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谷歌vs.微軟:AI軍備競賽的好處、壞處以及丑陋之處

人工智能
谷歌和微軟之間的競爭對于搜索引擎市場發展來說可能是積極的。但它也有不好的一面,特別是將如何影響規模較小的AI開發商和AI研究的未來發展。以及,谷歌和微軟的倉促行動可能會對互聯網用戶產生更廣泛的影響——這是其更為丑陋的一面。

在過去幾周,微軟和谷歌在大型語言模型方面的競爭正在不斷升級。這兩家科技巨頭正在就人們在未來如何搜索信息展開激烈的拉鋸戰?;蛘吒鼫蚀_地說,谷歌正在努力保護其搜索業務不受微軟和OpenAI的大型語言模型的影響。

自OpenAI去年11月發布ChatGPT以來,有關這個大型語言模型的殺手級應用就有很多猜測。其中一個被反復提及的話題是ChatGPT和其他大型語言模型是否會讓谷歌搜索變得過時。一些行業專家認為,像ChatGPT這樣的聊天機器人將會取代谷歌搜索,這可能會對谷歌構成巨大威脅,因為它的大部分收入來自搜索業務。

總體來看,谷歌和微軟之間的競爭對于搜索引擎市場發展來說可能是積極的。但它也有不好的一面,特別是將如何影響規模較小的AI開發商和AI研究的未來發展。以及,谷歌和微軟的倉促行動可能會對互聯網用戶產生更廣泛的影響——這是其更為丑陋的一面。 

好處:AI為搜索帶來了創新 

谷歌一直是搜索引擎市場無可爭議的主導者,擁有90%以上的份額,擁有龐大的用戶群體和廣告網絡,還是兩個全球最流行瀏覽器(Chrome和Safari),以及Android和iOS系統默認搜索引擎的開發者。

這種主導地位使得谷歌在享受絕大部分市場份額的同時,沒有任何創新的沖動。當然,谷歌搜索在過去的幾年里有一些改進,包括更好的解答能力和深度學習的增強,但其搜索體驗的核心并沒有改變。許多用戶抱怨說,這些年來搜索體驗變得更糟,廣告越來越多了。 

微軟現在計劃在其Microsoft Edge瀏覽器上提供一種新的搜索體驗,用戶可以使用經典的搜索模型以及由ChatGPT支持的對話界面。

微軟這一舉措極有可能會獲利,而且即使失敗也不會有什么太大損失,因為其本身在搜索引擎市場上的份額微不足道,有很大的空間來嘗試新產品和商業模式。

而另一方面,谷歌卻有可能會失去產一切,因為搜索業務是谷歌最大的收入來源,即使失去一小部分市場份額也會帶來可怕的后果。 

目前,谷歌對微軟Bing+ChatGPT項目的回應是倉促演示了自己的Bard,不幸的是該演示錯誤地陳述了事實,導致該公司市值蒸發1000億美元。

谷歌現在必須創新和重塑自己,否則就會看到其他科技公司蠶食其搜索引擎業務。激烈的市場競爭并沒有結束,谷歌仍然有很多資金來解決這個問題。

壞處:AI研究將集中到科技巨頭 

 隨著競爭的加劇,科技巨頭試圖以各種方式戰勝對手。其中之一是推出新技術,并在現有AI產品上添加功能。但創新的另一條捷徑是與一些具有發展前途的初創公司和研究實驗室合作,甚至可能收購他們,或者為他們提供更多的資源并提供保護。 

人們可以從微軟最近斥資數十億美元與OpenAI達成合作伙伴關系,以及谷歌最近向Anthropic(由前OpenAI科學家創建的AI研究實驗室)投資3億美元看到端倪。

作為投資的回報,微軟已經獲得OpenAI技術的獨家授權。微軟Azure已經成為OpenAI研究的獨家云計算提供商。谷歌云平臺也已成為Anthropic的提供商。 

隨著谷歌和微軟之間的AI競爭加劇,這種循環會重演。這兩家科技巨頭試圖在預算支出上超過對方,以吸引更多的AI初創公司加入自己的陣營。他們還有很多選擇,例如Cohere AI、Stability AI、Midtravel、You.com、Perplexity A、Copy.Ai和Hugging Face。

雖然這些初創公司和研究實驗室(其中大多數還沒有盈利)將從注入的現金和補貼中獲益,但也將陷入谷歌和微軟之間的爭斗中。他們的研究將逐漸失去自由和靈活性,并受制于金融支持者的短期利益。這意味著他們將更多地研究可以快速變現的技術,并減少對未探索或非盈利技術的研究。 

人們已經在OpenAI上看到了這一點。雖然大型語言模型和生成式AI很吸引人,而且還提供很多功能和用途,但它們并不是唯一有前途的研究領域。為了更專注于微軟將從中受益的那種技術,有跡象顯示OpenAI已經對機器人、游戲AI等其他領域失去了興趣。

丑陋之處:糟糕的AI將充斥互聯網

目前,人們熱衷于在生成式AI領域搶占市場份額,這與Facebook早期的“快速行動,打破僵局”時代不同。因為這兩家科技巨頭是規模非常大的公司,擁有數十億用戶,因此其技術和產品出現任何變化都會立即對全球市場產生影響。 

但這兩家公司卻越來越急于推出新的AI功能,而越是倉促決定,就越會產生破壞性的后果。 

在某種程度上,這讓人們想起了約10年前企業對于物聯網技術的狂熱追捧。制造商們爭先恐后地趕上智能設備的潮流,推出了自己的物聯網解決方案,但這些解決方案往往充斥著安全漏洞,結果造成數十億臺不安全的設備連接到互聯網,其中許多設備沒有辦法修補漏洞。

它們后來被網絡攻擊者用于大規模的分布式拒絕服務(DDoS)攻擊、間諜活動和其他惡意活動。在發生大量的破壞性事件之后,設備制造商才認真考慮為物聯網和工業物聯網(IIoT)制定安全標準。 

同時,人們仍在探索大型語言模型的法律、倫理和社會影響。像ChatGPT這樣的大型語言模型產生事實錯誤,就是一個尚未完全解決的問題。例如,網站可以利用它們生成語法正確但事實錯誤的文章,這最終會稀釋網絡和搜索結果,產生大量糟糕的內容,讓用戶體驗更加糟糕。 

還有人擔心學生使用ChatGPT完成作業或在考試中作弊。雖然這是一個次要的問題,但這表明現在許多社會結構(包括教育系統)需要自我調整以適應這一新的現實。這些變化可能不會像科技公司推出大型語言模型驅動的產品那樣快。 

人們更大的擔憂還是數據安全和隱私。為了讓大型語言模型適用于所有組織,科技公司已經創建了一些工具,讓用戶可以在沒有數據工程技能的情況下,使用專有數據對模型進行微調。然而,以錯誤的方式訓練和微調機器學習模型會導致模型泄露敏感數據。隨著大型語言模型集成到生產工具中變得越來越普遍,這可能變成一場噩夢。 

總之,大型語言模型和生成式AI等研究可以為人類帶來巨大的利益,但如果科技公司陷入一場無法估量的市場戰爭中,可能會帶來糟糕的后果。不幸的是,這種情況可能正在發生!

責任編輯:龐桂玉 來源: 極客網
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