谷歌称Gemini开创“原生多模态”时代，但演示视频被指夸大性能
·谷歌的演示视频似乎暗示：当Gemini实时观察周围的世界并做出反应时，人可以与Gemini进行流畅的语音对话。但实际上，演示中的声音是在读出人向Gemini发出的文本提示，并识别人展示的静态图像，且响应时间比视频中展示的时间长。
·谷歌DeepMind强调，Gemini是人工智能的新品种——“原生多模态”，区别于现有的“拼凑多模态”模型，即从一开始就使用多种模态（例如音频、视频和图像）训练而成。因此，Gemini开辟了一条人工智能领域前所未见的道路，可能会带来重大的新突破。
Alphabet首席执行官桑达尔·皮查伊在2023年5月的Google I/O开发者大会上首次提到Gemini。
谷歌备受瞩目的新AI模型Gemini刚刚发布，就引发了一些争议。
有媒体报道称，一段由人工智能开发机构谷歌DeepMind制作的演示视频夸大了Gemini的性能。这段视频在网络上广泛流传，显示Gemini能够迅速判断画面中的实物并给出像人一样的语音反馈，凸显出惊人的多模态功能。但一些媒体和用户在亲自上手使用时发现，Gemini并不能达到视频中的效果。事实上，谷歌DeepMind承认演示不是实时或以语音进行的。这种营销努力甚至遭到了谷歌内部员工的批评。
随着中等版本的Gemini Pro开放使用，越来越多用户在网上发布测评，一些用户对其早期印象并不好，尽管其确实改进了谷歌聊天机器人Bard的性能。而对标GPT-4的高级版本Gemini Ultra要到明年才发布。
值得注意的是，谷歌DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）在接受媒体采访时强调，Gemini是人工智能的新品种——“原生多模态”，区别于现有的“拼凑多模态”模型，即从一开始就使用多种模态（例如音频、视频和图像）训练而成。因此，Gemini开辟了一条人工智能领域前所未见的道路，可能会带来重大的新突破。
“只是为了简洁而缩短了”
彭博社专栏作家帕米·奥尔森（Parmy Olson）12月7日撰文称，第一次观看谷歌DeepMind关于Gemini的视频演示时，确实大受震撼。Gemini能够从塑料杯下追踪盖住的纸团，或者通过白色的点推断出将画出什么图形，这显示了DeepMind人工智能实验室在过去几年中培养的推理能力，这是其他人工智能模型所缺少的。但所展示的许多其他功能并不是独一无二的，正如沃顿商学院教授伊桑·莫利克（Ethan Mollick）所演示的，可以通过ChatGPT Plus复制。
当然，谷歌其实已经表明该视频经过编辑。“出于本演示目的，为了简洁起见，延迟已经减少，Gemini输出（时间）也已缩短。”该公司在其YouTube视频的描述中表示。这意味着模型每个响应所花费的时间实际上比视频中展示的时间长。
这段视频也没有具体说明该演示是否使用了尚未发布的Gemini Ultra——Gemini中最大、功能最强的类别，被定位为GPT-4的竞争对手。
谷歌DeepMind产品副总裁伊莱·柯林斯（Eli Collins）告诉媒体，视频中的画鸭子演示仍然是研究级别的功能，至少目前还没有出现在谷歌的实际产品中。
一位谷歌员工告诉彭博社，他们认为这段视频描绘了一幅不切实际的画面：让Gemini取得令人印象深刻的成绩是多么容易。另一位员工表示，对演示并不太感到惊讶，因为他们已经习惯了公司公开定位其产品的某种程度的营销炒作。“我认为大多数使用过大语言模型技术的员工都知道要对这一切持保留态度。”该员工说。
科技媒体The Verge的编辑认为，企业经常编辑演示视频，特别是因为许多公司希望避免现场演示带来的任何技术问题，稍微调整一下是很常见的。但谷歌有制作可疑演示视频的历史，比如，可以打电话给理发店和餐馆进行预约的人工智能语音助手Duplex的演示就曾引起怀疑。而预先录制的人工智能模型视频往往会让人们更加怀疑。
奥尔森则认为，谷歌是在“炫耀”，目的是误导人们，让他们忽视Gemini仍然落后于OpenAI的事实。“捏造这些细节表明了更广泛的营销努力：谷歌希望我们记住，它拥有世界上最大的人工智能研究团队之一，并且比其他任何人都能获得更多的数据。”奥尔森写到，“几乎可以肯定，谷歌的炫耀是为了利用OpenAI最近的动荡。”
谷歌DeepMind研究和深度学习负责人副总裁奥里奥尔·维尼亚尔斯（Oriol Vinyals）在一篇帖子解释了团队是如何制作该视频的。“视频中的所有用户提示和输出都是真实的，只是为了简洁而缩短了。”维尼亚尔斯说，“该视频展示了使用Gemini构建的多模态用户体验是什么样子。我们这样做是为了激励开发人员。”
这个回应遭到了The Verge编辑的批评：“这当然是解决这种情况的一种方法，但对谷歌来说可能不是正确的方法——至少在公众看来，谷歌已经被OpenAI今年的巨大成功打了个措手不及。如果它想激励开发人员，就不能通过精心编辑的、可能歪曲人工智能能力的精彩视频。”
第一波测试结果
那么，Gemini的性能到底怎么样呢？一些媒体和专业人员已经展开了测评。
Gemini的中等版本Gemini Pro在发布当天通过聊天机器人Bard推出，没过多久，用户就开始在X（前身Twitter）上表达他们的不满。
在某些案例中，该模型未能正确反映基本事实，例如2023年奥斯卡获奖者。Gemini Pro错误地声称最佳男主角是布兰登·格里森（Brendan Gleeson），而不是真正的获胜者布兰登·弗雷泽 （Brendan Fraser）。
Gemini Pro说错了奥斯卡奖得主。
