主要观点总结
本文是对谷歌实验室负责人乔希·伍德沃德关于人工智能发展的访谈内容，涵盖了AI在视频生成、人机交互、编程等领域的创新和应用前景。文章总结了AI的未来发展，以及如何借助AI提高生产力和创造力的关键领域。
关键观点总结
关键观点1: 普通用户需要更高效的交互方式，行业内正在探索通过拖拽PDF、图片等方式来重组内容，从而简化冗长的文本输入。
乔希提到，当前普通用户需要更高效的交互方式来使用AI，行业内正在探索新的交互方式，如拖拽PDF、图片等方式来重组内容，这可以大大提高用户的使用效率和体验。
关键观点2: AI生成视频已成为现实，但效率和服务成本仍是挑战。
乔希谈到，AI生成视频的技术已经取得了一定的发展，但效率和服务成本仍是限制其广泛应用的问题。他提出了未来可能的商业模式创新，如订阅和按使用量收费等模式。
关键观点3: 人工智能的发展将改变工作流程和创造力。
乔希认为，人工智能的发展将极大地改变工作流程和创造力。他提到，未来的人工智能产品将能够完成更加复杂的任务，如编写代码、自我纠错等，这将极大地提高生产力和工作效率。
关键观点4: 知识的未来将呈现无限可重组性，任何输入都能被转化为任意形式的输出。
乔希预测，未来的知识将具有无限可重组性，任何输入都可以被转化为任意形式的输出。这将为人们提供更加灵活和高效的学习方式。
关键观点5: 创意落地早期要观察客户的眼睛，看他们是否眼前一亮。
乔希强调，在创意落地的早期阶段，观察客户对产品的反应是非常重要的。他认为，客户的眼睛是判断产品是否成功的关键指标之一。
正文
主持人：
谷歌实验室的使命和运作模式是什么？
Josh Woodward：
谷歌实验室是一个汇聚创新者的平台，专注于打造从0到1的新型人工智能产品，涵盖消费产品、B2B（企业与企业之间开展交易活动的商业模式）产品和开发者工具。
里面不仅有谷歌的资深员工，还有科学家、创业者等多元背景的人才。团队聚焦某个领域的未来发展，如创造力、软件开发、娱乐产业等，并以小团队的形式运作，快速构建、迭代并发布产品。它有点脱离了传统的谷歌大型产品领域，不过仍可以与Chrome或谷歌其他部门合作，去探索、实验和尝试颠覆。
主持人：
如何营造谷歌实验室内部的团队文化？
Josh Woodward：
我们以快速迭代为荣，从一个创意最终落地到用户手中通常只需要50~100天。
在人工智能日新月异的发展现状下，速度至关重要。
另外还有一点是我们经常从小事做起。在谷歌这样的环境中，一些产品可能有数十亿人在使用，但人们会忘记这些事情都是从解决用户的某一个痛点开始的。当我们开始一个新项目时，如果每周有10000名活跃用户，我们就已经非常兴奋了，这在其他部门可能不值一提，但对我们的初创项目来说意义重大。
此外，我们还保持与外部初创公司的合作，同时注重谷歌内部DeepMind的发展，因此对研究前沿的现状以及未来的发展方向有一定了解。我们寻找富有创造力的人，但必须以平常心对待失败。我们欢迎兼具模型专业知识和用户洞察力的“独角兽”型人才，一般我们会通过独特的评估体系来挖掘这类潜力股，比如查看GitHub历史记录等。
主持人：
如何决定下一步开发哪些项目？是自下而上还是自上而下的决策机制？
Josh Woodward：
我们采用混合模式。
在战略层面，我们关注谷歌的使命以及对谷歌具有战略意义的领域。
因为我们身处其中，所以会从更广的角度思考，例如，软件开发的未来会是什么样子？谷歌有成千上万的开发人员，显然人工智能将在这个领域发挥巨大作用。我们会考虑是否可以为其他谷歌员工构建一些东西，但同时也会考虑为外部的用户构建什么，所以这方面我们采取自上而下的视角。
而在具体执行时，我们让4~5人的小团队自主挖掘用户问题，从自下而上的视角去发现细节，解决具体问题。
虽然这在其他团队看来可能有点混乱，但对我们很有效，我们正在努力生存到下一个10000+用户的里程碑产品出世。
还有很多东西即将问世，我个人对谷歌的图像生成模型和视频生成模型也很感兴趣。AI生成视频已经成为现实，不过视频生成模型运行成本很高，比如Veo需要数百台计算机支持运算。
语言大模型如Gemini、ChatGPT，去年一年时间成本下降了约97%，假设AI模型的成本曲线是这样，那么视频和图像生成模型的成本在不久的将来一定也可以快速下降。
主持人：
如何看待人工智能视频生成的现状？
Josh Woodward：
跳跃场景、跳跃剪辑等问题已经得到解决，模型对物理世界的认知已经取得了很大的进步，但效率和服务成本仍是挑战，应用层面还有很多可研究的东西。这是另一个巨大的机会，类似其他人工智能模式，真正的价值在应用层面上。
主持人：
人工智能视频生成何时才能带来经济效益？目前它的成本是远高于带来的收益的。
Josh Woodward：
这很难预测，我不太能确定何时能带来经济效益。但我想说，除了产品和应用层面，我们可能还需要在商业模式方面进行创新。我们的
第一个想法是先订阅然后按使用量收费，第二个想法是按输出付费。
对于电影和视频来说，这有点像制片人做项目时的想法。如果把它想象成个人创作，这更像是一种拍卖模式的模型。所以还有很多值得探索的地方，我们可能知道事情进展的速度，它可能会在某个季度实现突破，而不是在很多年后。
主持人：
人工智能发展速度是否在加快？
Josh Woodward：
我一直认为它会慢下来，但实际上过去三年的进展飞速。
预训练可能会停滞不前，但推理计算打开了全新的局面。
我们团队里有一位作家，他提出了“相邻团队”的概念，比如你走进一个房间，看到所有的门通向这些相邻的团队。所以在我们内部，AI还有很多值得探索的项目。
主持人：
视频消费的未来会是怎样的？
Josh Woodward：
我认为娱乐的未来更具可控性。想象一下你坐在沙发上，也许会浏览一些东西，或者将其投屏到电视上，这都会变得更加可控。另外就是视频消费未来会更个性化。
如今，YouTube、TikTok等平台根据算法给你推送感兴趣的内容，未来AI可能会根据你的兴趣直接生成视频内容。
很多东西都会在运行中产生。还有一种理论：10～15年前崛起的创作者推动了YouTube等平台的发展，未来可能会发生转变，或许将由另一批我们称之为“策展人”的群体主导，他们负责策划内容，使用模型进行创作。
