當微軟靠投資 ChatGPT 鹹魚翻身，Google 是否榮耀盡失？台灣網路軟體第一把交椅、前 Google 台灣董事總經理簡立峰探討這波矽谷生成式 AI 大戰，直指 Google 並非不懂它的好，而是內部就算已經初步做出，卻誤判這件事。
叱咤全球網路產業 20 年的 Google，2023 年真的嚇壞了。
2022 年底推出的 AI 應用 ChatGPT，瞬間席捲全球，其與老牌軟體大廠微軟深度合作之下，不僅讓沉寂多年的微軟重新「性感Sexy」起來，更意外的是讓 Google 巨人嚐到不曾有過的挫折，兩大巨頭在 2 月份同日發表新應用，微軟股價當天上漲 4%，Google 則下跌 7%。
華爾街戲劇化反應，代表他們對兩大巨頭未來的預測，但其實 Google 怕的不是市值蒸發，也不是技術被取代，它究竟怕什麼？
《遠見雜誌》專訪前 Google 台灣董事總經理簡立峰，從技術到商業模式分析全新賽局。他表示，Google 早就用機器學習（Machine Learning）訓練模型，只是現階段的訓練，比起早期進步非常多，原因是機器學習的「優化理論」，也就是如何學習比較快，被法國科學家楊立昆（Yann Le Cun）找到，他並因此於 2018 年得到圖靈獎。
這套優化理論，讓科學家可使用較小的神經網絡模型，一層一層地分層進行訓練，如同訓練人臉辨識，第一層學顏色、條紋，第二層學結構，第三層學特徵，科學家再推導出機器自我調參數的演算法，進而實現程式自行學習進化。
Google 知道生成式 AI 很貴，卻低估了價值
AI 模型大致可分成兩種類型，一是分析式 AI，也就是大量資料、少量結果，比如說給出一張圖片，模型根據資料判斷它是一隻長頸鹿；二是生成式 AI，則是少量資料、大量結果，也就是輸入某種情境，模型生成多張不同樣貌的圖片。
簡立峰分析，Google 強的是分析式 AI，以前大家覺得生成式 AI 不會成功，因為需要很大運算能量、成本昂貴。所以 Google 內部就算已先做出，也認為不夠好，沒有持續投入，現在看來是低估了潛力。
簡立峰指出，Google 不缺人或程式，但缺一個整合，所以目前需要的是時間來完成創新。
探究 Google 搜尋引擎的功能進化，在美國版服務之中，很多年前就可以輸入長句型的自然語言，只是 Google 並不打算以「對話」提供服務，因為運算成本高的嚇人，但人都是懶散的，常常希望答案不只是一頁頁地眾多答案，更好是只有一個答案，這也是 ChatGPT 如今全面風行原因。
簡立峰指出，「Google 的壓力點，不是在於搜尋關鍵字的需求變少，而是擔心人們想要自動生成答案，就不再使用 Google 服務。」
這對串聯全球資料而成為網路霸權的 Google 來說，簡直是「斷後」的危機。
它沒有意識，只是在做「文字接龍」
歸納 ChatGPT 的關鍵突破，包括「實現生成式 AI」，其足以與既有的分析式 AI 匹敵，這幾乎代表所有的軟體應用，都可以重新發明一次；也包括人們對於「對話式介面」，接受度意外之高，推動強勁的需求。
「第三個關鍵是，ChatGPT 讓大家看到生成式 AI 可以做到『語言不分』的獨特性」，簡立峰表示，機器學習將每一個語言的單字，都視為是一個 token（象徵／標誌），將語言結構完全打散，再用訓練資料去讓它歸位，每一個單字都是根據它的前後文，來決定語言的特徵。
比如藍色與 blue，訓練資料裡這個語意的英文單字，與對應的中文單字，其實都差不多，前後文也很相似，也就是說 ChatGPT 並沒有做翻譯的工作，是將輸入的字詞，在訓練資料中找到最相近的前後文，作為答案。
｢對模型來說，這些字詞沒有意義，它就是在做『文字接龍』」，簡立峰笑著說，它其實沒有理解字詞意涵的能力，沒有意識。
如果 AI 可以幫你把妹，是不是就願意花錢？
但生成式 AI 真能成主流？簡立峰認為運算架構，將是最大挑戰。
他回顧過去 20 年網路發展，直言「基礎建設」才是網路巨頭持續壯大的原因，不管是 Google、Meta（facebook）、Amazon 等，「演算法」其實只需要極少數的科學家，但卻需要幾千個工程師維持平台，包括平行運算、資料安全、儲存，讓全世界每個角落都不斷鏈，所以諸如 ChatGPT 等生成式 AI 應用，需要尋找可以支持全球級應用的基礎建設，才能持續發展。
而對話式的生成 AI，他認為商業價值確實讓人期待，例如其實很多人不懂聊天，光是交友軟體與生成 AI 深度整合，請機器幫你把妹，簡立峰幽默舉例說，單就這個市場，就夠讓人想像。
本文轉載自《遠見》
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遠見雜誌
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