What 's happening at Google DeepMind
Google telah mengumumkan reorganisasi kepemimpinan dari unit kecerdasan buatan kuncinya - Google DeepMindPendiri dan CEO Demis Hassabis menyerahkan kendali operasional perusahaan kepada mitra lamanya, sementara dia fokus pada penelitian ilmiah dan proyek strategis jangka panjang. Ini bukan sebuah kotak yang berdetik dengan personil reshuffle, tapi mempertimbangkan dengan hati-hati bahwa perubahan keseimbangan antara ilmu pengetahuan dan pengembangan produk di salah satu laboratorium AI paling berpengaruh di dunia.
Cory Kaufman, yang sebelumnya mengawasi strategi dan pengembangan bisnis DeepMind, akan menjadi kepala operasi. Dia akan menangani manajemen hari-hari, koordinasi tim, dan interaksi dengan divisi Google lainnya. Hassabi akan tetap di perusahaan dan terus membentuk kunci arah ilmiah, tapi sekarang dia akan memiliki lebih banyak waktu untuk pekerjaan fundamental - misalnya, mengembangkan arsitektur model baru dan menangani masalah keselamatan AI. Pada dasarnya, pasangan "ilmuwan + manajer operasi" adalah mengambil bentuk dalam DeepMind, salah satu yang harus memberikan laboratorium kebebasan untuk penelitian dan disiplin diperlukan untuk mengirimkan produk.
Mengapa hal ini penting sekarang
Industri AI akan melalui periode di mana terobosan ilmiah dan produk komersial berkumpul menjadi arus tunggal. Model yang merupakan eksperimen penelitian baru-baru ini telah menjadi pondasi layanan yang digunakan oleh miliaran orang. Google menempati posisi khusus di sini: di satu sisi, ia memiliki penelitian fundamental sendiri dan tim kelas dunia; di sisi lain, menghadapi tekanan dari pesaing yang membawa produk selesai ke pasar lebih cepat.
Hassabi telah berulang kali menekankan bahwa tujuan utamanya aman dan bertanggung jawab dalam pengembangan AI, tidak hanya melepaskan versi chatbot lain. Namun, dalam perlombaan dengan OpenAI, Microsoft, dan pemain lainnya, ambisi ini sering bertentangan dengan kebutuhan untuk mempercepat siklus produk. Memberikan kepemimpinan operasional kepada Kaufman adalah upaya untuk menyelesaikan kontradiksi itu: percobaan ilmiah dapat melanjutkan dengan kecepatan mereka sendiri, sementara tim rekayasa produk mendapatkan manajer yang jelas yang menjawab untuk tenggat waktu dan hasil.
ChatGPT - pesaing utama untuk model Google saat ini - secara agresif memperluas fungsionalitas dan mengintegrasikan ke dalam layanan yang lebih. Sebagai tanggapan, Google merilis seluruh baris model di bawah merek Gemini, tapi strategi pembangunan sering tampak bertentangan: kadang-kadang terlalu berhati-hati, kadang-kadang terlalu terburu-buru. Struktur kepemimpinan baru dimaksudkan untuk membantu menghilangkan kekacauan itu.
Bagaimana manajemen akan terstruktur
Peran Hassabis: dari manajer ke visioner
Akibatnya, Hassabis menjadi pemimpin ilmiah dan "wajah" laboratorium. Dia akan terus mengawasi program penelitian, termasuk mereka yang tidak punya jalur langsung ke produk komersial. Hal ini terutama penting untuk daerah seperti AI untuk ilmu pengetahuan - misalnya, memprediksi struktur protein atau menemukan bahan baru. Proyek-proyek tersebut memerlukan usaha bertahun-tahun dan tidak cocok dalam rencana triwulan.
Peran Kaufman: efisiensi operasional
Kaufman, untuk bagiannya, akan mendapatkan kontrol atas anggaran, prioritas tugas, dan interaksi dengan divisi Alphabet lainnya. Tugas utamanya adalah untuk memastikan bahwa ide-ide penelitian berubah menjadi prototipe lebih cepat, dan kemudian menjadi produk penuh. Ini bukan hanya sebuah posisi administratif: di perusahaan teknologi besar, justru orang-orang seperti yang menyediakan hubungan antara laboratorium dan bisnis.
Pengaturan semacam ini telah dilihat berkali-kali dalam industri, ketika pendiri perusahaan mundur dari hari ke hari operasi untuk fokus pada ide-ide besar. Larry Page dan Sergey Brin, contohnya, tetap di Google untuk waktu yang lama sebagai penasihat strategis, tanpa terlibat dalam manajemen rutin. Untuk DeepMind, bagaimanapun, transisi ini terjadi untuk pertama kalinya: sebelumnya, Hassabis menggabungkan kedua peran tersebut.
Dampak pada ilmu pengetahuan dan industri
Untuk komunitas ilmiah, ini adalah pertanda baik. Hassabi selalu menjadi tokoh yang, meskipun komersial AI, terus menekankan pentingnya ilmu murni. Bersama rekan-rekannya, ia menerima Hadiah Nobel dalam Kimia untuk mengembangkan AlphaFold, sistem untuk memprediksi struktur protein. Sekarang dia akan memiliki lebih banyak kesempatan untuk mengembangkan proyek-proyek tersebut tanpa menghabiskan energinya pada pertemuan dan pelaporan.
AlphaFold adalah salah satu contoh yang paling mencolok tentang bagaimana teknologi DeepMind melampaui AI itu sendiri. Dengan itu, ilmuwan di seluruh dunia telah mempercepat penelitian dalam biologi
