谢尔盖布林:谷歌不敢用Transformer,作者全跑路了,我每天在写代码

机器之心报道

编辑：佳琪

坐拥世界最大的搜索业务，谷歌一直独步于硅谷。搜索所带来的丰厚广告收入，让两位创始人谢尔盖・布林 (Sergey Brin) 和拉里・（Larry Page）可以退居二线，安心享受生活。

1997 年 9 月 15 日，谢尔盖・布林和拉里·佩吉注册了一个名为「谷歌」的网站。

直到 2022 年底，ChatGPT 火遍全球，原本 AI 浪潮的引领者谷歌似乎才意识到地位发生了翻转。最近一年以来，我们似乎习惯了这家科技巨头作为「追赶者」出现。

从去年开始，就有媒体爆料，称谢尔盖・布林已经重返一线，亲自编写代码。前 CEO 埃里克・施密特（Eric Schmidt）更是在斯坦福大学的讲座中直接向「每周只上一天班」的散漫制度开炮：「输给 OpenAI，再下去要输创业公司了」。

施密特在斯坦福演讲

同时，随着谷歌的体量越来越大，一些「大公司病」的症状也越发明显。许多谷歌的离职「小作文」显示：谷歌问题的根源不是「技术」，而是在于「文化」，比如员工的使命感不足，公司为了避免风险设置了繁琐的系统和流程。

AppSheet 创始人 Praveen Seshadri 宣布离开谷歌，他的博客称，公司已迷失方向，员工被困在系统里。

谷歌到底出了什么问题？Alphabet 工人工会表示：「真正阻碍谷歌员工每天工作效率的是人员不足、优先事项的不断变化、频繁的裁员、工资停滞不前以及管理层在项目跟进上的不足。」

虽然谷歌在「ChatGPT 反击战」迎头赶上，但和 OpenAI 评论区下期待 GPT-5 发布的画风有些不同，Gemini 亮相时，总会在不经意间「翻车」。首次发布就出现了 demo 造假，此后，Gemini 也因生成的人像图片存在种族偏见，建议每个人一天吃一块石头、用胶水来黏合披萨上的芝士，挨了不少批评。

上个月，谷歌发布了加强版的 Gemini，还推出了对标 GPT-4o 的语音助手 Gemini Live，但在演示环节，Gemini Live 还是出错了。

在 8 月举办的 Made by Google 活动上，前两次试用 Gemini Live 的拍照识图功能都失败了，直到第三次换手机才成功。

明明已经财富自由，为什么还要重返技术一线？频频「翻车」的 Gemini，谷歌内部如何看待？在科技巨头的竞争中，谷歌存在什么问题？在这场竞争中又将扮演怎样的角色？在昨天举办的 All-In 峰会现场，久未在媒体前露面的谢尔盖・布林在一场访谈中聊了聊他的看法。

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

布林的主要观点为：

以下是访谈全文：

布林：我本来以为我只是来参加一个播客，没想到现场有这么多观众，恭喜你的事业这么成功，整得我都有点害羞了。

主持人：感谢您抽空和我聊天。当今，AI 正处于改变世界的临界点。1998 年，你和拉里（Larry Page）成立了谷歌。听说最近你亲自上阵，在谷歌研究 AI。大型语言模型和对话式 AI 工具对谷歌搜索来说是一种威胁，这是许多行业分析师和专家争论的话题。所以你现在每天在谷歌坐多长时间的班？都在做什么？

布林：老实说，我几乎每天都去上班，不过今天因为要上你的节目，所以缺席一天。作为一名计算机科学家，我我从未见过像最近几年 AI 领域这样激动人心的进展。AI 的进步实在是太震撼了！

回想 90 年代，我还是研究生时，AI 在课程中几乎无足轻重，充其量不过是教材中的一个脚注。课本里讲的是，前人做了各种各样的试验，但是 AI 真的不起作用，搞 AI 就是「死路一条」。这就是关于 AI 你需要知道的一切。

