-04-24 07:40:42    來源:阿爾法工場    


          導語:“弱小和無知都不是生存的障礙,傲慢才是”。

          最近幾個月,微軟和谷歌在AI領域的一系列競爭,可謂進行得如火如荼。



          【資料圖】

          然而,在這場決定下個時代的對決中,資金更充足,技術也更雄厚的谷歌,非但在第一回合的較量中敗給了微軟的chatGPT,甚至如今淪落到連自身的“鎮(zhèn)家之寶”也保不住了。


          今年3月,谷歌得到了一則震驚不已的消息:三星正在計劃用必應搜索引擎來替換谷歌,作為其默認引擎。


          新必應,是一款集合了GPT功能的新式搜索引擎

          有分析指出,倘若三星真的轉(zhuǎn)投必應,谷歌潛在的利潤流失在當年就可能達到30億美元。

          這無疑給了長期穩(wěn)居搜索引擎霸主的地位的谷歌一記當頭棒喝。

          為了應對微軟的新“必應”帶來的威脅,谷歌正在準備著一項“激進的”產(chǎn)品升級計劃,其中就包括了原有搜索引擎升級和全新的搜索引擎推出計劃。

          據(jù)《紐約時報》報道,這項全新的搜索引擎,將會嘗試預測用戶的需求,希望提供“更加個性化的體驗”。該項目代號為Magi,將在下月發(fā)布,目前有 160 名員工參與研發(fā)這個搜索引擎項目。

          那么,為何將搜索作為核心業(yè)務的谷歌,會喪失了行業(yè)前瞻性,以至于到了火燒眉毛的地步,才倉促研發(fā)新產(chǎn)品呢?

          人才盡失其實,對于谷歌而言,這是個尷尬的問題。

          因為自從GPT這類AIGC誕生的那天起,搜索引擎就陷入了一個岌岌可危的地位中。

          谷歌老員工、Gmail的創(chuàng)建者之一Paul Buchheit就曾表示,像ChatGPT這樣的人工智能聊天機器人,將會摧毀谷歌,就像當年搜索引擎徹底干掉黃頁電話簿一樣。

          畢竟,有了能自動生成答案的AI,誰還會費力去搜索結(jié)果中大海撈針呢?于是,谷歌愈是賣力地研發(fā)AI,就等于愈是加快了“干掉”自己的進程。

          根據(jù)公開財報顯示,2021年,谷歌2576.4億美元的收入中約有80%來自廣告,廣告收入是谷歌的生命線,而搜索引擎則是廣告的展示平臺。

          但是,ChatGPT這種對話AI,或新必應這樣的新搜索引擎,根本沒有為廣告的存在提供位置。

          在這樣的情況下,將對話AI商業(yè)化融合進搜索引擎,對谷歌來說,成了一件吃力不討好的事。

          2020 年前后,兩位谷歌的工程師(Daniel De Freitas 和 Noam Shazeer)開始在公司內(nèi)部各種拉資源,決心打造一款在當時絕無僅有,且功能異常強大的 AI 聊天機器人(Chatbot)。

          為了讓這個項目落地,兩人做了很多努力。他們曾經(jīng)嘗試讓外部的研究人員訪問這款聊天機器人,也試過將機器人集成到谷歌助理(功能類似蘋果 Siri) 里,后期,他們還曾推動公司直接公開發(fā)布這款產(chǎn)品。

          只不過,這些嘗試和訴求全被高管擋了回去。

          Daniel 和 Noam 很是挫敗,他們在 2021 年離開谷歌,成立了一家新公司,繼續(xù)做著他們在谷歌未竟的事業(yè)。他們曾對前同事說,只要還在谷歌,他們的 AI 工具就沒法真正面向大眾。

          其實,做出類似決定的,不只Daniel 和 Noam兩位。

          作為OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人的Sutskever,之前也曾在谷歌擔任了近三年的科學家,但卻于2015年離開了谷歌。

          而之前備受關注的重磅論文Transformer,也是由前谷歌的員工所發(fā)表的,當時這被認為是自然語言處理方面的一個重大突破。

          Transformer 對 AI 發(fā)展有跨時代的意義,研究人員發(fā)現(xiàn),Transformer 在自然語言處理(NLP) 領域效率奇高,以至于 OpenAI 的工程師們寢食難安,直接把 Transformer 引入了自己正在開發(fā)的產(chǎn)品。

          然而,這篇論文的八位作者,除了Llion Jones,都已經(jīng)離開了谷歌。

          而這樣的人才流失,在過去的幾年中,在谷歌已經(jīng)成了一種常態(tài)。究其原因,是谷歌內(nèi)部陳腐、臃腫的官僚系統(tǒng),和難以觸碰的利益蛋糕。

          今年2月,前谷歌員工Praveen Seshadri在一篇題為《迷宮在老鼠里》的博客文章中稱,該公司已經(jīng)迷失方向,效率低下,管理不善,并因風險而走向癱瘓。

          Praveen Seshadri博客文章的配圖:迷宮里的老鼠

          Seshadri認為大多數(shù)谷歌的員工最終不是為客戶服務,而是為其他谷歌員工服務。他將公司描述為一個“封閉的世界”,加倍努力工作不一定會得到回報。

          他補充說,員工還被困在一長串的批準、法律審查、績效審查和會議中,幾乎沒有給創(chuàng)造力或真正的創(chuàng)新留下空間。

          如果說,對搜索領域的執(zhí)念,以及僵化的制度所造成的人才流失,是谷歌在這場AI競賽中落后于微軟和OpenAI的“軟差距”,那么具體在大模型的競爭上,數(shù)據(jù)的差距則是谷歌短時間內(nèi)沒法追上的“硬功夫”。 技術歧途

          與谷歌相比,OpenAI對數(shù)據(jù)有強大的執(zhí)念,而數(shù)據(jù)的差距,則直接決定了大語言模型是否強大。


          在ChatGPT的成功中,至關重要的一環(huán),就是高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)。憑借著雇傭大量廉價勞工做語義標注,以及上億用戶不斷給OpenAI提供新的數(shù)據(jù),谷歌和OpenAI的差距只會越來越大。



          那么,原先在AI賽道上占盡先機的谷歌,為何在這一關鍵的環(huán)節(jié)掉鏈子了呢?


