吃石头获取营养-谷歌的AI产品翻车再次凸显AI行业致命问题-用胶水粘披萨

本文深入分析了谷歌在其最新AI模型植入搜索引擎后所面临的挑战和问题。谷歌的AIOverview功能遭遇了一系列荒谬的回答，例如建议用户将胶水固定在披萨上以摄取石头等荒谬建议，引发了网上的轩然大波。对此，谷歌发言人表示正在利用这些孤立的例子对系统进行改进。作者指出此并非谷歌AI产品首次犯错，去年的Bard聊天机器人和Gemini图像生成产品也曾出现问题。作者认为，谷歌AI概述面临的尴尬之处在于，现在责任不再可以推给检索出来的网站，而是谷歌自身要承担虚假和错误信息的责任。

谷歌AI概述被指存在规模化剽窃等风险。虽然谷歌声称用户将从Gemini的强大能力中获益，减少搜索信息的工作，但AI概述的出现却带来了不少令人啼笑皆非的笑料。作者引用了TheVerge的报道，其中举了一些不切实际的例子，如建议用户每天吃一块石头补充维生素，或使用有害氯气清洁洗衣机等。

作者认为，谷歌AI概述不仅提供了糟糕和危险的建议，还可能损害谷歌的声誉。为了避免进一步问题，作者建议谷歌考虑删除AI概述功能，直到进行更严格的测试。谷歌发言人表示，公司正在快速采取行动，删除某些不当答案，并对系统进行广泛改进。谷歌CEO皮查伊承认AI产生幻觉是大型语言模型的固有缺陷，目前尚无解决方案。最后，作者指出AI幻觉问题并不仅存在于谷歌，其他公司的AI产品中也同样普遍。

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李飞飞确认将离职 李飞飞是谁

李飞飞（Fei-Fei Li）所担任的角色是谷歌云AI首席科学家、谷歌AI中国中心负责人之一，同时也一直是广为人知的谷歌人工智能布道者。

以下为事件新闻原稿，供参考。

9月11日凌晨消息，谷歌云CEO Diane Greene刚刚在其官方博客上公布了一则重磅新闻，确认来自卡内基梅隆大学的计算机科学院院长Andrew Moore教授，将在2018年底接任李飞飞的谷歌云AI负责人职位，而李飞飞也将正式回归斯坦福大学当教授。

