科研实验室 DeepMind，正转变为 AI 产品工厂

科研与商业如何平衡？尤其是在当前科技圈最热的赛道——人工智能（AI）中。来自谷歌内部的一些经验和教训，或许可以给出一些启示。

日前，彭博社记者 Julia Love 和 Mark Bergen 刊文探讨了 Google DeepMind 当前面临的挑战——如何在科研与商业之间找到完美的平衡点。

在如今各大人工智能公司竞相角逐的时代，谷歌通过合并 Google Brain 和DeepMind两个顶级人工智能实验室，试图增强其在商业服务领域的竞争力。

他们写道，这一举动旨在加速人工智能产品的商业化开发，但也让人担心谷歌是否能继续保持其在基础研究方面的领先地位。

尽管合并后推出的新产品如 Gemini 和 AlphaFold 取得了一些进展，但谷歌也遇到了一些问题，比如产品发布时出现了错误建议和错误图像。这些问题表明，谷歌需要在快速商业化和保持研究自由之间找到一个平衡点。

合并后的 Google DeepMind 不仅要继续开发创新的人工智能技术，还要确保这些技术在商业上取得成功。

或许，这对谷歌来说既是机遇，也是挑战。

学术头条在不改变原文大意的情况下，做了简单的编译。内容如下：

图 | Google DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis

五月中旬的一周内，两家公司发布了利用谷歌的一项开创性突破开发的人工智能（AI）产品。先是 OpenAI 在 5 月 13 日推出了支持 ChatGPT 的新版本模型，其基于谷歌在 2017 年提出来的 Transformer 技术。紧接着第二天，谷歌也发布了他们的 AI 产品 AI Overviews，在某些搜索中提供由他们的系统编写的答复。

不过，这个产品一上线就出了点状况，因为它给出了一些令人震惊的建议，比如吃石头或者在披萨上抹胶水，这明显是不对的。第二周，谷歌实施了新的防护措施，部分原因是为了防止 AI Overviews 无意中将讽刺性内容当作事实。对于一家本可以在人工智能领域取得胜利的公司来说，这看起来很糟糕。特别是现在很多专家都认为，像 ChatGPT 这样的产品可能会减少人们对谷歌搜索的需求，而搜索业务正是谷歌的主要收入来源。

这个事情发生在谷歌对 AI 战略进行大幅调整的一年多后。面对像 OpenAI 这样的竞争对手的压力，谷歌在 2023 年 4 月决定将其两个顶级 AI 团队——Google Brain 和 DeepMind——合并为一个被称为 Google DeepMind 的超级部门，其需要实现两个独立的目标：一是改进谷歌的商业 AI 产品，二是保持公司在基础研究方面的过往优势。大约二十位内部人士都说合并还在进行中。

图｜Google DeepMind 总部位于伦敦

长期以来，Google Brain 和 DeepMind 是分开运作的，各有各的文化。Google Brain 鼓励研究人员自由探索，而 DeepMind 在伦敦，由 Demis Hassabis 领导，管理比较集中，也比较保密。现在 Hassabis 被任命为 Google DeepMind 的 CEO，他在公司的影响力更大了。过去一年，包括谷歌联合创始人 Sergey Brin 在内的一众员工都去伦敦拜访了 Hassabis。虽然 Hassabis 以前主要做研究，但现在他的新角色会更多地关注商业化。谷歌欧洲、中东和非洲地区的商业主管 Matt Brittin 已经开始和 Hassabis 的团队合作，公司内部甚至有传言称，这个团队可能会直接推出产品。

今年 5 月，Google DeepMind 推出了 AlphaFold 的新版本，这是一个可以预测蛋白质结构的里程碑式工具。Hassabis 对它的未来非常有信心，甚至觉得它以后可能会成为一个价值 1000 亿美元的业务。但据两位熟悉内情的人士透露，谷歌的一些人质疑他是否应该为此投入如此多的时间。与此同时，那里的人表示，他们在该模型上正在取得进展，比如“上下文窗口”，它能让系统一次性处理大量信息，这对处理海量数据的谷歌来说特别重要。

谷歌的另一个最大优势是拥有大量从事基础人工智能研究的优秀研究人员。但是，这也可能会破坏谷歌在基础人工智能研究方面长期以来形成的成功文化。据了解实验室情况的人说，有些研究人员对于要遵循更集中的研发路线图感到挺沮丧的。他们担心这样可能会限制他们的实验空间，而过去的一些重大突破往往来自于那些非正式的小团队。

图｜Hassabis（左）和 Alphabet 首席执行官 Sundar Pichai 在谷歌开发者大会

这种压力已经在公司内部造成了一种疲劳感。值得注意的是，Gemini 在刚发布时也遇到了一些问题，比如生成了一些错误的历史图像等。面对这些挑战，Hassabis 说他正在学习如何更有效地推出产品，谷歌的产品团队也在努力应对生成式人工智能带来的新挑战，这种技术在公众手里可能会出现一些意外行为。他强调说：“这跟一般的技术产品不一样。基础技术有它自己的性能和局限性，这对我们所有人来说都是一个既有趣又充满挑战的学习过程。”

