謝爾蓋布林:谷歌不敢用Transformer,作者全跑路了,我每天在寫代碼

機器之心報道

編輯：佳琪

坐擁世界最大的搜索業務，谷歌一直獨步於硅谷。搜索所帶來的豐厚廣告收入，讓兩位創始人謝爾蓋・布林 (Sergey Brin) 和拉里・（Larry Page）可以退居二線，安心享受生活。

1997 年 9 月 15 日，謝爾蓋・布林和拉里·佩吉註冊了一個名爲「谷歌」的網站。

直到 2022 年底，ChatGPT 火遍全球，原本 AI 浪潮的引領者谷歌似乎才意識到地位發生了翻轉。最近一年以來，我們似乎習慣了這家科技巨頭作爲「追趕者」出現。

從去年開始，就有媒體爆料，稱謝爾蓋・布林已經重返一線，親自編寫代碼。前 CEO 埃裡克・施密特（Eric Schmidt）更是在斯坦福大學的講座中直接向「每週只上一天班」的散漫制度開炮：「輸給 OpenAI，再下去要輸創業公司了」。

施密特在斯坦福演講

同時，隨着谷歌的體量越來越大，一些「大公司病」的症狀也越發明顯。許多谷歌的離職「小作文」顯示：谷歌問題的根源不是「技術」，而是在於「文化」，比如員工的使命感不足，公司爲了避免風險設置了繁瑣的系統和流程。

AppSheet 創始人 Praveen Seshadri 宣佈離開谷歌，他的博客稱，公司已迷失方向，員工被困在系統裡。

谷歌到底出了什麼問題？Alphabet 工人工會表示：「真正阻礙谷歌員工每天工作效率的是人員不足、優先事項的不斷變化、頻繁的裁員、工資停滯不前以及管理層在項目跟進上的不足。」

雖然谷歌在「ChatGPT 反擊戰」迎頭趕上，但和 OpenAI 評論區下期待 GPT-5 發佈的畫風有些不同，Gemini 亮相時，總會在不經意間「翻車」。首次發佈就出現了 demo 造假，此後，Gemini 也因生成的人像圖片存在種族偏見，建議每個人一天吃一塊石頭、用膠水來黏合披薩上的芝士，捱了不少批評。

上個月，谷歌發佈了加強版的 Gemini，還推出了對標 GPT-4o 的語音助手 Gemini Live，但在演示環節，Gemini Live 還是出錯了。

在 8 月舉辦的 Made by Google 活動上，前兩次試用 Gemini Live 的拍照識圖功能都失敗了，直到第三次換手機才成功。

明明已經財富自由，爲什麼還要重返技術一線？頻頻「翻車」的 Gemini，谷歌內部如何看待？在科技巨頭的競爭中，谷歌存在什麼問題？在這場競爭中又將扮演怎樣的角色？在昨天舉辦的 All-In 峰會現場，久未在媒體前露面的謝爾蓋・布林在一場訪談中聊了聊他的看法。

視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650934126&idx=1&sn=1ed0d5ea016e467e4568d86adb54dc50&chksm=84e7cf10b3904606fa728975ba2c4a57b03ea876a6e8a800a62c5b546a9d758c9f2dfb3fe750&token=625186703&lang=zh_CN#rd

布林的主要觀點爲：

以下是訪談全文：

布林：我本來以爲我只是來參加一個播客，沒想到現場有這麼多觀衆，恭喜你的事業這麼成功，整得我都有點害羞了。

主持人：感謝您抽空和我聊天。當今，AI 正處於改變世界的臨界點。1998 年，你和拉里（Larry Page）成立了谷歌。聽說最近你親自上陣，在谷歌研究 AI。大型語言模型和對話式 AI 工具對谷歌搜索來說是一種威脅，這是許多行業分析師和專家爭論的話題。所以你現在每天在谷歌坐多長時間的班？都在做什麼？

布林：老實說，我幾乎每天都去上班，不過今天因爲要上你的節目，所以缺席一天。作爲一名計算機科學家，我我從未見過像最近幾年 AI 領域這樣激動人心的進展。AI 的進步實在是太震撼了！

回想 90 年代，我還是研究生時，AI 在課程中幾乎無足輕重，充其量不過是教材中的一個腳註。課本里講的是，前人做了各種各樣的試驗，但是 AI 真的不起作用，搞 AI 就是「死路一條」。這就是關於 AI 你需要知道的一切。

