你是否曾梦想潜入深邃的海洋,聆听珊瑚礁的低语,领略海底森林的瑰丽风光?你是否曾仰望蓝天,对飞机划过天际的尾迹心生好奇,探寻它与环境之间的微妙联系?
在科学家和研究人员的共同努力下,先进的科学技术和创新的解决方案给出了答案,并且,它们正在帮助人类解决诸多复杂的环境问题。在第 55 个世界地球日到来之际,跟随 Google 的脚步,深入了解创新技术在环境保护和可持续发展中的重要作用吧~
你听过珊瑚礁的声音吗?
在 Google 艺术与文化团队和海洋生态学家的共同努力下,人们有了机会参与到保护珊瑚礁的行动中,倾听来自这个世界的声音,为珊瑚礁生态系统的恢复贡献一份力量。
Google 艺术与文化团队和海洋生态学家联合推出了一项 AI 实验,深入分析了澳大利亚、印度尼西亚和菲律宾等地区数百个小时的珊瑚礁录音。通过这些数据,Google 的合作伙伴可以深入了解栖息地的健康状况、生物多样性和习惯,从而精准把握保护珊瑚礁的工作重点。同时,人们也可以通过 Google 文化与艺术的“Calling in Our Corals”实验,收听这些珊瑚礁的录音片段,分辨不同声音的来源,为训练AI模型提供帮助。
与陆地一样,海底亦存在茂密繁盛的森林,只不过这里的“树木”是由高耸的海带目大型褐藻构成。在澳大利亚南部海岸,就曾经矗立着一片规模庞大的海藻森林,栖息着仙女企鹅、叶海龙、红手鱼等珍稀生物。然而,由于海水温度的持续上升,这片美丽的海底森林正面临着彻底消亡的危险。
为了守护这片珍贵的海底生态,Google 与澳大利亚多个机构合作,利用先进的 AI 技术,对卫星图像进行精准识别,从而定位现存的海底森林,为保护工作提供了宝贵的科学依据。此外,他们还通过 AI 强大的计算能力,对现存的海藻进行基因测序,分析这部分海藻在升温的海水中存活的原因,为选育耐热品种恢复海底森林做准备。
当前,全球变暖现象日益严重,不断升高的气温损害了空气质量、基础公共设施和公众健康。Google 的“Tree Canopy”项目将 AI 技术与航拍图像相结合,通过地图绘制技术为城市和社区的领导者提供数据分析服务,评估城市当前的树冠覆盖率,促成更科学的城市绿化方案,为城市带来清凉。例如,通过 Tree Canopy 的工具,人们可以发现树冠覆盖不足的区域,并有针对性地进行树木种植。
印度是世界上重要的农业大国,耕地面积位居世界第二,约一半人口从事农业,是大米、小麦、棉花、糖和乳制品等农产品的生产国和出口国。然而,近年来由于不可持续的耕作方式、水资源的不合理使用等问题,印度的农业系统面临着气候变化的严峻挑战,如若不采取相关措施,全球的粮食和环境系统都将受到威胁。
Google 团队开发了一整套人工智能驱动技术对印度的农业数据进行分析,利用卫星图像和机器学习划定耕地边界,确定耕地、森林和林地的面积并识别灌溉结构,为抗旱做好准备。同时,Google 研究团队也正在开发“Landscape Monitoring”模型,该模型可以提供作物类型、面积、水源距离等数据,为农业决策提供支持。通过了解耕地质量和环境变化,农民可以减少土地和水资源浪费,提高作物产量,从而增强整个农业生态系统的能力,促进农业生产的高效和可持续发展。
当飞机穿越低温且湿度充足的空域时,其尾部便会留下一道独特的“白线”,这就是凝结尾迹(Contrails),也被称为飞机云。然而,这道看似柔和美丽的云线,却对气候产生了不可忽视的影响。这些飞机云在特定条件下可能扩散成为宽广的卷云,宛如给地球覆盖上了一层厚厚的“毯子”,不仅严重阻碍了地球热量的正常散发,还进一步加剧了气候变暖的趋势。
那么如何消除飞机云呢? 这一点其实并不复杂。Google Contrails 项目的科学家们运用先进的技术手段,通过训练 AI 模型来识别卫星图像中的飞机云。经过大量数据的训练,AI 模型已经能够预测出哪些区域和时段容易形成飞机云。基于这些数据,飞机在飞行过程中可以灵活地调整高度和速度,从而有效避免产生飞机云。
实验结果表明,通过这一技术的应用,Google 帮助减少了 54% 的飞机云。这些成果不仅证明了科技在环保领域的巨大潜力,也为我们提供了一种新的、有效的应对气候变化的手段。
