最新!Google唯一諾獎者哈薩比斯也想走,Jeff Dean稱僅“失業”一秒鐘

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Google AI 陣容遭遇重大洗牌。資深首席科學家 Jeff Dean 離職創立 Discovery Loop,旨在利用 AI 自動化科學實驗流程以提升發現速度;同時,諾貝爾獎得主 Demis Hassabis 卸任 DeepMind CEO 轉任董事長,重心移至 AI 藥物研發。此次變動反映出 Google 試圖將 AI 權力收回加州總部,並強化商業回報,導致追求純科學研究的文化與管理層產生衝突。市場對此反應敏感,Alphabet 股價一度下跌。此事件標誌著 AI 發展從單純追求模型能力,轉向追求「實驗迭代速度」的新階段,也預示著大廠 AI 實驗室時代的落幕。
本周Google AI兩場人事地震背後,藏著一條更猛的消息。

智能紀元AGI 8月9日消息,據Pathfounders報導,Google唯一的諾貝爾獎得主、GoogleDeepMind首席執行長哈薩比斯(Demis Hassabis)原本打算和Jeff Dean一起離開Google。是公司擔心股價,GoogleCEO皮查伊才把他勸留下來,安排了個董事長的過渡位置。

接下來外界看到的就是這一幕:

哈薩比斯卸任DeepMind CEO,轉任董事長和Alphabet首席科學家;

Jeff Dean姐夫哥順利離職,帶著三位AI技術大拿創立Discovery Loop(探索循環)。雙方分手算友好,Google還會投他的新公司。

Pathfounders甚至預測,哈薩比斯將在一年內徹底離開Google。

如果這個消息屬實,他的離任可能只是時間問題。

就在8月7日,Jeff Dean(迪恩)單飛消息同步第12.5個小時,他在AASF Summit上第一次公開回應離職:

關於股市波動,我不會將其歸因於任何單一事件。首先,我對在Google的時光懷有深厚感情——27年的職業生涯,優秀的同事團隊,以及完善的gemini模型開發規劃,這些都令人讚嘆。現在我很興奮能開啟新旅程,專注於小而精的領域,與團隊全力投入這項使命。這必將充滿樂趣且意義非凡。

迪恩甚至開玩笑說,在 Discovery Loop 開始(消息公佈)之前,他實際上只“失業”了一秒鐘。

圍繞這次Google大的變動,主要有兩個疑問:

1、這次變動對Google造成什麼影響?

2、如果哈薩比斯離開Google,對Google和英國AI產業造成什麼影響?

先說第一個話題。

本周三,Google傳奇人物、首席科學家迪恩宣佈,他將與另外三位同事一起離開Google,創辦一家專注於人工智慧在科學和工程領域應用的初創公司Discovery Loop。

剛剛!GoogleDeepMind CEO卸任,AI技術大牛Jeff Dean工作27年後離職創業

Google宣佈將其四名最資深的研究人員——迪恩、Sanjay Ghemawat(Google高級研究員)、Quoc Le(Google Brain 聯合創始人)、Oriol Vinyals(Google DeepMind 高級研究科學家),從僱員轉為股權持有者當天,其市值縮水了約5%,這就是對這筆交易的真實總結。

迪恩對於Google非常重要。

你今天用的Google搜尋、Google翻譯,背後都有迪恩這二十多年寫的程式碼。

作為Google的第30位員工,他的職業生涯橫跨了Google在搜尋領域確立主導地位到建立生成式AI模型的整個過程。

正如“人工智慧教父”、諾貝爾獎得主Geoffrey Hinton所說,迪恩團隊將“神經網路的基礎研究轉化為顛覆性產品”。迪恩參與開發的最重大突破之一是張量處理單元(TPU),它被認為加速了人工智慧研究的處理程序。

AI領域的許多知名人士都曾與迪恩共事,包括 Anthropic 首席執行長Dario Amodei、OpenAI 聯合創始人 Ilya Sutskever 等。

迪恩這一走,Google掉的不只是一個人。

其中包括DeepMind倫敦辦公室的資深員工、傑出研究員大衛·西爾弗(David Silver)於今年早些時候離職,創立了一家名為Ineffable Intelligence的新創公司,該公司已獲得11億美元的種子輪融資。