然后不知怎的，奇迹般地，这些研究神经网络的人，让在 60、70 年代被丢弃的 AI 方法开始取得进展 —— 更多的计算，更多的数据，更聪明的算法..... 过去的十年里发生的事情简直令人惊叹。如今的 AI 工具，几乎每个月都能展现出全新的能力，而且这些能力很快就能翻倍。计算机展现出的能力着实令人惊叹。因此，我决定重返技术前线，因为我不愿错过作为计算机科学家所能体验到的这一切。

主持人：你觉得 AI 是搜索的延伸，还是它将重新定义人们检索信息的方式？

布林：我认为 AI 触及着日常生活的方方面面，搜索是其中之一。AI 的影响力几乎无所不包，例如编程。我现在对 AI 编程有所改观。从头开始编写代码，真的很难，特别是和指挥 AI 编程对比起来，对吧？

主持人：你都用 AI 编写了什么呢？

布林：事实上，我自己也写了一点代码，不过只是为了找点乐子。我有时也让 AI 为我写代码，体验很有趣。举个例子来说，我想知道谷歌的 AI 模型玩数独（Sudoku）玩得怎么样。于是，我让 AI 模型自己写了很多代码，可以自动生成数独谜题，然后再把这些题喂给 AI，拿去评分。AI 完全能够胜任编写这些代码的任务。

但当我和工程师们谈论这件事的时候，来回辩论了几轮，结果我半小时后回来，发现 AI 已经完成了。他们很震撼，很显然，他们并不像我所认为的那样，经常使用 AI 工具来辅助编码。

数独游戏（Sudoku）

主持人：这太好笑了。有的模型擅长解数独题，有的模型可以回答我世界中的事实信息，有的模型专用于设计房子。同时，众多研究者正致力于开发通用的大型语言模型。你认为未来将会朝着哪个路线发展呢？

我也不知道这种说法从何而起，说将会有一个「上帝模型」。这就是为什么投资人都在往 AI 里砸钱，一旦「上帝模型」被研发出来，那你就能「一步登天」了，当你拥有 AGI，你可以统治所有事物。或者有很多基于特定应用的小模型，在智能体中协作。你认为未来的模型开发与应用将会如何演变呢？

布林：如果你回顾 10 到 15 年前，那时，不同的 AI 技术被用于解决完全不同的问题。比如，下棋的 AI 与图像生成技术就非常不同，它们各自有着很大的差异。

主持人：就像最近谷歌发了一个 GNN 模型，它的表现优于所有物理预测模型。我不确定你知不知道，但是确实是谷歌发的。

布林：太棒了，但我不知道（尴尬）。

主持人：这个模型就是一个完全不同的架构。

布林：以历史的眼光来看，AI 确实存在着多种不同的系统。以最近举行的国际数学奥林匹克竞赛（IMO）为例，谷歌的模型获得了银牌，离金牌就差一分（详情可以参考机器之心之前的报道：谷歌 AI 拿下 IMO 奥数银牌，数学推理模型 AlphaProof 面世，强化学习 is so back）。

实际上，我们采用了三种 AI 模型：一种负责定理证明，一种专注于几何问题，还有一种是通用的语言模型。然而，就在几个月前，我们开始尝试从之前的工作中吸取经验，开始将形式证明模型中的某些知识和能力融合到通用语言模型之中。

这项工作还在进行，但我认为趋势将朝着构建一个更加统一的模型方向发展。我不确定它就是所谓的「上帝模型」，但可以肯定的是，我们正在朝着某种共享架构，甚至是共享模型的方向发展。

主持人：如果这就是未来的方向，那么为了训练和完善那个超大模型，势必需要动用庞大的计算资源。

布林：算力不可或缺。我读过一些文章，它们预测算力需求将激增，从 100 兆瓦到 1 吉瓦、10 吉瓦，甚至 100 吉瓦。我对此持保留意见。近年来，算法的创新和优化，已带来比增加硬件算力更显著的性能提升。

主持人：那么，当前对算力的大量投入不合理吗？每个人都在谈论英伟达的收益、利润、市值。它支持了超大规模计算和基础设施的增长，使得构建这些庞大的模型成为可能。这种趋势真的没有道理吗？或许它确实有道理，要不然为什么英伟达能赚这么多？