新出炉的这份年度报告将详细介绍 Google 付出了哪些努力来防止我们的广告平台遭到恶意利用。
作者:Duncan Lennox,VP & GM,广告隐私与安全
2023 年的一个关键趋势就是生成式 AI 的影响。这一新技术给数字广告行业带来了激动人心的显著变化,从效果优化到图片编辑。当然,生成式 AI 也带来了新的挑战,我们高度重视这些挑战,并将介绍我们为了积极应对这些挑战而正在进行的工作。
同样重要的是,生成式 AI 为改进我们的违规处置成效也提供了独特的机会。我们的团队正在利用这项变革性技术,尤其是大语言模型(LLM),以更好地保护用户在网上的安全。
我们的安全团队很早就在使用 AI 驱动的机器学习系统来进行大规模政策执行。多年来,正是得益于这样的系统,我们才得以在被用户看到之前,就检测到并屏蔽数十亿条不良广告。然而,尽管这些机器学习模型仍十分先进,但它们以往都需要经过大量的训练,往往依赖于数十万乃至数百万例违规内容的样本。
而 LLM 则可以快速审核并解读海量内容,同时还能从这些内容中捕捉到重要的细微差异。这些先进的推理功能已经让我们能够对一些较为复杂的政策,做出更大规模、更精准的违规处置决策。例如,我们制定政策来打击不可靠金融产品的声明,这其中包括宣传快速致富方法的广告。这些广告背后的恶意行为者变得越来越狡猾。他们会针对新的金融服务或产品(如投资建议或数字货币)调整策略,定制广告内容,以欺骗用户。
当然,传统的机器学习模型也被训练用于检测出这些违规行为。然而,金融趋势的快速变化和持续演进,有时也让这些模型难以区分哪些是合法内容,哪些是虚假服务,也就难以快速扩展我们的自动化违规处置系统以打击欺诈。LLM 则更善于快速了解金融服务的新趋势,并识别出那些滥用这些趋势,将快速致富欺诈伪装成合法业务的恶意行为者的模式。这让我们的团队在面对新兴的各种威胁时,能够更加机动灵敏。
利用 LLM 的力量来保障广告安全而言,我们只是刚刚开始。去年公开发布的 Gemini 是 Google 最强大的 AI 模型,我们也很高兴能开始将它先进的推理功能应用到广告安全和违规处置工作中。
2023 年,综合所有线上平台来看,诈骗和欺诈活动有增无减。恶意行为者不断变换手法来操纵数字广告,企图诈骗用户与合法商家。面对变化多端的威胁,我们迅速更新了政策,部署了快速响应违规处置团队,同时改进了我们的检测技术。
总体来看,2023 年我们屏蔽或移除了 2.065 亿条违反虚假陈述政策的广告(包括以多种手法实施诈骗的广告),以及 2.734 亿条违反金融服务政策的广告。我们还屏蔽或移除了超过 10 亿条违反“滥用广告网络”政策的广告(包括宣传恶意软件的广告)。
打击诈骗广告是一项长期工作。我们看到,恶意行为者的操作手法更加老道、规模更大,而且还使用了深度伪造等新手段来欺骗用户。我们将继续投入大量资源,在检测技术方面加大投入,并与全球反诈骗联盟(Global Anti-Scam Alliance)和英国反诈骗组织 Stop Scams UK 等机构合作,促进信息共享,共同保护全球消费者。
我们的目标是在恶意广告和欺诈帐号出现在平台上之前,就进行有效拦截和中止,或者一经检测就立即将其移除。AI 正在帮助我们改善在这方面的违规处置效率。2023 年,我们屏蔽或移除了超过 55 亿条广告,这一数字相比前一年略有上升;中止了超过 1270 万个广告主帐号,处置数量较前一年接近翻倍。同样,我们会将广告从那些违反我们政策(如露骨色情内容政策或危险的产品政策)的发布商页面和网站上移除,以此确保广告主和用户的安全。2023 年,我们针对超过 21 亿个发布商页面阻止或限制了广告投放,这一数字较 2022 年略有增加。我们在处理普遍性或严重违规行为方面也取得了进步。我们对超过 395,000 个发布商网站采取了更大范围的网站级违规处置,这一数量相比 2022 年显著增加。
从 AI 对这项工作的影响来看:在去年发布商网页级的违规处置中,有超过 90% 的违规处置都是从使用机器学习模型开始的,包括我们最新的 LLM。当然,如果广告主或发布商认为存在误判,可以就处置措施提出申诉。我们团队会进一步审核,如果发现确实有误,则会据以改进系统。
