谷歌工程师：AI 对我们的业务构成严重风险 [译]
内容提要
谷歌工程师发现语言模型可以理解网页含义，不再需要用户反馈，可能对谷歌搜索领域构成威胁。谷歌资深工程师警告AI技术可能对公司构成威胁。Perplexity的CEO认为无监督学习技术能够直接从互联网上的原始文本中学习，不需要依赖用户点击流数据。谷歌工程师预测深度机器学习系统可能在谷歌之外的地方被开发出来。谷歌工程师建议思考如何确保主导这种转变。
延伸解读
用户反馈数据的护城河正在被侵蚀
谷歌长期依赖用户点击流数据优化搜索排名，这构成了其核心优势。但文章指出，语言模型仅凭网页文本就能理解含义，无需用户反馈。这意味着，依赖用户行为数据的传统搜索模式可能被无监督学习技术绕过，谷歌的数据护城河面临被侵蚀的风险。
BERT 的突破：从网页答案到网页搜索
谷歌工程师 Eric Lehman 观察到 BERT 在网页答案任务上超越了过去十年的工程努力，并预测类似突破将很快发生在网页搜索相关性上。他认为，判断文档与查询的相关性是网页排名的核心，且足够客观，适合机器学习攻克。这提示我们，AI 对搜索的改造可能比预期更快。
翻译团队的先例：早期投入机器学习的启示
文章提到，谷歌翻译团队几年前全面转向大规模机器学习，虽然初期被小型初创公司超越，但最终取得了成功。Lehman 以此为例，建议网页排名领域也应考虑类似投入。这提醒我们，面对技术变革，早期布局可能比固守传统方法更明智，尽管存在风险。
竞争格局：深度机器学习系统可能来自外部
Lehman 警告，深度机器学习系统可能在谷歌之外被开发出来，如微软、百度或初创公司。Perplexity 的 CEO 也认为，无监督学习能直接从原始文本学习，不依赖用户点击流，这为小公司提供了挑战谷歌的机会。因此，谷歌需要思考如何主导这一转变，避免被新技术颠覆。
Q&A
谷歌工程师为什么认为AI会对谷歌搜索业务构成严重风险？
谷歌工程师发现语言模型能够仅凭网页文本内容理解网页含义，无需用户反馈，这可能使小型创业公司挑战谷歌在搜索领域20年的领先优势。资深工程师Eric Lehman警告AI技术可能对公司构成重大威胁，因为BERT模型的表现超越了传统搜索技术。
BERT模型在谷歌内部引起了怎样的震动？
BERT模型在处理搜索结果页面上的“网页答案”时取得了初步成果，其表现超越了谷歌十年来数十名工程师的努力成果。资深工程师Eric Lehman因此发送邮件警告，认为机器学习使之前的所有努力显得不再相关，并预测类似情况将发生在网页搜索领域。
Perplexity的CEO如何评价无监督学习对搜索的影响？
Perplexity的CEO Aravind Srinivas认为，无监督学习技术能够直接从互联网上的原始文本中学习，而不需要像谷歌那样依赖大量的用户点击流数据来构建搜索索引和排名系统。这为初创公司提供了挑战谷歌的机会。
谷歌工程师预测深度机器学习系统可能在哪里被开发出来？
谷歌工程师Eric Lehman预测，深度机器学习系统可能会在谷歌之外的地方被开发出来，包括微软、百度、雅虎、亚马逊、苹果，或者某个初创公司。
谷歌工程师建议谷歌采取哪些措施来应对AI威胁？
谷歌工程师建议思考如何确保主导这种转变，而不是被新技术所影响。具体措施包括：与研究团队合作，设定目标在2019年用深度学习模型超越现有最佳预测；向从事网页排名的同事传达这一可能的未来，而不损害他们的士气；并考虑在网页排名领域采取类似翻译团队早期投入机器学习的措施。
翻译团队的经验对谷歌网页排名有何启示？
翻译团队几年前决定全面投入大规模机器学习，回顾起来是明智之举。尽管在相关性领域采取同样极端的措施似乎过早，但听到BERT的警示而不调整计划同样不明智。谷歌应考虑在网页排名领域采取类似措施，早期投入机器学习。
