谷歌版ChatGPT首秀翻车之后，还能凭什么逆风翻盘

本文来自微信公众号：APPSO（ID：appsolution），作者：王志劭，原文标题：《Google 版 ChatGPT 首秀翻车之后，还能凭什么逆风翻盘》，头图来自：视觉中国

OpenAI 横空出世，打得老牌科技巨头 Google 措手不及。

影帝马修·麦康纳在《星际穿越》里告诉我们，墨菲定律意味着“有可能发生的事，迟早都会发生”。

然而 Google 用实际行动给影帝“上了一课”，墨菲定律指的是“越是担心的事，越有可能发生”，而且越急越错。

“Bard 不是搜索引擎”

北京时间 2 月 8 号晚，Google 正式发布了“自研版 ChatGPT”Bard，但在演示当中，Bard 就暴露了自己的劣势：容易捏造错误事实。

Bard 说詹姆斯韦伯望远镜（JWST）拍下了第一张系外行星的照片，然而事实并非如此，第一张系外行星摄于 2004 年，是由欧洲南方天文台出资打造的欧洲极大望远镜所摄，那时候 JWST 还在研发当中。

▲所以这显然是一个错误事实

当晚 Google 股价暴跌，市值蒸发近千亿美元。到现在，Google 仍然为这一失误付出代价。

近日，据 CNBC 获得的一份 Google 全体会议通话音频显示：员工批评领导层，指摘 Google 的首次公开演示“仓促而拙劣”，操之过急；员工在 Google 内部论坛 Dory 上面留言，大部分提问都算不上友好，更像是对管理层的质问。

有媒体甚至用上了“混乱（Chaos）”一词来形容 Google 内部的近况。

对此，Bard 产品负责人 Jack Krawczyk 在会上作出一个令人意想不到的回应：

Bard 不是搜索引擎。这是我们一直谈到的协作式人工智能服务型实验。我们在使用该产品时发现，它的神奇之处在于，这个创造力伙伴能激发你的想象力，探索你的好奇心。

同时他还补充道，“对于那些想用它进行搜索的人，Google 建立了一个供内部使用的新功能，称为 Search It”。

▲他在领英页面的简介写的是“机器教师”

意味着未来 Google 会把人工智能与老本行搜索引擎进一步结合，但现在来讲，检索某些事物并不是 Bard 存在的本意。

在某种程度上，Jack Krawczyk 帮 Bard 犯下的错误进行了正义辩护，然而细想一下，即便 Bard 不是搜索引擎，这也不应成为是它犯错的借口。

原理上，Bard 跟 ChatGPT 都是聊天机器人：接受大量文本语料库训练后，根据用户的提问，进而给出反馈，而且这个反馈是随机的，且有倾向的，一切取决于该模型的训练数据。

所以不难预料到 ChatGPT 出现过的问题，Bard 都会再犯一遍。

不过幸好目前 Bard 依旧处于内测状态，Google 还有足够时间去调试、去优化，Google 要担心的是别在产品发布后再出问题，最近抢尽风头的必应 Chat（Bing Chat），就是 Google 的前车之鉴。

用上 ChatGPT 的微软，日子也不那么好过

微软年初向 ChatGPT 的母公司 OpenAI 追投数十亿美元，用于模型训练，同时宣布会把 ChatGPT 整合到必应 Bing 搜索系统当中。

就在 Google 发布 Bard 前一天，微软兑现了这一承诺：用户狂喜，市场反应高涨，OpenAI 一时风头无两。

然而当用户真正用上必应 Chat 之后，才发现其实它也是个半成品，一切都没有想象中的那样美好。

“口无遮拦”“胡编乱造”，刚上架的必应 Chat 在众多用户的尝试下，一点点地显现出一些耸人听闻的“性格”。

于是有人记挂起科幻电影里天网的桥段，叫嚣着“人工智能衍生出人格了”。

微软不得不根据反馈，限制了必应 Chat 的回复次数，“阉割版”的必应 Chat 变得人畜无害，也没那么好使了。

与此同时，微软前段时间取得的红利，也被一点点消磨殆尽。

▲微软股价已经回落至必应 Chat 发布前水平

这么看来，若 Google 不想让 Bard 重蹈覆辙，让 Bard 与搜索场景作切割也就变得无可厚非。若是落得捡了芝麻丢了西瓜的结局，那才是不可挽回的错误。

Jack Krawczyk 在全体会议上也强调道，“我们将继续专注于 Bard 的测试工作”。

而 Google CEO Sundar Pichai 则表示他们会在今年 I/O 大会上透露更多关于 Bard 的消息，这套“拖延战术”虽可耻，但有用。

至少在 Bard 正式与公众见面之前，人们看到它所犯过的错，也就只有那条关于系外行星照片的回答。

一边灭火，一边加大马力

虽然现在的 Google 被人工智能搞得焦头烂额，但他们依然坚信这项技术能够造福人类，所谓“AI 虐我千百遍，我待 AI 如初恋”。

就在这周，Google 和柏林工业大学联手公布了最新视觉语言模型 PaLM-E，参数量达 5620 亿。

在演示中，人们直接用语言下达命令，机器人就能对其做出相应。

譬如命令机器人到厨房拿一包米片（Rice chips），它需要规划出一个包含“到厨房”“找到”“一包米片”“回到发出指令者身边”“放下米片”的任务序列。

这便是语言模型在机器人领域的应用，工程师不用再对机器人进行语言训练，后者也能不费吹灰之力理解用户的指令，进行而做出相应的行为。

这样的应用场景，反而让 Google 回到其原本擅长的领域，与其自乱阵脚，用 Bard 去跟 ChatGPT 正面硬刚，不如绕开雷区，做回一家科技巨头所擅长的事：整合手上无限的资源，造出这个世界上本不存在的新事物。

人工智能帮助 Google 造出了史上最强单摄的 Pixel 手机，也帮助 Waymo 坐上自动驾驶赛道的头把交椅，Google 不是人工智能领域的新玩家，也从未放弃人工智能。

▲Pixel 3，图片来源：9to5 Google

或许在更远的未来回看 Bard，只是 Google 进化之路中的小插曲。

Google 未来是走向低谷，或是重回巅峰，今年 5 月 10 日的 I/O 开发大会将是关键节点。

本文来自微信公众号：APPSO（ID：appsolution），作者：王志劭