據知情人士透露,DeepMind首席體驗官西蒙·布頓(Simon Bouton)也計畫離職,加入另一家位於倫敦的初創公司CuspAI。布頓在DeepMind工作了13年,負責管理營運團隊。

彭博的行業分析師在報告裡寫得很直白:迪恩離職會"加劇外界對GoogleAI的審視"。如果Google在最前沿模型上掉隊,開發者會慢慢轉向別家技術,時間一長,搜尋業務也會受牽連。

不只是迪恩。多年來,哈薩比斯是唯一一個坐在美國境外、卻能掌管一家美國科技巨頭AI研發的人。現在他一卸任,Google立刻把AI業務往加州總部收。

彭博的判斷是,哈薩比斯想把英國造成AI研發中心的努力,到此為止。

自2014年把DeepMind賣給Google以來,他一直想把倫敦實驗室保持成一個獨立的科研孤島,專注造比人更強的機器,不追商業回報。但Google對這麼一個孤懸海外的實驗室,容忍度一直在降,ChatGPT出來、AI競爭白熱化之後,更是壓不住了。

哈薩比斯和DeepMind幫英國守住了AI上的位置。他2024年封了爵士,認識他的人都說他相當在乎英國的利益。

"Demis是我心裡'patriotic founder'的樣板。"風險投資機構Plural的Ian Hogarth說。

多位曾與哈薩比斯共事的人士表示,他過去曾多次拒絕將DeepMind的營運中心遷至加州並遷居至此的提議。

“他始終堅信英國能夠打造出最優秀的AI公司,”DeepMind早期投資人、AI初創公司Frontier/1的聯合創始人弗蘭克·米漢說道。

這次調整之後,哈薩比斯不再負責Gemini,說要繼續打理Alphabet旗下那間在倫敦的Isomorphic Labs,專注AI藥物發現,目標是衝著治癒癌症這種事去的。

倫敦在Google內部的影響力下滑,對這座城市不是小事。倫敦一大批初創和機構,人才和資源都靠著DeepMind。

“從聲譽上說,這會傷到英國。”倫敦AI諮詢公司Commonwealth Marketing的創始人Derek Holota說。

財務壓力也擺在那。

第二季度,Alphabet上市二十多年來第一次出現自由現金流為負。"其他投資"這塊(Waymo、Isomorphic Labs這些非Google業務)的具體支出公司沒拆,但今年預計超過2000億美元的資本開支,大部分會砸進伺服器、網路裝置和資料中心。

早期投資人Meehan的話說得更重:Google已經偏離了哈薩比斯看重的那些基礎科學研究。他們在這些領域投得不夠。而是對DeepMind的商業化抓得太緊。

哈薩比斯想過徹底離開,這不是第一次。

《華爾街日報》報過,2016年他和蘇萊曼因為AI治理跟Alphabet管理層鬧翻,當時就計畫把實驗室剝離成一家公益公司。

他告訴員工,接下來會把更多時間放進Isomorphic Labs。這間公司2021年成立,已經和好幾家大藥企簽了合作,也從Alphabet之外拿到了錢。但到目前為止,還沒有一款AI設計的藥進入臨床試驗。

哈薩比斯的繼任者是Koray Kavukcuoglu(科雷·卡武克庫奧盧)。

深度學習先驅、圖靈獎得主楊立昆Yann LeCun在紐約大學帶過他讀博,說他是"出色的工程師",在DeepMind一路升上來,"研究管理能力也很強"。

LeCun還提到,Kavukcuoglu早期的研究,讓人開始相信AI能從根本上改變機器處理語言的方式。

但受這一連串人事消息影響,Alphabet周三收盤跌了4%。

近期出版了一本關於哈薩比斯著作的作者塞巴斯蒂安·馬拉比認為,此次股價波動是市場反應過度。他在X寫道:“哈薩比斯長期以來一直扮演著Google人工智慧領域決策者的角色。因此,這只是將之前非正式發生的事情正式化而已。”

