Sofia Benjumea, szefowa Google for Startups, EMEA Dr Karen DeSalvo, Chief Health Officer, Google



Sztuczna inteligencja (AI) oraz technologia systemów uczących się mogą ulepszyć każdy aspekt działania branży opieki zdrowotnej. Od wsparcia lekarzy we wczesnym wykrywaniu chorób po przyspieszenie rozwoju badań medycznych – startupy wykorzystują AI, aby poprawiać jakość i funkcjonowanie opieki zdrowotnej. Taka współpraca jest niezwykle ważna, by rozwijać potencjał technologii w branży medycznej i tworzyć oraz bezpiecznie wprowadzać różnorodne innowacje.

Chcemy jeszcze lepiej wspierać startupy, które z pomocą AI tworzą narzędzia i usługi poprawiające jakość i funkcjonowanie opieki zdrowotnej lub samopoczucie ludzi, którzy używają różnych rozwiązań, aby dbać o zdrowie. To właśnie dla tych firm uruchamiamy kolejny program Google for Startups - Growth Academy: AI for Health. Ten bezpłatny, hybrydowy program to pierwsza inicjatywa z serii programów Google for Startups Growth Academy, która pomoże startupom w łatwiejszym skalowaniu i wprowadzaniu innowacji z wykorzystaniem AI. Podobnie jak w przypadku Growth Academy: Cybersecurity wybrane startupy wezmą udział w trwającej trzy miesiące serii warsztatów, aby współpracowaćy z mentorami Google i ekspertami w branży, rozwijać swoje firmy, dzielić się najlepszymi praktykami oraz napędzać odpowiedzialny rozwój rozwiązań AI w branży healthcare. Po zakończeniu programu uczestniczące firmy będą nadal miały wsparcie mentoringowe jako część globalnej społeczności alumnów Google for Startups. 

Więcej informacji o programie oraz formularz zgłoszeniowy można znaleźć na stronie tutaj. Startupy z siedzibą w Europie, na Bliskim Wschodzie i w Afryce mogą składać swoje aplikacje do 10 lipca br.

Growth Academy: AI for Health oraz Med-PaLM 2 to najnowsze inicjatywy Google w zakresie badań nad rozwiązaniami AI wykorzystywanymi na potrzeby opieki zdrowotnej oraz zwiększania skuteczności, równości, pomocy i bezpieczeństwa dostaw. Od ponad 10 lat Google for Startups współpracuje z założycielami i założycielkami startupów, które używają technologię do rozwiązywania problemów społecznych. Kontynuacja współpracy ma kluczowe znaczenie dla aktywowania korzyści płynących ze sztucznej inteligencji, skoncentrowanej na człowieku, w opiece zdrowotnej i medycynie. 

Poznajcie wybrane osoby uczestniczące w programach Google for Startups, które wykorzystują AI do budowania rozwiązań pomocnych w prowadzeniu zdrowszego trybu życia. 


Manuel Marina Breysse, Jose María Lillo Castellano i Iñigo Juantegui, współzałożyciele Idoven Madryt, Hiszpania 


Dzięki wykorzystaniu AI w codziennej pracy klinicznej, Idoven, startup „kardiologia jako usługa” (,,cardiology-as-a-service”) rozpoznaje 86 wzorców pracy serca, które odpowiadają 90% najczęstszych problemów kardiologicznych. „Willem, nasza platforma AI do analizy elektrokardiogramu (EKG), jest stale szkolona przez kardiologów i inżynierów. Dziś nasza sztuczna inteligencja nauczyła się bicia serca ponad 366 700 pacjentów, co pozwala jej osiągnąć dokładność rozpoznania na poziomie kardiologa. Rozwiązanie pomaga w skuteczniejszym diagnozowaniu chorób serca, skracając ponad 20-krotnie czas poświęcany wcześniej przez lekarzy na ręczne przeprowadzanie analiz” — powiedział Manuel. Odkąd Idoven po raz pierwszy pojawił się w Campusie Google for Startups w Madrycie w 2020 r., jego narzędzie ewoluowało od oprogramowania do uczenia maszynowego na komputery stacjonarne do AI opartej na chmurze, wykorzystującej modele DNN z ponad 300 milionami węzłów. Wszystko po to, aby być najdokładniejszym dostępnym oprogramowaniem AI do analizy EKG. Ta otwarta platforma jest obecnie zintegrowana ze sprzętem, oprogramowaniem, systemami elektronicznej dokumentacji medycznej i rozwiązaniami cyfrowymi innych firm farmaceutycznych. Idoven zebrał fundusze w wysokości ponad 24 milionów USD, w tym Horyzont 2020 i Akcelerator EIC z Europejskiej Rady ds. Innowacji; wspierane przez wiodące firmy VC i Anioły Biznesu, takie jak Insight Partners, Northzone, Accel, Wayra, EIT Health and Iker Casillas. Startup przyciąga globalne talenty i staje się europejskim liderem w dziedzinie sztucznej inteligencji do analizy sygnału EKG i kardiologii.


Dr Sarah Bechstein, założycielka FORMEL Skin Berlin, Niemcy 


FORMEL Skin, który znalazł się w zeszłorocznym rankingu WIRED ,,2022 Hottest 100 Startups", wykorzystuje AI do uproszczenia całej drogi leczenia pacjenta. Dzięki cyfrowej platformie ma on dostęp do wydajniejszych rozwiązań, w tym szybszego dostępu do opieki, a co za tym idzie - lepszych efektów leczenia chorób skóry, w tym trądziku, trądziku różowatego i melazmy. FORMEL Skin wykorzystuje podejście oparte na trzech filarach: konsultacjach za pośrednictwem aplikacji, lekarzach zatrudnionych w firmie, którzy zapewniają spersonalizowaną opiekę oraz indywidualnych planach leczenia z wykorzystaniem własnej linii produktów. ,,Spotkanie tych wszystkich mądrych, podobnie myślących ludzi, z którymi mogłam podzielić się naszymi słabościami, pomogło mi w codziennej pracy w FORMEL Skin, a także w rozwoju osobistym" - powiedziała dr Bechstein. "Po programie Growth Academy byliśmy w stanie udoskonalić nasze cele i wizje rozwoju firmy".


Temie Giwa Tubosun, założycielka & CEO LifeBank Lagos, Nigeria 


Pochodzącą z Nigerii Temie Giwa-Tubosun poruszył fakt, że dziesiątki tysięcy ludzi w krajach rozwijających się umiera w oczekiwaniu na transfuzję krwi - i to nie z powodu jej braku, lecz nieefektywnych systemów transportu. Wykorzystała więc moc technologii blockchain i sztucznej inteligencji do stworzenia LifeBank, aplikacji i sieci motocyklowej, która łączy banki krwi z pilnie potrzebującymi jej szpitalami. LifeBank wykorzystuje obecnie AI do zapewnienia jakości w wielu segmentach łańcucha dostaw krwi, tlenu i materiałów medycznych - to przede wszystkim produkcja, rynek i dystrybucja. Od momentu powstania w 2016 r. LifeBank uratował 20 000 ludzkich istnień. "Bez technologii takiej jak Google Maps Platform, błądzilibyśmy po omacku" - powiedziała Temie. 


Maria Smerechuk, współzałożycielka i COO Mindly Kijów, Ukraina 


Startup Mindly, beneficjent Google for Startups Ukraine Support Fund, wierzy, że sztuczna inteligencja jest jedynym sposobem, w jaki możemy uczynić terapię zdrowia psychicznego dostępną naprawdę dla wszystkich. Z powodu niedoboru wykwalifikowanych terapeutów i terapeutek oraz stosunkowo wysokich kosztów sesji terapeutycznych, AI może na wiele sposobów wesprzeć pracę specjalistów. Spośród ponad 15 tysięcy osób korzystających z Mindly, 9 na 10 po raz pierwszy znalazło swojego terapeutę na platformie. "Rozwijamy nasze usługi oparte na AI, ponieważ Mindly jest teraz w stanie pomóc milionom ludzi, tworzyć miejsca pracy i mieć realny pozytywny wpływ w skali makro na ukraińską gospodarkę i świat, jaki znamy" - powiedziała Maria. "Naszym celem na 2030 rok jest pomoc w uczynieniu miliarda ludzi zdrowymi, szczęśliwymi i spełnionymi dzięki wsparciu psychologicznemu". 


