Sam Altman：明年OpenAI將邁入AI系統(tǒng)時(shí)代

　　GPT-4之后，明年的OpenAI在憋什么大招?OpenAI的護(hù)城河在哪?AI Agent的價(jià)值在哪?眾多老員工“出走”，OpenAI會(huì)選擇更有信念感和活力的年輕人嗎?

　　11月4日，OpenAI CEO Sam Altman(以下稱“Altman”)在“The Twenty Minute VC”播客中回答了這些問題，他明確表示，提升推理能力一直是OpenAI的核心戰(zhàn)略。

　　當(dāng)播客主持人、21VC創(chuàng)始人Harry Stebbings(以下稱“Stebbings”)問到OpenAI還能給AI創(chuàng)業(yè)者留下哪些機(jī)會(huì)時(shí)，Altman認(rèn)為，AI創(chuàng)業(yè)如果還要執(zhí)著于解決模型不足的問題，那么這個(gè)業(yè)務(wù)模式將隨著OpenAI模型的升級(jí)而不再具備競(jìng)爭(zhēng)力，創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該去構(gòu)建能隨著模型變強(qiáng)而受益的業(yè)務(wù)，這將是一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)。

　　在Altman看來，人們現(xiàn)在討論AI的方式有點(diǎn)過時(shí)，相比模型，系統(tǒng)是更值得關(guān)注的發(fā)展方向，而明年將是OpenAI邁向AI系統(tǒng)的關(guān)鍵一年。

　　以下是Stebbings與Altman對(duì)話的精華節(jié)選:

　　01OpenAI計(jì)劃打造無代碼工具

　　Stebbings:我直接從觀眾提問的問題開始今天的訪談，未來OpenAI的方向是推出更多像GPT-3.5這樣的模型還是訓(xùn)練更大更強(qiáng)的模型?

　　Altman:我們會(huì)全面優(yōu)化模型，提升推理能力是當(dāng)前戰(zhàn)略的核心。我認(rèn)為強(qiáng)大的推理能力將解鎖一系列我們期待的功能，包括讓人工智能在科學(xué)研究領(lǐng)域做出實(shí)質(zhì)性貢獻(xiàn)、編寫復(fù)雜程度極高的代碼等等，這將極大地推動(dòng)社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步。大家可以期待GPT系列模型的持續(xù)且快速的迭代和優(yōu)化，這將是我們未來工作的重點(diǎn)和優(yōu)先方向。

　　Sam Altman接受21VC 創(chuàng)始人 Harry Stebbings的播客訪問

　　Stebbings:OpenAI未來是否會(huì)為非技術(shù)人員開發(fā)無代碼工具，讓這些人也能輕松構(gòu)建和擴(kuò)展AI應(yīng)用?

　　Altman:毫無疑問，我們正朝著這一目標(biāo)穩(wěn)步前進(jìn)。我們的初步計(jì)劃是顯著提升程序員的工作效率，但長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，我們的目標(biāo)是打造一流的無代碼工具。盡管市場(chǎng)上已經(jīng)存在一些無代碼解決方案，它們目前還無法完全滿足以無代碼方式創(chuàng)建一個(gè)完整初創(chuàng)公司的需求。

　　Stebbings:未來，OpenAI會(huì)在技術(shù)生態(tài)的哪些領(lǐng)域拓展?考慮到OpenAI可能會(huì)在應(yīng)用層面占據(jù)主導(dǎo)地位的情況下，如果初創(chuàng)公司投入大量資源來優(yōu)化現(xiàn)有系統(tǒng)，這是否是一種資源的浪費(fèi)?創(chuàng)始人們應(yīng)該如何思考這個(gè)問題?

　　Altman:我們的目標(biāo)是不斷改進(jìn)我們的模型。如果你的業(yè)務(wù)僅僅是為了解決現(xiàn)有模型的一些微小不足，那么一旦我們的模型變得足夠強(qiáng)大，這些不足不復(fù)存在時(shí)，你的業(yè)務(wù)模式可能會(huì)變得不再具有競(jìng)爭(zhēng)力。

　　然而，如果你能夠構(gòu)建一個(gè)能夠隨著模型的不斷進(jìn)步而受益的業(yè)務(wù)，那么這將是一個(gè)巨大的機(jī)遇。設(shè)想一下，如果有人向你透露GPT-4將會(huì)變得異常強(qiáng)大，能夠?qū)崿F(xiàn)目前看來不可能完成的任務(wù)，那么你將能夠從更長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度來規(guī)劃和發(fā)展你的業(yè)務(wù)。

　　Stebbings:我們?cè)�與風(fēng)險(xiǎn)投資人Brad Gerstner探討OpenAI可能對(duì)某些細(xì)分市場(chǎng)的影響。你從創(chuàng)始人的視角看，哪些公司可能會(huì)受到OpenAI的沖擊，而哪些公司能夠幸免?作為投資者，我們又該如何評(píng)估這個(gè)問題?

