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Google對生成式AI竟「深層懼怕」?簡立峰點原因

取自:遠見
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文 / 羅之盈 2023-04-17

Google對生成式AI竟「深層懼怕」?簡立峰點原因


2022年底推出的AI應用ChatGPT,讓Google巨人嚐到不曾有過的挫折。張智傑攝

當微軟靠投資ChatGPT鹹魚翻身,Google是否榮耀盡失?台灣網路軟體第一把交椅、前Google台灣董事總經理簡立峰探討這波矽谷生成式AI大戰,直指Google並非不懂它的好,而是內部就算已經初步做出,卻誤判這件事。

叱咤全球網路產業20年的谷歌(Google),2023年真的嚇壞了。

2022年底推出的AI應用ChatGPT,瞬間席捲全球,其與老牌軟體大廠微軟深度合作之下,不僅讓沉寂多年的微軟重新「性感Sexy」起來,更意外的是讓Google巨人嚐到不曾有過的挫折,兩大巨頭在2月份同日發表新應用,微軟股價當天上漲4%,Google則下跌7%。
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華爾街戲劇化反應,代表他們對兩大巨頭未來的預測,但其實Google怕的不是市值蒸發,也不是技術被取代,它究竟怕什麼?

《遠見雜誌》專訪前Google台灣董事總經理簡立峰,從技術到商業模式分析全新賽局。他表示,Google早就用機器學習(Machine Learning)訓練模型,只是現階段的訓練,比起早期進步非常多,原因是機器學習的「優化理論」,也就是如何學習比較快,被法國科學家楊立昆(Yann Le Cun)找到,他並因此於2018年得到圖靈獎。

這套優化理論,讓科學家可使用較小的神經網絡模型,一層一層地分層進行訓練,如同訓練人臉辨識,第一層學顏色、條紋,第二層學結構,第三層學特徵,科學家再推導出機器自我調參數的演算法,進而實現程式自行學習進化。

Google對生成式AI竟「深層懼怕」?簡立峰點原因


前Google台灣董事總經理簡立峰。魯皓平攝圖/前Google台灣董事總經理簡立峰。魯皓平攝

Google知道生成式AI很貴,卻低估了價值
AI模型大致可分成兩種類型,一是分析式AI,也就是大量資料、少量結果,比如說給出一張圖片,模型根據資料判斷它是一隻長頸鹿;二是生成式AI,則是少量資料、大量結果,也就是輸入某種情境,模型生成多張不同樣貌的圖片。

簡立峰分析,Google強的是分析式AI,以前大家覺得生成式AI不會成功,因為需要很大運算能量、成本昂貴。所以Google內部就算已先做出,也認為不夠好,沒有持續投入,現在看來是G低估了潛力。

簡立峰指出,Google不缺人、或程式,但缺一個整合,所以目前需要的是時間來完成創新。

探究Google搜尋引擎的功能進化,在美國版服務之中,很多年前就可以輸入長句型的自然語言,只是Google並不打算以「對話」提供服務,因為運算成本高的嚇人,但人都是懶散的,常常希望答案不只是一頁頁地眾多答案,更好是只有一個答案,這也是ChatGPT如今全面風行原因。

簡立峰指出,「Google的壓力點,不是在於搜尋關鍵字的需求變少,而是擔心人們想要自動生成答案,就不再使用Google服務。」

這對串聯全球資料而成為網路霸權的Google來說,簡直是「斷後」的危機。

它沒有意識,只是在做「文字接龍」
歸納ChatGPT的關鍵突破,包括「實現生成式AI」,其足以與既有的分析式AI匹敵,這幾乎代表所有的軟體應用,都可以重新發明一次;也包括人們對於「對話式介面」,接受度意外之高,推動強勁的需求。

「第三個關鍵是,ChatGPT讓大家看到生成式AI可以做到『語言不分』的獨特性」,簡立峰表示,機器學習將每一個語言的單字,都視為是一個token(象徵/標誌),將語言結構完全打散,再用訓練資料去讓它歸位,每一個單字都是根據它的前後文,來決定語言的特徵。

比如藍色與blue,訓練資料裡這個語意的英文單字,與對應的中文單字,其實都差不多,前後文也很相似,也就是說ChatGPT並沒有做翻譯的工作,是將輸入的字詞,在訓練資料中找到最相近的前後文,作為答案。

「對模型來說,這些字詞沒有意義,它就是在做『文字接龍』」,簡立峰笑著說,它其實沒有理解字詞意涵的能力,沒有意識。

Google對生成式AI竟「深層懼怕」?簡立峰點原因


ChatGPT讓大家看到生成式AI可以做到「語言不分」的獨特性。Photo by Emiliano Vittoriosi on Unsplash圖/ChatGPT讓大家看到生成式AI可以做到「語言不分」的獨特性。Photo by Emiliano Vittoriosi on Unsplash

如果AI可以幫你把妹,是不是就願意花錢?
但生成式AI真能成主流?簡立峰認為運算架構,將是最大挑戰。

他回顧過去20年網路發展,直言「基礎建設」才是網路巨頭持續壯大的原因,不管是Google、Meta(facebook)、Amazon等,「演算法」其實只需要極少數的科學家,但卻需要幾千個工程師維持平台,包括平行運算、資料安全、儲存,讓全世界每個角落都不斷鏈,所以諸如ChatGPT等生成式AI應用,需要尋找可以支持全球級應用的基礎建設,才能持續發展。

而對話式的生成AI,他認為商業價值確實讓人期待,例如其實很多人不懂聊天,光是交友軟體與生成AI深度整合,請機器幫你把妹,簡立峰幽默舉例說,單就這個市場,就夠讓人想像。
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post_add 資料來源:遠見
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