北京时间3月9日上午报道，最新消息显示，谷歌已向内部提出要求，要求在几个月内将“生成式人工智能”技术整合到所有主要产品中。
人工智能应该是谷歌的强项。谷歌多年来一直在进行各种长期技术投资，支持上一代人工智能聊天机器人的大部分研究都是在谷歌旗下的实验室完成的。然而，初创公司OpenAI 在去年11 月推出ChatGPT 后，成为“生成式人工智能”领域的早期领导者。生成式人工智能软件可以自行生成文本、图像或视频。它的突然成功迫使谷歌母公司Alphabet加快努力在该领域迎头赶上。 Alphabet首席执行官Sundar Pichai也强调，这项技术可能“比火和电影响更深远”。
ChatGPT 被一些人视为传统Google 搜索引擎的最终挑战者。鉴于OpenAI 与微软的密切关系，ChatGPT 似乎构成了双重威胁。谷歌现任和前任员工以及其他与该公司关系密切的人表示，谷歌在关键优势领域落后的感觉正在公司内部引起相当大的焦虑。正如一位现任员工所说：“任何与人工智能相关的项目都同时存在令人难以置信的高期望和巨大的不安全感。”
谷歌的一名前员工表示，这项工作也让皮查伊自己回到了产品经理的时代，深入研究通常由远低于他的员工执行的产品功能的细节。谷歌联合创始人拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·布林（Sergey Brin）也比几年前更多地参与公司事务，布林甚至为谷歌的类似产品巴德码（Bard Code）变更做出了贡献。一位知情人士称，谷歌高级管理层宣布了一项“红色指令”，要求谷歌所有关键产品，包括拥有超过10 亿用户的产品，在未来几个月内整合生成式人工智能技术。例如，谷歌在三月份宣布，其YouTube 视频平台上的创作者很快就能使用该技术进行虚拟装扮。
这也让一些谷歌员工想起了该公司上一次这样的举动：2011年开始的失败的社交网络Google+。这个类比并不完全贴切：谷歌从未被认为是社交网络领域的领导者，但其在人工智能技术方面的优势无可争议。不过，这个动作对于员工来说感觉很相似。例如，谷歌员工的奖金曾经与Google+的成功挂钩，现任和前任谷歌员工表示，至少部分员工的绩效现在与生成式人工智能技术的产品化挂钩。红色指令已经催生了数十个集成生成式人工智能技术的项目。一名谷歌员工表示：“我们正在尝试每一种策略，但这远远不是公司转型和保持竞争力所需要做的。”
最终，围绕Google+ 的全力以赴的努力失败了，这个社交网络也未能吸引用户。谷歌最终在2018 年宣布将关闭针对普通用户的Google+。一位谷歌前高管认为，这次失败对公司来说是一个警告。 “拉里·佩奇的要求是每个产品都必须有社交元素，但最终结果很糟糕。”
谷歌发言人反驳了红色指令和Google+ 之间的类比。他表示，Google+项目涉及所有产品，但目前的人工智能项目主要鼓励谷歌员工在内部测试公司的人工智能工具，这种做法在科技行业很常见。他还表示，除了从事相关项目的人员外，大多数谷歌员工并没有在人工智能上花费额外的时间。
谷歌并不是唯一一家相信人工智能现在就是一切的公司。硅谷正在进入一个全面的炒作周期。许多风险投资家和企业家突然称自己为人工智能梦想家，同时开始与区块链等此前热门的技术话题保持距离。与此同时，一些公司宣布整合人工智能技术后，股价飙升。消息人士透露，Meta CEO 马克·扎克伯格也开始将关注点从Metaverse 转向人工智能。这与他之前关于Metaverse技术是Meta基础的说法相矛盾，甚至还为此重新命名了公司。
对于一些谷歌员工来说，新要求是个好消息。他们很清楚，谷歌过去也曾进行过推测性研究，但最终在商业化过程中遇到了各种问题。其中一位知情人士表示，已经从事生成式人工智能项目的团队成员相信，他们现在可以“交付更多成果并产生更大的产品影响，而不仅仅是进行研究工作”。
