谷歌版ChatGPT首秀翻車之后，還能憑什么逆風翻盤

本文來自微信公眾號：APPSO（ID：appsolution），作者：王志劭，原文標題：《Google 版 ChatGPT 首秀翻車之后，還能憑什么逆風翻盤》，頭圖來自：視覺中國

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OpenAI 橫空出世，打得老牌科技巨頭 Google 措手不及。

影帝馬修·麥康納在《星際穿越》里告訴我們，墨菲定律意味著“有可能發生的事，遲早都會發生”。

然而 Google 用實際行動給影帝“上了一課”，墨菲定律指的是“越是擔心的事，越有可能發生”，而且越急越錯。

“Bard 不是搜索引擎”

北京時間 2 月 8 號晚，Google 正式發布了“自研版 ChatGPT”Bard，但在演示當中，Bard 就暴露了自己的劣勢：容易捏造錯誤事實。

Bard 說詹姆斯韋伯望遠鏡（JWST）拍下了第一張系外行星的照片，然而事實并非如此，第一張系外行星攝于 2004 年，是由歐洲南方天文臺出資打造的歐洲極大望遠鏡所攝，那時候 JWST 還在研發當中。

▲所以這顯然是一個錯誤事實

當晚 Google 股價暴跌，市值蒸發近千億美元。到現在，Google 仍然為這一失誤付出代價。

近日，據 CNBC 獲得的一份 Google 全體會議通話音頻顯示：員工批評領導層，指摘Google的首次公開演示“倉促而拙劣”，操之過急；員工在 Google 內部論壇 Dory 上面留言，大部分提問都算不上友好，更像是對管理層的質問。

有媒體甚至用上了“混亂（Chaos）”一詞來形容 Google 內部的近況。

對此，Bard 產品負責人 Jack Krawczyk 在會上作出一個令人意想不到的回應：

Bard 不是搜索引擎。這是我們一直談到的協作式人工智能服務型實驗。我們在使用該產品時發現，它的神奇之處在于，這個創造力伙伴能激發你的想象力，探索你的好奇心。

同時他還補充道，“對于那些想用它進行搜索的人，Google 建立了一個供內部使用的新功能，稱為 Search It”。

▲他在領英頁面的簡介寫的是“機器教師”

意味著未來 Google 會把人工智能與老本行搜索引擎進一步結合，但現在來講，檢索某些事物并不是 Bard 存在的本意。

在某種程度上，Jack Krawczyk 幫 Bard 犯下的錯誤進行了正義辯護，然而細想一下，即便 Bard 不是搜索引擎，這也不應成為是它犯錯的借口。

原理上，Bard 跟 ChatGPT 都是聊天機器人：接受大量文本語料庫訓練后，根據用戶的提問，進而給出反饋，而且這個反饋是隨機的，且有傾向的，一切取決于該模型的訓練數據。

所以不難預料到 ChatGPT 出現過的問題，Bard 都會再犯一遍。

不過幸好目前 Bard 依舊處于內測狀態，Google 還有足夠時間去調試、去優化，Google 要擔心的是別在產品發布后再出問題，最近搶盡風頭的必應 Chat（Bing Chat），就是 Google 的前車之鑒。

用上 ChatGPT 的微軟，日子也不那么好過

微軟年初向 ChatGPT 的母公司 OpenAI 追投數十億美元，用于模型訓練，同時宣布會把 ChatGPT 整合到必應 Bing 搜索系統當中。

就在 Google 發布 Bard 前一天，微軟兌現了這一承諾：用戶狂喜，市場反應高漲，OpenAI 一時風頭無兩。

然而當用戶真正用上必應 Chat 之后，才發現其實它也是個半成品，一切都沒有想象中的那樣美好。

“口無遮攔”“胡編亂造”，剛上架的必應 Chat 在眾多用戶的嘗試下，一點點地顯現出一些聳人聽聞的“性格”。

于是有人記掛起科幻電影里天網的橋段，叫囂著“人工智能衍生出人格了”。

微軟不得不根據反饋，限制了必應 Chat 的回復次數，“閹割版”的必應 Chat 變得人畜無害，也沒那么好使了。

與此同時，微軟前段時間取得的紅利，也被一點點消磨殆盡。

▲微軟股價已經回落至必應 Chat 發布前水平

這么看來，若 Google 不想讓 Bard 重蹈覆轍，讓 Bard 與搜索場景作切割也就變得無可厚非。若是落得撿了芝麻丟了西瓜的結局，那才是不可挽回的錯誤。

Jack Krawczyk 在全體會議上也強調道，“我們將繼續專注于 Bard 的測試工作”。

而 Google CEO Sundar Pichai 則表示他們會在今年 I/O 大會上透露更多關于 Bard 的消息，這套“拖延戰術”雖可恥，但有用。

至少在 Bard 正式與公眾見面之前，人們看到它所犯過的錯，也就只有那條關于系外行星照片的回答。

一邊滅火，一邊加大馬力

雖然現在的 Google 被人工智能搞得焦頭爛額，但他們依然堅信這項技術能夠造福人類，所謂“AI 虐我千百遍，我待 AI 如初戀”。

就在這周，Google和柏林工業大學聯手公布了最新視覺語言模型 PaLM-E，參數量達 5620 億。

在演示中，人們直接用語言下達命令，機器人就能對其做出相應。

譬如命令機器人到廚房拿一包米片（Rice chips），它需要規劃出一個包含“到廚房”“找到”“一包米片”“回到發出指令者身邊”“放下米片”的任務序列。

這便是語言模型在機器人領域的應用，工程師不用再對機器人進行語言訓練，后者也能不費吹灰之力理解用戶的指令，進行而做出相應的行為。

這樣的應用場景，反而讓 Google 回到其原本擅長的領域，與其自亂陣腳，用 Bard 去跟 ChatGPT 正面硬剛，不如繞開雷區，做回一家科技巨頭所擅長的事：整合手上無限的資源，造出這個世界上本不存在的新事物。

人工智能幫助 Google 造出了史上最強單攝的 Pixel 手機，也幫助 Waymo 坐上自動駕駛賽道的頭把交椅，Google 不是人工智能領域的新玩家，也從未放棄人工智能。

▲Pixel 3，圖片來源：9to5 Google

或許在更遠的未來回看 Bard，只是 Google 進化之路中的小插曲。

Google 未來是走向低谷，或是重回巔峰，今年 5 月 10 日的 I/O 開發大會將是關鍵節點。

本文來自微信公眾號：APPSO（ID：appsolution），作者：王志劭

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