ChatGPT的成功推动谷歌将人工智能应用于其所有产品 - 彭博社

插图：Nick Little for Bloomberg Businessweek

人工智能本应是谷歌的专长。该公司以对各种遥远技术进行长期投资而闻名，当前一波基于人工智能聊天机器人的研究大部分发生在其实验室中。然而，一家名为OpenAI的初创公司通过在11月推出ChatGPT而成为所谓的生成式人工智能的早期领导者——这种软件可以生成自己的文本、图像或视频。其突然的成功让谷歌母公司Alphabet Inc.急于在这项技术的一个关键子领域迎头赶上，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊曾表示这将比“火或电更深远”。

一些人将ChatGPT视为谷歌传统搜索引擎的潜在挑战者，这似乎是一种双重威胁，考虑到OpenAI与微软公司的密切联系。谷歌在一个被视为关键优势的领域可能落后的感觉引发了许多人的焦虑，包括目前和前员工以及其他与公司关系密切的人，其中许多人要求匿名，因为他们不被允许公开发言。正如一位目前的员工所说：“对于任何与人工智能相关的倡议，存在着异常高的期望和巨大的不安全感的不健康组合。”

皮查伊摄影师：凯尔·格里洛特/彭博社这一努力让皮查伊重温了他作为产品经理的日子，他开始直接参与产品功能的细节，这通常是远低于他的职级的任务，据一位前员工称。谷歌的联合创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林也比多年来更多地参与了公司的事务，甚至布林还提交了代码更改给Bard，谷歌的ChatGPT式聊天机器人。高级管理层宣布了一项“红色代码”，要求所有最重要的产品——即拥有超过十亿用户的产品——必须在几个月内整合生成式人工智能，据知情人士透露。在一个早期的例子中，该公司宣布，其YouTube视频平台上的创作者很快将能够利用这项技术虚拟交换服装。

一些谷歌的校友们想起了公司上次实施内部命令，要在每个关键产品中注入新理念的情形：从2011年开始推广注定失败的社交网络Google+。这并不是一个完美的比较——谷歌从未被视为社交网络领域的领导者，而其在人工智能方面的专业知识是无可争议的。尽管如此，却有一种类似的感觉。员工的奖金曾经与Google+的成功挂钩。现任和前任员工表示，至少一些谷歌员工的评级和评价可能会受到他们整合生成式人工智能能力的影响。红色代码已经导致了数十个计划中的生成式人工智能整合。“我们正在试探性地尝试，”一位谷歌员工说。“但这离公司转型并保持竞争力还差得远。”

最后，围绕Google+的动员失败了。社交网络难以吸引用户，谷歌最终在2018年表示将关闭该产品。一位前谷歌高管将这次失败视为一个警示故事。“拉里的命令是每个产品都必须有社交组件，”这个人说。“结果非常糟糕。”

一位谷歌发言人反驳了红色代码和Google+活动之间的比较。发言人表示，虽然Google+的命令涉及所有产品，但目前的人工智能推动主要是鼓励谷歌员工在内部测试公司的人工智能工具，这是科技界的一种常见做法，被戏称为“吃狗粮”。发言人表示，大多数谷歌员工并没有转而花更多时间在人工智能上，只有那些在相关项目上工作的人才会这样做。

谷歌并不是唯一坚信人工智能现在是一切的公司。硅谷已经进入了完全的炒作周期，风险投资家和企业家突然宣称自己是人工智能的远见者，转向了最近的热衷，如区块链，公司宣布整合人工智能后，股价飙升。最近几周，Meta Platforms Inc.的CEO马克·扎克伯格一直专注于人工智能，而不是元宇宙——这是他最近宣称对公司至关重要以至于需要更改公司名称的技术，根据两位知情人士的说法。

扎克伯格摄影师：大卫·保罗·莫里斯/彭博社新的行动指令对谷歌的一些人来说是个好消息，他们深知谷歌过去在投入研究的时候往往只是在进行投机性研究，而在商业化方面则经常失败。一些已经在进行生成式人工智能项目的团队成员希望他们现在能够“更多地推出产品并具有更多的产品影响力，而不仅仅是一些研究项目”，据了解此事的一位知情人士表示。

