據TheInformation爆料，OpenAI在最近幾個月裡挖至少十幾名GoogleAI的員工，而這些工程師都在ChatGPT的研究中發揮至關重要的作用。如今已經沒人能否認，OpenAI憑ChatGPT火遍全球。所有AI從業者和投資人都想知道，一傢成立7年的小初創公司，究竟是如何擊敗Google的。
其實，OpenAI的一個‘大殺器’就是——從Google挖人。
而如今ChatGPT既然已成頂流，Google的人才們也紛紛開始主動跳槽到OpenAI。
今天，兩位前Google員工Jason Wei和Hyung Won Chuang仿佛約好一般，前後腳宣佈從Google大腦離職、入職OpenAI，還互相轉推。
隻有Google受傷的世界達成。
OpenAI的秘密武器：前Google工程師
其實，為ChatGPT，OpenAI很早就開始‘挖角’工作。
在公開發佈ChatGPT的前幾周，OpenAI悄悄從Google挖來至少5名員工，進行最後的潤色，以便ChatGPT可以在11月發佈。
在OpenAI的官宣博客中，Barret Zoph、Liam Fedus、Luke Metz、Rapha Gontijo Lopes，這幾位前Google員工的名字，被列在ChatGPT的主要貢獻者名單中。
上：Jacob Devlin， Liam Fedus和Shane Gu；下：Rapha Gontijo Lopes， Samuel Schoenholz和Barret Zoph
上個月，OpenAI又從Google那裡挖來一名負責為搜索引擎開發機器學習模型的研究員。然後，OpenAI不出意外地把這項技術用到自傢的ChatGPT上。
而最近，就像我們開頭看到的那樣，Google主要AI團隊——Google大腦的研究人員，紛紛跳槽到OpenAI。據粗略統計，Google大腦至少失去4名核心成員。
Bard發佈會上大出醜，員工時候紛紛吐槽不用心、糊弄事兒，Google大腦核心員工又紛紛‘叛逃’，真是應那句話：人倒黴的時候，喝涼水都塞牙。
但其實，Google能走到這一步，是冥冥之中的必然。
Google：沒趕上熱乎的
在吸納世界上大部分機器學習人才之後，Google卻被OpenAI搶先。
Google隻能忙不迭地追趕OpenAI的腳步，向公眾推出以AI為中心的產品。
客觀地說，Google的做法是經過深思熟慮的、負責任的。作為一個有龐大影響力的科技巨頭，Google時刻防范著高風險，害怕新生的技術會出錯。（當然也有一個原因是，與經典的搜索相比，聊天機器人提供類人答案的成本會更高。）
但是商場如戰場，不會給你猶豫的機會。
Google早早孵化出的一些AI技術，已經不知不覺被OpenAI轉化為新型的創收服務，包括聊天機器人，以及文本生成圖像和視頻的AI。
Google的人才，也慢慢流失到這類小初創公司。
最近，兩位Google大腦研究員表示，團隊裡有不少員工都認為Google現在的產品計劃過度謹慎，充斥著繁文縟節。在這種大環境下，工程師們不得不面對，自己費盡心思研究的新技術卻始終無法被采用的挫敗感。
某些員工相當憋屈，因為自己這幾年一直在建議將聊天功能融入搜索引擎之中，但並沒有得到反饋。
因此他們下定決心離開，去其他地方尋找機會，比如OpenAI。
其實，Google在創立之初，也正是這樣從大廠挖人的。
20世紀90年代末，當時的老牌技術公司Digital Equipment就面臨著學術研究難以商業化的問題。而Google正是借此機會，得到現在的AI扛把子——Jeff Dean。
當然，Google現在也沒有坐以待斃，很快就推出Bard，和ChatGPT正面硬剛。
之後的故事大傢都知道，Bard一上來就翻車——在關於詹姆斯·韋伯太空望遠鏡的問題上給出錯誤的答案。
在無法避免AI聊天機器人胡說八道這方面，Google確實預判得很準。
但既然遲早要走上這一步，‘聲譽風險’隻能暫且忽略，當初何必如此謹慎，被OpenAI和微軟搶先呢？
Google真是一步錯步步錯啊。
搞出Transformer，給他人做嫁衣
Google新老員工都在吐槽，公司對員工的科技創新轉化實在是太緩慢。
但Google之所以如此謹慎，是有前情的。
行業觀察傢們早就警告說，AI會生成假圖像、錯誤信息、歧視言論，因此造成不良的社會影響。
比如，在2015年，Google照片中的圖像識別AI，曾將一些黑人標記為‘大猩猩’。
兩年後，Google大腦的一個團隊發表那篇著名的論文，提出振聾發聵的機器學習新方法——Transformer，也為OpenAI創建ChatGPT夯實基礎。
奇怪的是，當其他公司使用Google的論文創建自己的Transformer，制作AI聊天機器人，或文本生成圖像模型時，Google卻從未推出類似的產品。
在發起Transformer革命四年後，Google宣稱已經創建一個基於Transformer的大語言模型LAMDA，可以理解並生成與人類的對話。