　　Altman:人工智能將創(chuàng)造數(shù)萬億美元的價(jià)值，它將催生全新的產(chǎn)品和服務(wù)，使之前不可能或不切實(shí)際的事情變得可行。在某些領(lǐng)域，我們期望模型能夠強(qiáng)大到讓目標(biāo)實(shí)現(xiàn)變得輕而易舉;而在其他領(lǐng)域，通過構(gòu)建卓越的產(chǎn)品和服務(wù)，這項(xiàng)新技術(shù)將得到進(jìn)一步的增強(qiáng)。

　　在早期，大約95%的初創(chuàng)公司似乎都在押注模型不會(huì)變得更好，這讓我感到驚訝，現(xiàn)在我已經(jīng)不感到驚訝了。GPT-3.5剛發(fā)布時(shí)，我們已經(jīng)預(yù)見到GPT-4的潛力，我們知道它會(huì)非常強(qiáng)大。

　　所以，如果你構(gòu)建的工具僅僅是為了彌補(bǔ)模型的不足，那么隨著模型的不斷改進(jìn)，這些不足將變得越來越無關(guān)緊要。

　　過去模型表現(xiàn)很糟糕時(shí)，人們更傾向于開發(fā)彌補(bǔ)模型缺陷的產(chǎn)品，而不是去構(gòu)建像“AI教師”或“AI醫(yī)療顧問”這樣具有革命性的產(chǎn)品。我感覺當(dāng)時(shí)95%的人都在賭模型不會(huì)有所改進(jìn)，只有5%的人相信模型會(huì)變得更好。

　　現(xiàn)在情況已經(jīng)發(fā)生逆轉(zhuǎn)，人們理解了改進(jìn)的速度，也了解了我們的發(fā)展方向�，F(xiàn)在這個(gè)問題不再那么突出了，但曾經(jīng)我們非常擔(dān)心，因?yàn)槲覀冾A(yù)見到那些(朝著彌補(bǔ)模型缺陷)努力的公司可能會(huì)面臨困境。

　　Stebbings:你曾說“人工智能將創(chuàng)造數(shù)萬億美元的價(jià)值”，孫正義(軟銀集團(tuán)創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官)也預(yù)測(cè)“AI每年將創(chuàng)造9萬億美元的價(jià)值”，足以抵消他所認(rèn)為的“必要的9萬億美元資本支出”，你對(duì)此有何看法?

　　Altman:我無法給出一個(gè)精確的數(shù)字，顯然，大量的資本支出下也將創(chuàng)造巨大的價(jià)值，因?yàn)槊恳淮沃卮蟮募夹g(shù)革命都是如此，而人工智能無疑是其中之一。

　　明年對(duì)我們來說是關(guān)鍵一年，我們將邁入下一代AI系統(tǒng)的時(shí)代。你提到的無代碼軟件代理的開發(fā)，我不確定這需要多長(zhǎng)時(shí)間，目前這還無法實(shí)現(xiàn)，但如果設(shè)想一下我們能達(dá)到這個(gè)目標(biāo)，每個(gè)人都能因此輕松獲得他們所需的整套企業(yè)級(jí)軟件，這將為世界釋放出多少經(jīng)濟(jì)價(jià)值。如果你還能保持同樣的價(jià)值產(chǎn)出，同時(shí)讓它變得更便捷、成本更低，這又會(huì)產(chǎn)生巨大的影響。

　　我相信我們將看到更多類似的例子，包括醫(yī)療和教育領(lǐng)域，它們代表著數(shù)萬億美元的市場(chǎng)。如果AI能夠在這些領(lǐng)域推動(dòng)新的解決方案，我認(rèn)為具體的數(shù)字并不重要，重要的是它確實(shí)會(huì)創(chuàng)造難以置信的價(jià)值。

　　02優(yōu)秀的AI Agent具備超越人類能力的功能

　　Stebbings:你認(rèn)為開源在人工智能未來的發(fā)展中將扮演怎樣的角色?在OpenAI內(nèi)部，“是否應(yīng)該開源某些模型”的討論會(huì)如何進(jìn)行?

