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晨哨网

2023-02-15 18:20 ・上海

来源 | 器械之家

据悉，百度已完成对医疗商业解决方案服务商GBI Health的并购，以实现“AI+医疗大数据智能化全链条洞察”，服务生物医药、医疗器械、CRO、医疗投资等企业，为立项研发、管线规划、市场准入到商业化落地的全链条，提供数字化、智能化转型的支持。

值得一说的是，在不久前生成式人工智能ChatGPT爆火的时候，百度表示将于3月完成“文心一言”（百度内部研发类ChatGPT聊天机器人，其英文名称则为ERNIEBot。）的内测。而GBI Health有着海量的药械数据，那么未来两者是否会结合成为数据更为全面、交互更为智能的医疗专业智囊呢？

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全球领先的医疗商业解决方案服务商

GBI Health于2002年在上海成立，是国内首家医疗信息数据提供商，始终致力于以数据和技术为驱动，为药企、器械及行业相关服务商提供贯穿全球药械生命周期的全息数据、行业资讯、全球新闻等高价值的洞察，助力企业在战略布局、产品决策、市场洞察等方面引领市场。

随着网络和信息技术的兴起和发展，大数据的应用范围在医疗领域呈井喷式发展之势。情报数据时代，数据的质量对医疗行业的发展起着重要的作用。GBI伴随时代的发展，自身也是快速成长，成立后短短几年时间内就成为中国领先的药械情报提供商，业务遍布中国和拉丁美洲等国家和地区，旗下产品成为了解愈加复杂且竞争更加激烈的医疗市场的必要工具。

历经二十余年的发展，GBI已从一家医疗商业大数据公司发展成为业内领先的医疗商业解决方案服务商，并被全球头部药械企业、医疗投资、咨询公司等企业用户视为值得信赖的长期首选合作伙伴。旗下产品服务组合除了SOURCE全球药品数据库、METRIX研究人员数据库、DEVINT医疗器械数据库三款贯穿药械完整生命周期的全球数据库外，其还提供全球化准入情报，并结合专项咨询服务，助力中国企业的国际化发展。

或与“中国版ChatGPT”结合

近段时间，ChatGPT掀起的人工智能浪潮备受关注，百度也宣布即将上线中国版ChatGPT“文心一言”，从此次收购GBI来看，未来拥有海量药械数据的GBI或与中国chatGPT “文心一言“相结合，成为数据更为全面、交互更为智能的医疗专业智囊。

而此次百度宣布收购GBI，旨在开启“AI+医疗大数据智能化全链条洞察”的新纪元 ―― 以人工智能技术打破数据的边界，颠覆医疗行业传统模式，赋能各个医疗行业的参与者。为全球制药、医疗器械、CRO、医疗投资等企业用户打破传统商业模式，实现从“立项研发、管线规划、市场准入到商业化落地”的全链“数智化”转型。

据了解，收购完成后GBI将成为百度大健康事业群（HCG）的重要助力和关键增长引擎。

其中百度大健康事业群（HCG）主要包括两大平台，健康管理平台“百度健康”主要为用户提供“健康科普-就医决策-医疗服务”。现阶段日服务用户过亿，用户健康搜索量日均超2亿次，与2200多位专家及团队合作，并提供五个场景的服务。

通过与百度HCG强大的数据、技术、资源深度融合，GBI将推出全新的商业智能服务板块，通过专家智库、患者行为洞察、营销全景分析等途径，提供覆盖医疗健康全行业全闭环的商业决策辅助。

同时，经过医疗领域打磨应用的百度医学NLP、大数据治理技术将全链路提升GBI从数据获取、数据治理到数据精准搜索与匹配效率，赋能药械客户研发、临床试验、注册、准入、销售和投融交易等各环节，全方位助力企业在商业布局时，以更敏锐的洞察，实现长期有机增长。

未来，当GBI与百度健康、灵医智惠等核心业务及百度核心AI技术深度融合后，百度HCG将打造出一个面向医疗行业的人工智能应用模型。

2022年医疗行业最活跃的互联网大厂投资方

科技巨头跨界医疗在近几年来屡见不鲜，而百度的医疗布局则显得格外广泛。百度在医疗健康领域的投资集中在 2018 年之后，2019年2月，百度在线网络技术（北京）有限公司变更经营范围，把销售第三类医疗器械、II类医疗器械纳入经营范围内，正式步入医械领域。随后几年百度更是投资了多家医疗企业，布局了多个黄金赛道，尤其是在2020年投了多家企业。

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而在刚刚过去的2022年，根据相关数据统计，百度成为了去年医疗行业最活跃的投资方，合计投资了8家医疗健康公司，4家为新药研发商，2家为眼科医疗设备研发商，另外2家分别为AI蛋白质设计平台和外泌体诊断试剂研发商。

由此可见，百度2022在医疗领域，一直侧重AI医疗、医疗设备的投资策略。此次收购医疗商业解决方案服务商GBI Health也再次反映了出了“AI+医疗”结合的百度布局。