此前，李飞飞（Fei-Fei Li）所担任的角色是谷歌云AI首席科学家、谷歌AI中国中心负责人之一，同时也一直是广为人知的谷歌人工智能布道者。此次回归斯坦佛后，李飞飞还将继续担任谷歌云的AI/ML顾问。对于自己离开谷歌回归斯坦佛的消息，李飞飞说：“我在产业工作所学到的知识将进一步加强学术界和产业界的合作，我期待与Andrew和谷歌云AI团队继续密切合作。”今年6月时，已经有外媒对此进行“爆料”，并传言李飞飞离职原因似乎与涉及谷歌为美国国防部制造AI武器的邮件泄漏有关。在2018年底，Andrew Moore将会离开卡内基梅隆大学（CMU）计算机科学院院长的职位，全职加入谷歌云，就任谷歌云AI负责人职位，在美国宾州匹兹堡任职。接任李飞飞、成为新一代谷歌云AI负责人的这位Andrew Moore院长不仅来头不小，而且也早已与谷歌有着不解之缘。2006年～2014年，Andrew Moore就曾在谷歌任职。这次的加入谷歌云可以被称之为“回归”。Andrew Moore院长的研究领域包括统计机器学习、人工智能、机器人、以及大数据统计计算等等。Moore院长同时也是个幽默的人，在他的学术主页里他自己这样写道：“我喜欢公式和数据；我也喜欢机器人，不过我只有做决策及控制算法的经验。我的硬件设计和动手能力太差了。差到只要我站在一台机器人旁边，他就会坏掉。”此外，在人工智能领域，美国卡内基梅隆大学着实名气不小，其计算机学院常年霸占各大全球计算机学科排行榜榜首。今年5月，卡内基·梅隆大学计算机学院宣布将在今年开设美国首个AI本科学位。Andrew Moore在英国伯恩茅斯长大，少年时期的他曾为不知名的基于6502的个人电脑编写视频游戏。他本科毕业于剑桥大学数学和计算机科学专业，随后师从William Clocksin获得博士学位，并开发了用于机器人控制的机器学习新方法。在本科和研究生学习期间，安德鲁在布里斯托尔的惠普研究实验室工作了一年，之后转到美国MIT当博士后，负责研究机器人杂耍与动态操纵。1993年，Andrew加入CMU担任计算机科学和机器人学助理教授。他在卡耐基梅隆大学建立了一个Auton Lab研究小组，旨在不断寻求在计算、统计数据挖掘、机器学习和AI领域中亟待解决的问题。李飞飞2016年11月份因休“学术假期”而加入谷歌，担任谷歌云AI负责人及首席科学家，距今已经过去将近两年时间。与李飞飞一同负责谷歌云AI的还有另一位华人女科学家李佳，谷歌的这两位AI明星女科学家是一对黄金搭档，此前推出的今年重点项目Cloud AutoML就是以其两人的名义。谷歌云CEO Diane Greene说，在过去两年里，李飞飞打造了一支超强的（谷歌云AI）队伍，极大地加速了人工智能和机器学习在谷歌云客户及开发者中的接受度。在加入谷歌前，李飞飞担任斯坦福人工智能实验室和斯坦福视觉实验室的负责人，并在2012年成为斯坦福大学终身教授。她在2010年间参与创办的ImageNet挑战赛极大地促进了这一轮人工智能浪潮的成熟与兴起，整个AI学术界与产业界也因此记住了这个传奇的女性华人。李飞飞出生于1976年，生于北京、长于四川，1993年跟随父母来到美国新泽西州，1995年以全额奖学金考入普林斯顿大学。她的个人经历使她成为深受媒体关注的AI明星。她16岁时从中国移民到美国，从不知道一个英语词汇，到成为谷歌研究团队负责人，一路披荆斩棘获得博士学位。2016年，李飞飞被卡内基集团授予“优秀移民”（Great Immigrant）称号。不过在李飞飞掌管谷歌云AI部门期间，谷歌曾因和美国国防部达成协议，同意提供军事AI技术以帮助分析无人机监控录像而引来其员工的不满。在谷歌内部传出军事合同消息后，超过4000名员工在请愿书上签名，要求管理层推翻这一决定，十几名员工更是通过辞职表达抗议。最终谷歌选择遵从员工要求，承诺不会构建AI武器。军事AI之举不仅遭到谷歌员工强烈反对，李飞飞本人也因为几封关键邮件的泄漏而陷入了长达数月的内部纠纷。在一封电子邮件中这样写道：“无论如何一定要避免提及或暗示AI。武器化可能是AI中最敏感的话题之一。”在另一封邮件中，李飞飞写道：“我不知道，如果媒体开始报道谷歌正在秘密研发AI武器或为国防部提供AI武器的话题，那将会发生什么。2017年，谷歌云一直在打造AI民主化的主题，Diane Greene（谷歌云CEO）和我一直在谈论企业的人性化AI，我会非常小心地保护这些非常积极正面的形象。”

