編輯 | 聽(tīng)雨

“我們正走向一個(gè)計(jì)算極度稀缺的世界，而能源將是下一個(gè)巨大的瓶頸。”

“未來(lái)，所有的授權(quán)都會(huì)變成‘角色扮演’授權(quán)?！?/span>

“我們希望能建立可以自主思考一年、甚至十年的AI。”

以上觀點(diǎn)出自幾天前OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁Greg Brockman在DevDay期間的一場(chǎng)閉門(mén)深度訪談，時(shí)間是Sora2發(fā)布后不久。

這場(chǎng)訪談中Greg表現(xiàn)得十分真實(shí)和坦誠(chéng)，信息密度極高。

Greg沒(méi)有回避OpenAI面臨的困境，他用"pain and suffering"（痛苦與掙扎）來(lái)形容內(nèi)部的計(jì)算資源分配決策，以及他們?nèi)绾螐囊患壹冘浖巨D(zhuǎn)變?yōu)樾枰紤]建設(shè)數(shù)據(jù)中心、甚至自建能源設(shè)施的基礎(chǔ)設(shè)施公司。

他直言美國(guó)的能源供應(yīng)將成為AI發(fā)展的最大瓶頸。此外，他還分享了base模型與后訓(xùn)練模型的對(duì)比，以及對(duì)AGI定義的重新思考。

除了坦誠(chéng)當(dāng)前最大的瓶頸是計(jì)算與能源，Greg還首次系統(tǒng)解釋了：

• 為何將Sora 2 從技術(shù)模型打造成一款社交產(chǎn)品。
• AI代理（Agent） 將如何改變互聯(lián)網(wǎng)的貨幣方式。
• 在內(nèi)部，他們?nèi)绾蜗裢妗岸砹_斯方塊”一樣，痛苦地分配極度稀缺的GPU資源。
• 他對(duì)AGI時(shí)間表的最新看法，以及人類(lèi)在其中的價(jià)值。

小編在這里精編了整場(chǎng)對(duì)話內(nèi)容，信息密度極高，建議收藏細(xì)讀。

模型擴(kuò)展與Transformer架構(gòu)的普適性

主持人：

Sora 2 上周發(fā)布了，擴(kuò)展一個(gè)像 Sora 這樣的模型是怎樣的體驗(yàn)，它與文本或圖像模型有什么不同？

Greg Brockman：

我想從基本層面來(lái)思考，所有的東西仍然是深度學(xué)習(xí)，機(jī)制是一樣的，底層原理也沒(méi)有變化。你需要擴(kuò)展大量的計(jì)算資源，進(jìn)行正向傳播和梯度計(jì)算。從更細(xì)節(jié)的層面看，它依然是 Transformer，這一點(diǎn)非常驚人。你用不同的方式進(jìn)行訓(xùn)練，采用不同的處理過(guò)程，涉及到擴(kuò)散等概念。你在考慮如何將計(jì)算能力注入這些模型，但從根本上講，最令我驚訝的是，盡管我們討論的是文本和視頻，它們似乎是完全不同的模態(tài)，但它們的底層計(jì)算過(guò)程有著巨大的重疊。這點(diǎn)真的很深刻。

主持人：

你認(rèn)為 Transformer 架構(gòu)會(huì)推動(dòng)我們邁向下一個(gè)階段嗎？甚至是實(shí)現(xiàn)全世界級(jí)的模型，Sora 2 顯然是朝這個(gè)方向邁出了重要的一步。

Greg Brockman：

是的，我認(rèn)為有兩點(diǎn)需要說(shuō)。首先，我認(rèn)為有很多問(wèn)題值得討論，比如我們是否遺漏了重大的創(chuàng)意，是否需要像 Transformer 這樣的創(chuàng)新。我認(rèn)為創(chuàng)新的空間依然很大，我們已經(jīng)看到過(guò)這種進(jìn)展，算法的提升步伐也在保持同步。

我們做過(guò)多年的研究，追蹤模型進(jìn)化的曲線，我不認(rèn)為這些進(jìn)展會(huì)停滯。擴(kuò)展曲線和數(shù)據(jù)曲線仍在繼續(xù)，而正是這些推動(dòng)了這場(chǎng)革命。每一個(gè)環(huán)節(jié)都有自己的限制因素，你只需要不斷調(diào)整，你會(huì)看到模型的性能顯著提高。所以，我認(rèn)為我們還有很多東西可以建設(shè)。如果 AGI 看起來(lái)跟現(xiàn)在的模型有些相似，我并不感到驚訝，但如果它完全一樣，我會(huì)非常震驚。

