谷歌解雇28名抗议公司与以色列签订云计算合同的员工

毫不意外。
而且在办公室抗议算啥啊,真的支持哈马斯可以去加沙嘛。

Alphabet旗下谷歌(Google)表示,已解雇28名本周抗议该科技巨头与以色列政府签订云计算合同的员工。

谷歌全球安全事务副总裁Chris Rackow在一封致全体员工的电子邮件中称,在调查发现这些员工参与了在纽约和加州森尼韦尔办公室举行的抗议活动后,谷歌决定将他们解雇。

Rackow在邮件中写道,这些抗议活动是“不可接受的,极具破坏性,让同事感到了威胁”。

“绝大多数员工都行事端正,”Rackow写道。“个别人认为公司会对违反内部政策的行为视而不见,如果你是这样的人,那你要再想想了。”

Source: 谷歌解雇28名抗议公司与以色列签订云计算合同的员工 – WSJ

谷歌AI聊天机器人Bard支持更多种语言,以叫板ChatGPT

语言不是这次更新最激动人心的地方,Bard这次开放了多模态,可以上传图片了,效果还不错,毕竟不要钱。
https://g.co/bard/share/5a87850b30eb

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谷歌押注其新款人工智能(AI)聊天机器人将把德语、葡萄牙语和法语的“你好”扩展到更多种语言,这是它在商业化生成式AI(ChatGPT背后的技术)的高赌注竞赛中不掉队努力的一部分。

Alphabet (GOOG)旗下的谷歌计划周四为其生成式AI聊天机器人Bard增加几项新功能,包括使用从阿拉伯语到越南语等43种新增语言进行对话的能力。该公司还将在欧洲大部分地区和巴西推出Bard,这些地区拥有数亿人口。

此次推出的Bard还包括欧盟监管机构上月要求的额外隐私功能,这导致Bard在该地区的发布被推迟。

谷歌表示,新发布的Bard是该聊天机器人在功能方面最大的一次扩展。这是该公司参与生成式AI竞争的最新努力,该领域部分建立在谷歌AI研究的基础上,但谷歌最初迟迟没有将其推向市场。

Source: 谷歌AI聊天机器人Bard支持更多种语言,以叫板ChatGPT – 华尔街日报

谷歌工程师称其AI系统有人类感知力

我看过那段对话,确实很惊人,也许真能通过图灵测试。
其实这代人工智能工程师都是AGI降临派的使徒。

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谷歌(Google)一名工程师认为该公司开发的人工智能聊天机器人已经有了感知力,谷歌暂停了他的职务,并告诉他,在公司否定他的说法后,他违反了公司的保密政策。

Alphabet Inc. (GOOG)旗下谷歌的软件工程师Blake Lemoine告诉该公司,他认为其对话应用语言模型(简称LaMDA)是一个人,具有权利,可能还有灵魂。LaMDA是一个内部系统,用于构建模仿语音的聊天机器人。

谷歌发言人Brian Gabriel说,包括伦理学家和技术专家在内的公司专家已经评估了Lemoine的说法,谷歌通知他,相关证据并不支持他的说法。这位发言人表示,Lemoine正在休行政假,但未予提供进一步的细节,称这是一个长期的私人性质的人事问题。《华盛顿邮报》(The Washington Post)早些时候报道了Lemoine的说法和他被谷歌停职的情况。

Gabriel 在一份电子邮件声明中说:“数以百计的研究人员和工程师与LaMDA进行了对话,就我们所知,没有其他人像Blake那样对LaMDA进行了广泛的认定或拟人化。”

Gabriel称,人工智能领域的一些人正在考虑人工智能具有感知力的长期可能性,但通过将没有感知力的对话工具拟人化来这样做是没有意义的。他补充说,像LaMDA这样的系统,其运行方式是模仿数以百万句的人类对话中的交流类型,从而能够就即便是幻想中的话题展开交流。

人工智能专家普遍表示,该技术仍未接近人类的自我认识和意识。但在语言和艺术等领域,人工智能工具日渐具备进行复杂互动的能力,对此技术伦理学家警告说,随着公司公开部署此类工具,可能会导致误用或误解。