谷歌的这两个顶级人工智能实验室的产生，可以追溯到公司早期比较自由开放的发展阶段。那时候，谷歌不仅有两个音乐订阅服务、两个风投集团，还有两个手机操作系统。Google Brain 是从谷歌的前沿技术团队 X 开始的，2012 年正式成为谷歌的一部分。它的联合创始人吴恩达（Andrew Ng）说过，谷歌把他们的工作融入了流行产品，强调实用性和与合作伙伴的紧密合作，给母公司带来了不少收入。

而 DeepMind 是谷歌在 2014 年收购的一家初创公司，它的人工智能程序因可以玩经典电子游戏而出名。谷歌领导层在接下来的十年里一直保持这两个实验室的独立，就是为了促进创新和尝试不同的解决方案。

DeepMind 虽然离谷歌总部有 5000 多英里，但是它的独立精神一直都在。创始人 Hassabis，作为一个曾经的少年国际象棋冠军，对赢得比赛特别有热情。2016 年，DeepMind 的模型（AlphaGo）成功打败了世界上最好的围棋选手之一。跟 Hassabis 共事过的人说，他会公开地谈论自己想要赢得诺贝尔奖。

2015 年，谷歌重组为 Alphabet 集团，DeepMind 也成了一个独立但是完全属于谷歌的子公司。不过，这种安排后来让一些人不太满意。DeepMind 的研究人员可以随便看 Google Brain 的项目和代码，还能自由进出谷歌在 Mountain View 的办公室，但是这种开放是单向的。有个曾经在 Google Brain 工作的人回忆说，在一次去伦敦的旅行中，由于无法进入 DeepMind 的办公室，他只能在一家咖啡馆里工作。

三位熟悉 DeepMind 运作的人士表示，他们发的一些论文和 Google Brain 的工作挺像的，这让 Google Brain 的人更觉得不对劲。据一位知情人士说，有一次，几位大脑公司的研究人员试图阻止 DeepMind 的员工访问他们的工作，但 Google Brain 的领导层敦促研究人员不要破坏实验室的开放文化。在一些会议上，当 Google Brain 和 DeepMind 的研究人员碰面时，场面十分尴尬。

在收购 DeepMind 几年后，Hassabis 和 Google Brain 的负责人 Jeff Dean 见面，想加强联系。但是，这两个团队在合并前还是各干各的，各自做不同的大语言模型项目。虽然外面的人可能会觉得他们之间竞争很激烈，但 Hassabis 说，“大多数时候，我们还是相互配合、互相尊重的。”

图｜Jeff Dean 在旧金山举行的 2020 年谷歌 AI 大会上

直到 2020 年，OpenAI 发布了 GPT-3 论文，谷歌才开始重新考虑自己的业务方式。这个当时的小公司用谷歌的研究成果做了件大事，这让谷歌意识到了问题。

在 Google Brain 内部，计算能力成了大家争抢的东西，每个研究人员能用的资源是有限的，就像嘉年华上的游戏票分配一样。但是，像 GPT-3 或者 Gemini 这样的大模型需要的计算能力远远超过了一个人能分到的，这就需要团队集中资源了。这对那些争强好胜、以自我为中心的学者们来说是个艰难的提议。根据两位熟悉公司情况的人说，Google Brain 试图提出另一个系统来分配资源，结果却再次陷入了泥潭。

2023 年 4 月，当 Alphabet 首席执行官 Sundar Pichai 宣布合并 Google Brain 和 DeepMind 时，很多谷歌的前员工都挺支持的，他们还挺好奇为何不早点做这个决定。合并后的第一个大产品是 Gemini，这个名字来源于希腊神话里的一对双胞胎，象征着两个实验室的联合。

前 Alphabet 高管、现风险投资公司 Section 32 首席执行官 Andrew Harrison说：“把所有的工作都放在同一个目标和动机下，这很聪明。这样一来，不管是在谷歌内部还是外部的人，都能明白他们的任务——把下一代生成式人工智能技术送到客户手里。”

Hassabis 说，实验室合并的过程“特别顺利，也特别愉快”，因为“我们的共同点可比分歧多多了”。但是，据内部人士说，有些员工担心纯研究可能会被忽视。合并后，那些专注于人工智能科学应用的团队担心他们的项目会被砍掉。

一个前员工说，尽管计算资源还是紧张，但做纯研究的团队受到的影响更大。DeepMind 研究员 Sid Jayakumar 于 2023 年离职，自己创办了一个叫 Finster AI 的公司。他说，DeepMind 一直在努力平衡科学验证的工作和更具探索性的研究。这种拉扯在谷歌内部一直存在。

在过去两年里，谷歌在为消费者提供人工智能生成技术方面举步维艰。那些希望推出产品的研究人员纷纷离职，转投初创公司，因为他们认为公司的发展速度太慢了。据熟悉该实验室的人士称，Google Brain 研究人员也为失去自己的品牌而感到惋惜，尽管有些人对更强大的领导力前景表示欢迎。

为了提高大家的士气，谷歌通过提供高薪来解决问题。据说，顶级研究人员的年薪高达数百万美元。

Hassabis 还鼓励做基础科学研究的人把商业开发看成是推动研究进步的一种资源。他说，他接受新角色的部分原因是因为人工智能模型的功能越来越多样化，商业产品的开发能给他的研究带来必要的技术推动力。谷歌的消费产品为他们的实验提供了一个独特的测试平台，让他们能够从数百万用户那里得到反馈，这对产品和研究的改进都非常有用。