Ravid Israel, założycielka Embie Tel Awiw, Izrael


„Wykorzystanie AI w dziedzinie leczenia bezpłodności gwałtownie rośnie, jednak 88% naszych pacjentów i pacjentek nigdy o tym nie słyszało w swoich klinikach” - mówi Ravid. “Embie wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby umożliwić pacjentom i ich klinikom monitorowanie stanu zdrowia w czasie rzeczywistym, a także oparty na danych wgląd w każdy punkt opieki podczas leczenia niepłodności, aby pomóc obu stronom zrozumieć i spersonalizować ten proces. Jedną z głównych wartości wyznawanych przez nas jest umożliwienie dostępu do tych informacji oraz wykorzystywanie AI w sposób etyczny i odpowiedzialny, zwłaszcza biorąc pod uwagę wrażliwość danych leczących się osób. Jesteśmy wdzięczni za wsparcie, jakie otrzymujemy od Google for Startups, a także za możliwość pracy z mentorami. Program ten pojawił się w kluczowym momencie, zarówno dla Embie Clinic, jak i AI. Cieszymy się, że wkrótce będziemy mogli pokazać, jak wygląda kolejny etap naszego rozwoju”. 


Piotr Orzechowski, założyciel Informedica Wrocław, Polska 


Infermedica wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby pomóc lekarzom we wstępnej diagnozie, kwalifikacji i kierowaniu pacjentów do odpowiednich usług medycznych w przystępnej cenie. Firma zainwestowała ponad 84 tysiące godzin pracy lekarzy w stworzenie jednej z najbardziej zaawansowanych na świecie baz wiedzy medycznej na temat chorób, objawów i czynników ryzyka. Platforma Infermedica ma wiodący w branży 95-procentowy wskaźnik dokładności algorytmu i działa w ponad 35 państwach, w 21 językach, do tej pory zakończyła ponad 13 milionów udanych kontroli stanu zdrowia. "Google for Startups umożliwiło nam kontakt z mentorami, dodatkowo mogliśmy poznać niesamowitych ludzi, pragnących zmienić świat za pomocą swoich biznesów" - powiedział Piotr. "Intensywnie inwestujemy w nasz zespół i produkty, wprowadzając nowe moduły do platformy, a także rozszerzając nasze bazowe możliwości sztucznej inteligencji w zakresie wykrywania chorób i trafności rozpoznania" .


Shardi Nahavandi, współzałożycielka i CEO TUUNE Londyn, Wielka Brytania 


Połowa wszystkich kobiet przyjmujących środki antykoncepcyjne cierpi z powodu ich skutków ubocznych. Tuune wykorzystuje sztuczną inteligencję i testy biologiczne, aby dopasować najbardziej odpowiednią opcję antykoncepcji dla ich unikalnych ciał i położyć kres mentalności „jeden rozmiar dla wszystkich” w zakresie kontroli urodzeń.Zespół Tuune ściśle współpracował z mentorami Google for Startups, aby zbudować swój algorytm. ,,Otrzymaliśmy nieocenione porady od szerokiej społeczności Google na temat tego, jak budować naszą technologię, by ją rozwijać i wykorzystywać AI dla zdrowia kobiet - uzyskaliśmy dostęp do jednych z najlepszych innowatorów na świecie" - powiedziała Shardi. ,,To znacznie usprawniło naszą technologię, a efekty przewyższyły nasze oczekiwania". 


Ikechukwu Arthur Anoke i Daisy Isiaho, współzałożyciele Zuri Health Nairobi, Kenia


Zuri Health to oparty na AIwirtualny szpital zapewniający wysokiej jakości, przystępne cenowo i łatwo dostępne usługi opieki zdrowotnej dla pacjentów i pacjentek w Afryce Subsaharyjskiej. Wszystko to za pośrednictwem aplikacji mobilnej, strony internetowej i usługi SMS. Dzięki aplikacji pacjenci mogą konsultować się z lekarzami, kupować leki w aptece, rezerwować badania laboratoryjne i diagnostyczne oraz umawiać wizyty lekarskie w domu. Dzięki wsparciu Google for Startups Black Founders Fund, Zuri Health uruchomiło nowego chatbota, aby połączyć pacjentów z opieką zdrowotną w Kenii, gdzie 97% wszystkich użytkowników internetu korzysta z WhatsApp. ,,Rozumiemy, że aby zdemokratyzować dostęp do opieki zdrowotnej, należy stworzyć do tego różne kanały" - powiedziała Daisy. 


Alex Frenkel, CEO i współzałożyciel Kai.ai Tel Awiw, Izrael 


Jeśli chodzi o wsparcie, Kai nigdy nie zastąpi terapeuty, ani żadnego człowieka, który może go udzielić wsparcia – i uważamy, że nie powinien. Ale AI może być pomocne, gdy chcemy uporządkować myśli lub zrozumieć własne uczucia, aby lepiej przygotować się do wchodzenia i utrzymania ważnych relacji z innymi ludźmi. Przede wszystkim skupiamy się na metodach zastosowania AI, które mogą być w dużym stopniu pomocne dla naszych odbiorców. Jedną sprawą jest rozwijanie naszych rozwiązań technologicznych, a zupełnie inną wykorzystanie ich w celu stworzenia wartościowej i zróżnicowanej usługi dla osób, które chcemy wspierać. Bardzo dziękujemy fantastycznemu zespołowi Google for Startups, który prowadzi program Growth Academy – Wasze wskazówki i wsparcie miały ogromny wpływ na nasze postępy w zakresie niesienia pomocy innym”. 


Dowiedzcie się więcej i prześlijcie zgłoszenie do programu na naszej stronie do 10 lipca. 

Sofia Benjumea, szefowa Google for Startups, EMEA Dr Karen DeSalvo, Chief Health Officer, Google


Matt Madrigal, wiceprezes, dyrektor zarządzający, Merchant Shopping, Google
Obecnie zakupy możecie robić wygodnie w dowolnym miejscu i czasie. Dlatego czasami firmom jest coraz trudniej wyróżnić się na tle dużej konkurencji oraz dotrzeć do nowych klientów i klientek. Wyjątkowe, przyciągające wzrok grafiki i zdjęcia pomagają skupić uwagę kupujących, ale tworzenie takich treści wymaga czasu i nakładów przedsiębiorców i przedsiębiorczyń. 

Dziś, podczas konferencji Google Marketing Live zaprezentowaliśmy Product Studio. To nowe narzędzie pomoże przedsiębiorcom w prosty sposób tworzyć grafiki produktowe przy wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji bezpośrednio w Merchant Center Next — naszej uproszczonej platformie dla firm, dzięki której sprzedawcy mogą zarządzać sposobem wyświetlania produktów w Google. 



Tworzenie obrazów produktów przy użyciu sztucznej inteligencji 



Zwracająca uwagę grafika w sklepie online jest współcześnie niczym okno wystawowe w sklepie stacjonarnym. Odpowiednie zestawienie obrazów może pomóc przedsiębiorcom zostać zauważonymi i uzyskać lepsze wyniki sprzedaży. Większość ofert produktów w Google zawiera tylko jeden obraz ustawiony przez sprzedawców, chociaż dane pokazują, że produkty, które posiadają więcej niż jedno zdjęcie, są częściej wyświetlane (+76%) i uzyskują więcej kliknięć (+32%) niż te z tylko jednym obrazem. 

Przygotowywanie różnorodnych, wysokiej jakości zdjęć jest jednak często problematyczne. Przedstawiciele firm zazwyczaj odpowiadają, że ich przygotowanie lub pozyskanie jest kosztowne i czasochłonne. 

Product Studio pomaga firmom - bez względu na wielkość przedsiębiorstwa - czerpać korzyści z zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji i bezpłatnie tworzyć unikalne, dopasowane zdjęcia produktów. Dzięki temu firmy mogą zyskać dodatkową wartość z już posiadanych zdjęć. Poniżej przedstawiamy najważniejsze funkcje tego rozwiązania: 

● Dodawanie niestandardowych scen produktowych: twórzcie nowe obrazy w zależności od aktualnych potrzeb marketingowych bez dodatkowych kosztów poniesionych na sesje zdjęciowe — nieważne, czy chodzi o zmianę pór roku, tworzenie nowej grafiki w oparciu o prowadzone kampanie czy chęć eksperymentowania. Na przykład firma, która zajmuje się pielęgnacją skóry może stworzyć specjalną sezonową sesję swojego produktu, opisując, że produkt ma być "otoczony brzoskwiniami, z tropikalnymi roślinami w tle". 
● Usuwanie rozpraszającego tła produktu: chcecie, żeby na zdjęciu produkt był zaprezentowany na zwykłym białym tle? W Product Studio firmy mogą szybko pozbyć się nawet tła, które zawiera wiele elementów. 


● Szybkie zwiększanie rozdzielczości: poprawcie jakość małej lub niskiej rozdzielczości obrazów bez konieczności przeprowadzenia kolejnej produktowej sesji fotograficznej. 