但Google卻始終猶豫不決，沒有公開推出LaMDA，因為擔心技術不夠準確。
一位前Google大腦員工說，他們認為Google人工智能研究部門的管理者剝奪一些團隊的計算資源，讓他們無法像OpenAI那樣訓練AI模型。
一位Google現任員工說，如果有誰想推出一個新的AI產品，就要跨越重重官僚主義的障礙，因此最後，所有人都放棄努力，留在舊軌道上。
對比鮮明的是，微軟的CEO納德拉和OpenAI的CEO Sam Altman之間已經達成協議，允許OpenAI免費在微軟的雲端訓練AI。
在所有Transformer驅動的技術上，Google都非常謹慎。
據說，OpenAI在去年發佈文本生成圖像模型Dall-E 2時，Google已經有兩個類似功能的模型。
但是據知情人士透露，當Dall-E 2生成的圖像開始在網上瘋轉時，Google依然對自傢的同類模型坐視不理，即使有保障措施，也不願意與公眾分享，因為Google擔心它們可能被濫用。
自傢員工，還要簽免責聲明
在去年年底，Google員工想使用公司的圖像生成技術時，仍然需要先申請。
Google把這個技術修改為不生成人臉，就是為防止誤用。並且，這個技術的內部用戶還必須簽署一份免責聲明，免除Google對該系統產生內容的責任。
爆料稱，創建Google兩大圖像生成AI工具之一Imagen的團隊中，一些員工已經離職。
據說，Imagen共同作者Mohammad Norouzi所領銜的初創公司，最近以超過1億美元的估值進行融資，盡管這個團隊對想要推出什麼產品暫時還沒有明確的想法。
在ChatGPT推出後的幾周內，Google領導層就在一次全體員工會議上告訴員工們，雖然公司有類似的技術，但Google產品的規模（數十億人用戶）意味著它必須比OpenAI這樣的初創公司更謹慎地推出這種技術。
不過，Google看到ChatGPT的繁榮景象之後，立馬發佈紅色代碼，還推出‘綠色通道’，縮短評估和減輕潛在危害的流程。
可惜，為時已晚。
一個接一個，全走
借著ChatGPT的勢頭，OpenAI還在持續吸引著在Google的研究員們。
今年1月，Jacob Devlin跳槽到OpenAI。他曾他曾幫助Google創建極為著名的機器學習模型——Bidirectional Encoder Representations from Transformers，簡稱BERT。
根據社交媒體資料和知情人士的說法，Shane Gu、David Dohan、Alexandre Passos和Samuel Schoenholz最近也已離開Google加入OpenAI。
而剛剛提到的這位Alexandre Passos，不僅是Google大腦的高級軟件工程師，而且發表過眾多機器學習和自然語言處理的論文。
其中的‘Scikit-learn： Machine learning in Python’，甚至已經被引用將近7萬次。
不過，少數人員的流失，對於有著800名世界頂尖人才的Google大腦來說，影響並不大。
此外，明星員工離開大廠自立門戶也是一個常態。有不少新興的AI初創公司都是出自Google大腦的前員工之手。比如，開發聊天機器人的Character。
然而，在競爭對手OpenAI的壓力下，Google領導層越來越傾向於更快地交付新的產品。
自去年年底以來，隨著Google試圖進一步提高產品推出的速度，Google大腦對工程師的需求也在不斷增加，工作節奏明顯加快。
多種因素疊加的後果就是，向來謹慎的Google在Bard的演示中，由於一個明顯的事實性錯誤，瞬間讓千億美元的市值化為烏有。
Google——載入史冊的‘黃埔軍校’
‘矽谷的黃埔軍校’，Google確實當得起這個稱呼。
在過去一年左右的時間裡，Google有不少大牛都跳到更靈活的初創公司，比如OpenAI和Stable Diffusion。
包括Character.AI、Cohere、Adept、Inflection.AI和Inworld AI等等這些圍繞著大規模語言模型建立的初創公司，也都是出自Google頂級AI研究人員之手。
此外，還有使用類似模型開發聊天界面的搜索初創公司，如Google前高管Sridhar Ramaswamy經營的Neeva。
其中，Character.AI的創始人Noam Shazeer，Cohere的聯合創始人Aidan Gomez，更是研發Transformer以及其他核心機器學習架構的關鍵人物。
著名研究科學傢David Ha在Twitter上說：‘如果Google再不振作起來，開始發佈自己的人工智能產品，就將作為訓練整整一代機器學習研究人員和工程師的“黃埔軍校”載入史冊。’
而這位大佬也在2022年離開Google大腦，加入明星初創公司Stable Diffusion。