如果不是微软和OpenAI的步步紧逼，谷歌现在应该还在人工智能技术的调试上闲庭信步地走着。
长期以来，谷歌都在人工智能的技术研究上扮演着领头人的角色，但对于大规模的人工智能技术应用谷歌一贯持有负责任和谨慎的态度。然而，突如其来的市场竞争压力，似乎也把谷歌一点点逼到了墙角。
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今年4月，谷歌宣布将人工智能实验室DeepMind和谷歌大脑合并，而据最新爆料， 两个实验室强强联合之后，这几个月来正在测试至少21项针对于个人和一些专业工作的生成式AI工具。 包括为用户提供生活建议、规划和心理辅导的个人类工具，以及面向职业场景的生产力工具等等。
其中，有关个人情感指导的和心理辅导的功能尤其引人注意，因为这意味着谷歌似乎也开始放开手脚向更多敏感地带进发，试图用更加激进的AI策略来抢夺更多用户。
根据披露，谷歌目前正在测试的一个重点功能就是让人工智能根据用户的个人情况（包括健康、情感、财务）等来向用户提供个性化的建议。 比如根据你的运动和减重目标来帮你做运动或饮食计划，帮你根据任务创建财务预算等，此外还能够帮你处理人际冲突和给予情感指导。
谷歌已与专注于训练和验证人工智能软件的Scale AI 签订合同来专门测试这些工具，检验这些工具提供隐私相关建议的安全性和合理性，目前已经有 100 多名博士研究人员参与进在该项目之中。
跟目前如ChatGPT和Bard这样的聊天机器人不同，这些新功能会更“人性化”地为个人用户提出针对性的建议。 比如当你因为囊中羞涩无法去参加好友的海岛婚礼时，它会帮你分析情况和提出解决办法，也可以针对各种关系问题来进行陪伴和解答。
这种功能让人不由地想起了十年前的一部科幻电影《她》。电影中讲述了一位处于婚姻危机的信件撰写人，试图让人工智能来帮助自己缓解心理压力和提供咨询，最后爱上人工智能的故事。
随着科技的发展，除了使用人工智能作为辅助工具之外，也有越来越多的人希望能在虚拟世界里找到“共鸣”，找到关怀与爱，把AI助手进一步发展成为AI“朋友”。 但由于这背后会涉及到大量的个人隐私和情感智能相关的风险问题，目前这一块领域并没有被大力发展。
据了解，在去年12月谷歌的一场高层内部会议中，谷歌相关人工智能安全部门的专家还专门强调了人们对聊天机器人过于感情用事会带来危险。在今年 3 月正式推出 Bard 时，也被限制为用户提供医疗、财务或法律相关的建议。
但目前来看，谷歌仍然在内部尝试发掘人工智能更强的能力。不过这些工具是否会很快面向公众发布目前还没有明确的答案，谷歌 DeepMind的发言人回应表示：“谷歌在持续进行各类产品和功能的安全性评估，但进行评估并不能代表我们的产品路线图。”
除了AI“情感导师”功能之外，此次的文件也显示，谷歌大脑和 DeepMind 最近也在评估和调试很多能够用于工作场景的AI工具，包括针对科学领域、创意写作的内容型AI工具，以及针对数据分析、文本识别等分析类工具，范围涉及各个行业。
近几个月来， 谷歌各类面向特定场景AI功能的推出步伐明显加快。
比如上个月谷歌就推出了一款使用使用AI制作新闻报道的产品，并已经向《纽约时报》、《华盛顿邮报》等知名新闻集团的高管进行了演示。该工具在谷歌内部暂时被称为 Genesis，可以根据实时新闻的信息来撰写新闻报道和执行文章编辑等。
昨天，谷歌又对搜索生成体验（SGE）进行了一系列的更新。比如为了帮助用户更快、更好地理解某个复杂的概念，当将鼠标悬停在AI搜索回复中的一些单词上时，就能看到相关定义、图片或图表。
针对代码开发领域，SGE现在也支持生成更复杂的代码片段，包括函数、类和循环等。此外，为了让人们在浏览网页时更便捷得获取关键信息，推出了SGE while browsing的功能，能让用户在访问网页是，可以点击查看由AI自动生成的文章要点列表，并提供直接跳转选项。
目前大家普遍认为 ，在将DeepMind和谷歌大脑合并之后，会进一步促进谷歌专业性AI工具的出现。
在合并之前，谷歌这两大AI研究部门的研究方向其实各有侧重。DeepMind的研究相对独立，成果主要应用于特定的科学研究领域，从最早的围棋机器人AlphaGo，到学会了几乎所有两人游戏的通用游戏系统AlphaZero，再到被如今数百万生物学家、研究人员和医学研究人员使用的蛋白质折叠模拟模型AlphaFold等。而谷歌大脑则更侧重于生成式AI的工具集和大模型的研发，主要目标是将AI技术融合在谷歌的产品之中。
二者结合之后，技术研究和市场应用则会被更深入的结合起来。
Google DeepMind 的 CEO Demis Hassabis在最近接受访谈时表示，由于AI技术目前已经达到了可以真正走出研究实验室的阶段，因此DeepMind也需要改变研究方法以及增加对产品层面的关注。所以两个部门进行合并是大势所趋，也会加速下一代AI产品和体验的出现。
此外Demis还表示，AI 的类型远不止生成式 AI。 虽然生成式 AI 现在似乎是最热门的事物，但AI的规划、深度和强化学习、推理等其他能力将在下一波浪潮中再次回归，共同组成一个更为强大的系统。 届时，由AI驱动的社会创新才会全面到来。
*参考资料：
/2023/08/16/technology/
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