主持人：

當(dāng)你查看這些不同類(lèi)型的模型時(shí)，雖然它們都是基于 Transformer 的，但它們的成本差異大嗎？你們是如何衡量不同類(lèi)型模型的單元經(jīng)濟(jì)學(xué)的？

Greg Brockman：

是的，確實(shí)存在不同的性能特征，有時(shí)我們會(huì)使用不同的推理?xiàng)?，?yōu)化方法也不一樣。一些模型可能會(huì)更適合不同類(lèi)型的硬件，在內(nèi)存和計(jì)算之間的平衡可能存在差異。

很多系統(tǒng)的工作在細(xì)節(jié)上看起來(lái)非常不同，當(dāng)你試圖從硬件中擠出極限性能時(shí)，它會(huì)推動(dòng)你走向非常不同的方向。但歸根結(jié)底，我們始終認(rèn)為，推動(dòng)這一切創(chuàng)新并將其帶到世界的核心驅(qū)動(dòng)力仍然是計(jì)算。

AMD合作進(jìn)展與芯片生態(tài)的挑戰(zhàn)

主持人：

最近OpenAI和 AMD 的合作宣布了新的進(jìn)展。那么，構(gòu)建在 AMD 硬件上與其他硬件有根本性的區(qū)別嗎？是說(shuō)我們現(xiàn)在可以調(diào)用越來(lái)越龐大的資源池，還是需要進(jìn)行深度技術(shù)改進(jìn)？

Greg Brockman：

我們實(shí)際上已經(jīng)在多個(gè)方面投資了 AMD 的軟件，因?yàn)槲覀冊(cè)?nbsp;Triton 基礎(chǔ)上構(gòu)建。Triton 是一個(gè)我們資助的項(xiàng)目，它幾乎支撐了我們大多數(shù) GPU。

我們目前面臨的最大挑戰(zhàn)是推理與訓(xùn)練。推理的固定成本已經(jīng)很高，而訓(xùn)練的固定成本更高?，F(xiàn)在，我們已經(jīng)能夠通過(guò)很少的工作量使用 AMD 軟件并獲得不錯(cuò)的表現(xiàn)。這一切得益于我們與 AMD 長(zhǎng)期的合作關(guān)系，我們也提供了很多反饋?，F(xiàn)在，從推理角度來(lái)看，我們感覺(jué)在擴(kuò)展方面已經(jīng)有了不錯(cuò)的進(jìn)展，并且每種硬件平臺(tái)都有適合它的定位和創(chuàng)新。

主持人：

你是否曾考慮過(guò)像 Cerebral 或其他類(lèi)似的公司，它們?cè)谛酒軜?gòu)上采用了不同的路徑，你是否考慮過(guò)這些新興競(jìng)爭(zhēng)者？

Greg Brockman：

是的，2017年我們看到 Cerebral 時(shí)非常興奮，因?yàn)樗且粋€(gè)完全不同的范式。你看到這些數(shù)字時(shí)，會(huì)覺(jué)得“哇，如果我們有一百萬(wàn)個(gè)這樣的設(shè)備，我們就能實(shí)現(xiàn) AGI”。這顯然是一個(gè)非常不同的、非常特別的平臺(tái)。

然而，事實(shí)證明，構(gòu)建非 GPU 架構(gòu)的挑戰(zhàn)遠(yuǎn)比我們預(yù)期的要大。在 2017 年，我們非常積極地考慮了整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)，試圖與不同的芯片公司溝通，給他們一些建議，告訴他們工作負(fù)載應(yīng)該如何設(shè)計(jì)。老實(shí)說(shuō)，大部分公司并沒(méi)有聽(tīng)取我們的建議。這就像是 2017 年時(shí)。