布林：首先声明，我并非经济学家或市场分析师，我的观点仅基于计算机科学家的视角。对我们来说，因为面对巨大的需求，我们正在尽可能快地构建算力集群。比如，谷歌云的客户只想要大量的 PPU、GPU，应有尽有。我们不得不拒绝客户，因为我们自己卡不够用，我们内部也依赖这些资源来训练和部署我们自己的模型。因此，我认为各大公司目前都在积极扩充算力，这都很合理。我只是觉得，很难直接从现状做出未来算力需求会从「100 兆瓦增长到 1 吉瓦、10 吉瓦，甚至 100 吉瓦」这种推断。

主持人：但企业需求就摆在那里。

布林：我明白，客户们有着广泛的需求，他们希望在各种 AI 模型上执行推理任务，并将这些模型应用于层出不穷的新场景中。他们的这些需求暂时是没有上限的。

主持人：在 AI 的应用领域，无论是机器人学还是生物学，您认为哪些方面取得了最显著的成就？有没有用例让你觉得「哇，这太有用了」？又有哪些领域挑战较大，应用落地可能比预期更久？

布林：我的答案是生物学。Alphafold 已经推出一段时间了。它已经推出一段时间，而且我与生物学家交流时发现，几乎人人都在使用它。Alphafold 的最新版本，Alphafold 3，代表了一种新型的 AI 技术。正如我之前提到的，我相信未来的趋势是模型的统一化。

对于机器人，我处于一个「wow 阶段」，比如，「哇，机器人竟然可以做家务了！」但你要知道，它背后可能只是一个微调了一下的通用语言模型，虽然它很神奇，但大多数情况下，它们还没有达到日常可以使用的水平。

主持人：你看到机器人的前景了吗？

布林：可能吧...... 但是我没有看到具体的......

主持人：但你们谷歌不是也有机器人业务吗？虽然后来被拆出去了，还被卖了。

布林：谷歌曾在做机器人的生意。

主持人：可能只是时机不对。

布林：坦白说，那可能是我们过于超前了。波士顿动力公司有那么多明星产品，但我甚至不记得谷歌做出过什么。无论如何，我们有过五六个令人尴尬的产品，但它们很酷，能给人留下深刻的印象。只是看到现在的通用语言模型有多能干，多模态技术能让机器人理解场景，想想当年还是有点傻。当时还没有这些 AI 技术，我们就像是在跑步机上原地踏步，难以向前迈进。

谷歌开发机器人的计划曾有一手好牌：「Android 之父」安迪・鲁宾（Andy Rubin），大名鼎鼎的机器人制造商波士顿动力，名动一时的人形机器人 Atlas…… 不过，就在短短五年时间里，计划解散重组，再解散再重组。高管相继离职，销售计划叫停，几大王牌公司各自卖身...

主持人：你在核心技术的研发上投入了大量时间。在产品方面，你是否也投入了相当的精力？在一个 AI 无处不在的未来世界中，人机交互的方式将如何演进，我们的日常生活又将发生怎样的变化呢？

布林：这好像在茶水间和同事聊天的话题。

主持人：介意和我们分享一下吗？

布林：不介意，我在回想一些不会令人尴尬的事情，挣扎 ing。

主持人：讲「你有一个朋友」的故事也行。

布林：未来会怎么样，真的很难讲。AI 的技术是实现应用的基础。比如有人放出了一个炸裂的 demo，特别惊艳，但从演示到真正在生产中实现，这需要时间。我不知道你是否尝试过 Astra 模型，你可以与它打实时视频，它能说出你身边环境中发生的事情。

主持人：你可以用对吧。

布林：我肯定会拿到访问权限的。有时候，我可能是最后一批获得权限的人。目前，我们已经来到了一个这样的阶段，体验了 AI 之后，人们可能会惊叹：「哦，我的天，这真是太神奇了。」然后你会思考，「好吧，它 90% 的情况下都能正确运行。」但接着你可能会质疑，「如果还有 10% 的情况下会出现错误或反应迟缓，这样的技术真的够好吗？」于是，我们必须努力去完善这些细节，确保它既迅速又可靠，等等。当这一切真正实现时，那确实是一种令人惊叹的成就。

