谷歌AI这一年：不跟风ChatGPT，还能干啥？

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日前，谷歌发布了2022年在AI领域取得的巨大突破，主要包括大语言模型 (LLM) 和文本生图两个领域。

相较多年前提出的“不作恶”口号，谷歌将今后发展人工智能的理念进一步提升至“负责任”上。包括负责任的AI研究、负责任的产品研究、工具和技术，以及在社会公益方面做出的贡献。

作为AI技术界的扛把子，机器学习仍然是最重要的算法，对谷歌来说也不例外，不仅有像Tensorflow、Keras等开发者常用框架。在包括谷歌搜索、You Tube、谷歌地图等多项业务实现中都不乏机器学习的影子。

通过多年实践，谷歌发现当机器学习系统应用于现实世界时，可能无法按照预期设想的路径运行，从而降低了实际应用中的收益。具体来看，机器学习的数款应用中，模型常常不够明确。这意味着，即使模型在训练中的表现良好，也不能保证在新的应用情境中同样稳定。毕竟在模型中的虚拟相关关系，实际中会产生副作用，难以推而广之。

通过调查目前机器学习研究人员的评估实践情况，针对常见的机器学习陷阱，谷歌改进了评估标准。对于导致机器学习系统缺乏稳定性，并对敏感信息过度依赖的因果“捷径”，公司对这一技术进行了优化。

同时，为了更加深入了解鲁棒性产生的原因和提出解决方案，谷歌决定进行更加深入的领域模型设计研究，其中包括机器视觉变化器的鲁棒性，研发了新的负面数据增强技术来提高鲁棒性。在自然语言处理任务中，谷歌这一年研究了不同的数据分布如何改进不同群体之间的泛化，以及集成和预训练模型如何提供帮助。

此外，谷歌机器学习工作的另一个关键部分涉及开发技术，以建立更具包容性的模型。

luyuan127

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