主持人：

OpenAI 當(dāng)時(shí)確實(shí)與現(xiàn)在很不一樣。

Greg Brockman：

你會(huì)很驚訝地發(fā)現(xiàn)，有些人現(xiàn)在仍然沒(méi)有聽(tīng)取我們的建議。不過(guò)，我認(rèn)為很大程度上，這并不是因?yàn)樗麄冋J(rèn)為我們錯(cuò)了，而是因?yàn)槿绻銖男酒袠I(yè)的人角度看問(wèn)題，他們的思維方式是固定的，無(wú)法理解工作負(fù)載的需求。當(dāng)你試圖說(shuō)，“不，不，問(wèn)題應(yīng)該從另一個(gè)角度來(lái)看”，那時(shí)你才會(huì)發(fā)現(xiàn)，模型應(yīng)當(dāng)是大型的，而不是小型的。如果你不接受這種設(shè)計(jì)思路，很難改變你原本的世界觀。所以，成功的公司通常是那些從深度學(xué)習(xí)角度切入的，或者至少能夠理解工作負(fù)載發(fā)展方向的公司。

當(dāng)前最大的瓶頸：計(jì)算與能源稀缺堪稱“痛苦與掙扎”

主持人：

當(dāng)你看到從計(jì)算機(jī)建設(shè)到推理服務(wù)的整個(gè)流程時(shí)，你認(rèn)為今天最大的瓶頸在哪里？

Greg Brockman：

我認(rèn)為我們正走向一個(gè)計(jì)算機(jī)極度稀缺的世界，而能源，尤其是在美國(guó)，將會(huì)成為一個(gè)巨大的瓶頸。而且現(xiàn)在供應(yīng)鏈中有許多環(huán)節(jié)尚未適應(yīng)我們預(yù)見(jiàn)到的需求。因此，這就是我們多年來(lái)一直在反復(fù)強(qiáng)調(diào)的事情：我們需要建設(shè)更多的計(jì)算能力。

主持人：

關(guān)于 OpenAI 是否正在開(kāi)發(fā)自己的芯片，也有很多流言。那么你們是否考慮過(guò)投資自己的能源系統(tǒng)？或者在這方面做一些新的嘗試？

Greg Brockman：

如果你問(wèn)我十年前的自己，2015年的我，我們會(huì)告訴你我們要建設(shè) AGI。當(dāng)時(shí)我們將其視為一個(gè)軟件任務(wù)。

但實(shí)際上我們逐漸意識(shí)到，計(jì)算能力就是構(gòu)建 AGI 所需的基礎(chǔ)物質(zhì)。它是可以更容易擴(kuò)展的，而不像其他資源那樣難以擴(kuò)展。這就是為什么我們?nèi)绱藢Ｗ⒂谟?jì)算能力。

你不得不將其推到極限，而后你開(kāi)始意識(shí)到，實(shí)際上你需要建設(shè)巨大的物理基礎(chǔ)設(shè)施。所以我們現(xiàn)在正走入這個(gè)領(lǐng)域，開(kāi)始像 Stargate 那樣建設(shè)自己的數(shù)據(jù)中心。

我認(rèn)為我們現(xiàn)在的瓶頸主要取決于市場(chǎng)是否能夠及時(shí)回應(yīng)我們所傳遞的需求。我們已經(jīng)很大聲地向市場(chǎng)發(fā)出了信號(hào)，這不僅僅是來(lái)自 OpenAI，而是整個(gè)行業(yè)的需求。如果市場(chǎng)能醒悟并響應(yīng)這些需求，那我們就能避免自己去開(kāi)發(fā)能源基礎(chǔ)設(shè)施。

主持人：

但是我們還是要完成任務(wù)的。因此，在目前有限的 GPU 和計(jì)算資源下，你們有許多互相沖突的需求，包括消費(fèi)者產(chǎn)品、企業(yè)產(chǎn)品、開(kāi)發(fā)者 API 和訓(xùn)練。你們?nèi)绾螞Q定這些計(jì)算資源的分配，如何在內(nèi)部進(jìn)行協(xié)調(diào)？

Greg Brockman：

痛苦與掙扎，這是最真實(shí)的狀態(tài)。非常艱難，因?yàn)槟憧吹礁鞣N令人驚嘆的項(xiàng)目，很多人來(lái)推銷(xiāo)自己的想法，你會(huì)覺(jué)得“這真是太棒了！”