主持人：我听说了一个故事，应该在上台之前和你通一下气的。在一次发布会之前，一群工程师向你展示了 AI 可以用来编写代码，他们说：「我们尚未在 Gemini 中部署它，因为我们想确保它不会出错。」谷歌有一些这样「犹豫不决」的企业文化。当时你说：「不，既然它能写代码，那就应该推出。」很多人都给我讲过这个故事。因为他们认为，「从你这位创始人口中听到这样的言论极为重要，这表明保守主义还没有完全占领谷歌，我们期待看到谷歌继续引领创新。」这样的描述准确吗？你真的这样说过吗？

布林：我不记得具体细节了。老实说，这确实很像我会做的事。

主持人：对我来说，这就会成为一个问题，因为谷歌的规模已经如此之大，一旦出现失误，就会损失惨重。

布林：那我还是有害怕的事的。现在语言模型的起点，要追溯到 6 年前还是 8 年前哪篇 Transformer 论文。但是这些论文作者全部都从谷歌离职了。恭喜他们！当时我们太胆小，都不敢部署 Transformer。

布林：而且无论 AI 的能力有多强大，它们有时仍会犯错误，仍会说出一些令人尴尬的话。但同时，AI 已经可以帮助我们从未做过的事情。比如我和我的孩子们一起编程，处理一些极其复杂的问题。

仅仅通过向 AI 咨询，他们就能直接上手编程，学会那些通常需要花费一个月时间去学习的各种复杂 API 和工具。这种能力近乎神奇。我们需要准备好面对一些错误，并勇于承担风险。我相信我们在这方面的应对已经有所改进。当然，你们可能已经见过很多 AI「犯蠢」的时刻了，但......

主持人：这是可以接受的。毕竟，你早已财富自由，坐拥巨额股票。我的意思是，你愿意接受这些尴尬，因为在这个阶段这么做非常重要。

布林：我这么做不是因为我的股票，好吗？但是想想我真能接受这些错误吗？这就是我们呈现给世界的神奇之物吗？我觉得我们所需要传达的是，「看，这个东西很神奇」。AI 偶尔会犯大错，但我认为我们应该及时发布，让人们去实验，看看能找到什么新应用。AI 不是那种你紧紧捂在怀里、隐藏起来、直到它变得完美无缺的技术。

主持人：您是否认为人工智能对世界的影响力如此深远，创造的价值如此巨大，以至于这不再是谷歌、Meta 和亚马逊之间的一场简单竞争？大家都把它看作是一场商战，但是有没有这种可能，AI 做出的蛋糕如此大，你们正在探索的领域如此广泛，远不止于谁打造了得分最高的模型，谁的 LLM 性能最出色？你如何看待如何看待 AI 带来的广阔前景，谷歌在其中将扮演怎样的角色？

布林：我认为竞争在某种程度上是非常有帮助的，因为所有科技大厂都在争夺，顺便说一下，几周前在某个排行榜上，谷歌是第一名，并且我上次检查时，我们仍然击败了顶级模型。只是......

主持人：有几个指标不好。所以你确实是在乎模型评分的！

布林：我没说我不在乎啊。ChatGPT 问世时，谷歌确实落后了一大截，现在我们已经取得了长足的进步。我对谷歌现在取得的所有进步非常满意。因此，我们肯定会密切关注模型排行榜。我认为有这么多 AI 公司存在是好事，无论是 OpenAI、Anthropic，还有 Mistral，这代表着 AI 领域正在迅速扩张，充满活力。

对于你的问题，我认为 AI 对人类来说有巨大的价值。如果回想一下我的大学时代，那时还没有我们今天所熟知的互联网，想要获取基本信息、与人沟通都需要付出巨大的努力。在手机普及之前，我们已经在全球范围内获得了巨大的能力提升，而如今的 AI 技术，无疑是另一项重大的能力飞跃。现在，几乎每个人都能以某种方式接触到 AI。我认为这是非常令人兴奋的，真是太棒了。