Autorius Hervé Legenvre ir Erkko Autio
Šis straipsnis yra trečioji vykstančios serijos dalis – AI galia žaidžia – kuriame nagrinėjama įnirtingos konkurencijos DI aplinka, kurioje technologijų milžinai ir startuoliai kovoja dėl dominavimo, naršydami subtilioje konkurencijos ir bendradarbiavimo pusiausvyroje, kad išliktų pažangiausiuose dirbtinio intelekto inovacijose.
Keletą metų „Google“ buvo plačiai vertinama kaip AI ekosistemos gravitacija, nes ji sugebėjo nukreipti pokyčius protingai išleidžiant dirbtinio intelekto įrankius ir technologijas kaip atvirojo kodo. Tačiau didžiulis ChatGPT – dirbtiniu intelektu varomo pokalbių roboto, kurį sukūrė „OpenAI“ – augimas atskleidė „Google“ galimybių ribas paversti susidariusią ekosistemos pagreitį nuosavu konkurenciniu pranašumu. Šiame straipsnyje mes nagrinėjame šią dinamiką.
Atviros technologijos ir ekosistemos impulsas: TensorFlow istorija
2015 m. „Google“ sukūrė atvirojo kodo „TensorFlow“ – pagrindų biblioteką, kuri tapo AI ir mašininio mokymosi technologijų paketo kertiniu akmeniu. Kadangi „TensorFlow“ yra atvirai prieinama tyrėjams ir kūrėjams, „TensorFlow“ padėjo konsoliduoti iki šiol fragmentuotą AI ir ML technologijų aplinką ir greitai tapo dominuojančia DI modelių kūrimo ir diegimo platforma. Šis žingsnis turėjo didžiulį poveikį AI ekosistemos impulsui, nes paskatino dirbtinio intelekto modelių, papildomų technologijų ir susijusių įrankių kūrimą ir dalijimąsi jais. Didelės kūrėjų grupės buvo apmokytos internetiniuose kursuose arba naudodamosi aukšto lygio AI tyrinėtojų išleistomis knygomis. Auganti TensorFlow bendruomenė greitai pradėjo kurti ir prisidėti prie TensorFlow platformos. Šis impulsas į AI pritraukė naujos kartos kompiuterių mokslininkus ir kūrėjus. Svarbu tai, kad ši plėtra paspartino naujų AI naudojimo atvejų atradimą ir patvirtinimą, nes pradedančios dirbtinio intelekto įmonės pradėjo pritraukti daug kapitalo ir klientų įvairiuose sektoriuose, taip paskatindamos dirbtinio intelekto programų rinkos kūrimą.
Iki 2020 m. „TensorFlow“ pasiekė 153 000 „GitHub“ žvaigždžių ir 115 mln. atsisiuntimų – tai liudija, kad ji plačiai naudojama. Naudodama atvirojo šaltinio „TensorFlow“, „Google“ ne tik prarado intelektinę nuosavybę; veikiau ji įtvirtino ir įtvirtino savo AI ekosistemos lyderystę.
Pelno iš AI gaudymas: beveik tobula trijų horizontų strategija
Nors „Google“ skatino atvirąsias naujoves per savo atrankinę atvirojo kodo strategiją, ji taip pat įgyvendino „Trijų horizontų strategiją“, kad gautų AI vertę. „Horizon 1“ tikslas – išgauti AI pažangą pagrindiniuose „Google“ produktuose. „Horizon 2“ siekė pasivyti „Amazon Web Services“ ir „Microsoft Azure“ debesų paslaugų versle integruojant dirbtinio intelekto pažangą į „Google“ debesies pasiūlymus. Programa „Horizon 3“ buvo skirta dirbtinio intelekto pažangai per „moonshot“ projektus.
1 horizontas: AI integravimas į pagrindinius produktus
Pirmasis „Google“ AI strategijos horizontas buvo sutelktas į AI galimybių įtraukimą į esamą produktų portfelį, įskaitant „Google“ paiešką, „Google Ads“, „Google“ dokumentus ir „YouTube“. Pavyzdžiui, 2017 m., atradusi transformatoriaus architektūrą, „Google“ integravo savo BERT modelį į „Google“ paiešką, kad pateiktų daugiau niuansų ir kontekstui tinkamų rezultatų. Daugelis tokių integracijų, nors ir pagerino pagrindinių „Google“ produktų funkcijas, dažnai buvo beveik nepastebimos „Google“ paieškos naudotojams.
2 horizontas: debesies AI įrankiai ir sprendimai
Antrasis „Google“ AI strategijos horizontas siekė atskirti debesies paslaugas patobulintomis AI galimybėmis. 2010-ųjų viduryje „Google“ atsiliko nuo pramonės lyderių „Amazon Web Services“ (AWS) ir „Microsoft Azure“. Siekdama pasivyti, „Google“ pristatė kelis AI įrankius, įskaitant „AutoML“ 2018 m., „Google AI Platform“ 2019 m. ir „Vertex AI“ 2021 m. Šie įrankiai suteikė pažangias sąsajas kuriant ir diegiant AI ir mašininio mokymosi programas „Google Cloud“. Tačiau AWS ir „Microsoft“ greitai mėgdžiojo daugelį „Google“ naujovių, nes daugelis AI būtinų modelių ir įrankių buvo prieinami pagal leistinas atvirojo kodo programinės įrangos (OSS) licencijas.