当再次向模型询问同样的问题时，它给出了不同的错误答案：
科幻小说作家查理·斯特罗斯（Charlie Stross）在一篇博客文章中写道，发现了更多Gemini Pro虚构事实的例子。
翻译似乎也不是Gemini Pro的强项。当要求它用法语给出一个6个字母的单词时，它给出了一个5个字母的单词。当TechCrunch记者提出同样的要求时，Gemini Pro回答了一个7个字母的单词。
当被要求给出6个字母的法语单词时，Gemini Pro给出了错误的答案。
还有人测试了使用谷歌搜索和谷歌新闻来回顾一些热门话题。Gemini Pro似乎不愿意对可能有争议的新闻话题提供信息，比如巴以冲突，而是告诉用户自己去谷歌搜索。相比之下，ChatGPT给出了巴以冲突新动态的详细摘要，并引用了新闻文章。
Gemini Pro似乎不愿意提供巴以冲突的动态，而是告诉用户自己去谷歌搜索。
不过，当TechCrunch记者要求Gemini Pro提供乌克兰冲突最新情况的摘要时，它确实提供了一份，然而给出的信息已经过时一个多月。
谷歌在介绍中强调了Gemini增强的编程技能，尽管一些X上的帖子显示在某些领域确实得到了改进，但有用户发现，Gemini Pro似乎也很难处理基本的编程功能。
与所有生成式人工智能模型一样，Gemini Pro也不能免受“越狱”的影响，即绕过阻止它讨论有争议话题的安全过滤器。销售模型审计工具的初创公司Robust Intelligence的研究人员使用自动化方法通过算法更改提示上下文，直到Gemini Pro的护栏失效为止，设法让Gemini Pro提出了从慈善机构盗窃并暗杀高级官员的方法。
彭博社在对新Bard进行的有限测试中发现，大部分与GPT-3.5相当或更好，但在某些任务上仍然不可靠。
当然，Gemini Pro并不是Gemini最强大的版本，更强大的Gemini Ultra将在明年推出。虽然谷歌DeepMind称Gemini Pro的性能击败了GPT-3.5，但后者已经推出了大约一年。
谷歌DeepMind发布的表格显示了Gemini与OpenAI顶级模型GPT-4的对比。Gemini Ultra在大多数标准基准测试中击败了GPT-4，测试包括在高中物理、专业法律和道德场景等方面的表现，当前的大模型竞争几乎完全由这些能力来定义。
谷歌发布的表格显示了Gemini与GPT-4的对比，蓝色为获胜参数。
在大多数基准测试中，Gemini Ultra仅比GPT-4高几个百分点。换句话说，谷歌的顶级人工智能模型仅对OpenAI至少一年前完成的工作进行了有限的改进。而Ultra仍处于保密状态。
研究Gemini与机器人技术结合
但Gemini的意义可能不只在于与GPT的参数对比，正如哈萨比斯特别强调的，Gemini是“原生多模态”，区别于其他既有的多模态模型。后者是将多个模态先独立训练成不同模型，然后再拼凑在一起的，而Gemini一开始就把多种形式的数据放在一起训练，并使用同一个模型完成不同模态的内容输出。
谷歌DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯。
“据称，Gemini开启了一个新时代，超越了主要以文本为基础的大语言模型，这可能为新一轮人工智能产品奠定基础，这些产品与ChatGPT所支持的产品截然不同。”《连线》这样评价。
此前，ChatGPT展示了人工智能模型如何在提供足够文本的情况下了解大量关于世界的知识。一些研究人员认为，简单地使语言模型变得更大就会将其能力提高到与人类相媲美的程度。但是，通过人类编写的文本过滤器，模型能了解的关于物理现实的信息是有限的。
“到目前为止，大多数模型都通过训练单独的模块然后将它们拼接在一起来近似于多模态。”哈萨比斯在接受《连线》采访时表示，这似乎是在暗指OpenAI的技术，“对于某些任务来说这没问题，但你无法在多模态空间中进行这种深层复杂的推理。”而Gemini处理不同形式数据的能力从一开始就是该项目愿景的关键部分。
“作为一名神经科学家和计算机科学家，多年来我一直想尝试创建一种新一代人工智能模型，其灵感来自于我们通过所有感官互动和理解世界的方式。”哈萨比斯说，Gemini是“向这种模式迈出的一大步”。
哈萨比斯表示，为了提供能够以当前聊天机器人无法做到的方式理解世界的人工智能系统，大语言模型还需要与其他人工智能技术相结合。这与OpenAI首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）在4月发表的言论相似，当时他明确表示，尽管ChatGPT取得了成功，但人工智能领域需要一个重大的新想法才能取得进一步的重大进展。
OpenAI正在开发一个名为Q* 的项目，该项目旨在提高人工智能模型的推理能力，可能会使用强化学习。哈萨比斯表示，谷歌DeepMind正在按照类似的思路进行研究。
此外，哈萨比斯表示，谷歌DeepMind已经在研究如何将Gemini与机器人技术结合起来，与世界进行物理交互。“要成为真正的多模态，你需要包括触摸和触觉反馈。”他说，“将这些基础型模型应用于机器人技术有很多希望，我们正在对此进行深入探索。”
谷歌已经朝这个方向迈出了一小步。2022年5月，谷歌宣布推出一款名为Gato的人工智能模型，能够学习执行各种任务。今年7月，谷歌展示了一个名为RT-2的项目，涉及使用语言模型来帮助机器人理解和执行动作。
哈萨比斯说，相比软件智能体（agent）或者尝试以与人类类似的方式使用计算机和互联网完成任务的机器人，能够更好地推理视觉信息的模型应该会更有用。