迪恩新的公司是Discovery Loop。

按他自己的說法,這是一家公益AI公司。

“其使命是實現機器學習、科學和工程的自動化,以加速發現和進步”。

名字裡的循環,指的是把科學家和工程師的整套工作流,提假設、跑實驗、看結果,自動化掉。公司的賭注是:如果能同時平行跑幾千個實驗,一些科學和工程上最硬的問題,就有可能被撬動。

在AASF上,迪恩把思路捋了一遍。

他提到早年做的神經網路架構搜尋和進化型Transformer,後者找到的架構比原始設計效率高約30%。

更關鍵的是他拋出的那個更寬的觀點:

架構僅僅是一個循環。資料選擇、評估設計和訓練演算法都可以擁有各自的自動化改進循環,而將它們連接起來意味著人工智慧參與到整個人工智慧研發流程中。他認為,如果將這一過程進一步抽象,就得到了科學方法本身:分解、假設、實驗、評估、反饋、重複。

這就是Discovery Loop的核心理念。

迪恩他賭的是另一件事:科學發展最卡的環節,是實驗循環的速度。把一次迭代從一周壓到一小時,同時平行幾千個實驗,讓模型把算力分給預期價值最高的那幾個,研究成果的增量就不是百分之幾,而是數量級。

迪恩指出,一個足夠強大的基礎模型可以承載相當於20個博士的領域知識,這是任何單個人類合作者都無法提供的。

在他看來,一種直覺至今未變:一個模型應該擁有巨大的總容量,但單個token的計算成本不應超過整個模型的計算成本。

他將其比作大腦,大腦中負責解析莎士比亞十四行詩的回路,與負責對倒車到你車前的垃圾車做出反應的回路截然不同。

早期實驗表明,MoE模型的訓練計算與質量比比當時的Dense模型高出約10倍。在迪恩看來,10倍的提升通常意味著一個想法具有奠基性意義,而非曇花一現。如今,幾乎所有前沿模型都採用了這種架構的某種衍生版本。

而AI模型的擴展過程也遵循同樣的模式。

從2011年左右開始,迪恩的團隊訓練的神經網路規模大約是之前模型的50倍,並觀察到單個規模擴大的聲學模型將語音識別性能提升到了過去20年該領域研究的總和。

視覺、語音和語言不再是各自獨立的學科,也不再擁有各自獨立的專家流程,而是融合為一個統一的學習範式。

他也承認自己的失手。

TensorFlow的核心抽象,把研究者描述的模型和它跑的硬體分開,這部分做得不錯。但這個框架從一開始就該支援eager execution,PyTorch和JAX正是抓住了這個缺口。

另外那個龐大的contrib目錄,各種版本滿天飛,使用者根本分不清那個才是標準。他總結出的原則是:核心要精簡、穩定,讓生態在它之上建構,別在它內部亂長。

現在,迪恩走了,把注意力轉向前沿AI研究。

他的解釋落到一個具體的點上:雲端運算已經把當年只有大公司才玩得起的前沿AI基礎設施外包出去了,一個有錢的十人團隊,不用自己蓋資料中心,就能買到大把算力。新公司的優勢,就在於專注。

顯然,AI領域的發展正在發生變化——從模型到Agent,再到自進化和AI實驗。

過去十年,衡量人工智慧的標準是模型能力的提升;而未來十年,衡量標準將是模型從假設到結果的循環速度的提升。

這預示著,今年成立的最具影響力的AI公司或許並非致力於建構龐大的模型,而是致力於加速實驗的公司。

我賭一件事:12個月後回頭看,這周真正的新聞不是迪恩創業,而是哈薩比斯沒走成。

Google留住了哈薩比斯的名字,但留不住他要的那種DeepMind——那個能在倫敦安安靜靜下幾年圍棋、不問商業回報的研究院。

那種地方,Google內部從此不會再有第二個。

映照國內,AI Lab時代早已逝去,大廠養不起AI Lab。 (智能紀元AGI)