前言:

如果谷歌在2014年沒有以6億美元的價格收購Deep Mind,倫敦人工智能實驗室可能已經(jīng)破產(chǎn)。

目前,Deep Mind既要母公司谷歌用源源不斷的資金予以支持,又想保持純凈、理想化的AI研究,Deep Mind很難兩頭兼顧。

作者 | 方文

圖片來源 |  網(wǎng) 絡

最新一次鬧分家結(jié)果仍是拒絕

2014年谷歌擊敗Facebook,斥資6億美元收購了AI創(chuàng)業(yè)公司Deep Mind,在之后的7年里也不吝重金支持后者。

近期《華爾街日報》爆出Deep Mind多年來一直和谷歌談判,希望拿到運營自主權(quán),要求一個獨立的法律架構(gòu),但谷歌拒絕了他們的請求。

今年初,Deep Mind先是推出了驚人的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測AI[Alpha Fold 2],然后又公布了2016年真正讓Deep Mind聲名遠揚的Alpha Go的進階版——[Mu Zero]。

但在亮出這些讓人驚嘆的成果的同時,Deep Mind也藏不住每年給母公司帶來的數(shù)億美元的虧損。

但谷歌卻足夠支持,對于連年巨額虧損的Deep Mind還會繼續(xù)投入研究資本,甚至還免除了后者一部分債務。

早在被谷歌收購的前一年,Deep Mind就要求谷歌與其簽署一份名為《道德與安全審查協(xié)議》的協(xié)議,協(xié)議規(guī)定前者核心技術(shù)AGI無論何時能夠研究成功,都將被一個“道德委員會”掌控,Deep Mind三名創(chuàng)始人均是其中成員。

一直燒錢卻一直賠錢的現(xiàn)狀

Deep Mind自從2010年正式成立以來,就從沒實現(xiàn)過盈利。

2020年年底,Deep Mind露出了財務報告,2019年虧損達4．77億英鎊(約合42億人民幣),相比于2018年的4．70億英鎊虧損,增長了1．5%。

Deep Mind的商業(yè)化研究有很大缺陷,他們構(gòu)建的是一所大學實驗室,Deep Mind過于迷戀解決通用智能的這一長期目標,這讓他們無法專注于解決短期的現(xiàn)實世界問題,后者才有潛力轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品。

Deep Mind麾下的頂尖人才通常擁有牛津、劍橋、斯坦福或MIT等學校的博士學位,并得到Facebook、蘋果、亞馬遜和微軟等科技巨頭的追捧。

目前,Deep Mind在全球范圍內(nèi)有大約1000名員工,包括世界頂級AI研究科學家,其年薪可能超過100萬美元。

該公司過去一直難于在科學研究和產(chǎn)品開發(fā)之間找到平衡。

始終想擺脫谷歌的制約

Deep Mind在官網(wǎng)上表示:在安全和倫理的指導下,這項發(fā)明可以幫助社會找到解決世界上一些最緊迫和最根本的科學挑戰(zhàn)的答案。

Deep Mind的創(chuàng)始人試圖尋求非營利組織使用的法律結(jié)構(gòu),理由是他們正在研究的強大的人工智能不應該由單個公司實體控制。

早在2015年,Deep Mind的負責人就與員工討論了確保更多自主權(quán)的問題,其法律團隊正在為新結(jié)構(gòu)做準備。

這些曠日持久的談判并沒有被報道過,而談判的結(jié)束,也印證了谷歌等科技巨頭要加強對人工智能研究和發(fā)展控制的意圖。

Deep Mind成立之時就希望維持非營利的營運方針,但是在谷歌收購之后,希望通過Deep Mind的工作商業(yè)化,來為其營利,這自然就造成了兩家公司出現(xiàn)矛盾。

Deep Mind認為,強大的人工智能不應由單個公司實體控制,但是谷歌已投放大量研究資金,因此要求獲得回報也是非常合理的。谷歌的方針會迫使工作商業(yè)化,與人工智能技術(shù)發(fā)展前景不一致。

