谷歌的研究工作最近进展顺利。过去两周，该公司宣布已利用法学硕士（LLM）学位找到了一种潜在的新型癌症治疗途径，并表示其量子芯片的算法运行速度比传统超级计算机快 1.3 万倍，并 通过 Prompt on Earth AI 提供了更深入的地理空间数据。
周四，在谷歌山景城总部举办的一场活动上，我与谷歌研究院院长尤西·马蒂亚斯（Yossi Matias）进行了一次访谈，探讨了谷歌的最新研究动态。谷歌一直在其研究工作中使用最新的人工智能模型——在癌症案例中，该模型提出了一个假设，并在活细胞中得到了证实——我想听听马蒂亚斯对这项技术最终能否取代人类研究人员的看法。
研究人员是检验人工智能最终是否会导致广泛劳动力流失的绝佳案例。他们的工作具有实验性、非结构化，并且本质上是在解决新问题。如果人工智能能够取代他们，对我们其他人来说可能是一个坏消息。但 Matias 的回答揭示了当今关于人工智能与劳动力的讨论往往只触及了局部。
“我们需要更多各个学科的研究人员，”马蒂亚斯告诉我。“唯一需要减少研究人员的情况是，如果你认为我们几乎回答了所有需要回答的问题。我想在座的各位都不会这么想。我们只理解了我们需要理解的一小部分。”
Matias 以谷歌 DeepMind 的 AlphaFold（一项用于解码蛋白质结构的人工智能计划）为例，说明人工智能在实现流程自动化的同时，实际上为研究人员创造了更多工作。“我们研究蛋白质的研究人员并没有减少。实际上，我们的研究人员更多了，对吧？”他说道，“但现在他们不需要再研究蛋白质折叠问题了。他们实际上正在用它来解决更大的问题。”
商业世界确实存在类似的情况。当CEO利用人工智能实现工作自动化时，他们可以选择解雇被自动化的员工，也可以安排他们承担新的任务。传统观点认为，自动化直接导致裁员。但这忽略了一个事实：大多数企业领导者认为，实际需要完成的工作远多于他们实际能够分配给员工的量。聪明的CEO会安排那些被自动化的员工去解决新的问题。
这种观点或许过于乐观。我们已经看到一些公司计划利用人工智能来减少招聘。但迄今为止，生成式人工智能尚未导致大规模的就业岗位流失。而它所取代的就业岗位，你真的需要仔细观察才能发现。
“我认为人工智能是人类智慧的放大器，”马蒂亚斯说。“它真正赋能了我们日常生活中的科学家、医护人员、教师和商界人士。”
谷歌研究院的负责人这么说是有理由的。但在当前的主流观点下，这个观点至少值得考虑。
如何将人工智能转化为真正的商业成果：与 Globant 首席执行官的对话（赞助商）
人工智能的炒作随处可见，但很少有领导者能够解释如何在企业内部真正发挥作用。在本期《Big Technology》节目中，Globant 联合创始人兼首席执行官 Martín Migoya 阐述了在实验室之外扩展人工智能的务实蓝图。
他详细分析了向情境工程、代理工作流和人工监督的AI Pod的转变，并展示了企业如何利用这些系统实现采购自动化、简化电商退货流程以及迁移遗留代码。Migoya还阐述了模型编排、AI护栏以及Globant基于代币的托管AI容量定价的未来。
如果你想清晰地了解企业 AI 的实践，不妨看看这场对话。观看访谈
我还读了什么书等等。
亚马逊正考虑用机器人取代 50 多万个工作岗位 [ 纽约时报]
OpenAI 招募 100 多名银行家帮助 AI 构建金融模型 [ 彭博社]
谷歌与 Anthropic 达成数十亿美元云计算合作协议 [ CNBC ]
Meta 大举招聘后将裁减 600 个 AI 岗位 [ 纽约时报]
Brian Chesky 表示 ChatGPT 的工具尚未准备好与 Airbnb 集成 [ 彭博社]
OpenAI 的新 Atlas 浏览器实际上在某些方面表现出色 [ Ars Technica ]
本周科技大咖播客：Alexa Plus 和 AI 助手的构建现实——Panos Panay 访谈
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原文： https://www.bigtechnology.com/p/google-research-head-yossi-matias