在广告安全领域,一年时间可能发生很多变化,比如生成式 AI 等新技术问世、全新的滥用趋势的出现、以及全球冲突等等。数字广告行业必须机动灵活,随时做好应对准备。正因如此,我们将持续制定新政策、强化违规处置系统、加深跨行业协作,并为用户、发布商和广告主提供更多控制。
例如在 2023 年,我们推出了广告信息公开中心,这是一个可搜索的信息库,所有经过验证的广告主发布的广告都在其中,它有助于用户快速轻松地详细了解自己在 Google 搜索、YouTube 和展示广告网络上看到的广告。我们还更新了适宜性控制选项,让广告主可以简单快速地在 YouTube 和展示广告网络上设置自己希望避免的特定主题。总体来看,我们对广告和发布商政策的更新达到 31 次。
虽然尚不知道 2024 年还会面临怎样的形势,但我们相信,依靠在政策、检测和违规处置方面的投入,我们一定能妥善应对未来的任何挑战。
Gemma 采用了与创建 Gemini 模型的相同的研究和技术,旨在进行负责任的 AI 开发。
作者:
Jeanine Banks,Developer X和开发者关系副总裁兼总经理
Tris Warkentin,Google DeepMind 总监
在 Google ,我们致力于让 AI 助力每个人。长期以来,我们对开放社区的创新贡献了许多成果,如 Transformers、TensorFlow、BERT、T5、JAX、AlphaFold 和 AlphaCode。今天,我们很高兴地介绍 Google 的新一代开放模型,以协助开发者和研究人员负责任地构建 AI。
Gemma 是先进的轻量级开放模型系列,采用了与创建 Gemini 模型相同的研究和技术。受到 Gemini 的启发,Google DeepMind 和 Google 其他团队合作开发了 Gemma,并用拉丁语中意为“宝石”的 Gemma 为其命名。在发布模型权重的同时,我们还推出了一系列工具,旨在支持开发者创新,促进合作,并指导如何负责任地使用 Gemma 模型。
从今天起,Gemma 在全球范围内开放使用。以下是有关该模型的关键细节:
Gemma 模型与我们规模最大、能力最强的 AI 模型 Gemini 共享技术和基础架构。这使得 Gemma 2B 和 7B 与其他开放模型相比,展现出同等规模最先进的性能。同时,Gemma 可以直接在开发者的笔记本电脑或台式机上运行。值得注意的是,Gemma 在关键基准测试集上大大超过了更大的模型,同时还严格遵守了我们对安全和负责任输出的标准。有关性能、数据集对比和建模方法的详细信息,请参见技术报告。
Gemma 在设计时将我们的 AI 原则放在首位。为了使 Gemma 预训练模型安全可靠,我们使用自动技术,从训练集中过滤掉特定的个人信息及其他敏感数据。此外,我们进行了大量的微调和人类反馈强化学习(RLHF),使我们的指令微调模型与负责任的行为保持一致。为了解并降低 Gemma 模型带来的风险,我们进行了强有力的评估,包括手工红队测试、自动对抗性测试,以及对危险活动的模型能力评估。我们在 Model Card 中阐述了这些评估。
我们与 Gemma 一道发布了新的 Responsible Generative AI Toolkit,帮助开发者和研究人员优先构建安全和负责任的 AI 应用。这些工具包括:
您可以基于自己的数据微调 Gemma 模型以适应特定应用需求,例如摘要或检索增强生成 (RAG)。Gemma 可支持多种工具和系统:
Gemma 为开放社区构建,旨在推动开发者和研究人员的 AI 创新。您可以通过 Kaggle 的免费访问权限、Colab notebooks 免费层、以及 Google Cloud 新用户可获得的 300 美元积分立即开始使用 Gemma。研究人员还可以申请高达 50 万美元的 Google Cloud 积分以加速他们的项目。
您可以在 ai.google.dev/gemma 了解更多关于 Gemma 的信息并访问快速入门指南。
随着 Gemma 模型系列的不断扩展,我们期待看到基于 Gemma 的多元化应用出现。敬请关注未来几周的活动和机会,与我们进行交流、学习并使用 Gemma 进行开发构建。
我们很期待看到您的创新!