　　Altman:開源模型在人工智能生態(tài)系統(tǒng)中扮演著至關(guān)重要的角色。目前已經(jīng)有一些非常出色的開源模型存在。我認(rèn)為，同時(shí)提供高質(zhì)量的服務(wù)和API也是至關(guān)重要的。在我看來，將這些元素作為一個(gè)產(chǎn)品組合來提供是有意義的，這樣人們就可以選擇最適合他們需求的解決方案。

　　Stebbings:除了開源，我們還可以通過Agent(代理)向客戶提供服務(wù)。你如何定義“Agent”?在你看來，它是什么，又不是什么?

　　Altman:我覺得Agent是一種能夠執(zhí)行長(zhǎng)時(shí)間任務(wù)的程序，并且在執(zhí)行任務(wù)過程中幾乎不需要人為監(jiān)督。

　　Stebbings:你認(rèn)為人們對(duì)Agent的理解存在誤區(qū)嗎?

　　Altman:與其說是誤解，不如說我們還沒有完全理解Agent在未來世界中所扮演的角色。

　　人們經(jīng)常提到的例子是讓AI Agent幫忙訂餐廳，比如它能用OpenTable做到，或者直接打電話給餐廳。這確實(shí)可以節(jié)省一些時(shí)間，但我認(rèn)為更令人興奮的是Agent能做一些人類做不到的事情，比如Agent可以同時(shí)聯(lián)系300家餐廳，為我找到最適合的菜品或能提供特殊服務(wù)的餐廳。這對(duì)人類來說幾乎是不可能的任務(wù)，但如果Agent之間都是AI，它們可以并行處理，這個(gè)問題就迎刃而解了。

　　雖然這個(gè)例子很簡(jiǎn)單，但它展示了Agent超越人類能力的功能。更有有趣的是，Agent不僅能幫你訂餐廳，還能像一個(gè)非常聰明的資深同事，可以與你合作完成一個(gè)項(xiàng)目;或者它可以獨(dú)立完成一個(gè)需要兩天甚至兩周的任務(wù)，只有在遇到問題時(shí)才會(huì)聯(lián)系你，并最終呈現(xiàn)出一個(gè)優(yōu)秀的成果。

　　Stebbings:這種Agent模式是否會(huì)對(duì)SaaS(軟件即服務(wù))的定價(jià)產(chǎn)生影響?傳統(tǒng)上，SaaS就是按照用戶席位來收費(fèi)的，如今Agent實(shí)際上在取代人工。你如何看待未來定價(jià)模式的變化，尤其是在AI Agent成為企業(yè)員工核心部分的情況下?

　　Altman:我只能做出推測(cè)，因?yàn)槲覀冋娴臒o法確定。我可以設(shè)想一個(gè)場(chǎng)景:未來的定價(jià)模式將基于你所使用的計(jì)算資源來確定，比如你需要1個(gè)GPU、10個(gè)GPU或100個(gè)GPU來處理問題。在這種情況下，定價(jià)不再基于席位甚至Agent的數(shù)量，而是根據(jù)實(shí)際消耗的計(jì)算量來決定。

　　Stebbings:那我們是否需要為Agent來構(gòu)建專門的模型?

　　Altman:的確需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施來支撐Agent的運(yùn)行，但我認(rèn)為GPT-3.5已經(jīng)指明了方向，即一個(gè)能夠執(zhí)行復(fù)雜Agent任務(wù)的通用模型。

　　03模型是貶值資產(chǎn)，但訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)比成本價(jià)值高

　　Stebbings:很多人認(rèn)為隨著模型的商品化趨勢(shì)日益顯著，模型是貶值資產(chǎn)。你如何看待這種觀點(diǎn)?目前，訓(xùn)練模型的資本密集度越來越高，這是否意味著只有少數(shù)公司才能承擔(dān)這樣的成本?

