谷歌alpha(谷歌ai技术)

机器心脏报告的编辑：杜威和泽南。

杰夫迪恩有点紧张，是吧？

众所周知，谷歌和人工智能领域的黄埔军校一样，自深度学习兴起以来，培养了整整一代的机器学习研究人员和工程师。很长一段时间，谷歌是领先人工智能技术的代名词。人们习惯于跟随谷歌的脚步。

利用其新技术和工具作为研究基础，谷歌也走出了一大批人才，成为各种研究机构和公司的中坚力量。然而最近在ChatGPT的冲击下，Google决定不这么做了。

据《华盛顿邮报》报道，今年2月，长期担任谷歌人工智能总监的杰夫迪恩(Jeff Dean)向其员工宣布了一项令人震惊的政策转变：谷歌未来将不得不推迟与外界分享其工作。这些年来，

像大学的计算机系一样，杰夫迪恩领导下的谷歌AI鼓励研究人员发表大量学术论文。根据谷歌研究的网站，自2019年以来，他们已经开展了近500项研究。

但去年年底，OpenAI开创性的ChatGPT改变了整个技术领域的现状。杰夫迪恩在公司研究部门的季度。。上说。

这家微软支持的初创公司阅读了大量谷歌AI提交的论文，以跟上谷歌的步伐。这种“指责”并不奇怪。事实上，大语言模型的重要基础，

ChatGPT中的T —— transformer是Google在2017年的一项研究。变换器自提出以来一直是自然语言处理领域的主要研究方向。

是AI目前突破的源头。然而，谷歌认为这种情况必须改变。据两位知情人士透露，谷歌将规定，其人工智能发现只有在实验室工作转化为产品后才能共享。新的政策变化是谷歌内部更大转变的一部分。

长期以来，这家科技巨头一直被视为AI领域的领导者，但现在却陷入了需要赶超他人的境地。——谷歌需要抵御一群灵活的AI竞争对手，保护其核心搜索业务和股价，以及其潜在的未来。

在专栏、播客和电视节目中，谷歌首席执行官桑达尔皮查伊敦促我们对人工智能保持谨慎。“在社会层面上，它可能会造成巨大的伤害。

他在4月份的“60分钟”节目中发出警告，并描述了生成式人工智能如何加速虚假图像和。。的创建。但与高管透露的风声相反，最近几个月，根据对11名现任和前任谷歌员工的采访，

谷歌对AI业务进行了全面改革，目标是快速推出产品。它降低了向少数群体引入实验性人工智能工具的门槛，并在公平等领域制定了一套新的评估指标和优先事项。皮查伊在一份声明中说，

谷歌还把DeepMind 和Google Brain 进行了合并，以「加速在人工智能方面的进步」。这个新部门将不会由Jeff Dean 管理，而是由DeepMind 的首席执行官哈萨比斯管理，

DeepMind 在一些人看来拥有更新鲜、更有活力的品牌。在上周早些时候的一次。。上，哈萨比斯表示，人工智能可能比大多数其他人工智能专家预测的更接近人类智能水平，「我们可能只需要几年，

也许…… 十年后就可以实现。」在谷歌加快步伐的同时，包括著名公司、研究人员和行业资深人士在内的各路声音都在呼吁人工智能开发人员放慢脚步，并警告该技术的发展速度已经过快。

Geoffrey Hinton 是AI 技术的先驱之一，他于2013 年加入谷歌，最近刚刚宣布离开公司。Hinton 最近一直在媒体上警告通用人工智能有逃避人类控制的危险。

皮查伊和OpenAI、微软的首席执行官在上周四还会见了白宫官员，世界各地的监管机构也正在讨论如何围绕该技术制定新规则。

上周，人工智能先驱Geoffrey Hinton 辞去了谷歌副总裁的职务，表示担心技术的快速进步会导致大量失业和错误信息泛滥。喜忧参半：有人支持，有人因沮丧转而离职对于谷歌员工来说，

在发表相关AI 研究之前需要额外批准意味着可能会在生成式AI 的闪速世界中被别人「抢发」。这种政策也可能被用来悄悄地压制那些有争议的论文，

比如2020 年谷歌Ethical AI 团队负责人Timnit Gebru 和Margaret Mitchell 共同撰写的关于大语言模型危害的研究。不得不承认的一点是，

谷歌在2022 年失去了很多顶级AI 研究者，转投被视为更前沿的初创企业。这种人才外流的部分原因在于对谷歌没有采取一些明智的决策而感到沮丧，比如未将聊天机器人纳入搜索等。一位前谷歌研究者表示，

获得论文发表批准可能需要与高级职员反复进行严格的审查。很多科学家带着能够在自身领域进行更广泛研究的承诺来到谷歌工作，但随后又因为发表研究的限制离开了谷歌。不过在季度。。的。。中，

Jeff Dean 的声明也得到了一些员工的正面回应。他们纷纷表达了乐观的态度，希望这一转变能够帮助谷歌夺回优势。对于一些研究人员而言，这些他们第一次听到有关发表研究的限制。

Jeff Dean 最新回应：我们并没有停止分享研究不过，对于华盛顿邮报的这篇报道，Jeff Dean 拿出事实，驳斥了他们的观点。

他表示谷歌研究者合作完成的100 + 篇论文在上周的ICLR 2023 。。上发表，并担任了大量。。组织和workshop 演讲者角色。

并且DeepMind 的同事们也在ICLR 2023 。。上发表了很多论文和演讲。

不过，有人质疑Jeff，认为这100+ 篇论文是滞后指标，

并问Jeff 是否能断言谷歌和DeepMind 未来的研究交流像过去一样强大？比如哈萨比斯已经公开表示DeepMind 未来将不会分享太多。Jeff Dean 回答称，这是决不可断言的事情。

新研究发表取决于很多因素，就像大会接收论文一样，我们有很多工作不会发表，也有很多发表了出来。我认为情况不会改变。

斯坦福NLP 的账号反驳表示，看起来夏季实习的PhD 学生有的已经不好发表论文了。

还有人认为，Jeff Dean 如果能直接否认华盛顿邮报报道的观点，才更有说服力。

最后正如一位网友所言，「未来需要担心的不是发表论文，它们肯定会凭借着强大的影响力继续存在。更需要担心的是发布代码和模型，以及最近几年高影响力论文似乎退化的趋势。」