W ciągu kilku najbliższych miesięcy sprzedawcy w Stanach Zjednoczonych będą mogli uzyskać dostęp do Product Studio z Merchant Center Next, naszej ulepszonej platformy do wyświetlania list produktów w Google. Funkcje te będą również dostępne dla sprzedawców korzystających z aplikacji Google i YouTube w Shopify. 



Ułatwiamy firmom zamieszczanie informacji w Google 


Liczba firm korzystających z Merchant Center podwoiła się w ciągu ostatnich dwóch lat. Dlatego pracujemy nad tym, aby platforma była jeszcze bardziej użyteczna. Merchant Center Next to uproszczona wersja platformy, ułatwiająca mniejszym sprzedawcom rozpoczęcie działalności, znajdowanie klientów online i rozwijanie działalności. 

Ułatwienia obejmują między innymi konfigurację pliku danych o produktach. W przeszłości sprzedawcy zakładający po raz pierwszy konta w Google musieli ręcznie dodawać swoje produkty, ceny, zdjęcia, opisy i inne szczegóły. W Merchant Center Next automatycznie wypełnimy plik danych sprzedawcy informacjami, które możemy znaleźć w witrynie (sprzedawcy zawsze mogą edytować pobierane informacje lub wyłączyć tę opcję), co ułatwia szybkie wyświetlanie ich produktów w Google. 


Odpowiadamy również na najważniejsze pytania sprzedawców dotyczące wydajności, umieszczając wszystkie raporty ze statystykami w jednym miejscu na karcie Wydajność [Performance Tab]. Teraz sprzedawcy będą mieli jedno miejsce, w którym będą mogli przeglądać swoje najlepiej sprzedające się produkty, jakie firmy pojawiają się obok ich, a nawet jak kupujący wyszukują lokalnie firmę w wyszukiwarce i Mapach Google.

Sprzedawcom posiadającym zarówno sklepy internetowe, jak i stacjonarne, Merchant Center Next pokaże wszystkie produkty w jednym kompleksowym widoku, co ułatwi wspólne zarządzanie stanem magazynowym dostępnym online i stacjonarnie. W narzędziu znajdą też nowe wskazówki na temat potencjalnych korzyści płynących z naprawienia błędów w danych produktów, aby ułatwić ustalanie priorytetów aktualizacji. 

Usługa Merchant Center Next została już udostępniona nowym użytkownikom. W nadchodzących miesiącach zaczniemy aktualizować tę usługę dla mniejszych firm, a globalne wdrożenie planujemy zakończyć w 2024 r. Powiadomimy poszczególnych sprzedawców, gdy będą mieli już możliwość skorzystania z tego rozwiązania.

Matt Madrigal, wiceprezes, dyrektor zarządzający, Merchant Shopping, Google





Jerry Dischler, wiceprezes, dyrektor zarządzający Google Ads, Google
Kiedy w 2013 r. po raz pierwszy uczestniczyliście w konferencji Google Marketing Live, branża reklamowa przechodziła poważną zmianę - przejście na urządzenia mobilne. Od tamtego czasu minęło dziesięć lat, a obecnie sztuczna inteligencja w podobny sposób zmienia naszą branżę. 

Sztuczna inteligencja to podstawa Google Ads. Od wielu lat pomaga „w tle”, wspierając reklamodawców w optymalizacji ich czasu i zwiększenia zwrotu z inwestycji. Ma fundamentalne znaczenie dla wielu produktów, które stworzyliśmy w ciągu ostatniej dekady, napędzając rozwój firm każdej wielkości, zaczynając od funkcji takich jak inteligentne określanie stawek, po produkty w pełni oparte na sztucznej inteligencji - na przykład kampanie Performance Max. 

Dzisiaj podczas konferencji Google Marketing Live dzielimy się tym, jak rozwój generatywnej sztucznej inteligencji sprawi, że to właśnie ona stanie się Waszym pierwszym i najważniejszym narzędziem marketingowym — pomagającym podejmować decyzje, rozwiązywać problemy i zwiększać kreatywność Waszych działań. 



Kompleksowe zarządzanie za pośrednictwem czatu 



Często słyszeliśmy od firm, że rozpoczęcie nowej kampanii może czasem wydawać się przytłaczające. Dzisiaj wprowadzamy w Google Ads nową funkcję konwersacji w języku naturalnym (ang. Conversational experience), która ma przyspieszyć tworzenie kampanii w wyszukiwarce, łącząc wiedzę przedsiębiorców i działanie sztucznej inteligencji Google. 

Po prostu dodajcie preferowaną stronę docelową ze swojej witryny, a Google AI ją podsumuje. Następnie wygeneruje trafne i skuteczne słowa kluczowe, nagłówki, opisy, obrazy i inne zasoby dla Waszych kampanii. Możecie przeglądać i łatwo edytować te sugestie przed wdrożeniem. Teraz możecie rozmawiać na czacie, aby uzyskać lepszą wydajność — poproście Google AI o pomysły, dokładnie tak jak pytacie kolegę z pracy. 



W zeszłym roku rozpoczęliśmy wdrażanie komponentów tworzonych automatycznie (ACA) dla reklam w wyszukiwarce, które wykorzystują treści z Waszych stron docelowych i istniejących reklam do generowania nagłówków i tekstów reklam. Wkrótce uzupełnimy ACA o generatywną sztuczną inteligencję, aby skuteczniej tworzyć i dostosowywać reklamy w wyszukiwarce na podstawie kontekstu zapytania. 

Na przykład podczas wyszukiwania hasła „pielęgnacja skóry suchej i wrażliwej” sztuczna inteligencja może wykorzystać treść Waszej strony docelowej i istniejących reklam do utworzenia nowego nagłówka, który jeszcze lepiej pasuje do zapytania, na przykład „Ukojenie dla suchej i wrażliwej skóry”. Dzięki temu możecie poprawić trafność reklam, pozostając wiernym Waszej marce. 




Zwiększcie kreatywność dzięki Performance Max 



Kampanie Performance Max to jeden z najlepszych przykładów tego, jak sztuczna inteligencja może pomoc w rozwoju firmy. Reklamodawcy korzystający z Performance Max uzyskują średnio o ponad 18% więcej konwersji przy podobnym koszcie, co oznacza wzrost o 5 punktów procentowych (z 13%) w niecały rok. 

Wprowadzamy generatywną sztuczną inteligencję do Performance Max, aby jeszcze bardziej ułatwić tworzenie niestandardowych materiałów i skalowanie ich za pomocą kilku kliknięć. Po prostu podajcie swoją witrynę, a Google AI zacznie uczyć się o Waszej marce, aby wypełnić kampanię tekstem i innymi odpowiednimi zasobami. Zaproponujemy nawet nowe obrazy wygenerowane specjalnie dla Was, aby pomóc Wam wyróżnić się wśród konkurencji. 

Funkcja ta będzie też dostępna w nowej wersji konwersacji w Google Ads. 





Aby ułatwić zwiększanie przychodów zarówno od nowych, jak i obecnych klientów, ulepszamy również nasz cel pozyskiwania nowych klientów i wprowadzamy cel ponownego zaangażowania w kampaniach Performance Max. 



Nowe reklamy dzięki generatywnej sztucznej inteligencji 



Podczas konferencji Google I/O ogłosiliśmy, że w wyszukiwarce pojawią się nowe możliwości wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji. Wprowadzone funkcje sprawią, że wyszukiwarka będzie bardziej inteligentna i wygodna w obsłudze, a jednocześnie będzie łączyć użytkowników z przydatnymi informacjami w sieci, także z Waszymi firmami. Przyszłość wyszukiwania będzie ewoluować, podobnie jak przyszłość reklamy, która zapewni więcej możliwości rozwoju Waszej firmy i zaprezentowania Waszej marki. 

Search Generative Experience (SGE) można znaleźć w Laboratorium wyszukiwarki, nowym narzędziu pozwalającym na dostęp do eksperymentów w wyszukiwarce Google. Podczas I/O pokazaliśmy, jak reklamy będą się wyświetlać powyżej i poniżej nowego interfejsu. Teraz, w nadchodzących miesiącach, będziemy eksperymentować z reklamami w wyszukiwarce i reklamami produktowymi, które są bezpośrednio zintegrowane z trybem migawkowym i konwersacyjnym opartym na sztucznej inteligencji. Będziemy też eksperymentować z nowymi formatami natywnymi dla SGE, które wykorzystują generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia trafnych reklam wysokiej jakości, dostosowanych do każdego etapu wyszukiwania. 

Na przykład, jeśli ktoś wyszukuje „zajęcia na świeżym powietrzu na Maui” i zawęzi wyszukiwanie do „zajęć dla dzieci” i „surfingu”, może zobaczyć w pełni dostosowaną reklamę marki turystycznej promującej lekcje surfingu dla dzieci. 