作者:Shashi Thakur,Google Ads(Search Ads & Ads on Google Experiences)副总裁/总经理
从改善广告系列的创作,到在不断演进的用户搜索体验中提升广告的有效性,生成式 AI 可以为广告主赋能。去年,我们宣布了 AI 赋能广告的新时代,同时也做出承诺,确保广告主有机会在用户的搜索历程中触达潜在客户。今天,我们将分享在这方面取得的进展。
正如我们在上个月所宣布,接下来的几个月内,我们将把我们规模最大、能力最强的 AI 模型 Gemini 推广到更多 Google 核心产品中,其中就包括 Google Ads。我们一直在积极测试 Gemini 以进一步增强 Google 广告解决方案。今天,我们很高兴地向大家分享, Gemini 已经在赋能 Google Ads 中的对话式体验。这一进展为接下来要推出的诸多 Gemini 集成拉开了序幕。
美国和英国市场使用英语语言的广告主现在已经可以在 Google Ads 中使用对话式体验的 Beta 版了。在接下来的几周内,它将开始在全球范围内逐步向所有使用英语语言的广告主开放。在未来的几个月内,我们还将开放针对更多语言的使用,对此我们非常激动,也期待听到来自你们的反馈。
对话式体验的流程旨在帮助您通过一种基于聊天的方式制作更出色的搜索广告系列。它将您的专业知识与 Google AI 相结合。在开始操作时,您只需添加自家网站的网址,Google AI 就会生成相关的广告素材,包括广告创意和关键字等,从而帮助您制作优化的搜索广告系列。
过去几个月里,我们一直在与一小部分广告主一起测试这种对话式体验。我们观察到,这种功能能够帮助他们更轻松地制作出更优质的搜索广告系列。为了衡量这一点,我们采取了多种方式,广告效力指标就是其中之一。这项指标衡量的是广告文案的相关性、质量和多样性,并且会给出从“较差”到“极佳”的不同等级的评分。
“我发现这种对话式体验非常易用,它帮助我制作出了更多广告效力评分达到‘良好’或‘极佳’的优质广告,从而进一步提升了广告系列的效果。”
—— Page1 公司付费搜索经理 Tom Foster
随着搜索体验变得更加可视化,我们听到一些广告主反馈,要制作能提升广告效果的引人入胜的图片并非易事。正因如此,我们设计的这种对话式体验能够利用生成式 AI 和您着陆页的图片,为您的广告系列提供量身定制的图片建议。这项功能在接下来的几个月就会增加到产品中。广告主需要先批准素材资源(包括图片),广告系列才会发布。
所有在 Google Ads 中(包括对话式体验)由生成式 AI 所创作的图片都会标明由 AI 生成。我们使用 SynthID 为这类图片加上隐藏式水印,图片中还会包含开放标准的元数据,以表明图片是由 AI 生成的。
我们的数据显示,在 Google Ads 中使用对话式体验的小企业广告主发布广告效力评分达到“良好”或“极佳”的搜索广告系列的可能性提高了 42%。¹这一点极为重要,因为我们发现广告效力与转化之间存在很强的相关性。举例来说,广告主将自适应搜索广告的广告效力从“较差”提升到“极佳”后,转化平均增加 12%。²
与整个行业一样,我们对 AI 能够为消费者和广告主等群体带来价值的潜力充满热忱。随着 AI 的快速进化,新的应用场景和机遇层出不穷。正因如此,我们认为 AI 将持续让我们的产品变得更有用。
在我们不断探索 AI 的无尽可能的同时,我们也将一如既往地以负责任的方式开发和应用这项新技术。我们深信,要做到这一点,最好的方式就是坚持 Google 在 2018 年确立的 AI 原则。
接下来的一年,我们将针对 Google Ads 推出更多 AI 赋能的新功能,敬请关注。如果您有意向立即开始使用 AI,请参阅 AI 必备知识。
¹数据来源:Google 内部数据,全球,在 Google Ads 中使用对话式体验以英语发布的搜索广告系列对比没有使用这种体验以英语发布的搜索广告系列,2023 年 8 月 21 日 - 2023 年 10 月 22 日²数据来源:Google 内部数据