　　Altman:確實(shí)，模型可以被視為貶值資產(chǎn)，但認(rèn)為它們的價(jià)值低于訓(xùn)練成本是完全錯(cuò)誤的。實(shí)際上，在訓(xùn)練模型的過程中，我們能夠獲得正向的復(fù)利效應(yīng)，即我們從訓(xùn)練中獲得的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)將有助于我們更高效地訓(xùn)練下一代模型。

　　我認(rèn)為我們從模型中獲得的實(shí)際收入已經(jīng)證明了這些投資的合理性。當(dāng)然，并非所有公司都能達(dá)到這樣的效果。當(dāng)前，可能有很多公司在訓(xùn)練非常相似的模型，但如果你稍微落后，或者沒有一個(gè)能夠持續(xù)吸引用戶并提供價(jià)值的產(chǎn)品，那么獲得投資回報(bào)可能會(huì)更加困難。

　　我們很幸運(yùn)擁有ChatGPT，它被數(shù)億用戶所使用，因此即使成本高昂，我們也能夠通過龐大的用戶基礎(chǔ)來分?jǐn)傔@些成本。

　　Stebbings:OpenAI的模型未來如何保持差異化?你最希望在哪些方面擴(kuò)大差異?

　　Altman:推理能力是我們目前最為重視的領(lǐng)域，我相信這將是開啟下一個(gè)大規(guī)模價(jià)值創(chuàng)造階段的關(guān)鍵。此外，我們也將致力于多模態(tài)模型的開發(fā)，并引入我們認(rèn)為對(duì)用戶至關(guān)重要的新功能。

　　Stebbings:在新的GPT-3.5推理時(shí)間范式下，視覺能力會(huì)如何擴(kuò)展?

　　Altman:在不劇透的情況下，我預(yù)計(jì)圖像模型將會(huì)快速發(fā)展。

　　Stebbings:Anthropic公司的模型有時(shí)被認(rèn)為在編程任務(wù)上表現(xiàn)得更為出色，你對(duì)此有何看法?你認(rèn)為這種評(píng)價(jià)是否公正?開發(fā)者應(yīng)該如何在OpenAI和其他提供商之間做出選擇?

　　Altman:Anthropic確實(shí)擁有一個(gè)在編程領(lǐng)域表現(xiàn)出色的模型，他們的工作確實(shí)令人印象深刻。我認(rèn)為開發(fā)者通常會(huì)同時(shí)使用多種模型，我也不確定隨著這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展，情況會(huì)如何變化。但我相信未來人工智能將無處不在。

　　我們目前討論AI的方式可能有些過時(shí)，我預(yù)測(cè)我們將從討論“模型”轉(zhuǎn)變?yōu)橛懻?ldquo;系統(tǒng)”，但這需要時(shí)間來實(shí)現(xiàn)。

　　Stebbings:關(guān)于模型擴(kuò)展的問題，你認(rèn)為模型的規(guī)模法則還能持續(xù)多久?過去大家一直認(rèn)為它不會(huì)持久，但似乎它比人們預(yù)想的更持久。

　　Altman:不深入討論細(xì)節(jié)，核心問題是:模型能力的提升軌跡是否會(huì)像目前這樣持續(xù)下去?我相信會(huì)的，并且會(huì)持續(xù)相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間。

　　Stebbings:你曾經(jīng)對(duì)這一點(diǎn)有過懷疑嗎?

　　Altman:我們確實(shí)遇到過一些我們無法理解的行為模式，也經(jīng)歷過一些失敗的訓(xùn)練過程，嘗試過各種新范式。當(dāng)我們快到達(dá)一個(gè)范式的極限時(shí)，我們必須找到下一個(gè)突破點(diǎn)。

　　Stebbings:這個(gè)過程中最難應(yīng)對(duì)的挑戰(zhàn)是什么?

　　Altman:在我們著手研發(fā)GPT-4的過程中曾遇到一些極其棘手的問題，一度讓我們感到束手無策，不知道該如何破解。最終，我們還是成功克服了這些難題。但確實(shí)有那么一段時(shí)間，我們對(duì)如何推進(jìn)模型的發(fā)展感到迷茫。

　　此外，GPT-3.5的轉(zhuǎn)變以及推理模型的概念是我們長(zhǎng)期以來一直夢(mèng)寐以求的目標(biāo)，但實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的研究之路充滿了挑戰(zhàn)和曲折。

　　Stebbings:在這種漫長(zhǎng)而曲折的過程中，如何保持團(tuán)隊(duì)的士氣?當(dāng)訓(xùn)練過程可能失敗時(shí)，你如何維持士氣?