          要知道,谷歌當年的AlphaGo可是接連取得了擊敗圍棋頂尖選手李世石和柯潔的驕人戰(zhàn)績啊。


          其實,最重要的原因,是二者在具體的技術路線上,選擇了截然不同的兩條道路。


          在2015年之前,人工智能基本是小模型的天下。


          過去的微軟小冰、蘋果Siri、智能音箱,以及各個平臺的客服機器人背后都是小模型,在其系統(tǒng)中包含若干Agent(知行主體,可以理解為執(zhí)行具體任務的程序),一個專門負責聊天對話。


          但是ChatGPT不再是這種模式,而是采用了“大模型+Prompting(提示詞)”。



          這樣的選擇背后,是OpenAI渴望開發(fā)通一種全領域用人工智能(AGI)的意圖。


          而谷歌雖然也意識到了大模型的作用,但只是將其作為自己備選方案中的一個,并未全力投入研究。其在BERT之后也推出了T5、Switch Transformer等模型,類似于賽馬機制。


          雖然從事后諸葛亮的角度來看,這種多頭押注的決策,顯然是不明智的,但在最初的較量中,谷歌的BERT表現(xiàn)卻一點也沒讓人失望。


          2018年,OpenAI推出了1.17億參數(shù)的GPT-1,谷歌推出了3億參數(shù)的BERT,雙方展開了一場NLP的較量,結(jié)果是GPT-1被BERT打得完敗。



          在當時的競賽排行榜上,閱讀理解領域已經(jīng)被BERT屠榜。此后,BERT也成為了NLP領域最常用的模型。


          這主要是因為,BERT是一種基于預訓練+微調(diào)的語言模型,微調(diào)過程是在預訓練模型的基礎上,使用更小的標記數(shù)據(jù)來調(diào)整模型參數(shù)。這樣可以使得模型更適合特定的任務。


          然而,初嘗敗績的OpenAI,卻依然選擇“頭鐵”地走走“大模型路線”。


          接下來的兩年(2019、2020年),在幾乎沒有改變模型架構的基礎上,OpenAI陸續(xù)推出參數(shù)更大的迭代版本GPT-2、GPT-3,前者有15億參數(shù),后者有1750億參數(shù)。



          到了GPT-2時,隨著訓練參數(shù)的擴大,其在性能上已經(jīng)超過BERT,到GPT-3又更進一步,幾乎可以完成自然語言處理的絕大部分任務。


          而后來的“人類反饋強化學習機制”,則完成了chatGPT誕生的關鍵一步。


          通過人工標注對模型輸出結(jié)果打分建立獎勵模型,然后通過獎勵模型繼續(xù)循環(huán)迭代,OpenAI獲得了更真實、更無害,并且更好地遵循用戶意圖的語言模型InstructGPT。



          至此,GPT正式開啟了自己在通用人工智能領域突飛猛進的進程,直至2022年11月30日ChatGPT誕生,谷歌終于在這場持續(xù)數(shù)年的大模型競爭中落了下風。


          而OpenAI的勝利,不僅是一種創(chuàng)新型團隊的成功,更是一種技術路線、技術理念的成功。

          總結(jié)如果要問,OpenAI與谷歌的較量,帶給人們最重要的啟示是什么,那恐怕就是:在科技前進的道路上,是容不得短視的功利主義、機會主義的。

          因為雖然能在局部領域取得優(yōu)勢的技術有很多,但真正能改變時代的關鍵技術可能只有一個。

          而谷歌之所以在這方面,犯了多頭下注的錯誤,究其原因,還是之前定下的“AI first”戰(zhàn)略。

          而這一戰(zhàn)略的造成的影響,就是占坑和排他。

          換句話說,但凡有人想出來的AI產(chǎn)品,谷歌就要有類似的。

          于是,谷歌對AI first的理解,變成了Google first in AI。

          也正因如此,谷歌在戰(zhàn)略出發(fā)點上選擇了大而全的模式,谷歌有類似蘋果Siri的谷歌語音助手,有類似亞馬遜Echo的智能音箱,有對標Facebook的信息和圖片助手等等。

          這樣的戰(zhàn)略,看似鞏固了谷歌的江山,卻也讓其逐漸失去了研究的重心與焦點。

          雖然在2019年,谷歌相繼展示了更出名、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Duplex等成果,

          它們大多只是一個現(xiàn)成的東西,區(qū)別僅僅是得到了AI的推動。

          時至今日,谷歌仍然占據(jù)著全球最大的搜索市場份額,與之相比,必應在全球的份額僅為3%。

          但在這個生成式AI日益進步的今天,大多數(shù)用戶,已經(jīng)厭倦了從海量的搜索結(jié)果中,大海撈針似地尋找自己想要的信息。

          這樣的現(xiàn)實,似乎告訴了我們:在技術革新的浪潮下,龐大的體量,從來不是什么堅不可摧的護城河。

          用《三體》中的一句話來說:“弱小和無知都不是生存的障礙,傲慢才是”。

          這句話用于評價今天的谷歌,也同樣適用。

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