Jak zawsze dbamy o przejrzystość i odróżnianie reklam od bezpłatnych wyników wyszukiwania. Gdy pojawią się reklamy w wyszukiwarce, nadal będą one zawierały nasze wiodące w branży, jasne i przejrzyste etykiety reklam z etykietą „Sponsorowane” wyróżnione pogrubionym czarnym tekstem.




Przyszłość oparta na sztucznej inteligencji i stawiająca na prywatność 



Budowanie zaufania użytkowników i użytkowniczek ma kluczowe znaczenie dla funkcjonowania internetu wspieranego przez reklamy. Chcemy pomóc Wami odnaleźć się w nowym środowisku dzięki produktom reklamowym Google, które zapewniają prywatność i są oparte na sztucznej inteligencji. W związku z tym, że w przyszłym roku pliki cookies stron trzecich zostaną wycofane z Chrome, nasze zespoły ds. reklam aktywnie testują nowe rozwiązania, w tym sygnały chroniące prywatność w ramach Privacy Sandbox, aby pomóc Wam w dalszym docieraniu do odpowiednich klientów, a jednocześnie mierzeniu wyników. 

Zaprezentowane produkty reklamowe działają zgodnie z naszymi Zasadami dotyczącymi sztucznej inteligencji i mają pomóc Waszym firmom w rozwoju. Wasze firmy, Wasz marketing i Wasze wyniki — wszystko wzmocnione przez sztuczną inteligencję Google. Jak zawsze, w pierwszej kolejności będziemy eksperymentować, testować i wsłuchiwać się w Wasze opinie. 





Obejrzyjcie główne przemówienie i wystąpienia online, aby uzyskać więcej informacji i dołączcie do rozmowy na #GML2023. Zachęcamy również do zapoznania się z naszą listą podstawowych wskazówek na temat sztucznej inteligencji w Google Ads, które pomogą Wam skonfigurować kampanie tak, aby odniosły sukces. Sprawdźcie więcej naszych nowości i ogłoszeń w Centrum pomocy Google Ads.

Jerry Dischler, wiceprezes, dyrektor zarządzający Google Ads, Google


Michał Kramarz, szef Google for Startups w regionie Europy Środkowo-Wschodniej


Gdy 4 lata temu dołączałem do Google for Startups, aby poprowadzić zespół odpowiedzialny za współpracę ze startupami w regionie Europy Środkowo-Wschodniej, świat który znamy dziś wyglądał zupełnie inaczej. W zaledwie kilka lat przeszliśmy przez pandemię COVID-19, pracę zdalną, hybrydową, inwazję Rosji na Ukrainę, czy bardzo szybki rozwój sztucznej inteligencji. Świat, w którym żyjemy zmienia się bardzo szybko, nie zmienia się natomiast to, jak zmotywowani i ciekawi są założyciele startupów, które mamy okazję wspierać. 


Praca z tymi, którzy od zera potrafią stworzyć projekty podbijające globalne rynki czy rozwiązujące wyzwania współczesnego świata jest ogromnie inspirująca. Historie młodych firm, które mamy możliwość wspierać jako Google for Startups są bardzo konkretną lekcją, jak krok po kroku budować i rozwijać biznes, jakich błędów nie popełniać czy jak podnosić się po porażkach. 


Wspólnie z redakcją naTemat.pl chcemy przybliżyć świat startupów, ich energię, pomysły, determinację. W cyklu podcastów „My Startup Story” poznacie przedsiębiorców i przedsiębiorczynie, którzy skorzystali z pomocy Google for Startups i wzięli udział w naszych programach. Siedem odcinków przedstawia m.in. prognozy dotyczące kierunku rozwoju startupów w najbliższej przyszłości, narzędzia, z których mogą korzystać, by ten rozwój przyspieszać i optymalizować. Rozmawiamy o takich rozwiązaniach jak chmura obliczeniowa, dyskutujemy o zagrożeniach i wskazujemy narzędzia wspierające cyberbezpieczeństwo. Szczególną uwagę poświęcamy również funkcjonowaniu ukraińskich startupów, dla których po inwazji rosyjskiej na Ukrainę uruchomiliśmy dedykowany program i fundusz. 


Wśród gości i gościń podcastów znaleźli się założyciele i założycielki startupów, branżowi eksperci i ekspertki, a także osoby z zespołów Google for Startups i Google Cloud, którzy na co dzień współpracują ze startupami. W inspirujących rozmowach z redaktorem Pawłem Orlikowskim opowiadają o swoich historiach i dzielą się najlepszymi praktykami. Nasi goście to również przedstawiciele startupów z walczącej Ukrainy, którzy pomimo wyjątkowo trudnej sytuacji rozwijają swoje firmy i są zauważani na arenie międzynarodowej – mowa o Alinie Bondarenko z Zeely oraz Dimitrim Podolievie z platformy Mindly. Niezwykle zajmująco o akceleracji mówi Monika Synoradzka z SpeedUp Group. Od ekspertów z Decode9, OchK i Google Cloud dowiemy się natomiast, jak zabezpieczyć i gdzie przechowywać wrażliwe dane swojej firmy. Zaś odcinek z Katarzyną Dorsey z Yosh.AI przybliży tak istotny ostatnio temat jak sztuczna inteligencja w startupach. 


W pierwszym odcinku podcastu „My Startup Story” wraz z naszym gościem Tomaszem Snażykiem, prezesem Startup Poland, odpowiadamy na pytania o najczęstsze trudności, które napotykają młode firm, a także np. o tym, do czego może doprowadzić nieplanowany, gwałtowny wzrost biznesu. Wystarczy godzina, aby dowiedzieć jakich błędów unikać i jak wyprowadzić swój startup do fazy akceleracji. 


Podcastu “My Startup Story” można słuchać na kanale naTemat.pl na YouTube oraz profilu naTemat.pl na Spotify. Nowe odcinki będą pojawiały się na platformach co tydzień we wtorki, a 10 dni później również na kanale Google Polska na YouTube, na stronie mystartupstory.podigee.io i popularnych serwisach streamingowych.


Michał Kramarz, szef Google for Startups w regionie Europy Środkowo-Wschodniej

Yossi Matias, wiceprezes ds. inżynierii i badań


Z powodu zmian klimatycznych klęski żywiołowe zdarzają się coraz częściej, a ich skutki są coraz poważniejsze. Do głównych zagrożeń klimatycznych i ekonomicznych należą powodzie, które dotykają każdego roku ponad 250 milionów ludzi na całym świecie, powodując straty finansowe w wysokości około 10 miliardów dolarów. 

W ramach naszej pracy nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji do rozwiązania problemów związanych z kryzysem klimatycznym, rozszerzamy dziś nasze możliwości prognozowania powodzi na 80 krajów. Wraz z dodaniem 60 nowych państw w Afryce, regionie Azji i Pacyfiku, Europie oraz Ameryce Południowej i Środkowej, nasza platforma Flood Hub obejmuje teraz niektóre z terytoriów o najwyższym odsetku populacji narażonych na ryzyko powodzi i doświadczających bardziej ekstremalnych warunków pogodowych, obejmujący 460 milionów ludzi na całym świecie. 

Rządy, organizacje pomocowe i osoby prywatne mogą korzystać z Flood Hub, aby podejmować w porę działania i przygotowywać się na powodzie rzeczne, uzyskując dostęp do lokalnych danych i prognoz dotyczących powodzi nawet z 7-dniowym wyprzedzeniem — więcej niż w zeszłym roku, kiedy informacje były dostępne tylko z 48-godzinnym wyprzedzeniem . 

Sztuczna inteligencja Flood Hub wykorzystuje różnorodne, publicznie dostępne źródła danych, takie jak prognozy pogody i zdjęcia satelitarne. Technologia łączy następnie dwa modele: model hydrologiczny, który prognozuje ilość wody przepływającej w rzece, oraz model zalewania, który przewiduje, które obszary zostaną dotknięte i jak głęboka będzie woda. 

Pracujemy nad rozszerzeniem alertów prognozowania powodzi w wyszukiwarce i Mapach, aby te informacje były dostępne dla ludzi wtedy, gdy najbardziej ich potrzebują. 



Wykorzystanie sztucznej inteligencji, aby pomóc ludziom przygotować się na powódź 



W 2018 roku uruchomiliśmy prognozowanie powodzi w Indiach, i rozszerzyliśmy działalność na Bangladesz, aby pomóc w zwalczaniu katastrofalnych szkód powodowanych corocznymi zalaniami. Dzięki postępom w naszych globalnych modelach prognozowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w 2022 r. wprowadziliśmy naszą technologię w kolejnych 18 krajach, torując drogę dzisiejszej globalnej ekspansji.


