據最新消息顯示，谷歌已經在內部提出要求，在幾個月時間里將“生成式人工智能”技術集成到所有主要產品中。
人工智能本應該是谷歌的優勢。多年來，谷歌一直在進行各種長遠的技術投資，支撐前一代人工智能聊天機器人的許多研究都是在谷歌旗下實驗室完成的。然而，創業公司 OpenAI 于去年 11 月推出了 ChatGPT，成為“生成式人工智能”領域的早期領導者。生成式人工智能軟件可以自行生成文本、圖像或視頻。它的突然成功讓谷歌母公司 Alphabet 不得不加快速度，試圖在這個領域迎頭趕上。Alphabet 首席執行官桑達爾 皮查伊（Sundar Pichai）也強調，這項技術可能“將比火和電的意義更深遠”。
ChatGPT 被一些人視為傳統谷歌搜索引擎的終極挑戰者。而考慮到 OpenAI 與微軟的密切關系，ChatGPT 似乎帶來了雙重威脅。根據谷歌在職員工、前員工，以及其他與該公司關系密切的人士的說法，目前谷歌的感覺是，自己在一個關鍵的優勢領域處于落后位置，因此在公司內部引發了不小的焦慮。正如一名在職員工所說：“對任何與人工智能相關的項目都同時會有異常高的期望和極大的不安全感。”
谷歌一名前員工說，這方面的工作也讓皮查伊本人回到了產品經理的日子，深入到產品功能的細節中去，而這些工作通常是由遠低于他職級的員工來完成的。與幾年前相比，谷歌聯合創始人拉里 佩奇（Larry Page）和謝爾蓋 布林（Sergey Brin）也開始更多地參與公司的工作，布林甚至向谷歌的同類產品 Bard 提交了代碼更改。一名知情人士透露，谷歌高級管理層已經宣布“紅色指令”，其中要求谷歌的所有重要產品，包括用戶數超過 10 億的產品，必須在未來幾個月內集成生成式人工智能技術。例如，谷歌于 3 月份宣布，YouTube 視頻平臺的創作者很快就可以使用這項技術來虛擬換裝。
這也讓一些谷歌員工聯想到公司上一次這樣的舉動：從 2011 年開始努力推廣但最終失敗的社交網絡 Google+。這樣的類比并不完全恰當：谷歌從未被視為社交網絡領域的領導者，但在人工智能技術方面的優勢是無可爭議的。不過，這種行動給員工的感覺類似。例如，谷歌員工的獎金一度與 Google + 是否成功掛鉤，而谷歌的在職員工和前員工表示，目前至少一些員工的績效會與生成式人工智能技術的產品化掛鉤。“紅色指令”已經推動了數十個集成生成式人工智能技術的項目。一名谷歌員工說：“我們是所有策略都試試，但這與公司轉型和保持競爭力所需要去做的事相去甚遠。”
最終，圍繞 Google + 的全員行動失敗了，這個社交網絡并沒有對用戶形成吸引力。谷歌最終于 2018 年宣布，將關閉面向普通用戶的 Google+。谷歌一名前高管認為，這次失敗給公司帶來了警示。“拉里 佩奇的要求是，每款產品都必須要有社交元素，但最終結果非常糟糕。”
谷歌發言人反駁了對“紅色指令”與 Google + 的類比。他表示，Google + 項目涉及所有產品，但目前的人工智能項目主要是鼓勵谷歌員工在內部測試公司的人工智能工具，這樣的做法在科技行業很常見。他還表示，除了從事相關項目的人員，谷歌大部分員工并沒有在人工智能方面花費額外的時間。
谷歌并不是唯一一家堅信，人工智能現在就是一切的公司。硅谷正在進入一個全面的炒作周期。許多風險投資人和創業者突然自稱為人工智能的夢想家，同時開始遠離區塊鏈等此前熱門的技術話題。與此同時，一些公司在宣布整合人工智能技術后股價大漲。消息人士透露，Meta 首席執行官馬克 扎克伯格（Mark Zuckerberg）也開始將關注重點從元宇宙轉向人工智能。這一反他此前的說法，即元宇宙技術是 Meta 的基礎，甚至為此將公司更名。
對谷歌的一些員工來說，新的要求是好消息。他們很清楚，谷歌以往也會開展投機性的研究，但最終在商業化過程中卻遭遇各種問題。一名知情人士說，已經在從事生成式人工智能項目的團隊成員認為，他們現在能“提供得更多，產品影響力更大，而不僅僅只是做一些研究性的工作”。