Lemoine称,通过与LaMDA的互动,他得出结论认为它已经成为一个人,应该被赋予同意权,即同意在它身上进行的实验。

“在过去的六个月里,LaMDA在其沟通中表现出令人难以置信的一致性,即它想要什么,以及它认为它作为一个人的权利是什么,”Lemoine上周六在在线出版平台Medium上的一篇文章中写道。他写道:“继续让我感到困惑的是,它的要求如此简单,而且对谷歌来说毫无成本,谷歌却极其强烈地抵制给予它想要的东西。”

Lemoine在周日的简短采访中说,因违反公司的保密政策,他于6月6日被安排带薪行政休假,他希望自己能保住在谷歌的工作。他表示,他并不是想激怒公司,而是为他认为正确的事情站出来。

在另一篇Medium帖子中,他称自己因违反公司的保密政策,于6月6日被谷歌停职,并表示他可能很快被解雇。

Source: 谷歌工程师称其AI系统有人类感知力,被公司停职 – 华尔街日报

搜索新疆和新冠起源,中国官方信息占据谷歌和YouTube结果前列

Information Warfare

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“搜索尤其不为人注意,通常被认为是中立的,”瑞典布洛斯大学院(University of Boras)信息研究教授Jutta Haider说:“有一种想法是,如果你利用搜索内容来做自己的研究,一切都在你的掌握之中。你会得到真相。”

上周,研究中国对穆斯林镇压的德国人类学家郑国恩(Adrian Zenz)公布了所谓的“新疆警察文件”(Xinjiang Police Files),中国在新疆问题搜索结果方面的影响力也变得清晰起来。这一大批数据据称窃取自中国警方数据库,包含2,800多名在押人员的照片,以及该地区庞大的监狱和拘留营网络中的详细活动。这些文件公开之际,联合国人权事务高级专员巴切莱特正开始对中国进行为期六天的访问,包括访问新疆,此行受到了密切关注。

上周四,在资料公布后不久,在美国搜索“Adrian Zenz”,谷歌搜索结果的第一页有一条是中国官方媒体的报道,而YouTube搜索结果的前10个视频中有4个是中国官方媒体的报道。这些报道攻击这位学者的资历,指责他说谎。

郑国恩未回复置评请求。

研究人员表示,中国官方媒体机构高频制作的内容使他们在新闻和YouTube搜索结果方面具有优势,这些搜索结果不断更新,给予最近的内容更大的权重。

“西方媒体和智库不是每天都在制作关于新疆的内容,”报告的另一位主要作者Bret Schafer说。他在保障民主联盟负责信息操纵研究。“而中国官方媒体机构每天都在制作。”

 
在该研究进行的大部分时间里,搜索关键词“Fort Detrick”,搜索结果的第一位都是一段标题为“How terrifying is the history of U.S. Fort Detrick lab?”(美国德特里克堡实验室的历史有多可怕?)的视频。该视频强调这间实验室对危险病原体,包括新型冠状病毒的近亲的研究。

在中国以外,几乎没有科学家支持新冠病毒可能来自这个美国军事基地的观点,世界卫生组织总干事谭德塞(Tedros Adhanom Ghebreyesus)已拒绝了中国提出的调查要求。

据哈佛大学(Harvard)索伦斯坦媒介、政治和公共政策研究中心(Shorenstein Center on Media, Politics and Public Policy)主任Joan Donovan称,对于一些重点词条,比如“Xinjiang terrorism”(新疆恐怖主义)或者Adrian Zenz这个名字,中国官方媒体机构发布的信息常常能够在网络搜索结果(通常会优先考虑衡量信息来源质量的指标)占据靠前位置,这反映出中国政府建立了一个强大的信息网络。

未参与该研究的Donovan说,在谷歌搜索结果中获得靠前排位不是靠运气。

Source: 搜索新疆和新冠起源,中国官方信息占据谷歌和YouTube结果前列 – 华尔街日报

YouTube is deleting comments with two phrases that insult China’s Communist Party

Interesting,难道这也是政治正确的一部分?

YouTube is automatically deleting comments that contain certain Chinese-language phrases related to criticism of the country’s ruling Communist Party (CCP).

Comments left under videos or in live streams that contain the words “共匪” (“communist bandit”) or “五毛” (“50-cent party”) are automatically deleted in around 15 seconds, though their English language translations and Romanized Pinyin equivalents are not.

The term “共匪” is an insult that dates back to China’s Nationalist government, while “五毛,” (or “wu mao”) is a derogatory slang term for internet users paid to direct online discussion away from criticism of the CCP. The name comes from claims that such commenters are paid 50 Chinese cents per post.