Flood Hub jest częścią naszej pracy w zakresie reagowania kryzysowego, aby zapewnić ludziom dostęp do wiarygodnych informacji i zasobów w krytycznych momentach — również w przypadku pożarów i trzęsień ziemi. Od ponad dekady współpracujemy z pracownikami pierwszej linii i ratownikami, aby opracowywać technologie i programy, które pomagają zapewnić ludziom bezpieczeństwo, informacje i ochronę przed niebezpieczeństwem. 

Ponadto, aby pomóc społecznościom narażonym na powodzie, które mogą nie mieć dostępu do smartfona lub internetu, Google.org współpracuje z takimi organizacjami jak Federacja Stowarzyszeń Czerwonego Krzyża i Czerwonego Półksiężyca, Indyjskie Towarzystwo Czerwonego Krzyża oraz zespół ds. Ekonomii inkluzywnej Uniwersytetu Yale, aby tworzyć sieci ostrzegania offline składające się z przeszkolonych, motywowanych i zaufanych wolontariuszy ze społeczności, aby zwiększyć zasięg ostrzeżeń Flood Hub. Najnowsze wyniki zespołu z Yale i lokalnej organizacji non-profit Yuganter wykazały, że w społecznościach, w których działają lokalni wolontariusze, szansa na otrzymanie ostrzeżenia przed nadejściem powodzi była o 50% wyższa – taka różnica może zadecydować o życiu lub śmierci. 

Dzięki postępom w tych globalnych modelach platforma Flood Hub obejmuje teraz regiony z największym odsetkiem ludności narażonej na ryzyko powodzi, takie jak Niderlandy, Wietnam, Mjanma, Laos i Kambodża. Dodatkowo uwzględnia także kraje, w których występują ekstremalne zjawiska pogodowe, m.in. Belgię, Hiszpanię i Niemcy oraz tzw. suchy korytarz Ameryki Środkowej, czyli Nikaraguę, Honduras i Gwatemalę. 

By łagodzić skutki zmian klimatu, będziemy wspierać zagrożone społeczności, używając technologii i nieustannie ulepszając nasze globalne modele prognozowania powodzi oparte na sztucznej inteligencji.


Yossi Matias, wiceprezes ds. inżynierii i badań

Privacy Sandbox to inicjatywa całego systemu internetowego, której celem jest zapewnienie otwartego dostępu do sieci przy jednoczesnej poprawie prywatności jej użytkowników i użytkowniczek oraz zagwarantowaniu firmom narzędzi niezbędnych do prowadzenia biznesu online. Przez ostatnie trzy lata współpracowaliśmy z całą branżą w celu opracowania nowych technologii chroniących prywatność – takich, które nie opierają się na identyfikatorach wykorzystywanych do mierzenia odwiedzin użytkownika pomiędzy witrynami lub ukrytych technikach (jak np. fingerprinting). W ubiegłym roku rozszerzyliśmy testy rozwiązania na ograniczoną liczbę użytkowników, aby deweloperzy i deweloperki mogli sprawdzić i ocenić technologię w miarę użytkowania i włączania jej do swoich produktów. 

Privacy Sandbox to inicjatywa całego systemu internetowego, której celem jest zapewnienie otwartego dostępu do sieci przy jednoczesnej poprawie prywatności jej użytkowników i użytkowniczek oraz zagwarantowaniu firmom narzędzi niezbędnych do prowadzenia biznesu online. Przez ostatnie trzy lata współpracowaliśmy z całą branżą w celu opracowania nowych technologii chroniących prywatność – takich, które nie opierają się na identyfikatorach wykorzystywanych do mierzenia odwiedzin użytkownika pomiędzy witrynami lub ukrytych technikach (jak np. fingerprinting). W ubiegłym roku rozszerzyliśmy testy rozwiązania na ograniczoną liczbę użytkowników, aby deweloperzy i deweloperki mogli sprawdzić i ocenić technologię w miarę użytkowania i włączania jej do swoich produktów. 

Dziś udostępniamy aktualizację, która jest kolejnym ważnym krokiem na drodze do całkowitego wycofania plików cookies stron trzecich w przeglądarce Chrome. Planowane ono jest w drugiej połowie 2024 roku.

Ogólny dostęp do interfejsów Privacy Sandbox API

Wraz z lipcową aktualizacją przeglądarki Chrome, udostępnimy wszystkim użytkownikom i użytkowniczkom interfejsy Privacy Sandbox API do oceny i sprawdzenia. 

Deweloperzy będą mogli wykorzystywać interfejsy API do przeprowadzania na szeroką skalę testów ruchu na żywo, przygotowując się do wycofania plików cookies stron trzecich. Wcześniej nie planujemy wprowadzać żadnych nowych znaczących zmian w interfejsach API. Te firmy, które jeszcze tego nie zrobiły, powinny ocenić integrację interfejsów API ze swoimi produktami przy planowaniu przejścia na rozwiązanie Privacy Sandbox.


Wsparcie dla testów przeprowadzanych skalowalnie z wycofaniem 1% plików cookies stron trzecich w I kwartale 2024 r. 

Aby przygotować się na internet bez plików cookies stron trzecich, ważne jest, aby ekosystem internetowy został do tego przygotowany z odpowiednim wyprzedzeniem, w tym ocenił rozwiązania, które już opierają się na interfejsach Privacy Sandbox API. Aby wesprzeć ten proces, w nadchodzących miesiącach podejmiemy poniższe kroki. 

W pierwszym kwartale 2024 r. planujemy wycofać pliki cookies stron trzecich dla 1% użytkowników i użytkowniczek Chrome. Pomoże to deweloperom w przeprowadzaniu testów i ocenieniu gotowości i skuteczności ich produktów bez plików cookies stron trzecich. Ponadto w ostatnim kwartale 2023 r. wprowadzimy kolejne ułatwienie dla deweloperów – będą oni mogli symulować wycofanie cookies stron trzecich z Chrome dla konfigurowalnego odsetka ich użytkowników. Testy przeprowadzane przez deweloperów umożliwią im skorzystanie z wyższego poziomu ruchu bez plików cookies stron trzecich.

Plan ten został opracowany w porozumieniu z brytyjskim Urzędem ds. Konkurencji i Rynków (CMA), zgodnie z naszymi zobowiązaniami i harmonogramem. Uwagi CMA zostaną wzięte pod uwagę podczas przygotowań do ostatecznego wycofania plików cookies stron trzecich.


Współpraca z branżą 

Zaangażowanie internetowego ekosystemu w rozwój Privacy Sandbox zachęca nas tym bardziej do dalszej współpracy z branżą, dzięki której technologie mogą wesprzeć wprowadzenie sieci opartej na jeszcze większej prywatności. 

- W RTB House doceniamy to, że zespół Chrome uwzględnia opinie testerów, zwłaszcza że zachodzi konieczność testowania technologii na ruchu, który nie opiera się na plikach cookies stron trzecich. Jesteśmy także przygotowani do rozszerzenia naszych testów. W ich ramach planujemy przeprowadzić eksperymenty deweloperskie na odpowiednią skalę i nie możemy się doczekać współpracy z pozostałymi platformami oferującymi przestrzeń reklamową w modelu programatycznym. Wierzymy, że wyniki testów umożliwią nam dalsze udoskonalanie naszych rozwiązań opartych na interfejsach API chroniących prywatność, tak aby mogły one konkurować na równych zasadach ze starszymi technologiami, które opierają się na plikach cookie stron trzecich - mówi Łukasz Włodarczyk, VP of Programmatic Ecosystem Growth & Innovation, RTB House. 

- Jako lider w testowaniu Protected Audience (dawniej FLEDGE), OpenX docenia ciągłe zaangażowanie Google we współpracę z branżą w celu zwiększenia prywatności konsumentów. Zwiększony ruch i opcje testowania znacznie pomogą w ocenie rozwiązań Privacy Sandbox, takich jak Protected Audience oraz w przygotowaniu do wycofania plików cookie stron trzecich w Chrome - dodaje Paul Ryan, CTO, OpenX. 

Zgodnie z raportem CMA za pierwszy kwartał 2023 r., spodziewamy się szerokiego zakresu metodologii testowania, która będzie oparta o różne cele – od tych przeprowadzanych przez jedną firmę, aż po szerokie, skoordynowane testy w wielu organizacjach. Zachęcamy deweloperów do testowania interfejsów Privacy Sandbox API jako części kompleksowych rozwiązań. 

Więcej informacji na temat wdrażania interfejsów Privacy Sandbox API możecie znaleźć na blogu deweloperów Chrome. W nadchodzących miesiącach przedstawimy więcej szczegółów, w tym dodatkowe wskazówki dotyczące metod testowania. 