然後不知怎的，奇蹟般地，這些研究神經網絡的人，讓在 60、70 年代被丟棄的 AI 方法開始取得進展 —— 更多的計算，更多的數據，更聰明的算法..... 過去的十年裡發生的事情簡直令人驚歎。如今的 AI 工具，幾乎每個月都能展現出全新的能力，而且這些能力很快就能翻倍。計算機展現出的能力着實令人驚歎。因此，我決定重返技術前線，因爲我不願錯過作爲計算機科學家所能體驗到的這一切。

主持人：你覺得 AI 是搜索的延伸，還是它將重新定義人們檢索信息的方式？

布林：我認爲 AI 觸及着日常生活的方方面面，搜索是其中之一。AI 的影響力幾乎無所不包，例如編程。我現在對 AI 編程有所改觀。從頭開始編寫代碼，真的很難，特別是和指揮 AI 編程對比起來，對吧？

主持人：你都用 AI 編寫了什麼呢？

布林：事實上，我自己也寫了一點代碼，不過只是爲了找點樂子。我有時也讓 AI 爲我寫代碼，體驗很有趣。舉個例子來說，我想知道谷歌的 AI 模型玩數獨（Sudoku）玩得怎麼樣。於是，我讓 AI 模型自己寫了很多代碼，可以自動生成數獨謎題，然後再把這些題餵給 AI，拿去評分。AI 完全能夠勝任編寫這些代碼的任務。

但當我和工程師們談論這件事的時候，來回辯論了幾輪，結果我半小時後回來，發現 AI 已經完成了。他們很震撼，很顯然，他們並不像我所認爲的那樣，經常使用 AI 工具來輔助編碼。

數獨遊戲（Sudoku）

主持人：這太好笑了。有的模型擅長解數獨題，有的模型可以回答我世界中的事實信息，有的模型專用於設計房子。同時，衆多研究者正致力於開發通用的大型語言模型。你認爲未來將會朝着哪個路線發展呢？

我也不知道這種說法從何而起，說將會有一個「上帝模型」。這就是爲什麼投資人都在往 AI 裡砸錢，一旦「上帝模型」被研發出來，那你就能「一步登天」了，當你擁有 AGI，你可以統治所有事物。或者有很多基於特定應用的小模型，在智能體中協作。你認爲未來的模型開發與應用將會如何演變呢？

布林：如果你回顧 10 到 15 年前，那時，不同的 AI 技術被用於解決完全不同的問題。比如，下棋的 AI 與圖像生成技術就非常不同，它們各自有着很大的差異。

主持人：就像最近谷歌發了一個 GNN 模型，它的表現優於所有物理預測模型。我不確定你知不知道，但是確實是谷歌發的。

布林：太棒了，但我不知道（尷尬）。

主持人：這個模型就是一個完全不同的架構。

布林：以歷史的眼光來看，AI 確實存在着多種不同的系統。以最近舉行的國際數學奧林匹克競賽（IMO）爲例，谷歌的模型獲得了銀牌，離金牌就差一分（詳情可以參考機器之心之前的報道：谷歌 AI 拿下 IMO 奧數銀牌，數學推理模型 AlphaProof 面世，強化學習 is so back）。

實際上，我們採用了三種 AI 模型：一種負責定理證明，一種專注於幾何問題，還有一種是通用的語言模型。然而，就在幾個月前，我們開始嘗試從之前的工作中吸取經驗，開始將形式證明模型中的某些知識和能力融合到通用語言模型之中。

這項工作還在進行，但我認爲趨勢將朝着構建一個更加統一的模型方向發展。我不確定它就是所謂的「上帝模型」，但可以肯定的是，我們正在朝着某種共享架構，甚至是共享模型的方向發展。

主持人：如果這就是未來的方向，那麼爲了訓練和完善那個超大模型，勢必需要動用龐大的計算資源。

布林：算力不可或缺。我讀過一些文章，它們預測算力需求將激增，從 100 兆瓦到 1 吉瓦、10 吉瓦，甚至 100 吉瓦。我對此持保留意見。近年來，算法的創新和優化，已帶來比增加硬件算力更顯著的性能提升。