3 horizontas: „Moonshot“ projektai, naudojantys AI
Trečiasis „Google“ strategijos horizontas apėmė „moonshot“ projektus, kurie išplėtė AI ribas, kad būtų sukurtos galingos naujos programos. Tarp jų „Waymo“ išsiskyrė kaip labai ambicinga iniciatyva, kuria siekiama pateikti rinkai savarankiško vairavimo technologijas ir pirmauti autonominių transporto priemonių pramonėje. Waymo panaudojo „Google“ patirtį dirbtinio intelekto srityje, kad sukurtų savarankiško vairavimo technologijas. „Waymo“ – tai bandymas panaudoti AI pažangą, kad įsitvirtintų nesusijusiame sektoriuje už pagrindinių „Google“ rinkų ribų. Tačiau „Horizon 3“ projektai dar turi gauti didelių pajamų, nepaisant to, kad jie padeda išplėsti „Google“ strateginį pasiekiamumą.
Netikėtas šokas: generatyvus AI ir „ChatGPT“.
„Google“ trijų horizontų strategija buvo sutrikdyta dėl spartaus generatyvaus AI augimo, ypač 2022 m. rudenį pradėjus veikti „OpenAI ChatGPT“. Šis pokalbio AI modelis akimirksniu patraukė vartotojų vaizduotę ir įmonių susidomėjimą visame pasaulyje, o „Microsoft“ ėmėsi strateginių žingsnių, kad įtrauktų ChatGPT į savo Bing ir kitus Office produktus.
Šis paleidimas atskleidė tai, kas buvo laikoma Google pasirinktinai atviros AI strategijos silpnybe, nes jai buvo sunku greitai paleisti pokalbio AI, atitinkančią ChatGPT galimybes.
Nors „Google“ trijų horizontų metodas atrodė veiksmingas fiksuojant dabartinę vertę ir padedant pamatą būsimam augimui, greitas „ChatGPT“ pritaikymas parodė, kad dinamiškoje ir sparčiai besivystančioje technologijų ekosistemoje pagreitį galima išgauti drąsiais ir laiku atliekamais žingsniais.
Nepaisant didelių „Google“ investicijų į AI ir mašininio mokymosi ekosistemos puoselėjimą, „Google“ atsakas į „ChatGPT“ pasirodė veikiau reaktyvus, o ne iniciatyvus. Šis delsimas paskatino stebėtojus suabejoti, kodėl tokią gerą poziciją kaip „Google“ turinčią įmonę nustebino konkurentas.
Toliau nagrinėjame tris pagrindines hipotezes, kodėl „Google“ buvo sudėtinga greitai reaguoti į „OpenAI“ grėsmę, ir išnagrinėsime, kaip „Google“ atsakas pakeitė jos AI strategiją.
1 hipotezė: trumparegystė – naujovių akloji zona
Pirmoji mūsų hipotezė sutelkta į trumparegystės sampratą – strateginę akląją zoną, kuri neleido „Google“ visiškai įvertinti pokalbio AI transformacinio poveikio. Nors „Google“ AI vertino kaip galingą papildomą technologiją, skatinančią jos pagrindines veiklas ir „moonshot“ projektus, bendrovė neįvertino galimo laisvai pasiekiamo AI pokalbių roboto potencialo. Priešingai, „OpenAI“ greitai sukūrė „ChatGPT“ ne tik kaip technologijų demonstravimo priemonę, bet ir kaip į vartotoją orientuotą produktą, siūlantį praktiškai neribotą galimų naudojimo atvejų spektrą.
2 hipotezė: Haliucinacijų baimė ir etiniai rūpesčiai
Antroji hipotezė išryškina „Google“ susirūpinimą dėl būdingos rizikos išleidžiant generatyvius AI modelius – ypač „haliucinacijų“ problemą, dėl kurios AI modeliai generuoja turinį, kuris gali būti netikslus, klaidinantis ar potencialiai įžeidžiantis. Šį susirūpinimą pabrėžė incidentas 2022 m., kai „Google“ inžinierius viešai pareiškė, kad bendrovės AI pokalbių robotas LaMDA susitvarkė. Šis epizodas buvo ryškus priminimas apie iššūkius, susijusius su galingų kalbos modelių diegimu. Nors tikėtina, kad bus pakenkta reputacijai, „Google“ nesiryžo išleisti savo dirbtiniu intelektu varomo pokalbių roboto, tačiau „OpenAI“ pasirinko drąsesnę poziciją ir anksti išleido „ChatGPT“.
3 hipotezė: Siena tarp pažangių tyrimų ir verslo veiklos
Trečioji mūsų hipotezė pabrėžia pažangių „Google“ tyrimų ir verslo operacijų atskyrimą, kuris sulėtino technologinių pasiekimų pavertimą komerciškai perspektyviomis programomis. Judrioms naujovėms reikia glaudžiai suderinti mokslinių tyrimų ir verslo padalinius. Tačiau struktūrinis šių veiklų atskyrimas „Google“ lėmė, kad dirbtinio intelekto laimėjimai nebuvo taip efektyviai paversti naujais produktais, kaip turėtų būti.