Z niecierpliwością czekamy na dalszą współpracę z całą branżą. Dzięki niej jesteśmy już na ostatnich etapach naszego celu, czyli wycofania plików cookies stron trzecich w Chrome i poprawy prywatności sieci dla wszystkich użytkowników i użytkowniczek.

Anthony Chavez, wiceprezes ds. produktu




Minęły niecałe dwa miesiące od uruchomienia Barda – naszego eksperymentu, który pozwala na współpracę z generatywną AI – a ja już jestem pod wrażeniem kreatywnych i ciekawych sposobów, w jakie użytkownicy wchodzą z nim w interakcję. (Sama też już skorzystałam z kilku naprawdę zabawnych pomysłów na to, jak pomóc mojemu 7-letniemu dziecku w opanowaniu ułamków). 

Od premiery Barda w USA i Wielkiej Brytanii otrzymaliśmy mnóstwo komentarzy, na podstawie których szybko wprowadziliśmy zmiany ulepszające doświadczenia użytkowników. Ostatnio przenieśliśmy Barda na PaLM 2 – bardziej zaawansowany duży model językowy – co umożliwiło nam wprowadzenie wielu ulepszeń, w tym zaawansowanych umiejętności matematycznych i logicznych oraz możliwości pisania kodu. W ciągu ostatnich kilku tygodni to właśnie kodowanie stało się jedną z umiejętności Barda najczęściej wykorzystywanych przez użytkowników. 

Ale to dopiero początek. Dziś prezentujemy nowe sposoby interakcji z Bardem i dzielimy się naszą wizją przyszłości. 


Dostęp do Barda dla większej liczby użytkowników 


W miarę wprowadzania kolejnych usprawnień i nowych funkcji chcemy udostępnić Barda większej liczbie użytkowników i użytkowniczek, aby mogli go wypróbować i podzielić się z nami obserwacjami. Dlatego dziś wycofujemy listę oczekujących i udostępniamy Barda w ponad 180 krajach i terytoriach. A już wkrótce ta liczba się powiększy. 






Ale to nie wszystko: Bard jest teraz dostępny w języku japońskim i koreańskim, a wkrótce planujemy uruchomić kolejnych 40 języków. Jak mówiliśmy od samego początku, duże modele językowe to nadal nowa technologia ze znanymi ograniczeniami. Dlatego w trakcie jej dalszego rozwoju będziemy dbać o utrzymanie wysokich standardów jakości, zachowanie lokalnych niuansów i przestrzeganie naszych zasad dotyczących AI. 


Wizualne interakcje z Bardem 


Wkrótce Bard zacznie obsługiwać obrazy zarówno w swoich odpowiedziach, jak i w promptach użytkowników i użytkowniczek. Będzie można zapytać na przykład „Jakie miejsca warto zobaczyć w Nowym Orleanie?”, a w odpowiedzi oprócz tekstu otrzymasz zdjęcia, które pozwolą Ci lepiej zapoznać się z tematem. 





Możliwe będzie też dodawanie obrazów do tekstu we własnych promptach, co ułatwi eksplorowanie interesujących Cię tematów w zupełnie nowy sposób. W tym celu wprowadzamy do Barda funkcje Obiektywu Google. Powiedzmy, że chcesz zrobić coś fajnego ze zdjęciem swoich czworonożnych przyjaciół. Możesz je przesłać do Barda i poprosić: „napisz coś zabawnego o tej dwójce”. Korzystając z Obiektywu Google, Bard przeanalizuje zdjęcie, wykryje rasy psów i stworzy kilka kreatywnych opisów – a co najlepsze, zrobi to wszystko w ciągu kilku sekund. 





Ulepszenia związane z pisaniem kodu i funkcjami eksportu 


Chcemy tworzyć Barda razem z użytkownikami i użytkowniczkami, ponieważ to dzięki ich opiniom możemy go ulepszać. Uwzględniamy też opinie programistów i programistek i wprowadzamy usprawnienia dotyczące pisania kodu, w tym: 

  • Cytowanie źródeł: od przyszłego tygodnia cytaty będą jeszcze dokładniejsze. Gdy klikniecie adnotację w odpowiedzi z blokiem kodu lub cytatem z innego materiału Bard podkreśli skopiowane części odpowiedzi i dołączy do nich odnośnik do źródła. 

  • Ciemny motyw: dziś uruchamiamy ciemny motyw – kolejną funkcję, o którą prosili programiści i programistki i dzięki której długie interakcje z Bardem nie będą obciążały oczu. 

  • Przycisk „Eksportuj”: wiemy, że programiści uwielbiają funkcję eksportu do Colab, dlatego wkrótce dodamy możliwość eksportowania i uruchamiania kodu (na początek Pythona) w ramach współpracy z firmą Replit. 


Ponieważ użytkownicy często proszą Barda o pomoc w pisaniu e-maili i dokumentów, wprowadzamy dziś dwie kolejne funkcje eksportu, dzięki którym łatwo będzie można przenieść odpowiedzi z Barda bezpośrednio do Gmaila i Dokumentów. Załóżmy na przykład, że tak jak ja jesteście miłośnikami gry w pickleball. Możecie poprosić Barda o napisanie e-maila z zaproszeniem do nowej ligi, w którym znajdzie się podsumowanie zasad gry i informacja o tym, że to świetny sport dla osób w każdym wieku i na każdym poziomie. Wystarczy kliknąć przycisk „Utwórz wersję roboczą w Gmailu”, aby wprowadzić ostatnie poprawki przed wysłaniem zaproszenia. 


Integracja Barda z innymi usługami 


W przyszłości odkrywanie ciekawych tematów i rozwijanie własnej kreatywności będzie jeszcze łatwiejsze dzięki integracji aplikacji i usług Google, których już używacie – takich jak Dokumenty, Dysk, Gmail i inne – bezpośrednio z interfejsem Barda. Oczywiście jak zawsze będziecie mieć kontrolę nad ustawieniami prywatności i samodzielnie zdecydujecie, w jaki sposób chcecie korzystać z tych narzędzi i rozszerzeń. 

Bard będzie również mógł korzystać z wielu innych usług internetowych i rozszerzeń od partnerów zewnętrznych, umożliwiając Wam robienie rzeczy, które wcześniej nie były możliwe. W nadchodzących miesiącach zintegrujemy z Bardem Adobe Firefly – pakiet modeli kreatywnej generatywnej AI stworzony przez Adobe. Dzięki temu użytkownicy łatwo i szybko przekształcą własne pomysły w wysokiej jakości obrazy, które później będą mogli edytować i dodawać do swoich projektów w Adobe Express. 

Załóżmy, że planuję przyjęcie urodzinowe dla mojego 7-letniego dziecka, które uwielbia jednorożce, więc chcę wysłać gościom zaproszenia ozdobione obrazkiem przedstawiającym jednorożca. Wystarczy, że poproszę Barda: „Wygeneruj obraz jednorożca i tortu urodzinowego na kinderbalu”, a w ciągu kilku sekund otrzymam obraz, który spełnia wysokie standardy jakościowe i etyczne stosowane przez Adobe. 





Chcemy, aby Bard pomagał Wam rozwijać kreatywność, zwiększać produktywność i zaspokajać ciekawość, dlatego pracujemy nad połączeniem go z innymi przydatnymi aplikacjami Google i naszych partnerów, takich jak Kayak, OpenTable, ZipRecruiter, Instacart, Wolfram i Khan Academy. 

Przed nami ekscytująca przyszłość Barda – integracja z narzędziami Google i innymi usługami internetowymi oraz płynna obsługa naszych najbardziej zaawansowanych dużych modeli językowych – a wszystko po to, aby umożliwić Wam wcielenie w życie dowolnego pomysłu, który przyjdzie Wam do głowy. Kiedy połączymy ludzką wyobraźnię ze zdolnościami generatywnej AI Barda, możliwości będą nieograniczone. Nie możemy się doczekać, co z nim stworzycie. 

Sissie Hsiao, wiceprezeska i dyrektor generalna w Google, Asystent i Bard

Tworzenie i rozumienie treści w wielu językach: model PaLM 2 jest trenowany na wielojęzycznym zbiorze danych obejmującym ponad 100 języków. Znacznie zwiększyło to jego możliwość interpretowania, tłumaczenia i generowania bardziej złożonego tekstu (w tym frazeologizmów, wierszy czy zagadek) w różnych językach oraz rozwiązywania trudnych zadań. Co więcej, PaLM 2 zdaje także zaawansowane egzaminy językowe na poziomie eksperckim. 