谷歌，微软 为什么大家都在投资人工智能

人工智能在今天这个时代有冰火两重天的感觉。 谈到今天的人工智能，有两个人工智能：一个是公众眼里的人工智能，非常的浪漫主义，比如想象机器人跟自己谈恋爱。 第二个是科技工作者中的人工智能。 人工智能各个公司都觉得是今后发展的趋势，大家比谁的BUG少的日子已经过去了，以后大家都会涉入人工智能领域。 大公司开源无非几种原因：第一种原因是，这个项目在大公司做不下去了，还不如扔出去，当然微软和Google不在此列。 第二个目的，就是构建生态和护城河。 Google和微软，是不是有这个目的?Google有云计算这样的基础设施，未来都会在他们的开源环境中做，对他们的云计算是个重大利好。 另外一个很重要的原因(第三个原因)，开源事实上是一种开放式创新，在上世纪所有的创新都是封闭式的，因为这些大公司拥有所有的人才。 而现在，一个开源软件运动的先驱说，公司再牛，世界上的最牛人才并不都是为你工作的，那就要通过开源的方式让很多很多的聪明人一起工作。 这可能是大公司做开源的三个逻辑。 其实大家都有机会，整个生态链里面，从战略制定到基础科研，到孵化基础，到产品开发，每个方面，大公司也好、小公司也好，都有机会去做。 具体哪个方向呢?如果你就是做人工智能项目，生态链中的每个部分你都可以去做。 还有一些别的创业者，比如你本身不是做人工智能的，你是做一些O2O的东西，但是你有很多数据，而大公司，英特尔也好、微软也好，其实你可以调用他的API，就能算出你需要的数据。 对于未来，新兴公司会更有机会，因为有一句话叫做创新者的窘境，在大公司往往很难成为新兴的业务，因为一个大公司之所以伟大，就是因为有个非常成功的业务，这个业务每年有上百亿美金的收入，选择其中的关键点，如果对其加大力气，会翻几倍。 而对新业务，可能获得的很少。 这样就会导致，大公司会趋于保守，而新的公司会从小长大。 上海中科智谷人工智能工业研究院是以中国科学院自动化所、复旦大学为核心力量发起的从事人工智能及相关产业领域的研发、产学研转化及传统企业转型升级的独立研究组织，为创业者提供人工智能创业平台。

搜索引擎为什么不喜欢你的网站？

1.过多的内容显示在图片和脚本上 蜘蛛爬虫不是如我们一样可以眼观六路，耳听八方。 他们就是一些虚拟的工具，只能简单的辩解以文本和脚本为基础的内容，而一些优秀图片、动画是无法被评估的。 这也是一些网站网络提高VI设计而绞尽脑汁设计一大堆高质量的图片，到头来却无济于事，白忙活一场。 而最简单的解决方案就是转换内容形式为一种可识别的载体。 同时借助一些搜索引擎模拟器观察爬虫到你网站时的反映，如果有过多的内容丢失，或一些信息被屏蔽，那传递的信息就是我们需要重新设置向导来引导。 2. 复杂导航 VS 简单导航 许多网站设计师一开始头痛的就是向导的设置太复杂，因为爬虫是在内容和连接间浏览的缘故。 如果搜索引擎过于复杂，那爬虫就会经过层层的点击、连接筛选而到你所指向的内容。 说句讽刺的话，或许你是在和爬虫的耐性打赌，在和用户较劲，很明白是鸡蛋碰石头的对抗，后果不言而喻。 最直接的解决方案就是设计一个简单的导航结构，确保用户在两只三步就可获得自己期望的。 可以在主导航条下面设置子挑选条件，或者是增加一些内部连接。 3. 不连贯的连接操作 在建立连接的同时，我们必须小心的思考如何命名他们，搜索引擎是不可能和我们一样有判断的标准，爬虫更多的是以URLs为评判标准，有时两段不同的连接代码却同时指向一片内容，这是爬虫可能开始迷糊了，虽然我们明白其中的逻辑。 但考虑到寄人篱下的缘故，我们还必须让爬虫也明白。 为了避免指示信息的错误，我们必须有连贯的连接。 如果你的网站有这样类似的疏忽，就使用301跳转重新定义新的内容，让爬虫明白你的连接代码。 4. 错误的重定向 当它涉及到301重定向，就是简单的在你网站间网页的转换。 你是否需要重命名他们，或者将这个网站内容引导到一个新的地点保证你能准确的指向那个方向。 如果导引错误将会减少你千辛万苦设计的导入链接的效果，还可能导致搜索引擎排名的降低。 我们应该认真的思考这个问题，在此我也不再累赘。 5. 错误的站内地图 如果想提高站内结构的准入门槛，建立一个简单的站内地图无疑会事倍功半，这个功能会让爬虫更有倾向性的浏览你的网站网页，但是要确保指示准确。 如果你的网站运行在别人的平台上，就有必要下载一个插件自动的生成站内地图，如果不行，就建立一个HTML代码连接到其他的网页，提交并供搜索引擎考察。

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