主持人：那麼，當前對算力的大量投入不合理嗎？每個人都在談論英偉達的收益、利潤、市值。它支持了超大規模計算和基礎設施的增長，使得構建這些龐大的模型成爲可能。這種趨勢真的沒有道理嗎？或許它確實有道理，要不然爲什麼英偉達能賺這麼多？

布林：首先聲明，我並非經濟學家或市場分析師，我的觀點僅基於計算機科學家的視角。對我們來說，因爲面對巨大的需求，我們正在儘可能快地構建算力集羣。比如，谷歌雲的客戶只想要大量的 PPU、GPU，應有盡有。我們不得不拒絕客戶，因爲我們自己卡不夠用，我們內部也依賴這些資源來訓練和部署我們自己的模型。因此，我認爲各大公司目前都在積極擴充算力，這都很合理。我只是覺得，很難直接從現狀做出未來算力需求會從「100 兆瓦增長到 1 吉瓦、10 吉瓦，甚至 100 吉瓦」這種推斷。

主持人：但企業需求就擺在那裡。

布林：我明白，客戶們有着廣泛的需求，他們希望在各種 AI 模型上執行推理任務，並將這些模型應用於層出不窮的新場景中。他們的這些需求暫時是沒有上限的。

主持人：在 AI 的應用領域，無論是機器人學還是生物學，您認爲哪些方面取得了最顯著的成就？有沒有用例讓你覺得「哇，這太有用了」？又有哪些領域挑戰較大，應用落地可能比預期更久？

布林：我的答案是生物學。Alphafold 已經推出一段時間了。它已經推出一段時間，而且我與生物學家交流時發現，幾乎人人都在使用它。Alphafold 的最新版本，Alphafold 3，代表了一種新型的 AI 技術。正如我之前提到的，我相信未來的趨勢是模型的統一化。

對於機器人，我處於一個「wow 階段」，比如，「哇，機器人竟然可以做家務了！」但你要知道，它背後可能只是一個微調了一下的通用語言模型，雖然它很神奇，但大多數情況下，它們還沒有達到日常可以使用的水平。

主持人：你看到機器人的前景了嗎？

布林：可能吧...... 但是我沒有看到具體的......

主持人：但你們谷歌不是也有機器人業務嗎？雖然後來被拆出去了，還被賣了。

布林：谷歌曾在做機器人的生意。

主持人：可能只是時機不對。

布林：坦白說，那可能是我們過於超前了。波士頓動力公司有那麼多明星產品，但我甚至不記得谷歌做出過什麼。無論如何，我們有過五六個令人尷尬的產品，但它們很酷，能給人留下深刻的印象。只是看到現在的通用語言模型有多能幹，多模態技術能讓機器人理解場景，想想當年還是有點傻。當時還沒有這些 AI 技術，我們就像是在跑步機上原地踏步，難以向前邁進。

谷歌開發機器人的計劃曾有一手好牌：「Android 之父」安迪・魯賓（Andy Rubin），大名鼎鼎的機器人制造商波士頓動力，名動一時的人形機器人 Atlas…… 不過，就在短短五年時間裡，計劃解散重組，再解散再重組。高管相繼離職，銷售計劃叫停，幾大王牌公司各自賣身...

主持人：你在覈心技術的研發上投入了大量時間。在產品方面，你是否也投入了相當的精力？在一個 AI 無處不在的未來世界中，人機交互的方式將如何演進，我們的日常生活又將發生怎樣的變化呢？

布林：這好像在茶水間和同事聊天的話題。

主持人：介意和我們分享一下嗎？

布林：不介意，我在回想一些不會令人尷尬的事情，掙扎 ing。

主持人：講「你有一個朋友」的故事也行。

布林：未來會怎麼樣，真的很難講。AI 的技術是實現應用的基礎。比如有人放出了一個炸裂的 demo，特別驚豔，但從演示到真正在生產中實現，這需要時間。我不知道你是否嘗試過 Astra 模型，你可以與它打實時視頻，它能說出你身邊環境中發生的事情。

主持人：你可以用對吧。

布林：我肯定會拿到訪問權限的。有時候，我可能是最後一批獲得權限的人。目前，我們已經來到了一個這樣的階段，體驗了 AI 之後，人們可能會驚歎：「哦，我的天，這真是太神奇了。」然後你會思考，「好吧，它 90% 的情況下都能正確運行。」但接着你可能會質疑，「如果還有 10% 的情況下會出現錯誤或反應遲緩，這樣的技術真的夠好嗎？」於是，我們必須努力去完善這些細節，確保它既迅速又可靠，等等。當這一切真正實現時，那確實是一種令人驚歎的成就。