Rozumowanie: szeroko zakrojony zbiór danych wykorzystywany w modelu PaLM 2 obejmuje artykuły naukowe oraz strony internetowe, które zawierają wyrażenia matematyczne. Dzięki temu model wykazuje przełomowe umiejętności w zakresie wnioskowania logicznego, rozumowania zdroworozsądkowego i matematycznego. 

Generowanie kodu: do trenowania modelu PaLM 2 wykorzystaliśmy ogromną ilość publicznie dostępnych zbiorów kodów źródłowych, dzięki czemu świetnie sobie radzi z zadaniami z zakresu kodowania w popularnych językach programowania, jak Python czy JavaScript, a także jest w stanie wygenerować specjalistyczny kod w innych językach, jak na przykład Prolog, Fortran czy Verilog. 


W ostatniej dekadzie nie zabrakło ogromnych przełomów w dziedzinie sztucznej inteligencji, a my mieliśmy w nich spory udział. Rewolucyjne prace Google nad modelami podstawowymi stały się punktem wyjścia dla całej branży i podstawą produktów opartych na AI używanych codziennie przez miliardy ludzi. Wciąż pracujemy nad odpowiedzialnym rozwijaniem tych technologii i widzimy ogromny potencjał zastosowania ich w sektorze opieki zdrowotnej i pracy twórczej. 

Podczas ostatnich 10 lat pracy nad sztuczną inteligencją odkryliśmy, ile można osiągnąć dzięki skalowaniu sieci neuronowych. Tak naprawdę widzieliśmy już spektakularne możliwości takich sieci w większych zbiorach danych. Jednak przekonaliśmy się także, że nie zawsze wszystko to, co jest większe, jest także lepsze, oraz że kreatywność badawcza to klucz do tworzenia świetnych modeli. Dzięki zdobytej wiedzy w zakresie tworzenia i trenowania modeli wiemy już, jak otworzyć furtkę do multimodalności, jak ważne są informacje zwrotne od człowieka w całym procesie, a także jak jeszcze skuteczniej budować nowe modele. Są to niezwykle istotne elementy składowe, które pozwolą nam rozwijać najnowocześniejszą technologię AI, która może przynieść ludziom realne korzyści w ich codziennym życiu. 


Przedstawiamy PaLM 2 


Bazując na naszej poprzedniej pracy, stworzyliśmy PaLM 2 – najnowocześniejszy model językowy nowej generacji, który chcielibyśmy dzisiaj przedstawić. Charakteryzuje się ulepszonymi umiejętnościami tworzenia i rozumienia treści w wielu językach, rozumowania oraz generowania kodu. 

Tworzenie i rozumienie treści w wielu językach: model PaLM 2 jest trenowany na wielojęzycznym zbiorze danych obejmującym ponad 100 języków. Znacznie zwiększyło to jego możliwość interpretowania, tłumaczenia i generowania bardziej złożonego tekstu (w tym frazeologizmów, wierszy czy zagadek) w różnych językach oraz rozwiązywania trudnych zadań. Co więcej, PaLM 2 zdaje także zaawansowane egzaminy językowe na poziomie eksperckim. 

Rozumowanie: szeroko zakrojony zbiór danych wykorzystywany w modelu PaLM 2 obejmuje artykuły naukowe oraz strony internetowe, które zawierają wyrażenia matematyczne. Dzięki temu model wykazuje przełomowe umiejętności w zakresie wnioskowania logicznego, rozumowania zdroworozsądkowego i matematycznego. 

Generowanie kodu: do trenowania modelu PaLM 2 wykorzystaliśmy ogromną ilość publicznie dostępnych zbiorów kodów źródłowych, dzięki czemu świetnie sobie radzi z zadaniami z zakresu kodowania w popularnych językach programowania, jak Python czy JavaScript, a także jest w stanie wygenerować specjalistyczny kod w innych językach, jak na przykład Prolog, Fortran czy Verilog. 


Wszechstronna rodzina modeli 


Model PaLM 2 nie tylko więcej potrafi, ale jest też szybszy, bardziej wydajny niż poprzednie modele i jest dostępny w różnych rozmiarach, co ułatwi jego szerokie zastosowanie. Planujemy udostępnić PaLM 2 w 4 rozmiarach (w kolejności od najmniejszego do największego): Gecko, Otter, Bison i Unicorn. Gecko jest niezwykle lekki, co czyni go idealnym rozwiązaniem na urządzenia mobilne, a także wystarczająco szybki, aby wykorzystać go w interaktywnych aplikacjach na urządzeniu (nawet takich, z których można korzystać bez połączenia z siecią). Wszechstronność oznacza, że model PaLM 2 można dostosować tak, aby znalazł zastosowanie w różnego rodzaju produktach i tym samym pomagał większej liczbie ludzi. 


PaLM 2 wspomaga pracę 25 usług i funkcji Google 


Podczas dzisiejszej konferencji I/O ogłosiliśmy, że wiele zespołów w Google wykorzystuje już model PaLM 2 w codziennej pracy oraz że 25 kolejnych usług i funkcji jest zasilanych tym modelem językowym. Oznacza to, że już w tej chwili najnowsze zaawansowane możliwości AI są dostępne w naszych produktach i mogą z nich korzystać nasi użytkownicy – klienci, programiści i różnej wielkości firmy z całego świata. Oto kilka przykładów: 

  • Ulepszone umiejętności PaLM 2 związane z wielojęzycznością pozwalają nam udostępniać Barda w kolejnych językach (już od dzisiaj). W dodatku model ten od niedawna pomaga użytkownikom wykonywać zadania programistyczne. 

  • Funkcje Workspace, które pomagają w pisaniu e-maili w Gmailu i podsumowań w Dokumentach Google oraz porządkowaniu danych w Arkuszach Google, wykorzystują możliwości modelu PaLM 2, dzięki czemu użytkownicy mogą wykonywać swoją pracę lepiej i szybciej. 

  • Med-PaLM 2, wytrenowany przez nasze zespoły badawcze zajmujące się tematyką zdrowia, których członkowie posiadają wiedzę medyczną, potrafi odpowiadać na pytania i podsumować informacje z różnego rodzaju obszernych tekstów medycznych. Osiąga spektakularne wyniki w zakresie kompetencji medycznych i był pierwszym dużym modelem językowym, który tak dobrze poradził sobie podczas odpowiadania na pytania z amerykańskiego egzaminu medycznego. Teraz rozszerzymy ten model o możliwości multimodalne, które pozwolą na syntetyzowanie informacji, takich jak zdjęcia rentgenowskie i mammograficzne, aby pewnego dnia poprawić wyniki leczenia pacjentów. Model Med-PaLM 2 jeszcze tego lata zostanie udostępniony niewielkiej grupie klientów korzystających z usługi Cloud w celu zebrania opinii, które pomogą nam określić jego bezpieczne i przydatne zastosowania.
  • Sec-PaLM to wyspecjalizowana wersja PaLM 2 wytrenowana w dziedzinie zabezpieczeń, która może być ogromnym krokiem naprzód, jeśli chodzi o analizę cyberbezpieczeństwa. Dostępny w ramach Google Cloud model wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania potencjalnie niebezpiecznego kodu i skuteczniejszego wykrywania skryptów, które stanowią rzeczywiste zagrożenie dla ludzi i organizacji w dzisiejszych czasach. 

  • W marcu udostępniliśmy niewielkiej grupie programistów interfejs PaLM API do testowania, a od dziś programiści mogą zgłosić swoje zainteresowanie korzystaniem z modelu PaLM 2. Już od pewnego czasu nasi klienci mogą przekonać się, jak on działa, w ramach platformy Vertex AI wyróżniającej się ochroną prywatności, zabezpieczeniami i funkcjami zarządzania klasy biznesowej. Model PaLM 2 jest też wykorzystywany w opartym na generatywnej sztucznej inteligencji projekcie Duet AI for Google Cloud, który powstał z myślą o tym, aby pomóc użytkownikom uczyć się, tworzyć i działać szybciej niż kiedykolwiek wcześniej. 


Rozwój przyszłości sztucznej inteligencji 


PaLM 2 pokazuje wpływ wysoce wydajnych modeli o różnych rozmiarach i szybkościach na nasze życie oraz udowadnia, że wszechstronne modele sztucznej inteligencji przynoszą realne korzyści.

Zoubin Ghahramani, wiceprezydent, Google DeepMind


W Google wierzymy, że nasze podejście do AI musi być zarówno odważne, jak i odpowiedzialne. Oznacza to, że chcemy rozwijać AI z korzyścią dla społeczeństwa, jednocześnie rozwiązując problemy. Kierujemy się przy tym naszymi zasadami dotyczącymi AI. Wprawdzie wydaje się, że te dwa podejścia wykluczają się nawzajem, jednak wierzymy, że ich produktywne połączenie jest możliwe, a tak naprawdę niezbędne. Jedynym sposobem na odważne postępowanie na dłuższą metę jest bycie odpowiedzialnym od samego początku. Odważnie używamy AI w naszych przełomowych usługach i badaniach naukowych, a także aby pomagać w rozwiązywaniu problemów wynikających z wyzwań społecznych. 