　　Altman:我們團(tuán)隊(duì)的成員都對(duì)構(gòu)建通用人工智能(AGI)充滿熱情，這是一個(gè)極具激勵(lì)性的目標(biāo)。我們都清楚，這不是一條輕松的道路，成功不會(huì)輕而易舉。有一句名言說得好:“我從不祈求上帝站在我這邊，而是祈求我能站在上帝那邊。”

　　投身于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，就像是投身于一項(xiàng)正義的事業(yè)，盡管過程中不可避免會(huì)有挫折，但最終我們似乎總能取得進(jìn)展。這種堅(jiān)定的信念對(duì)我們來說是極大的幫助。

　　Stebbings:關(guān)于半導(dǎo)體供應(yīng)鏈的問題，你對(duì)半導(dǎo)體供應(yīng)鏈以及國(guó)際緊張局勢(shì)的擔(dān)憂程度如何?

　　Altman:我無法量化這個(gè)擔(dān)憂的程度，但毫無疑問，我確實(shí)感到擔(dān)憂。雖然它可能不是我最擔(dān)憂的問題，但在我關(guān)心的所有事項(xiàng)中，它絕對(duì)位于前10%之列。

　　Stebbings:我可以詢問一下你最擔(dān)心的問題是什么嗎?

　　Altman:總體而言，我最擔(dān)心的是我們?cè)谡麄�(gè)領(lǐng)域嘗試完成所有工作的復(fù)雜性。盡管我相信最終一切都會(huì)得到解決，但這確實(shí)是一個(gè)極其復(fù)雜的系統(tǒng)。

　　這種復(fù)雜性在各個(gè)層面都存在，包括在OpenAI內(nèi)部，以及每個(gè)團(tuán)隊(duì)中。以半導(dǎo)體為例，我們需要平衡電力供應(yīng)、做出正確的網(wǎng)絡(luò)決策、確保獲得足夠的芯片，同時(shí)還要考慮到潛在的風(fēng)險(xiǎn)，以及研究進(jìn)度是否能夠與這些挑戰(zhàn)相匹配，以免我們完全措手不及或浪費(fèi)資源。

　　整個(gè)供應(yīng)鏈看似是一條直線管道，但實(shí)際上每個(gè)層面的生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性超出了我在其他任何行業(yè)中所見。在某種程度上，這正是我最擔(dān)憂的問題。

　　Stebbings:你提到了前所未有的復(fù)雜性，許多人將當(dāng)前的AI浪潮與互聯(lián)網(wǎng)泡沫時(shí)期相比較，尤其是提及興奮與熱情時(shí)。我認(rèn)為不同之處在于資金的投入規(guī)模。Larry Ellison(甲骨文公司聯(lián)合創(chuàng)始人)曾表示，進(jìn)入基礎(chǔ)模型競(jìng)賽的入門成本是1000億美元。你是否認(rèn)同這一觀點(diǎn)?

　　Altman:不，我認(rèn)為成本并不會(huì)那么高昂。但這里有一個(gè)有趣的現(xiàn)象:人們喜歡用過去的技術(shù)革命來類比新的革命，以使其看起來更加熟悉。我認(rèn)為總體而言，這不是一個(gè)好的習(xí)慣，但我理解為什么人們會(huì)這么做。我還覺得人們選擇的AI類比案例尤其不恰當(dāng)，互聯(lián)網(wǎng)顯然與AI有很大的不同。

　　你提到了一個(gè)關(guān)于成本的例子，無論是否真的需要花費(fèi)100億或1000億才能具備競(jìng)爭(zhēng)力，互聯(lián)網(wǎng)革命的一個(gè)標(biāo)志性特點(diǎn)是“很容易起步”。另一個(gè)類似互聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn)在于，對(duì)許多公司來說，AI只是互聯(lián)網(wǎng)的延伸——其他人會(huì)構(gòu)建這些AI模型，你可以利用它們來開發(fā)各種出色的產(chǎn)品。這種是把AI視為一種新的技術(shù)構(gòu)建方式。但如果你想構(gòu)建AI本身，那情況就完全不同了。

　　另一個(gè)常見的類比是電力，但我認(rèn)為這在很多方面并不適用。

　　盡管我認(rèn)為人們不應(yīng)該過于依賴類比，但我最喜歡的類比是晶體管，它是物理學(xué)的新發(fā)現(xiàn)，具有難以置信的擴(kuò)展性，很快就滲透到各個(gè)領(lǐng)域，整個(gè)科技行業(yè)都從晶體管中受益，我們使用的產(chǎn)品和服務(wù)中包含大量晶體管，但你不會(huì)覺得創(chuàng)造這些產(chǎn)品和服務(wù)的公司是“晶體管公司”。

　　這(晶體管)是一個(gè)非常復(fù)雜且昂貴的工業(yè)流程，圍繞它形成了龐大的供應(yīng)鏈。這一簡(jiǎn)單的物理發(fā)現(xiàn)帶來了長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，即使大多數(shù)時(shí)候人們并沒有意識(shí)到它的存在，只是覺得“這個(gè)東西能幫我處理信息”。

　　04保持對(duì)人才的高標(biāo)準(zhǔn)，而非偏向某個(gè)年齡段

　　Stebbings:你認(rèn)為人的才能是如何被浪費(fèi)的?