與前幾年相比,Deep Mind的營收增長正在加速,而且虧損幅度卻幾近停滯。但是Deep Mind的報告包含了一些更重要的事實。

本質(zhì)上,它是一個研究實驗室,希望推動科學的極限,確保人工智能的進步對所有人都有益。然而,它的所有者的目標是制造解決特定問題并轉(zhuǎn)化利潤的產(chǎn)品。

這兩個目標截然相反,把Deep Mind拉向不同的方向:保持其科學性,或者轉(zhuǎn)型為一家產(chǎn)品制造型人工智能公司。

虧錢的AI公司可不只有Deep Mind

跟Deep Mind一樣被大公司花錢養(yǎng)著的人工智能研究機構(gòu)還有Open AI。

在2018年與馬斯克因特斯拉發(fā)展和理念沖突分道揚鑣之后,Open AI宣布從非營利實驗室轉(zhuǎn)變?yōu)椤吧舷抻�利”公�?并在2019年7月接受了來自微軟高達10億美元的投資。

而Open AI之所以做出商業(yè)轉(zhuǎn)型,其直接原因是其現(xiàn)有的資金及收入情況并無法滿足對計算和人才的持續(xù)投入需求。

相比Deep Mind和Open AI還能在大公司的扶持下專注于技術(shù)研究,曾被加拿大視為明日之星的人工智能獨角獸Element AI似乎就沒有那么幸運了。

近期被曝出將被美國云計算平臺服務商Service Now收購,而且收購價僅為2．3億美元。

這遠遠低于其上一輪融資中超過10億加幣的估值,甚至還不足4年來2．57億美元的融資總額。

AI商業(yè)化技術(shù)尚不成熟

Deep Mind、OpenAI所在追尋的通用人工智能技術(shù),當前還僅僅處于開場階段。

而對于AI商業(yè)化來講,其實也并非是現(xiàn)有的技術(shù)不成熟,或是完全沒有應用場景,而是技術(shù)和場景的磨合期還不夠長,沒有針對場景進行有目的的優(yōu)化。

追尋人工智能技術(shù)突破的道路注定是困難而又漫長,有些人倒在了路上,有些人還在繼續(xù)奔跑。

我們也不必再去爭論這些研究機構(gòu)是在為人類謀福祉還是被資本裹挾,在一定程度上,資本和技術(shù)本來就是相輔相成。

但企業(yè)界和科學研究的發(fā)展速度是不同的,科學研究是以十年為單位來衡量的。今天在商業(yè)應用中使用的許多人工智能技術(shù)從上世紀七八十年代就一直處于研發(fā)階段。

盡管包括霍金、馬斯克在內(nèi)的很多名人都對AI的飛躍式發(fā)展持悲觀態(tài)度,甚至唱出“AI最終一定會毀滅人類”的定論。

但從目前來看,至少人工智能的角色,一直是在輔助我們?nèi)祟惤鉀Q更多問題。

盡管它的出現(xiàn)的確讓很多工人失去工作,但這也是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和人效提升的必經(jīng)之路,更多的人不再需要廉價的重復勞動,而將自己的精力放到更有價值的事業(yè)上。

結(jié)尾:

科技行業(yè)充滿了在初創(chuàng)公司在盈利之前就彈盡糧絕、耗盡投資者資金的例子。但Deep Mind不是一家尋求搶占特定市場份額的普通公司。

為確保生存,防止谷歌突然終止輸血,Deep Mind不得不將自己重新定位為一個半商業(yè)化的機構(gòu)。

雖然Deep Mind還不需要擔心其巨額虧損的研究,但隨著它越來越多地融入其所有者的企業(yè)動態(tài),它應該深入思考其未來以及科學人工智能研究的未來。

部分資料參考:極客公園:《Deep Mind又跟谷歌「鬧獨立」,背后其實是AI行業(yè)的通病》,智東西:《谷歌Deep Mind進軍加拿大!將成立AI研究小分隊》,36氪的朋友們:《Deep Mind的發(fā)展困局:一旦谷歌停止輸血,生存將成問題》,機器之心Pro:《再創(chuàng)新高:Deep Mind一年燒掉6．5億美元,谷歌卻揮手免除15億債務》