從長遠來看，OpenAI 近幾個月搶了風頭可能并不重要，因為谷歌在這方面有著非常深厚的積累。早在 2016 年，皮查伊就將谷歌定位為一家“人工智能優先”的公司。多年來，該公司一直使用機器學習技術來推動其廣告業務發展，同時也將人工智能融入 Gmail 和谷歌相冊等關鍵的消費級產品，使用人工智能來幫助用戶撰寫電子郵件和整理照片。
行業研究公司 Zeta Alpha 在近期的一項研究中分析了 2020 至 2022 年之間被引用最多的 100 篇人工智能研究論文，發現谷歌在這一領域處于主導地位。谷歌前人工智能研究員、創業公司 Vectara 聯合創始人阿明 艾哈邁德（Amin Ahmad）表示：“現在看來，谷歌是一家沉睡的巨人，盡管暫時落后但正在奮起直追。我認為，谷歌在將這方面技術應用于核心產品方面做得非常好，遠遠領先于業內其他公司。”Vectara 也為企業提供對話式的搜索工具。
與此同時，谷歌也在努力平衡商業經營與負責任的新技術開發之間的矛盾。基于人工智能技術的自動化工具往往會因為訓練數據集中的偏見而出現問題。很多人也擔心，一些工具在開放給公眾測試前可能并沒有做好準備。生成式人工智能的這方面風險尤為明顯，導致谷歌不愿急于將這些技術推向市場。例如在搜索領域，聊天機器人似乎可以直接提供來自開發者的答案，ChatGPT 似乎就變成了 OpenAI 的一個發聲筒。相比于回復一個指向其他網站的鏈接列表，這種回復方式本質上風險也更大。
谷歌的“紅色指令”似乎也影響了通常對風險回報的計算，這讓一些行業專家感到擔憂。華盛頓大學計算語言學教授艾米麗 本德爾（Emily Bender）表示，谷歌和其他跟風生成式人工智能技術的公司可能無法引導它們的人工智能產品避免偏見。不過，谷歌的發言人則表示，谷歌這方面的工作受到公司人工智能發展原則的指導，同時公司也采取審慎的方式進行技術開發。關于如何以負責任的方式來發展人工智能技術，谷歌于 2018 年公布了一整套指導規則。
其他公司已經表明，無論谷歌是否這樣做，它們都將繼續向前推進。谷歌的研究人員在這個領域的最重要貢獻之一是一篇具有里程碑意義的論文“注意力就是你需要的一切”。作者在論文中介紹了“轉換器（Transformer）”的概念。這類系統幫助人工智能模型聚焦于所分析數據中最重要的信息。目前，轉換器已成為大語言模型的關鍵組成部分，而大語言模型正是當前聊天機器人的基礎技術，ChatGPT 中的“T”也是代表轉換器。在這篇論文發表的 5 年后，除一人之外，其他所有的署名作者都已經從谷歌離開。有些人表示，他們主要是希望擺脫一家行動緩慢的大公司的束縛。
包括他們在內，有數十名人工智能研究員都跳槽到了 OpenAI，也有人加入了規模較小的創業公司，例如 Character.AI、Anthropic 和 Adet。幾家由谷歌前員工創立的公司，包括 Neeva、Perplexity AI、Tonita 和 Vectara，正在重新設想如何利用大語言模型進行搜索。目前供職于人工智能創業公司 Cohere 的谷歌大腦前員工薩拉 胡克（Sara Hooker）表示，只有少數幾家研究機構擁有建造這些模型的知識和能力，因此對人才的競爭“相比于其他模型訓練方法不需要太專業的領域要激烈很多”。
有些人或有些組織為突破性技術的發展做出了重大貢獻，但最終的經濟收益卻被另一些人拿走。這樣的事情也曾經發生過。谷歌前員工、風險投資公司 Shakti 董事總經理科瓦爾 德賽伊（Keval Desai）以施樂 Parc 舉例。這家實驗室的工作成果為 PC 時代的發展奠定了大部分的基礎，但最終卻看到蘋果和微軟半路殺出，利用其技術建立了規模數萬億美元的商業帝國。德賽伊表示：“谷歌想要確保，自己不會成為當年的施樂 Parc。所有創新都發生在那里，但沒有任何商業執行。”