主持人：我聽說了一個故事，應該在上臺之前和你通一下氣的。在一次發佈會之前，一羣工程師向你展示了 AI 可以用來編寫代碼，他們說：「我們尚未在 Gemini 中部署它，因爲我們想確保它不會出錯。」谷歌有一些這樣「猶豫不決」的企業文化。當時你說：「不，既然它能寫代碼，那就應該推出。」很多人都給我講過這個故事。因爲他們認爲，「從你這位創始人口中聽到這樣的言論極爲重要，這表明保守主義還沒有完全佔領谷歌，我們期待看到谷歌繼續引領創新。」這樣的描述準確嗎？你真的這樣說過嗎？

布林：我不記得具體細節了。老實說，這確實很像我會做的事。

主持人：對我來說，這就會成爲一個問題，因爲谷歌的規模已經如此之大，一旦出現失誤，就會損失慘重。

布林：那我還是有害怕的事的。現在語言模型的起點，要追溯到 6 年前還是 8 年前哪篇 Transformer 論文。但是這些論文作者全部都從谷歌離職了。恭喜他們！當時我們太膽小，都不敢部署 Transformer。

布林：而且無論 AI 的能力有多強大，它們有時仍會犯錯誤，仍會說出一些令人尷尬的話。但同時，AI 已經可以幫助我們從未做過的事情。比如我和我的孩子們一起編程，處理一些極其複雜的問題。

僅僅通過向 AI 諮詢，他們就能直接上手編程，學會那些通常需要花費一個月時間去學習的各種複雜 API 和工具。這種能力近乎神奇。我們需要準備好面對一些錯誤，並勇於承擔風險。我相信我們在這方面的應對已經有所改進。當然，你們可能已經見過很多 AI「犯蠢」的時刻了，但......

主持人：這是可以接受的。畢竟，你早已財富自由，坐擁鉅額股票。我的意思是，你願意接受這些尷尬，因爲在這個階段這麼做非常重要。

布林：我這麼做不是因爲我的股票，好嗎？但是想想我真能接受這些錯誤嗎？這就是我們呈現給世界的神奇之物嗎？我覺得我們所需要傳達的是，「看，這個東西很神奇」。AI 偶爾會犯大錯，但我認爲我們應該及時發佈，讓人們去實驗，看看能找到什麼新應用。AI 不是那種你緊緊捂在懷裡、隱藏起來、直到它變得完美無缺的技術。

主持人：您是否認爲人工智能對世界的影響力如此深遠，創造的價值如此巨大，以至於這不再是谷歌、Meta 和亞馬遜之間的一場簡單競爭？大家都把它看作是一場商戰，但是有沒有這種可能，AI 做出的蛋糕如此大，你們正在探索的領域如此廣泛，遠不止於誰打造了得分最高的模型，誰的 LLM 性能最出色？你如何看待如何看待 AI 帶來的廣闊前景，谷歌在其中將扮演怎樣的角色？

布林：我認爲競爭在某種程度上是非常有幫助的，因爲所有科技大廠都在爭奪，順便說一下，幾周前在某個排行榜上，谷歌是第一名，並且我上次檢查時，我們仍然擊敗了頂級模型。只是......

主持人：有幾個指標不好。所以你確實是在乎模型評分的！

布林：我沒說我不在乎啊。ChatGPT 問世時，谷歌確實落後了一大截，現在我們已經取得了長足的進步。我對谷歌現在取得的所有進步非常滿意。因此，我們肯定會密切關注模型排行榜。我認爲有這麼多 AI 公司存在是好事，無論是 OpenAI、Anthropic，還有 Mistral，這代表着 AI 領域正在迅速擴張，充滿活力。

對於你的問題，我認爲 AI 對人類來說有巨大的價值。如果回想一下我的大學時代，那時還沒有我們今天所熟知的互聯網，想要獲取基本信息、與人溝通都需要付出巨大的努力。在手機普及之前，我們已經在全球範圍內獲得了巨大的能力提升，而如今的 AI 技術，無疑是另一項重大的能力飛躍。現在，幾乎每個人都能以某種方式接觸到 AI。我認爲這是非常令人興奮的，真是太棒了。