从长远来看，OpenAI 在最近几个月抢尽风头可能并不重要，因为谷歌在这一领域有着深厚的历史。早在2016 年，皮查伊就将谷歌定位为“人工智能优先”的公司。该公司多年来一直在利用机器学习为其广告业务提供动力，同时还将人工智能集成到Gmail 和Google Photos 等关键消费产品中，利用人工智能帮助用户撰写电子邮件和整理照片。
在最近的一项研究中，行业研究公司Zeta Alpha 分析了2020 年至2022 年间被引用最多的100 篇人工智能研究论文，发现谷歌在该领域占据主导地位。谷歌前人工智能研究员、初创公司Vectara 联合创始人阿明·艾哈迈德(Amin Ahmad) 表示：“现在看来，谷歌是一个沉睡的巨人。虽然暂时落后，但它正在迎头赶上。我认为谷歌他们已经在将这项技术应用到他们的核心产品方面做得非常好，并且远远领先于行业的其他公司。” Vectara 还为企业提供对话式搜索工具。
与此同时，谷歌也在努力平衡业务运营与负责任的新技术开发之间的矛盾。基于人工智能技术的自动化工具经常会受到训练数据集偏差的影响。许多人还担心某些工具在公开测试之前可能尚未准备好。生成式人工智能的这一方面风险特别大，导致谷歌不愿急于将这些技术推向市场。例如，在搜索领域，聊天机器人似乎能够直接从开发者那里提供答案，而ChatGPT似乎已经成为OpenAI的代言人。这种类型的回复本质上也比回复其他网站的链接列表风险更大。
谷歌的“红令”似乎也影响了通常的风险回报计算，这令一些行业专家感到担忧。华盛顿大学计算语言学教授Emily Bender 表示，谷歌和其他追随生成式AI 技术的公司可能无法指导他们的AI 产品避免偏见。不过，谷歌发言人表示，谷歌在这一领域的工作是以公司人工智能发展原则为指导的，公司也对技术开发采取审慎态度。谷歌在2018年发布了一套关于如何负责任地开发人工智能技术的指南。
其他公司已经表明，无论谷歌是否这样做，他们都将继续前进。谷歌研究人员在这一领域最重要的贡献之一是具有里程碑意义的论文“Attention is All You Need”。作者在论文中介绍了“Transformer”的概念。此类系统帮助人工智能模型专注于所分析数据中最重要的信息。目前，转换器已成为大型语言模型的关键组成部分，而大型语言模型是当前聊天机器人的基础技术。 ChatGPT 中的“T”也代表转换器。该论文发表五年后，除一位作者外，所有作者均已离开谷歌。一些人表示，他们主要是想摆脱一家大而行动缓慢的公司的束缚。
他们是跳槽到OpenAI 的数十位人工智能研究人员以及Character.AI、Anthropic 和Adet 等小型初创公司中的一员。 Neeva、Perplexity AI、Tonita 和Vectara 等由前Google 员工创立的几家公司正在重新构想如何利用大型语言模型进行搜索。前Google Brain 员工、现供职于人工智能初创公司Cohere 的Sara Hooker 表示，只有少数研究机构拥有构建这些模型的知识和能力，因此人才竞争“与其他模型相比”。训练方法不需要太专业的领域更加激烈。”
有些人或组织为突破性技术的发展做出了重大贡献，但最终的经济利益却被其他人夺走了。这种情况以前也发生过。谷歌前员工、风险投资公司Shakti 董事总经理凯瓦尔·德赛(Keval Desai) 引用了施乐帕克(Xerox Parc) 为例。该实验室的工作为个人电脑时代奠定了很大的基础，但最终苹果和微软利用其技术利用其技术建立了价值数万亿美元的帝国。 “谷歌希望确保它不会成为施乐帕克研究中心，”德赛说。 “所有创新都发生在那里，但没有业务执行。”