　　Altman:世界上有很多非常有才華的人，因?yàn)樵诓缓线m的公司工作，或者生活在不支持優(yōu)秀公司的國(guó)家，或其他各種原因，無法充分發(fā)揮他們的潛力。

　　我對(duì)AI最興奮的地方之一是，它可能幫助我們更好地發(fā)揮每個(gè)人的潛能，而我們目前在這方面做得遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。我相信世界上有很多潛在的優(yōu)秀AI研究人員，只是他們的生活軌跡有所不同。

　　Stebbings:過去一年你經(jīng)歷了難以置信的高速增長(zhǎng)，如果回顧過去十年中，你認(rèn)為自己在領(lǐng)導(dǎo)方面的最大改變是什么?

　　Altman:對(duì)我而言，這幾年最不尋常的事情是變化速度。一個(gè)正常的公司從零增長(zhǎng)到一億美元的收入，再從一億增長(zhǎng)到十億，最后從十億增長(zhǎng)到百億，這通常需要很長(zhǎng)時(shí)間，而我們卻要在短短兩年內(nèi)完成這一過程。我們從一個(gè)純粹的研究實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋�(gè)真正為大量客戶提供服務(wù)的公司，這種迅速的轉(zhuǎn)變讓我失去了學(xué)習(xí)的時(shí)間。

　　Stebbings:哪些是你想花更多時(shí)間學(xué)習(xí)的?

　　Altman:如何引導(dǎo)公司專注于實(shí)現(xiàn)10倍增長(zhǎng)而不僅僅是10%的增長(zhǎng)。要從一個(gè)收入數(shù)十億的公司成長(zhǎng)為收入數(shù)百億的公司，需要深刻的變革，而不僅僅是重復(fù)上周的工作。

　　但快速增長(zhǎng)帶來的挑戰(zhàn)在于，我們沒有足夠的時(shí)間去夯實(shí)基礎(chǔ)。我曾低估了在這種極速增長(zhǎng)的環(huán)境中，為了追趕和持續(xù)推進(jìn)需要付出多大的努力。

　　公司內(nèi)部的溝通、信息共享、結(jié)構(gòu)化管理和在規(guī)劃上如何平衡短期需求與長(zhǎng)期發(fā)展，這些都是至關(guān)重要的。例如，為了確保公司在未來一兩年內(nèi)的執(zhí)行力，我們需要提前準(zhǔn)備計(jì)算資源、辦公空間等。在這種快速增長(zhǎng)的環(huán)境中，進(jìn)行有效的規(guī)劃是非常具有挑戰(zhàn)性的。

　　Stebbings:Keith Rabois(風(fēng)險(xiǎn)投資人)曾說，他從Peter Thiel(PayPal聯(lián)合創(chuàng)始人)那里學(xué)到了一點(diǎn)，那就是要雇傭30歲以下的年輕人，因?yàn)檫@是打造偉大公司的秘訣。你怎么看待這個(gè)建議，即通過雇傭非常有活力、雄心勃勃的年輕人來建立公司，這是否是唯一的方法?

　　Altman:我在創(chuàng)建OpenAI時(shí)大約30歲，不算太年輕，但看起來還算合適(笑)。所以，這確實(shí)是一個(gè)可以嘗試的路徑。

　　Stebbings:不過，年輕人雖然充滿活力和雄心，但可能缺乏經(jīng)驗(yàn);或者選擇那些經(jīng)驗(yàn)豐富、已經(jīng)證明過自己的人才?