从长远来看，OpenAI在公众讨论中占据了一些时间可能并不重要，考虑到谷歌已经做了多少工作。皮查伊在2016年开始将谷歌称为“以人工智能为先”的公司。多年来，谷歌一直在利用机器学习推动其广告业务，同时还将人工智能融入到Gmail和Google Photos等关键消费产品中，用于帮助用户撰写电子邮件和整理图像。在最近的一项分析中，研究公司Zeta Alpha审查了从2020年到2022年的 2022年最被引用的100篇人工智能研究论文，发现谷歌主导了这一领域。“事实上，谷歌似乎是一个落后并正在赶上的沉睡巨人。我认为实际情况并非完全如此，”曾在谷歌担任人工智能研究员并共同创立了Vectara，一家为企业提供对话式搜索工具的初创公司的阿明·艾哈迈德说。“我认为谷歌实际上非常擅长在很多年前就将这项技术应用到他们的核心产品中，领先于整个行业。”

谷歌也一直在权衡其商业优先和负责任处理新兴技术的需求之间的紧张关系。自动化工具有一个被广泛记录的倾向，即反映在它们接受训练的数据集中存在的偏见，以及在产品准备就绪之前对公众进行测试工具可能带来的影响。特别是生成式人工智能带来了风险，这些风险使谷歌不会急于推向市场。例如，在搜索领域，一个聊天机器人可能提供一个看似直接来自制造它的公司的答案，类似于ChatGPT似乎是OpenAI的代言人。这比提供其他网站链接列表的做法基本上更具风险。

谷歌的红色代码似乎已经扰乱了其风险回报计算方式，这让该领域的一些专家感到担忧。 华盛顿大学计算语言学教授Emily Bender表示，谷歌和其他公司跟风生成式人工智能趋势可能无法将他们的人工智能产品远离“最严重的偏见例子，更不用说普遍但稍微微妙的情况了。” 发言人表示，谷歌的努力受其人工智能原则指导，这是2018年公布的一套为负责任开发技术的准则，同时补充说公司仍在谨慎行事。

其他公司已经表明他们愿意继续前进，无论谷歌是否这样做。谷歌研究人员对该领域做出的最重要贡献之一是一篇名为“注意力机制就是你所需要的一切”的里程碑论文，作者在其中介绍了transformers：这些系统帮助人工智能模型聚焦于它们正在分析的数据中最重要的信息。transformers现在是大型语言模型的关键构建模块，这些技术推动了当前一批聊天机器人的发展——ChatGPT中的“T”代表“transformer”。在该论文发表五年后，除一位作者外，其他作者都已离开谷歌，一些人提到了摆脱大型、行动缓慢公司的愿望。

他们是数十名人工智能研究人员之一，已经跳槽到OpenAI以及一些较小的初创公司，包括 Character.AI， Anthropic和 Adept。一些由谷歌校友创立的初创公司，包括 Neeva， Perplexity AI， Tonita和Vectara，正在试图利用大型语言模型重新构想搜索。只有少数几个关键地方拥有构建它们的知识和能力，这使得对人才的竞争“比其他领域更加激烈，其他领域的模型训练方式并不那么专业化，”谷歌Brain的前员工Sara Hooker说，她现在在人工智能初创公司 Cohere Inc.工作。

对于人或组织来说，他们对某项突破性技术的发展做出了重大贡献，却看到其他人在没有他们的情况下实现了惊人的财务收益并不罕见。前谷歌员工、现任风险投资公司Shakti董事总经理Keval Desai举例说明了施乐帕克（Xerox Parc）的情况，这个研究实验室为个人计算时代奠定了基础，却看到苹果公司和微软走进来，在其基础上建立了万亿美元的帝国。“谷歌希望确保自己不成为其时代的施乐帕克，”Desai说。“所有的创新都发生在那里，但没有一个执行。”—与 Sarah Frier*，* Mark Bergen**和 *Lynn Doan**阅读下一篇：*人们终于开始谈论的卫星黑客攻击