未来随着中国医药行业高速发展，海量的医疗信息数据持续积累，一个整合药品、器械全生命周期以及科研进展的数据库可以为生命健康企业带来巨大的商业价值，并促进医疗行业的蓬勃发展。

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百度翻译采集

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编辑：Aeneas 好困

【新智元导读】据The Information爆料，OpenAI在最近几个月里挖了至少十几名谷歌AI的员工，而这些工程师都在ChatGPT的研究中发挥了至关重要的作用。

如今已经没人能否认，OpenAI凭ChatGPT火遍了全球。

所有AI从业者和投资人都想知道，一家成立7年的小初创公司，究竟是如何击败谷歌的。

其实，OpenAI的一个「大杀器」就是――从谷歌挖人。

而如今ChatGPT既然已成顶流，谷歌的人才们也纷纷开始主动跳槽到OpenAI。

今天，两位前谷歌员工Jason Wei和Hyung Won Chuang仿佛约好了一般，前后脚宣布从谷歌大脑离职、入职OpenAI，还互相转了推。

只有谷歌受伤的世界达成了。

OpenAI的秘密武器：前谷歌工程师

其实，为了ChatGPT，OpenAI很早就开始了「挖角」工作。

在公开发布ChatGPT的前几周，OpenAI悄悄从谷歌挖来至少5名员工，进行了最后的润色，以便ChatGPT可以在11月发布。

在OpenAI的官宣博客中，Barret Zoph、Liam Fedus、Luke Metz、Rapha Gontijo Lopes，这几位前谷歌员工的名字，被列在了ChatGPT的主要贡献者名单中。

上：Jacob Devlin, Liam Fedus和Shane Gu；下：Rapha Gontijo Lopes, Samuel Schoenholz和Barret Zoph

上个月，OpenAI又从谷歌那里挖来一名负责为搜索引擎开发机器学习模型的研究员。然后，OpenAI不出意外地把这项技术用到了自家的ChatGPT上。

而最近，就像我们开头看到的那样，谷歌主要AI团队――谷歌大脑的研究人员，纷纷跳槽到了OpenAI。据粗略统计，谷歌大脑至少失去了4名核心成员。

Bard发布会上大出丑，员工时候纷纷吐槽不用心、糊弄事儿，谷歌大脑核心员工又纷纷「叛逃」，真是应了那句话：人倒霉的时候，喝凉水都塞牙。

但其实，谷歌能走到这一步，是冥冥之中的必然。

谷歌：没赶上热乎的

在吸纳了世界上大部分机器学习人才之后，谷歌却被OpenAI抢了先。

谷歌只能忙不迭地追赶OpenAI的脚步，向公众推出以AI为中心的产品。

客观地说，谷歌的做法是经过深思熟虑的、负责任的。作为一个有庞大影响力的科技巨头，谷歌时刻防范着高风险，害怕新生的技术会出错。（当然也有一个原因是，与经典的搜索相比，聊天机器人提供类人答案的成本会更高。）

但是商场如战场，不会给你犹豫的机会。

谷歌早早孵化出的一些AI技术，已经不知不觉被OpenAI转化为新型的创收服务，包括聊天机器人，以及文本生成图像和视频的AI。

谷歌的人才，也慢慢流失到了这类小初创公司。

最近，两位谷歌大脑研究员表示，团队里有不少员工都认为谷歌现在的产品计划过度谨慎，充斥着繁文缛节。在这种大环境下，工程师们不得不面对，自己费尽心思研究的新技术却始终无法被采用的挫败感。

某些员工相当憋屈，因为自己这几年一直在建议将聊天功能融入搜索引擎之中，但并没有得到反馈。

因此他们下定决心离开，去其他地方寻找机会，比如OpenAI。

其实，谷歌在创立之初，也正是这样从大厂挖人的。

20世纪90年代末，当时的老牌技术公司Digital Equipment就面临着学术研究难以商业化的问题。而谷歌正是借此机会，得到了现在的AI扛把子――Jeff Dean。