Tikėtina, kad šį atjungimą dar labiau apsunkino „Google“ atvirojo šaltinio AI technologijų strategija. Padarius daugelį savo modelių ir įrankių atvirojo kodo, „Google“ sugebėjo sukurti reikšmingą ekosistemos pagreitį. Tačiau ši strategija taip pat leido konkurentams, įskaitant OpenAI, Microsoft ir AWS, pasinaudoti AI pažanga, sukurta atvirojo kodo bendruomenėje.
Bendras vidinio struktūrinio atskyrimo ir atvirojo šaltinio strategijos poveikis reiškė, kad „Google“ galėjo netyčia pakenkti savo galimybėms visapusiškai pasinaudoti savo tyrimų lydere. Šiame numeryje pabrėžiama įtampa tarp atvirojo kodo strategijos ir patentuoto verslo plėtros – tai nuolatinis iššūkis organizacijoms, kurios siekia tiek technologinių naujovių, tiek lyderystės rinkoje.
„Google“ atsakymas: nauji produktai ir reorganizavimas
Susidūrusi su konkurenciniu spaudimu dėl OpenAI ir Microsoft ChatGPT integravimo į Bing, Google inicijavo įvairiapusį atsaką, kuriuo siekė ir technologiškai pasivyti, ir prisitaikyti organizaciškai. Atsakymą sudarė dvi pagrindinės iniciatyvos.
Konkuruojančių produktų pristatymas. „Google“ reagavo į „ChatGPT“ išpopuliarėjimą, 2023 m. vasario mėn. paleisdama „Bard“ – savo pokalbio AI modelį. Tačiau viešas pristatymas buvo aptemdytas netikslumų, kurie neigiamai paveikė visuomenės suvokimą apie Bardą. 2023 m. gruodžio mėn. „Google“ paskelbė apie „Bard“ atnaujinimą, aprūpindama jį naujuoju LLM „Gemini“. 2024 m. vasario mėn. „Google“ pervadino „Bard“ į Gemini ir pradėjo tiesiogiai konkuruoti su „OpenAI“ pasiūlymais. Kai kurie kritikai pažymėjo, kad „Google“ atsakas į „OpenAI“ buvo lėtesnis nei tikėtasi, atsižvelgiant į „Google“ didelius išteklius ir AI tyrimų patirtį.
Organizacijos pertvarkymas: mokslinių tyrimų ir verslo sujungimas. Antrasis ir, be abejo, strategiškesnis atsakas buvo reorganizacija, kuria siekiama sumažinti atotrūkį tarp „Google“ tyrimų ir verslo padalinių. Ataskaitos apie vidines reorganizavimo pastangas rodo, kad „Google“ siekė savo AI tyrimus priartinti prie produktų komandų, taip suteikdama galimybę sklandžiau pereiti nuo inovacijų prie rinkos. Ši reorganizacija taip pat buvo susijusi su perėjimu nuo ankstesnio dėmesio atvirojo šaltinio technologijoms, kurios, nors ir nebuvo sustabdytos, buvo nuvertintos prioritetais.
Išvada
„Google“ uždelstas atsakas į „OpenAI“ „ChatGPT“ gali būti siejamas su strateginės trumparegystės, rizikos vengimo ir vidinių organizacinių nutrūkimų deriniu. Šie iššūkiai taip pat iliustruoja, kad atvirųjų technologijų strategijos, nors ir yra galingos skatinant bendrosios paskirties technologijas, ne visada yra panacėja, kai kalbama apie vertės pasisavinimą. Tačiau turėtume nepamiršti, kad konkurencinė dirbtinio intelekto situacija išlieka labai dinamiška, o AI ir ML technologijos ir toliau vystosi nepaprastai sparčiai. Tikimės sulaukti daugybės konkurencinių pozicijų pasikeitimų, kai bus pristatyti nauji pajėgumai ir pademonstruoti naudojimo atvejai.
Anksčiau į AI Power Play serija
- Kodėl Meta yra atvirojo kodo AI čempionė
- Kodėl „OpenAI“ juda prie uždarojo šaltinio strategijos?
Kitas AI Power Play serijos pasirodymas:
- Kodėl dauguma technologijų įmonių nori bendradarbiauti su Hugging face?
- „Nvidia“ atsiradimas ir naujausias atvirojo kodo žingsnis
Apie Autorius
Hervé Legenvre yra EIPM profesorius ir tyrimų direktorius. Jis vadovauja edukacinėms programoms, skirtas klientams visame pasaulyje. Jis atlieka mokslinius tyrimus ir dėsto skaitmeninimo, inovacijų ir tiekimo grandinės klausimais. Pastaruoju metu Hervé atliko išsamius tyrimus apie tai, kaip atvirojo kodo programinė įranga ir atviroji aparatinė įranga keičia pramonės pagrindus (www.eipm.org).
