Усередині Google виник розкол: розробники вимагають Claude замість Gemini

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

У Google новий скандал. Всередині компанії спалахнули масові невдоволення через те, що співробітникам Google DeepMind дозволили користуватися ШІ конкурентів — Claude від Anthropic.

Подвійні стандарти для «своїх»

Зазвичай у Google діє суворе залізне правило: всі програмісти та інженери працюють лише на власних, внутрішніх продуктах компанії. Це робиться навмисно, щоб тестувати нові розробки на собі, знаходити помилки та вдосконалювати їх до того, як вони потраплять до звичайних юзерів. Такий підхід називають «догфудінгом» (від англійського виразу «їсти власний собачий корм»).

Але якраз нещодавно, співробітникам Google DeepMind тихцем дозволили використовувати для написання коду нейромережу Claude через те, що він зараз вважається чи не найзручнішим та найрозумнішим інструментом ШІ.

Коли про цей виняток дізналися інженери з інших відділів Google, яким суворо наказано працювати виключно з власною моделлю Gemini, спалахнуло сильне невдоволення. Багато хто з них каже, що внутрішня система від Google сильно програє конкуренту у здатності якісно писати код.

Ситуація ускладнилася ще тим, що керівництво Google почало вимагати від усіх співробітників активно використовувати ШІ у своїй щоденній роботі. Більше того, для багатьох інженерів поставили конкретні цілі, а саме те, що вони, окрім того, що генерувати код, мають створювати нові інструменти, які зроблять роботу всієї компанії ефективнішою.

Виконання цих вимог тепер прямо впливатиме на щорічну оцінку роботи працівників (від чого відповідно залежать їхні премії та підвищення). І коли від твоєї успішності залежить те, наскільки добре ти використовуєш ШІ, а тобі не дають доступу до найкращого інструменту на ринку, який при цьому спокійно використовують твої колеги з сусіднього відділу — це викликає неабияке обурення.

Чого конфліз виліз на публіку

Цей внутрішній розкол міг би так і залишитися всередині Google, якби у справу не втрутився відомий програміст і блогер Стів Єгге. Минулого тижня він опублікував допис у X, де розкритикував те, як Google впроваджує новітні технології. Він послався на приватну розмову з одним із директорів компанії:

«Коротко кажучи, інженерний підрозділ Google, схоже, має такий самий рівень впровадження ШІ, як і виробник тракторів John Deere», — заявив Стів Єгге.

Цей твіт задів гординю керівництва Google DeepMind, тому Деміс Хассабіс не витримав і особисто прийшов у коментарі.

«Можливо, скажіть своєму приятелю зайнятися реальною роботою і припинити поширювати абсолютну нісенітницю. Цей допис є абсолютно неправдивим і просто чистим клікбейтом», — роздратовано відповів Хассабіс.

Проте Єгге ця відповідь не зупинила. Згодом він опублікував нове повідомлення, заявивши, що після першого допису з ним зв’язалася низка діючих співробітників Google, які повністю підтвердили його слова. Саме він і розкрив на загал деталі про те, що еліта з DeepMind користується чужим ШІ. За його інформацією, внутрішній конфлікт нещодавно досяг точки кипіння, коли менеджери спробували зрівняти умови для всіх.

«Коли всередині компанії постало питання про зрівняння доступу, запропонованою відповіддю було забрати Claude у всіх — проти чого DeepMind заперечував настільки рішуче, що, за повідомленнями, кілька інженерів погрожували звільнитися», — підсумував блогер.

Санта Барбара якась відбувається :)

👍ПодобаєтьсяСподобалось6
До обраногоВ обраному1
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Бачив, що майки в своїх опен сорс репозиторіях комітять Клод Кодом і горя не знають. Хоча копайлот є, звісно своєї моделі нема, але все ж)

Gemini як модель не дуже сильно відстає від Claude, але інструменти навколо цієї моделі, які пропонують Google (наприклад, Gemini CLI), взагалі не можна порівнювати з Claude Code.
Тут потрібен адаптери типу того, що пропонує DeepSeek api-docs.deepseek.com/guides/anthropic_api

Gemini як модель не дуже сильно відстає від Claude

очень сильно сомневаюсь, с учетом того, насколько Gemini слабее и тупее ChatGPT

Ну, Gemini і спочатку спізнився, бо Google довго не вірив, що AI стане новою революцією.
Може, доженуть...