当然，谷歌现在也没有坐以待毙，很快就推出了Bard，和ChatGPT正面硬刚。

之后的故事大家都知道了，Bard一上来就翻了车――在关于詹姆斯·韦伯太空望远镜的问题上给出了错误的答案。

在无法避免AI聊天机器人胡说八道这方面，谷歌确实预判得很准。

但既然迟早要走上这一步，「声誉风险」只能暂且忽略，当初何必如此谨慎，被OpenAI和微软抢了先呢？

谷歌真是一步错步步错啊。

搞出Transformer，给他人做嫁衣

谷歌新老员工都在吐槽，公司对员工的科技创新转化实在是太缓慢了。

但谷歌之所以如此谨慎，是有前情的。

行业观察家们早就警告说，AI会生成假图像、错误信息、歧视言论，因此造成不良的社会影响。

比如，在2015年，谷歌照片中的图像识别AI，曾将一些黑人标记为「大猩猩」。

两年后，谷歌大脑的一个团队发表了那篇著名的论文，提出了振聋发聩的机器学习新方法――Transformer，也为OpenAI创建ChatGPT夯实了基础。

奇怪的是，当其他公司使用谷歌的论文创建自己的Transformer，制作AI聊天机器人，或文本生成图像模型时，谷歌却从未推出类似的产品。

在发起Transformer革命四年后，谷歌宣称已经创建了一个基于Transformer的大语言模型LaMDA，可以理解并生成与人类的对话。

但谷歌却始终犹豫不决，没有公开推出LaMDA，因为担心技术不够准确。

一位前谷歌大脑员工说，他们认为谷歌人工智能研究部门的管理者剥夺了一些团队的计算资源，让他们无法像OpenAI那样训练AI模型。

一位谷歌现任员工说，如果有谁想推出一个新的AI产品，就要跨越重重官僚主义的障碍，因此最后，所有人都放弃了努力，留在了旧轨道上。

对比鲜明的是，微软的CEO纳德拉和OpenAI的CEO Sam Altman之间已经达成了协议，允许OpenAI免费在微软的云端训练AI。

在所有Transformer驱动的技术上，谷歌都非常谨慎。

据说，OpenAI在去年发布文本生成图像模型Dall-E 2时，谷歌已经有了两个类似功能的模型。

但是据知情人士透露，当Dall-E 2生成的图像开始在网上疯转时，谷歌依然对自家的同类模型坐视不理，即使有保障措施，也不愿意与公众分享，因为谷歌担心它们可能被滥用。

自家员工，还要签免责声明

在去年年底，谷歌员工想使用公司的图像生成技术时，仍然需要先申请。

谷歌把这个技术修改为不生成人脸，就是为了防止误用。并且，这个技术的内部用户还必须签署一份免责声明，免除谷歌对该系统产生内容的责任。

爆料称，创建谷歌两大图像生成AI工具之一Imagen的团队中，一些员工已经离职。

据说，Imagen共同作者Mohammad Norouzi所领衔的初创公司，最近以超过1亿美元的估值进行了融资，尽管这个团队对想要推出什么产品暂时还没有明确的想法。

在ChatGPT推出后的几周内，谷歌领导层就在一次全体员工会议上告诉员工们，虽然公司有类似的技术，但谷歌产品的规模（数十亿人用户）意味着它必须比OpenAI这样的初创公司更谨慎地推出这种技术。

不过，谷歌看到ChatGPT的繁荣景象之后，立马发布红色代码，还推出了「绿色通道」，缩短评估和减轻潜在危害的流程。

可惜，为时已晚。

一个接一个，全走了

借着ChatGPT的势头，OpenAI还在持续吸引着在谷歌的研究员们。

今年1月，Jacob Devlin跳槽到了OpenAI。他曾他曾帮助谷歌创建了极为著名的机器学习模型――Bidirectional Encoder Representations from Transformers，简称BERT。

根据社交媒体资料和知情人士的说法，Shane Gu、David Dohan、Alexandre Passos和Samuel Schoenholz最近也已离开谷歌加入OpenAI。

而刚刚提到的这位Alexandre Passos，不仅是谷歌大脑的高级软件工程师，而且发表过众多机器学习和自然语言处理的论文。

其中的「Scikit-learn: Machine learning in Python」，甚至已经被引用了将近7万次。

不过，少数人员的流失，对于有着800名世界顶尖人才的谷歌大脑来说，影响并不大。

此外，明星员工离开大厂自立门户也是一个常态。有不少新兴的AI初创公司都是出自谷歌大脑的前员工之手。比如，开发聊天机器人的Character。

然而，在竞争对手OpenAI的压力下，谷歌领导层越来越倾向于更快地交付新的产品。

自去年年底以来，随着谷歌试图进一步提高产品推出的速度，谷歌大脑对工程师的需求也在不断增加，工作节奏明显加快。

多种因素叠加的后果就是，向来谨慎的谷歌在Bard的演示中，由于一个明显的事实性错误，瞬间让千亿美元的市值化为乌有。

谷歌――载入史册的「黄埔军校」

「硅谷的黄埔军校」，谷歌确实当得起这个称呼。

在过去一年左右的时间里，谷歌有不少大牛都跳到了更灵活的初创公司，比如OpenAI和Stable Diffusion。

包括Character.AI、Cohere、Adept、Inflection.AI和Inworld AI等等这些围绕着大规模语言模型建立的初创公司，也都是出自谷歌顶级AI研究人员之手。

此外，还有使用类似模型开发聊天界面的搜索初创公司，如谷歌前高管Sridhar Ramaswamy经营的Neeva。

其中，Character.AI的创始人Noam Shazeer，Cohere的联合创始人Aidan Gomez，更是研发Transformer以及其他核心机器学习架构的关键人物。

著名研究科学家David Ha在推特上说：「如果谷歌再不振作起来，开始发布自己的人工智能产品，就将作为训练整整一代机器学习研究人员和工程师的『黄埔军校』载入史册。」

而这位大佬也在2022年离开谷歌大脑，加入了明星初创公司Stable Diffusion。