ChatGPT的成功推動谷歌將人工智能應用於其所有產品 - 彭博社

插圖：Nick Little for Bloomberg Businessweek

人工智能本應是谷歌的專長。該公司以對各種遙遠技術進行長期投資而聞名，當前一波基於人工智能聊天機器人的研究大部分發生在其實驗室中。然而，一家名為OpenAI的初創公司通過在11月推出ChatGPT而成為所謂的生成式人工智能的早期領導者——這種軟件可以生成自己的文本、圖像或視頻。其突然的成功讓谷歌母公司Alphabet Inc.急於在這項技術的一個關鍵子領域迎頭趕上，谷歌首席執行官桑達爾·皮查伊曾表示這將比“火或電更深遠”。

一些人將ChatGPT視為谷歌傳統搜索引擎的潛在挑戰者，這似乎是一種雙重威脅，考慮到OpenAI與微軟公司的密切聯繫。谷歌在一個被視為關鍵優勢的領域可能落後的感覺引發了許多人的焦慮，包括目前和前員工以及其他與公司關係密切的人，其中許多人要求匿名，因為他們不被允許公開發言。正如一位目前的員工所説：“對於任何與人工智能相關的倡議，存在着異常高的期望和巨大的不安全感的不健康組合。”

皮查伊攝影師：凱爾·格里洛特/彭博社這一努力讓皮查伊重温了他作為產品經理的日子，他開始直接參與產品功能的細節，這通常是遠低於他的職級的任務，據一位前員工稱。谷歌的聯合創始人拉里·佩奇和謝爾蓋·布林也比多年來更多地參與了公司的事務，甚至布林還提交了代碼更改給Bard，谷歌的ChatGPT式聊天機器人。高級管理層宣佈了一項“紅色代碼”，要求所有最重要的產品——即擁有超過十億用户的產品——必須在幾個月內整合生成式人工智能，據知情人士透露。在一個早期的例子中，該公司宣佈，其YouTube視頻平台上的創作者很快將能夠利用這項技術虛擬交換服裝。

一些谷歌的校友們想起了公司上次實施內部命令，要在每個關鍵產品中注入新理念的情形：從2011年開始推廣註定失敗的社交網絡Google+。這並不是一個完美的比較——谷歌從未被視為社交網絡領域的領導者，而其在人工智能方面的專業知識是無可爭議的。儘管如此，卻有一種類似的感覺。員工的獎金曾經與Google+的成功掛鈎。現任和前任員工表示，至少一些谷歌員工的評級和評價可能會受到他們整合生成式人工智能能力的影響。紅色代碼已經導致了數十個計劃中的生成式人工智能整合。“我們正在試探性地嘗試，”一位谷歌員工説。“但這離公司轉型並保持競爭力還差得遠。”

最後，圍繞Google+的動員失敗了。社交網絡難以吸引用户，谷歌最終在2018年表示將關閉該產品。一位前谷歌高管將這次失敗視為一個警示故事。“拉里的命令是每個產品都必須有社交組件，”這個人説。“結果非常糟糕。”

一位谷歌發言人反駁了紅色代碼和Google+活動之間的比較。發言人表示，雖然Google+的命令涉及所有產品，但目前的人工智能推動主要是鼓勵谷歌員工在內部測試公司的人工智能工具，這是科技界的一種常見做法，被戲稱為“吃狗糧”。發言人表示，大多數谷歌員工並沒有轉而花更多時間在人工智能上，只有那些在相關項目上工作的人才會這樣做。

谷歌並不是唯一堅信人工智能現在是一切的公司。硅谷已經進入了完全的炒作週期，風險投資家和企業家突然宣稱自己是人工智能的遠見者，轉向了最近的熱衷，如區塊鏈，公司宣佈整合人工智能後，股價飆升。最近幾周，Meta Platforms Inc.的CEO馬克·扎克伯格一直專注於人工智能，而不是元宇宙——這是他最近宣稱對公司至關重要以至於需要更改公司名稱的技術，根據兩位知情人士的説法。

扎克伯格攝影師：大衞·保羅·莫里斯/彭博社新的行動指令對谷歌的一些人來説是個好消息，他們深知谷歌過去在投入研究的時候往往只是在進行投機性研究，而在商業化方面則經常失敗。一些已經在進行生成式人工智能項目的團隊成員希望他們現在能夠“更多地推出產品並具有更多的產品影響力，而不僅僅是一些研究項目”，據瞭解此事的一位知情人士表示。

