谷歌AI倾力打造，全新搜索功能即将上线
“你能在药房帮人买药吗？”
对人类来说，这是一个很容易理解的简单问题，但对于机器，这个问题代表了机器理解的前沿。作为人类，我们可以看到提问者是在问他们是否可以为另一个人填写处方。但是直到最近，如果您在谷歌中输入这个问题，它会引导您前往说明如何填写处方的网站。“这里忽略了一个细节，那就是处方是给别人开的。”
提供正确答案的关键是AI，谷歌目前正在使用AI来改进其搜索结果。处方查询在2019年得到了解决，当时谷歌将一种称为BERT的机器学习模型集成到了搜索中。作为大型语言模型（其中最著名的是OpenAI的GPT-3）的新一代AI语言系统的一部分，BERT能够正确解析处方查询的细微差别并返回正确的结果。谷歌在2021年再次更新了其搜索工具，采用了另一个缩写为MUM的AI系统接替了BERT。
MUM最初是在5月份的谷歌I/O大会上披露的，它比BERT至少大1,000倍，与拥有有1,750亿个参数的GPT-3的数量级相同。（参数是衡量模型大小和复杂性的一个标准。）MUM也是多模态模型，这意味着它可以处理视觉数据和文本。此外，MUM已经接受了75种语言的训练，这使得系统能够“从数据量大的语言（如英语）类推到数据量少的语言（如印地语）”。这一广泛的覆盖范围有助于确保它提供的任何升级都能在谷歌的多个市场上推广。
然而，尽管谷歌为MUM感到骄傲，但该公司也持谨慎态度。大型语言模型是有争议的，原因有很多。例如，它很容易撒谎——编小说和呈现事实一样很爽。此外，它们一次又一次地被证明在编码中加入了种族和性别偏见。这是谷歌自己的研究人员强调的一个问题，并因此受到牵连。值得注意的是，谷歌解雇了两名顶级伦理研究人员，因为他们在共同撰写的一篇论文中重点说明了这项技术存在的问题。
也许正是由于这些原因，谷歌即将推出的搜索改变也相对有限。该公司将在“未来几个月”推出三项新功能，其中一些功能由MUM提供支持，每项功能都对其搜索引擎的主要功能（搜索结果排名）起辅助作用。然而，这只是AI改善谷歌产品的冰山一角。
第一个功能是“Things to know”，作为高级摘要功能，可根据用户的搜索结果提取预测问题的答案。例如，输入“丙烯画”，然后“Things to know”将自动生成新的查询，例如“如何在丙烯画绘制中使用家用物品。”当然，有些“敏感查询”不会触发这种响应（比如“炸弹制造”），但大多数主题都会自动包括在内。
第二个新功能是建议用户执行更深入的搜索，这有助于用户扩展或缩小其查询范围。因此，对于上面的“丙烯画”搜索，谷歌现在可能会建议缩小关注点，比如搜索“丙烯画技术”，或者扩展搜索范围，比如搜索“不同风格的绘画”。谷歌希望利用AI的能力来识别“主题中的可能性空间”，并帮助人们探索如何改变搜索词。这项功能将马上推出，但它不是由MUM提供支持的。
第三个新功能更直接，它基于视频转录。当用户搜索视频内容时，谷歌将根据MUM在视频中听到的内容提供新的搜索建议。在观看了一段关于麦克罗尼企鹅的视频后，谷歌建议对“麦克罗尼企鹅的生命故事”进行新的搜索。同样，它也用于为用户推荐新的搜索领域。该功能将于9月29日在美国推出英文版。
对搜索的改变无疑是关注的焦点，但让人感兴趣的是谷歌没有推出的东西。今年早些时候，当谷歌在I/O大会上演示MUM和另一个模型LaMDA时，展示出了谷歌在搜索功能创新方面的雄心。用户可以直接与搜索主题（如矮行星冥王星）对话，并向它们提问。在另一个例子中，用户可以提出了一些扩展性的问题，比如“我刚爬过亚当斯山，我想在秋天爬富士山。我应该做些什么改变？”，然后就能跳转到相关摘要和网页。
这些深植于大型语言模型功能中的搜索似乎过于自由，谷歌无法公开发布。最有可能的原因是，语言模型很容易说错话，这样就会出现偏见问题。
很明显，语言模型存在偏见，但这并未必是谷歌面临的挑战。模型可能存在偏见，但模型不是提供给人们直接消费的。谷歌控制着什么可作为产品发布，它使用模型的某些部分来提供为用户服务的功能，并监控是否出现了不良特征。
但谷歌也无法在最终产品中完全消除这些问题。在一个臭名昭著的事件中，谷歌的照片应用程序将黑人标记为“大猩猩”，而AI语言中存在的种族和性别歧视往往要微妙得多，难以察觉。
还有一个问题是，改为使用AI生成的答案对谷歌搜索的广阔未来意味着什么。在今年早些时候发表的一篇预测性论文中，谷歌的研究人员思考了用大型语言模型完全取代搜索的问题，并重点说明了这种方法的一些难点。
不管是什么情况，很明显，谷歌公司将AI语言的理解能力作为其搜索工具的核心——这确实是谷歌的核心。关于整合这项技术面临的挑战还有许多悬而未决的问题，但就目前而言，谷歌很高兴继续寻找自己的答案。
稿件来源：https://www.theverge.com/2021/9/29/22696268/google-search-on-updates-ai-mum-explained