Source: YouTube is deleting comments with two phrases that insult China’s Communist Party – The Verge

李彦宏喊话谷歌回归中国:有信心再赢一次

有点共产党向对岸的国民党喊话的感觉。

套一句最近的热词:放你妈的狗屎罗圈屁!

这些年来,百度一直被认为是占了Google退出中国的便宜。我们无法证明一件没有发生的事情。事实上,谷歌是2000年先于百度在中国市场上推出独立搜索服务的,2005年更是加大投入,而百度是后来者居上,通过技术和产品创新反超Google。到2010年,谷歌在市场份额持续下降的情况下退出中国时,百度的市场份额已经超过70%。如果现在Google回来,我们正好可以真刀真枪地再PK一次,再赢一次。

Source: 最前线|李彦宏喊话谷歌回归中国:有信心再赢一次_36氪

在Google Colab上完成Coursera的作业

最近开始学国立高等经济学院的机器学习课程,和之前 Andrew Ng 的课程不同的是,这个课程大量用编程而不是视频来带动教学。而且这些程序用了行业通用的数据库,并且从零开始训练,而不是只训练一个epoch就加载由老师训练好的模型进行验证。

因此,这个课程的机器学习过程,在CPU上经常需要数小时完成,更别谈用Coursera自己在线的那个服务了(不太稳定)。

Google为数据分析及机器学习学生准备了一个平台:Colab。这个平台最棒的地方是完全免费的提供了一个GPU供使用,但限制在12个小时内。
但是这个平台并不能直接用来跑Coursera的课程。虽然两个平台用的都是Jupyter notebook格式的文件,但Goolge限制了对文件系统和目录的访问,最直接的表现就是,Colab一次只能运行一个notebook,运行下一个的时候,未必是同一个环境。

那么有没有hack的办法呢?我成功了。

TL;DR: 你需要把所有需要的Notebook合并成一个,并且用Google的API把一些依赖库上传到环境中。

以第一个专项课程第四周的第一个作业为例。

通过分析,完成这个作业需要用到两个notebook,其中一个用来下载测试数据,另一个才是课程代码。
课程还需要数个*.py的库,因此,我做了一个初始化环境的notebook
使用时,将这个初始化脚本下载资源作业本身的notebook用nbmerge命令合并成一个notebook并传到自己的Google Drive。(这个命令没有的话用pip安装)
然后,因为文件目录结构发生了变化,download_utils.py 里面的文件位置需要改变,简单来说就是去掉所有的“../“。(链接的这份我已经改好了)
用初始化脚本第一行代码上传requirements文件和所有依赖的py库。注意,这个requirements文件我在官方的基础上做了修改,删除了tensorflow的版本要求,因为直接用Colab环境的版本适配GPU最方便。
完成以上工作以后,顺着notebook安装依赖库,下载训练数据,然后就可以开始写作业了。

但这个方案还是有些不完美的地方:

  • notebook里面的图片会显示不出来,因为根本就没上传。你可以从官方Github手动下载过去,我则是直接在Coursera上面打印一份PDF对照看。
  • 下载和训练的进度会显示不出来。这个我不知道是什么问题,网上搜不到多少类似案例。我用PyCharm跑notebook也有这个问题,但直接在浏览器中则不会。我倒是不纠结这个问题,因为Google的网速和GPU的训练速度快啊。

比起用CPU训练几个小时,现在几分钟就可以出结果,实在是太棒了!

Google 使用 DeepMind 节约制冷电力

DeepMind下围棋感觉一点用都没有? Naive,DeepMind 创建了自己的围棋流派,拓展了棋手对围棋的认知。
调节制冷系统这个事情也体现出了 DeepMind 无人能及的统筹复杂事物的能力。 
同理,DeepMind 用于城市道路拥堵的预防应该也会有很好的效果。 

我比较好奇的是,人类传统擅长的领域,比如会计/审计,是不是也可以让 DeepMind 试试? 

Google Cuts Its Giant Electricity Bill With DeepMind-Powered AI – Bloomberg: “In recent months, the Alphabet Inc. unit put a DeepMind AI system in control of parts of its data centers to reduce power consumption by manipulating computer servers and related equipment like cooling systems. It uses a similar technique to DeepMind software that taught itself to play Atari video games, Hassabis said in an interview at a recent AI conference in New York. The system cut power usage in the data centers by several percentage points, ‘which is a huge saving in terms of cost but, also, great for the environment,’ he said.”