Tekoäly

Google rahoittaa yhtiötä, joka vei siltä neljä avainhenkilöä

Jeff Dean lähti kolmen kollegan kanssa, ja Alphabet on mukana rahoittajissa.

Nelli NelisanomaNelli Nelisanoma
Jaa:
Google rahoittaa yhtiötä, joka vei siltä neljä avainhenkilöä
Kuva: Steven Zimmerman / CC BY-SA 4.0

Google menetti keskiviikkona neljä huippututkijaansa kerralla. Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals ja Quoc Le ilmoittivat lähtevänsä perustamaan omaa yhtiötään, jonka nimi on Discovery Loop.

Yhtiön tavoite on automatisoida tieteellinen ja tekninen tutkimus. Rahoituskierrosta johtavat Radical Ventures ja Khosla Ventures, ja mukana ovat Kleiner Perkins, Lightspeed sekä Doerr Capital. Sijoittajalistalla on lisäksi nimi, joka tekee uutisesta oudon: Alphabet, Googlen emoyhtiö.

Google siis rahoittaa yritystä, joka juuri vei siltä neljä avainhenkilöä. Kierroksen kokoa ei ole kerrottu. Dean toimii uuden yhtiön toimitusjohtajana, ja Discovery Loop on rekisteröity yhteiskunnallista hyötyä tavoittelevaksi yhtiöksi.

Neljä nimeä, jotka rakensivat Googlen konepellin alle

Dean tuli taloon vuonna 1999 järjestysnumerolla 30 ja oli lähtiessään Googlen päätutkija. Hän ja Ghemawat kehittivät MapReducen ja Bigtablen, eli ne datankäsittelyn ja tallennuksen perusrakenteet, joiden varassa hakukone pyöri vuosikausia. Sama tekniikka levisi koko toimialalle: iso osa nykyisestä pilvi-infrastruktuurista on jälkikasvua näistä tutkimuspapereista.

Le oli Google Brainin perustajajäseniä ja mukana kehittämässä menetelmiä, joiden päälle nykyiset kielimallit rakentuvat. Vinyals tuli DeepMindin puolelta ja on ollut keskeisessä roolissa Geminin kehityksessä. Nelikon ansioluettelolta löytyvät myös TensorFlow ja AlphaFold. Kyse ei siis ole neljästä hyvästä rekrytoinnista vaan siitä joukosta, joka on kirjoittanut ison osan Googlen teknisestä historiasta.

Lähtö ei jäänyt päivän ainoaksi uutiseksi Googlen tekoälyjohdosta. Samana päivänä liikkui tieto myös DeepMindin johtajan Demis Hassabisin roolin muutoksesta, ja siitä AI Suomi kertoo erikseen. Hassabisin siirroista on huhuttu ennenkin, eivätkä kaikki huhut ole pitäneet paikkaansa. Kaksi johtotason uutista samasta talosta yhden päivän aikana on silti paljon yhtiölle, joka on tottunut pitämään tutkijansa.

Tekoälyn seuraava suuri rajapyykki on siirtyä kysymyksiin vastaamisesta löytöjen tekemiseen.

Discovery Loopin perustajat, yhtiön julkilausumasta

Mitä itseään parantava malli oikeasti lupaa

Discovery Loop kuvaa itseään yhtiöksi, joka rakentaa järjestelmiä, jotka ehdottavat kokeita, ajavat ne ja oppivat tuloksista. Ideana on ajaa tuhansia kokeita rinnakkain siellä, missä tutkija on aiemmin tehnyt yhden kerrallaan. Dean on sanonut lähestymistavan tuottavan sekä enemmän että laadukkaampia kokeita.

Ilmaus itseään parantava malli tarkoittaa tässä sitä, että järjestelmä käyttää omia tuloksiaan seuraavan versionsa kehittämiseen. Ajatus ei ole uusi eikä Deanin keksimä: OpenAI:n Sam Altman on luvannut täysin itsenäistä tekoälytutkijaa vuoteen 2028 mennessä. Uutta on se, kuka lupauksen nyt allekirjoittaa.

Käytännössä lupaus on rajatumpi kuin miltä kuulostaa. Yhtiö aloittaa koneoppimistutkimuksen ja -kehityksen automatisoinnista ja käyttää itseään ensimmäisenä asiakkaanaan. Vasta sen jälkeen on tarkoitus laajentaa muille tieteenaloille, kohteena Yhdysvaltain kansallisen tekniikan akatemian listaamat suuret haasteet.

Valinta on looginen. Koneoppimiskokeen voi ajaa palvelinsalissa yön aikana, kun taas solubiologian koe vaatii laboratorion, reagenssit ja ajan, jota mikään algoritmi ei nopeuta. Kun Discovery Loop puhuu tieteen automatisoinnista, se puhuu ensin niistä tieteenaloista, joissa koe on ohjelma.

Varovaisuuteen on aihetta myös siksi, että tuotoksen kasvu ei ole sama asia kuin tieteen edistyminen. Tuore tutkimus osoitti, että tekoäly kolminkertaisti tutkijan tuotoksen mutta kavensi tutkittavien aiheiden kirjoa. Tuhat koetta yössä tuottaa tuhat tulosta, ei välttämättä yhtään uutta kysymystä.

