Гугл учит машины говорить. Людям — молчать

Google DeepMind, некогда один из самых открытых и уважаемых исследовательских центров в мире ИИ, начал закрываться. По словам нынешних и бывших сотрудников, компания ужесточила внутреннюю цензуру и бюрократию вокруг публикации научных статей, особенно если в них содержатся конкурентно важные находки или неблагоприятные сравнения флагманской модели Gemini с аналогами от других компаний, включая OpenAI.

Ранее DeepMind гордилась тем, что делилась своими научными прорывами с миром — от AlphaGo до ставшего основой современных языковых моделей архитектурного подхода transformers, описанного в знаковой публикации Google в 2017 году. Сегодня всё иначе. Теперь публикации, которые касаются генеративного ИИ, могут задерживаться на срок до полугода, а учёным приходится проходить многоступенчатое согласование, чтобы их работа увидела свет.

Несколько бывших сотрудников утверждают , что атмосфера изменилась: от стремления к научной открытости — к приоритету рыночных интересов. Некоторые прямо говорят, что если ты не можешь публиковаться, это конец академической карьеры. Внутренние усилия всё чаще сосредотачиваются не на теоретических исследованиях, а на прокачке продуктов — от улучшения ИИ-резюме в поиске до создания агентов, способных работать с текстом, аудио и видео в реальном времени.

Слияние DeepMind с другой ИИ-командой Google — Brain, произошедшее в 2023 году, было частично вызвано опасениями, что компания теряет лидерство в гонке, которую ускорил запуск ChatGPT. После объединения разработки пошли быстрее, но дух научной свободы стал жертвой прагматизма.

Некоторые исследователи говорят, что DeepMind отклонила публикацию, где Gemini показал себя слабее GPT-4 или был признан менее безопасным. В то же время, по утверждению одного из сотрудников, компания также заблокировала статью с уязвимостями ChatGPT, чтобы не создавать ощущение конкуренции любой ценой.

Представители DeepMind настаивают, что по-прежнему публикуют сотни работ в год и придерживаются принципов ответственного раскрытия уязвимостей. Но внутри компании всё больше ощущается сдвиг: наука ради общего блага всё чаще уступает место разработке коммерческих решений.

По словам одного из сотрудников, глава DeepMind, лауреат Нобелевской премии Демис Хассабис, прямо даёт понять: это компания, а не университет. И если кого-то не устраивает такой подход — можно искать другую работу.