矽谷的下一個發展關鍵字 — AI
Google I/O 發表會
今年五月，Google I/O 在美國加利福尼亞山景城海岸線圓形劇場舉行，最大的亮點是 Google AI 的發展。在100個發佈的產品中，AI被提及了143次，幾乎每個講者的開頭都以 AI 為主題，這凸顯了AI對於當今社會的重要影響。
ChatGPT 的流行潮流使得整個產業都受到了巨大的影響，各種生成式 AI 產品如：ChatGPT 的衍生產物以及利用 Stable Diffusion 生成圖片等「作品」應運而生，這些科技巨頭不得不行動起來，Google 推出的各種AI產品讓投資人對於Google未來的發展恢復了信心，也讓其股票反應良好。
當 AI 成為 Google 發展的重要關鍵字
在 Google 意識到 AI 商業化的重要性後，便釋放了他們在 AI 領域的潛力，整合了旗下的兩大團隊 DeepMind 和 Google Brain，致力於研發新的 AI 產品，希望能超越目前的其他先驅，一躍成為 AI 發展的領頭羊。
Google I/O 發表的產品包括 Help Me Write、Magic Editor、沈浸式 Google Map、Google Firefly、Google Lens 等，每一項都與生成式 AI 的應用有關。而這些產品背後所使用的生成式 AI 模型是 PaLM 2，與大家已經耳熟能詳的 GPT-4 類似，只是名字不同而已。
Google 和微軟有著相同的優勢，那就是他們擁有自己的軟體工具可以與 AI 整合。微軟將 Office 365 與 Copilot 整合，Google 則將 Google Docs、Gmail 和 Colab 等雲端工具與 Bard 整合，增加使用者的使用體驗。此外，也因為這些工具都已經有廣大的使用者基數，讓通用人工智慧（AGI）的推廣變得更加快速。
Google 也在發表會中，展示這些新的 Google 產品如何幫助使用者。像是 Bard 能夠幫助用戶寫程式碼，並且可以直接導入 Colab 進行運算，或生成表格並將其匯入 Google Sheet，而 Magic Editor 的功能能夠將照片修飾成全新的場景。此外，Gmail 則透過 Help Me Write 的功能，直接協助使用者撰寫郵件。從這些 Google 所開發出的新產品中，我們可以看到 Bard 相較於過往剛推出時，有了很大的進步，也變得更加準確。
在發展 AI 上，Google 與 Open AI 的不同
在 Google I/O 的發表中，雖然看起來 Google 有些追趕的感覺，但實際上 Google 在 AI 領域已深耕多年，早在 2010 年起，在 Google 就收購 DeepMind 並成立 Google Brain 團隊，並發表了許多優質的論文，如 2018 年提出的自然語言處理技術 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。
BERT 優化了搜尋語句的語意，類似於現今的 ChatGPT。實際上，Google 早就在他們的產品中使用大型語言訓練模型（LLM），只是使用者並不知道而已。相較於 Google 在使用者不知不覺的情況下加入功能，OpenAI 則是將這樣的技術獨立出來，創造了 ChatGPT，搶先開啟了 AGI 的時代。
不過 Google 旗下的團隊和 OpenAI 在本質上有所不同。前者注重人工智慧演算法的開發，後者則注重建立一個開發人工智慧的環境，確保其安全、負責任地出現在世界上。這可將其形容為一邊專注於研發，一邊像企業家一樣思考如何普及化這項技術。這也是微軟投資的 OpenAI 能夠率先進入市場，並抓住先機的原因所在。
AI 對科技公司的重要性
除了 Google，作為一家硬體公司，近年來逐漸在市場打開知名度的 Nvidia 也在追求軟體發展，希望建立自己的生態系統。最近這幾年間提出的 NeMo Megatron 就是 LLM 的應用之一，且 Nvidia 在今年度法說會中，就有 91 次提到 AI 這個字。而 Nvidia 的股票近期上漲近 25%，也讓人開玩笑說現在就是在法說會不斷提到 AI，股票就會因此上漲。
此外，在 AGI 的時代，Nvidia 將提供大量的模型訓練硬體（GPU），加速各個 LLM 的開發。愈來愈多的公司也將 ChatGPT 整合到自己的產品中，創造出新的應用。我周圍的許多朋友在工作中，也已開始使用 ChatGPT 作為尋找資料的工具。此外，許多網紅也開始使用 Stable Diffusion 來修圖，重新塑造自己在網路上的形象。
不過現在 AGI 的發展可能還有一段很長的路要走，像是 OpenAI 的創辦人 Sam Altman 對於 GPT-4 是否能成為第一個 AGI 仍持保留態度。因為他認為，就目前的技術可能還不足夠，畢竟它們僅是根據數學計算出來的結果，依據機率選擇行動。
然而，他也相信，朝這個方向加速推動開發是個正確的選擇，這也是他的遠景之一。人工智能的發展是多變且快速的，當機器違反其最初被編寫的程序所行動時，那就會是 AGI 誕生於世的開始。