W przypadku naszych produktów – AI może pomóc w rozbudzaniu kreatywności z wykorzystaniem Barda, zwiększyć wydajność podczas korzystania z narzędzi Google Workspace i zrewolucjonizować dostęp do wiedzy dzięki generatywnemu wyszukiwaniu. 

W odniesieniu do wyzwań społecznych – stosujemy AI, aby łagodzić skutki zmian klimatycznych i szukać sposobów na radzenie sobie z nimi. Zapewniamy prognozy powodziowe, śledzimy w czasie rzeczywistym granice pożarów lasów i pomagamy w redukowaniu emisji dwutlenku węgla poprzez zmniejszanie korków na drogach. Ponadto korzystamy z AI, aby ulepszać ochronę zdrowia, m.in w zakresie opieki zdrowotnej dla matek, leczenia nowotworów i badań przesiewowych w kierunku gruźlicy. Niedawno zapowiedzieliśmy też wprowadzenie nowego modelu językowego Med-PaLM, który może być pomocnym narzędziem dla lekarzy. Jeszcze w tym roku udostępnimy Data Commons – system porządkowania danych pochodzących z setek różnych źródeł, który będzie dostępny za pośrednictwem Barda i zwiększy jego skuteczność. 

W obrębie naszych pionierskich badań – AI pomaga naukowcom w dokonywaniu śmiałych postępów, jak w przypadku programu AlphaFold od Google DeepMind. AlphaFold może dokładnie przewidywać modele 3D 200 milionów białek, czyli prawie wszystkich, jakie dotąd zna nauka. W kilka tygodni osiągnęliśmy w ten sposób postęp, który mógłby wymagać 400 milionów lat badań. AI umożliwia również podejmowanie śmiałych wyzwań, jak w przypadku naszego projektu inkluzywności językowej ​​— poczyniliśmy ogromne postępy w realizacji naszego celu, jakim jest obsługa 1000 najczęściej używanych języków za pomocą uniwersalnego modelu mowy przeszkolonego w ponad 400 językach. 

Wprawdzie takie odważne przełomy są bardzo emocjonujące, jesteśmy jednak świadomi, że technologia AI jest wciąż w fazie rozwoju i być może jej wpływ na obecne wyzwania społeczne będzie negatywny. Może też się zdarzyć, że wraz z jej rozwojem i wykorzystywaniem w różnych dziedzinach będą się pojawiały zupełnie nowe wyzwania. Dlatego wierzymy, że niezbędne jest odpowiedzialne podejście do AI, które stosujemy w oparciu o nasze zasady dotyczące AI ustalone w 2018 roku. 

Obszarem, który budzi obawy wielu osób, jest szerzenie nieprawdziwych informacji. Dzięki generatywnej AI tworzenie nowych treści jest teraz łatwiejsze niż kiedykolwiek, jednak pojawiają się obawy o ich wiarygodność. Dlatego nieustannie staramy się rozwijać i dostarczać użytkownikom narzędzia umożliwiające ocenę informacji dostępnych w sieci. W najbliższych miesiącach wzbogacimy wyszukiwarkę Google o nowe narzędzie umożliwiające poznanie szerszego kontekstu – „Informacje o tym obrazie”. Dzięki tej funkcji będzie się można na przykład dowiedzieć, kiedy i gdzie prawdopodobnie pierwszy raz pojawiły się podobne obrazy. Można będzie również uzyskać informacje na temat innych miejsc, w których dany obraz jest dostępny online, takich jak strony z wiadomościami, media społecznościowe czy strony służące do weryfikowania informacji. Narzędzie „Informacje o tym obrazie” będzie dostępne jeszcze w tym roku w Chrome i Obiektywie Google. 




Stosując się do zasad dotyczących AI w naszych usługach, zauważamy potencjalne problemy, jeśli chodzi o odwagę i odpowiedzialność. Przykładem może być Universal Translator – eksperymentalny serwis oparty na AI, służący do tworzenia dubbingu do filmów. Jest on pomocny dla ekspertów tłumaczących wypowiadany w filmie tekst, którzy muszą ponadto dopasować go do ruchów warg. Narzędzie to ma ogromny potencjał w zakresie zwiększania rozumienia, jednak wiemy, że w niewłaściwych rękach może stanowić ryzyko. Dlatego w usłudze tej wprowadziliśmy zabezpieczenia, które mają ograniczać niewłaściwe wykorzystywanie, jednocześnie dając do niej dostęp jedynie autoryzowanym partnerom. 

Innym sposobem na stosowanie naszych zasad dotyczących AI jest tworzenie innowacji, które mają być pomocne w radzeniu sobie z pojawiającymi się wyzwaniami. Wiele firm, w tym również Google, zatrudnia ekspertów do spraw bezpieczeństwa, aby przeprowadzali tzw. testy adwersarialne, czyli wykrywali złe rezultaty, które generowane są przez wzorce takie jak niesprawiedliwe uprzedzenia. Jesteśmy jedną z pierwszych firm w branży, jeśli chodzi o automatyzację testów adwersarialnych przy użyciu modelu językowego LLM, który znacząco poprawia prędkość, jakość i zakres testów. Dzięki temu eksperci zajmujący się bezpieczeństwem mają więcej czasu, aby skupić się na trudniejszych zagadnieniach. W ramach walki z szerzeniem nieprawdziwych informacji będziemy wkrótce integrować z naszymi najnowszymi modelami generatywnymi kolejne innowacje w zakresie analizy pochodzenia danych. Robimy również postępy w opracowywaniu narzędzi do wykrywania mowy syntetycznej – w opracowanym przez nas modelu AudioLM wytrenowaliśmy klasyfikator, który może wykrywać mowę syntetyczną w naszych modelach audio z blisko 99-procentową dokładnością. 

Wiemy, że odpowiedzialne tworzenie modeli AI musi opierać się na wspólnym wysiłku, angażującym badaczy, specjalistów w zakresie nauk społecznych, ekspertów w branży, instytucje rządowe, twórców, wydawców oraz użytkowników korzystających z AI na co dzień. 

Co roku publikujemy raporty o postępach, w których opisujemy, w jaki sposób wprowadzamy w życie nasze zasady dotyczące AI. Zawieramy też przykłady, jak opisane tu problemy i innowacje, tak aby można było się z nich uczyć. 

Naszymi innowacjami dzielimy się z innymi, aby wywierać jeszcze większy pozytywny wpływ, tak jak było to w przypadku interfejsu Perspective API. Narzędzie to zostało pierwotnie opracowane przez naszych badaczy z Jigsaw w celu zmniejszenia liczby toksycznych komentarzy pojawiających się w sieci. Obecnie stosujemy je w naszych dużych modelach językowych (LLM), w tym w każdym z modeli wymienionych podczas konferencji I/O, a badacze akademiccy wykorzystali je do stworzenia branżowego standardu oceny wykorzystywanego przez wszystkie znaczące modele LLM, w tym OpenAI i Anthropic. 

AI i kreatywność idą w parze, dlatego współpracujemy z artystami przy projektach takich jak MusicLM, dzięki któremu wystarczy opisać swój pomysł na muzykę, aby po chwili usłyszeć, jak brzmi. We współpracy ze społecznością internetową natomiast publikujemy nasze zasady, co ma stanowić pierwszy krok do utworzenia standardów odpowiadających za zachowanie zdrowego ekosystemu treści. Chcemy, aby wydawcy internetowi mieli wybór i kontrolę, jeśli chodzi o ich treści dostępne online, i mamy nadzieję, że w najbliższych miesiącach będziemy mogli podzielić się nowymi informacjami na ten temat. 

AI jest tak ekscytują dziedziną między innymi dlatego, że nie jest technologią statyczną. Zmienia się i rozwija wraz ze wzrostem liczby osób, które chcą z niej korzystać, dzielić się nią i ją rozwijać. Nieustannie uczymy się z naszych badań i doświadczeń, a także od użytkowników i szerszej społeczności, i uwzględniamy zdobytą wiedzę w naszym podejściu. A co dalej? Jeszcze wiele możemy osiągnąć i wiele musimy odpowiednio uporządkować – działając razem. 


Pragnę podziękować moim współpracownikom z zespołów Responsible AI, Responsible Innovation oraz Google.org i wyrazić uznanie dla ich niesamowitej pracy. 
James Manyika, starszy wiceprezes ds. badań, Technologia i społeczeństwo