Здається не все так просто. Тільки у опенай і антропіка норм моделі, а всі інше, таке враження що на крок позаду. Грок, мета, взагалі на 2-3 кроки позаду незважаючи на кількість грошей які вони вливають.

Ну і китайці радують відносно дешевими і умовно безкоштовними моделями, які хоч і зірок з неба не хватають, но не відстають від 2-tier моделей типу того же грока і джемінай.

гугл використовував АІ в своїх продуктах ще задовго, як це стало мейнстрімом

Де можна почитати детально про це?

tl;dr

1. Купили стартап DeepMind
2. Вгрохали купу грошей і ресурсів, найняли крутих людей, зробили круті ресьорчі, алгоритми, але нікому це не продали, ніякого продукту так і не створили (типовий гугл)
3. Забили на нього, DeepMind почав загнивати
4. Команда почала розбігатися, ключові інженери перейшли в openai і утащила весь багаж знань
5. Далі ви все знаєте
6. Гугл проснувся: «стопе, а що, так можна було?»
7. Гугл почав відновлювати DeepMind з руїн

Ось це більше схоже на правду...

en.wikipedia.org/wiki/Google_Brain

Google Brain was a deep learning artificial intelligence research team that served as the sole AI branch of Google before being incorporated under the newer umbrella of Google AI, a research division at Google dedicated to artificial intelligence. Formed in 2011, it combined open-ended machine learning research with information systems and large-scale computing resources.[1] It created tools such as TensorFlow, which allow neural networks to be used by the public, and multiple internal AI research projects,[2] and aimed to create research opportunities in machine learning and natural language processing.[2] It was merged into former Google sister company DeepMind to form Google DeepMind in April 2023

en.wikipedia.org/...​eural_Machine_Translation

Google Neural Machine Translation (GNMT) was a neural machine translation (NMT) system developed by Google and introduced in November 2016 that used an artificial neural network to increase fluency and accuracy in Google Translate.[1][2][3][4] The neural network consisted of two main blocks, an encoder and a decoder, both of LSTM architecture with 8 1024-wide layers each and a simple 1-layer 1024-wide feedforward attention mechanism connecting them.[4][5] The total number of parameters has been variously described as over 160 million,[6] approximately 210 million,[7] 278 million[8] or 380 million.[9] It used WordPiece tokenizer, and beam search decoding strategy. It ran on Tensor Processing Units.

Це все не те. AI почався у 1960-х. Перші спроби машинного перекладу в ті роки. Перші «експертні системи» і перцептрони 1970-х. Перші ґенерації текстів в 1970-х. Мехатроніка 1980-х. «Нечітка логіка» 1980-90-х. Машинний зір. І так далі. Звісно, цей AI використовувався Гуглом ще з першої-другої хвилі їх пошукового рушія.

В поточній ситуації головне те, що LLM «вистрілили» абсолютно неочікувано навіть для більшості спеціалістів, які різним AI присвʼятили все своє професійне життя. Порівняно з тим попереднім AI, LLM — парадоксальні засоби, які взагалі не мали працювати, бо порушують головні принципи попереднього будування. Або мали починати працювати на ресурсах в тисячі разів більших, ніж ті, що ми бачимо зараз. Але склалося, що LLM запрацювали на тому, що зараз є.

І ось саме до AI, заснованому на LLM, Гугл суттєво спізнився — і має догоняти поїзд, який вже ледве видно на горізонті.

Трохи смішно згадати що «трансформена архітектура» — архітектура на якій всі сучасні ЛЛМ і працють — розроблена саме в гуглі. Інша справа що гугль не знав що із цим робити, і ці люди давно в опенаі працюють.

Підписатись на коментарі