從長遠來看，OpenAI在公眾討論中佔據了一些時間可能並不重要，考慮到谷歌已經做了多少工作。皮查伊在2016年開始將谷歌稱為“以人工智能為先”的公司。多年來，谷歌一直在利用機器學習推動其廣告業務，同時還將人工智能融入到Gmail和Google Photos等關鍵消費產品中，用於幫助用户撰寫電子郵件和整理圖像。在最近的一項分析中，研究公司Zeta Alpha審查了從2020年到2022年的 2022年最被引用的100篇人工智能研究論文，發現谷歌主導了這一領域。“事實上，谷歌似乎是一個落後並正在趕上的沉睡巨人。我認為實際情況並非完全如此，”曾在谷歌擔任人工智能研究員並共同創立了Vectara，一家為企業提供對話式搜索工具的初創公司的阿明·艾哈邁德説。“我認為谷歌實際上非常擅長在很多年前就將這項技術應用到他們的核心產品中，領先於整個行業。”

谷歌也一直在權衡其商業優先和負責任處理新興技術的需求之間的緊張關係。自動化工具有一個被廣泛記錄的傾向，即反映在它們接受訓練的數據集中存在的偏見，以及在產品準備就緒之前對公眾進行測試工具可能帶來的影響。特別是生成式人工智能帶來了風險，這些風險使谷歌不會急於推向市場。例如，在搜索領域，一個聊天機器人可能提供一個看似直接來自制造它的公司的答案，類似於ChatGPT似乎是OpenAI的代言人。這比提供其他網站鏈接列表的做法基本上更具風險。

谷歌的紅色代碼似乎已經擾亂了其風險回報計算方式，這讓該領域的一些專家感到擔憂。 華盛頓大學計算語言學教授Emily Bender表示，谷歌和其他公司跟風生成式人工智能趨勢可能無法將他們的人工智能產品遠離“最嚴重的偏見例子，更不用説普遍但稍微微妙的情況了。” 發言人表示，谷歌的努力受其人工智能原則指導，這是2018年公佈的一套為負責任開發技術的準則，同時補充説公司仍在謹慎行事。

其他公司已經表明他們願意繼續前進，無論谷歌是否這樣做。谷歌研究人員對該領域做出的最重要貢獻之一是一篇名為“注意力機制就是你所需要的一切”的里程碑論文，作者在其中介紹了transformers：這些系統幫助人工智能模型聚焦於它們正在分析的數據中最重要的信息。transformers現在是大型語言模型的關鍵構建模塊，這些技術推動了當前一批聊天機器人的發展——ChatGPT中的“T”代表“transformer”。在該論文發表五年後，除一位作者外，其他作者都已離開谷歌，一些人提到了擺脱大型、行動緩慢公司的願望。

他們是數十名人工智能研究人員之一，已經跳槽到OpenAI以及一些較小的初創公司，包括 Character.AI， Anthropic和 Adept。一些由谷歌校友創立的初創公司，包括 Neeva， Perplexity AI， Tonita和Vectara，正在試圖利用大型語言模型重新構想搜索。只有少數幾個關鍵地方擁有構建它們的知識和能力，這使得對人才的競爭“比其他領域更加激烈，其他領域的模型訓練方式並不那麼專業化，”谷歌Brain的前員工Sara Hooker説，她現在在人工智能初創公司 Cohere Inc.工作。

對於人或組織來説，他們對某項突破性技術的發展做出了重大貢獻，卻看到其他人在沒有他們的情況下實現了驚人的財務收益並不罕見。前谷歌員工、現任風險投資公司Shakti董事總經理Keval Desai舉例説明了施樂帕克（Xerox Parc）的情況，這個研究實驗室為個人計算時代奠定了基礎，卻看到蘋果公司和微軟走進來，在其基礎上建立了萬億美元的帝國。“谷歌希望確保自己不成為其時代的施樂帕克，”Desai説。“所有的創新都發生在那裏，但沒有一個執行。”—與 Sarah Frier*，* Mark Bergen**和 *Lynn Doan**閲讀下一篇：*人們終於開始談論的衞星黑客攻擊