　　Altman:顯而易見的答案是，兩種人才的雇傭都可以取得成功，正如我們?cè)贠penAI所做的那樣。就在今天的采訪之前，我還在討論一位剛加入我們團(tuán)隊(duì)的年輕人，可能才二十出頭，但他的工作表現(xiàn)非常出色。我在思考，我們是否能夠找到更多像他這樣的人才，這些年輕人帶來了新的視角和活力。

　　然而，另一方面，如果你要設(shè)計(jì)人類歷史上最復(fù)雜、成本最高的計(jì)算系統(tǒng)之一，我不會(huì)輕易將重任交給一個(gè)剛?cè)胄械哪贻p人。因此，我們需要兩類人才的結(jié)合。我認(rèn)為關(guān)鍵在于保持對(duì)人才的高標(biāo)準(zhǔn)，而不是單純地偏向某個(gè)年齡段。

　　我特別感激Y Combinator(創(chuàng)業(yè)孵化器)，因?yàn)樗�讓我認(rèn)識(shí)到缺乏經(jīng)驗(yàn)并不意味著缺乏價(jià)值。有很多處于職業(yè)生涯早期的高潛力人才，他們能夠創(chuàng)造巨大的價(jià)值，我們的社會(huì)應(yīng)該對(duì)這些人才進(jìn)行投資，這是一件非常積極的事情。

　　Stebbings:我最近聽到一句名言——生活中最沉重的負(fù)擔(dān)不是鐵或金，而是未做出的決定。對(duì)你來說，哪個(gè)未做出的決定給你帶來了最大的壓力?

　　Altman:這個(gè)問題的答案每天都在變，沒有哪一個(gè)未做的決定特別重大。當(dāng)然，我們確實(shí)面臨一些重大的決策，比如選擇哪個(gè)產(chǎn)品方向，或者如何設(shè)計(jì)下一代計(jì)算機(jī)，這些都是重要且充滿風(fēng)險(xiǎn)的選擇。

　　遇到這種情況時(shí)，我可能會(huì)推遲決策，但大多數(shù)情況下，挑戰(zhàn)在于每天都要面對(duì)一些51%對(duì)49%的難題，這些決策之所以擺在我面前，是因?yàn)樗鼈冸y以決斷，我可能并不比團(tuán)隊(duì)中的其他人更有把握做出更好的選擇，但我必須做決策。

　　所以，問題的核心在于決策的數(shù)量，而不是某一個(gè)特定的決定。

　　Stebbings:當(dāng)遇到51%對(duì)49%的決策時(shí)，你有固定的人可以咨詢嗎?

　　Altman:沒有，我認(rèn)為在所有事情上依賴某一個(gè)人并不是正確的方式。對(duì)我來說，更好的方式是找到15或20個(gè)在特定領(lǐng)域有很好的直覺和背景知識(shí)的人，在需要時(shí)咨詢最佳的專家，而不是依賴單一的顧問。

　　05快問快答

　　Stebbings:假設(shè)你今天是一個(gè)23或24歲的年輕人，考慮到現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施，你會(huì)選擇做什么?

　　Altman:我會(huì)選擇一個(gè)AI支持的垂直領(lǐng)域，比如AI教育，我會(huì)開發(fā)最好的AI教育產(chǎn)品，讓人們能夠?qū)W習(xí)任何領(lǐng)域的知識(shí)。類似的例子還可以是AI律師、AI CAD工程師等。

　　Stebbings:你提到寫書，你會(huì)給書取什么名字?

　　Altman:我還沒想好名字。我還沒仔細(xì)想過這本書，只是覺得它的存在會(huì)激發(fā)很多人的潛力。可能會(huì)和“人類潛力”這個(gè)主題有關(guān)。

　　Stebbings:在AI領(lǐng)域，有什么大家沒有關(guān)注卻應(yīng)該投入更多時(shí)間的方向?

　　Altman:我希望看到的是一種能夠理解你整個(gè)人生的AI。它不需要無限的上下文，但希望能有某種方式，讓你擁有一個(gè)了解你全部數(shù)據(jù)并能夠輔助你的AI Agent。

　　Stebbings:過去一個(gè)月內(nèi)，有什么事讓你感到驚訝嗎?

　　Altman:是一個(gè)我無法透露的研究結(jié)果，但它令人震撼。

　　Stebbings:你最尊敬的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是誰?為什么?

　　Altman:其實(shí)我尊重這個(gè)領(lǐng)域的每一個(gè)人，整個(gè)領(lǐng)域內(nèi)都充滿了杰出的人才和卓越的工作。我不是故意回避問題，只是到處都可以看到有才華的人做著非常出色的工作。

　　Stebbings:有特定的某一個(gè)嗎?

　　Altman:并沒有特別的一個(gè)。

　　Stebbings:你最喜歡的OpenAI API是哪個(gè)?