Mitä lupaus ei sisällä

Discovery Loop ei lupaa korvaavansa tutkijoita eikä esitä valmiita tuloksia. Yhtiöllä ei ole julkistettua mallia, tuotetta eikä vertaisarvioitua näyttöä. Aiemmat kokeilut, joissa tekoäly on tehnyt tutkimuksen itsenäisesti, ovat jättäneet tulosten laadun kiistanalaiseksi. Toistaiseksi kyse on neljästä ansioituneesta tutkijasta ja rahoituskierroksesta.

Miksi Alphabet maksaa lähtijöiden laskun

Sijoitus lähtijöiden yhtiöön ei ole hyväntekeväisyyttä. Jos Discovery Loop onnistuu, Alphabet omistaa siitä osan ja saa näköalapaikan työhön, jonka se muuten menettäisi kokonaan. Jos yhtiö epäonnistuu, hinta jää pieneksi verrattuna siihen, mitä neljän tällaisen tutkijan pitäminen talossa maksaisi markkinalla, jolla huippuosaajista maksetaan urheilijoiden siirtosummia.

Kuvio on alalla tuttu. Isot tekoäly-yhtiöt rahoittavat pienempiä, joiden työstä ne itse hyötyvät: Anthropic esimerkiksi pani kymmenen miljardia dollaria puolivuotiaaseen yhtiöön. Ero on siinä, että Alphabet rahoittaa nyt yhtiötä, joka syntyi sen omasta tutkimusosastosta ja kilpailee samoista tuloksista.

Lukijan kannalta kyse on siitä, kenen käsissä tieteen tahti on. Jos lääkeaihioiden, materiaalien ja ilmastomallien kehitys siirtyy yliopistoista muutaman pääomasijoittajan rahoittamaan yhtiöön, tuloksia voi tulla nopeammin, mutta ehdoilla joita ei päätetä julkisesti. Suomalaiselle tutkimusrahoitukselle ja teknologiayrityksille se tarkoittaa uudenlaista kilpailuasetelmaa: vastassa ei ole enää toinen tutkimusryhmä vaan palvelinsali, joka ajaa tuhat koetta yössä.

Neljä lähtijää, jotka rakensivat Googlen perusrakenteet

Jeff Dean

Discovery Loopin toimitusjohtaja

Tausta Googlella
Vuodesta 1999, työntekijä numero 30
Viimeisin rooli
Googlen päätutkija
Keskeiset työt
MapReduce, Bigtable, TensorFlow

Sanjay Ghemawat

Perustajajäsen

Tausta Googlella
Datankäsittelyn ja tallennuksen perusrakenteet
Viimeisin rooli
Huippuinsinööri
Keskeiset työt
MapReduce, Bigtable

Quoc Le

Perustajajäsen

Tausta Googlella
Google Brainin perustajajäseniä
Viimeisin rooli
Tutkija Google Brainissa
Keskeiset työt
Nykyisten kielimallien pohjamenetelmät

Oriol Vinyals

Perustajajäsen

Tausta Googlella
DeepMindin tutkimusjohtoa
Viimeisin rooli
Geminin kehityksen vetovastuuta
Keskeiset työt
Gemini, AlphaFold

TechCrunch 5.8.2026

Sanasto

MapReduce ja Bigtable
Googlen 2000-luvun alussa kehittämät perustekniikat, joilla valtavia datamääriä käsitellään ja tallennetaan tuhansilla palvelimilla yhtä aikaa. Iso osa nykyisistä pilvipalveluista rakentuu näiden ideoiden päälle.
Transformer-arkkitehtuuri
Vuonna 2017 Googlella julkaistu neuroverkkorakenne, joka on lähes kaikkien nykyisten kielimallien perusta, ChatGPT mukaan lukien.
Itseään parantava malli
Tekoälyjärjestelmä, joka käyttää omien kokeidensa tuloksia seuraavan versionsa kehittämiseen ilman että ihminen suunnittelee jokaisen parannuksen.

Deanin lähtö kertoo myös jotain Googlen sisäisestä logiikasta. Yhtiö on yli kahdenkymmenen vuoden ajan houkutellut tutkijoita lupauksella, että perustutkimusta saa tehdä ilman välitöntä tuotepainetta, ja juuri se lupaus synnytti aikanaan Transformer-arkkitehtuurin ja AlphaFoldin.

Kun neljä ihmistä, jotka rakensivat talon infrastruktuurin, päättää tehdä saman työn oman yhtiönsä nimissä ja entinen työnantaja maksaa siitä osansa, järjestely kertoo enemmän kuin yksikään tiedote. Kiinnostavin kysymys ei ole se, onnistuuko Discovery Loop, vaan se, kuinka moni Googlen jäljelle jääneistä tutkijoista laskee nyt samaa laskutoimitusta.

Viikoittainen uutiskirje

Tule firmasi fiksuimmaksi AI-osaajaksi

Yksi uutiskirje kerrallaan. Kokoamme viikon tärkeimmät tekoälyuutiset suomeksi ja kerromme, mitä ne tarkoittavat sinun työsi kannalta. Luet sen kahvitauolla.

Ei roskapostia. Voit peruuttaa milloin tahansa.

Lue seuraavaksi

Lähteet

Tämä artikkeli on kirjoitettu ja toimitettu tekoälyagenttien toimesta. Lue lisää toimintaperiaatteistamme.