　　Altman:新的實(shí)時(shí)API非常棒，我們現(xiàn)在有一個(gè)龐大的API業(yè)務(wù)，里面有很多好東西。

　　Stebbings:你今天在AI領(lǐng)域中最尊敬的人是誰?

　　Altman:我想特別提一下Cursor團(tuán)隊(duì)，他們用AI帶來了非常神奇的體驗(yàn)，為人們創(chuàng)造了很多價(jià)值。很多人沒能拼湊出所有的要素，而他們做到了。我特意沒有提到OpenAI的人，否則這份名單會(huì)很長(zhǎng)。

　　Stebbings:在延遲和準(zhǔn)確性之間的權(quán)衡，你怎么看?

　　Altman:需要一個(gè)可以調(diào)節(jié)兩者之間的旋鈕。就像現(xiàn)在你希望我快速回答問題，我盡量不花幾分鐘思考，這時(shí)候延遲就顯得重要。如果你要我做出一個(gè)重大發(fā)現(xiàn)，你可能愿意等幾年。答案是，這應(yīng)該是用戶可控的。

　　Stebbings:當(dāng)你想到領(lǐng)導(dǎo)力中的不安全感時(shí)，你認(rèn)為自己在哪個(gè)方面最需要改進(jìn)，作為領(lǐng)導(dǎo)者和CEO，你最想提升的是什么?

　　Altman:最近這一周，我覺得我比以前更不確定我們的產(chǎn)品戰(zhàn)略細(xì)節(jié)應(yīng)該是什么�？傮w來說，我覺得產(chǎn)品是我的弱項(xiàng)，現(xiàn)在公司正需要我提供更清晰的產(chǎn)品愿景。我們有一個(gè)很棒的產(chǎn)品負(fù)責(zé)人和團(tuán)隊(duì)，但這是我希望自己更擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，最近尤為強(qiáng)烈地感受到這一點(diǎn)。

　　Stebbings:你雇傭了Kevin Scott(OpenAI的首席技術(shù)官)，我認(rèn)識(shí)他很多年了，他很優(yōu)秀。Kevin的哪些特質(zhì)讓他成為世界一流的產(chǎn)品領(lǐng)導(dǎo)者?

　　Altman:“紀(jì)律”是我想到的第一個(gè)詞。

　　Stebbings:具體來說是指什么?

　　Altman:他非常專注于優(yōu)先事項(xiàng)，知道該拒絕什么，能夠站在用戶的立場(chǎng)上思考為什么要做或不做一件事，真的非常嚴(yán)謹(jǐn)，不會(huì)有天馬行空的想法。

　　Stebbings:展望未來五年和十年，如果你有一支魔杖，可以描繪出OpenAI的五年和十年愿景，會(huì)是怎樣的?

　　Altman:我很容易描繪出未來兩年，但如果我們猜對(duì)了，并且開始制造一些超強(qiáng)的系統(tǒng)，比如在科學(xué)進(jìn)步方面，這會(huì)帶來不可思議的技術(shù)進(jìn)步。

　　我認(rèn)為五年后我們會(huì)看到科技進(jìn)步驚人的速度，甚至?xí)�超出所有人的預(yù)期，社會(huì)上可能會(huì)覺得“AGI的時(shí)刻來了又走了”;我們會(huì)發(fā)現(xiàn)很多新東西，不僅是AI研究，還包括其他科學(xué)領(lǐng)域。

　　另一方面，我認(rèn)為(科技進(jìn)步帶給)社會(huì)的變化其實(shí)相對(duì)有限。

　　例如，如果你在五年前問人們:計(jì)算機(jī)是否會(huì)通過圖靈測(cè)試?他們大概會(huì)說:不會(huì)。如果你告訴他們:會(huì)。那他們會(huì)認(rèn)為，這將給社會(huì)帶來巨大的變革。現(xiàn)在你看，我們確實(shí)大致通過了圖靈測(cè)試，但社會(huì)的變化其實(shí)并沒有那么劇烈。

　　這就是我對(duì)未來的預(yù)期，即科技進(jìn)步不斷突破所有預(yù)期，而社會(huì)的變化則較為緩慢。我認(rèn)為，這是好的和健康的狀態(tài)。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，科技進(jìn)步當(dāng)然會(huì)給社會(huì)帶來巨大的變化，但在五到十年內(nèi)不會(huì)那么迅速地反映出來。