主持人：

你們做得如此多，如何選擇該做什么呢？像我們這樣的公司規(guī)模小，做決策都很困難。你能不能描述一下 OpenAI 內(nèi)部如何處理這些問(wèn)題？

Greg Brockman：

從機(jī)制上講，我們現(xiàn)在已經(jīng)有了一個(gè)流程。比如，Jakub Pachocki（OpenAI首席科學(xué)家）和Mark Chen（OpenAI首席研究官）負(fù)責(zé)決定計(jì)算資源的分配。不過(guò)更廣泛地講，研究和應(yīng)用部門(mén)之間有分歧，通常由 Sam 和我來(lái)協(xié)調(diào)最終的決策。

在研究方面，我剛才描述了計(jì)算資源是如何分配的。在具體操作層面，我的團(tuán)隊(duì)中有一些人專門(mén)負(fù)責(zé)這個(gè)艱巨的任務(wù)——實(shí)際調(diào)度 GPU 資源。你知道，這是一個(gè)非常有趣的過(guò)程。例如，Kevin Park 就是我的團(tuán)隊(duì)成員之一，當(dāng)你去找他時(shí)，告訴他，“我們需要更多的 GPU 來(lái)支持這個(gè)新項(xiàng)目”，他就會(huì)說(shuō)：“好的，現(xiàn)在有五個(gè)項(xiàng)目正在接近完成，這個(gè)新項(xiàng)目要先完成。”然后我們就能調(diào)整資源。

這就像是在做“俄羅斯方塊”游戲一樣，非常驚人地看到整個(gè)過(guò)程的實(shí)現(xiàn)。我覺(jué)得計(jì)算資源的分配不僅僅是一個(gè)簡(jiǎn)單的決策，它實(shí)際上是一個(gè)非常復(fù)雜的協(xié)調(diào)工作，一些部分由人來(lái)解決，有些部分則由表格來(lái)管理。真的是非常有趣的過(guò)程，能夠親眼見(jiàn)證這一切，尤其是在團(tuán)隊(duì)生產(chǎn)力的推動(dòng)下，人們對(duì)是否能獲得計(jì)算資源的關(guān)注度是無(wú)法低估的。

主持人：

你們宣布了一個(gè)新舉措，正在將“網(wǎng)絡(luò)”引入 ChatGPT。你展示了 Zillow 的例子。隨著應(yīng)用程序逐漸轉(zhuǎn)向更加原生的體驗(yàn)，你們?nèi)绾慰创@種互聯(lián)網(wǎng)體驗(yàn)的解耦？隨著代理越來(lái)越多地在我們的名義下瀏覽，似乎人們親自上網(wǎng)瀏覽傳統(tǒng)網(wǎng)站的時(shí)間在減少。你認(rèn)為接下來(lái)的18個(gè)月會(huì)是什么樣的？

Greg Brockman：

實(shí)際上，我想在回答前一個(gè)問(wèn)題時(shí)補(bǔ)充一下。我認(rèn)為我們正在朝著一個(gè)以計(jì)算能力驅(qū)動(dòng)整個(gè)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)力的世界前進(jìn)。你在 OpenAI 中看到的這種小型生態(tài)系統(tǒng)，我認(rèn)為在未來(lái)會(huì)在各個(gè)地方出現(xiàn)。所以我真正認(rèn)為的是，我們需要建設(shè)計(jì)算能力，以緩解計(jì)算資源稀缺的問(wèn)題，并且在我們面臨計(jì)算分配問(wèn)題時(shí)，能更好地處理這些問(wèn)題。

主持人：

你認(rèn)為目前供應(yīng)和需求的比例是什么樣的？

Greg Brockman：

我們離目標(biāo)還遠(yuǎn)嗎？哦，我覺(jué)得我們還遠(yuǎn)得很。我不確定具體差距有多大，但我可以說(shuō)，如果我們現(xiàn)在的計(jì)算能力增加十倍，我們的收入是否能增長(zhǎng)十倍？我不確定，但可能會(huì)增長(zhǎng)五倍。因?yàn)槲覀冇泻芏喈a(chǎn)品在等待發(fā)布，卻無(wú)法推出。

你可以很直觀地看到一些項(xiàng)目，比如 Pulse，它現(xiàn)在只有專業(yè)版。Pulse 是一個(gè)很棒的項(xiàng)目。

主持人：

是的，我們之后會(huì)討論這個(gè)項(xiàng)目。這個(gè)項(xiàng)目真的對(duì)計(jì)算資源要求很高。

Greg Brockman：

我們確實(shí)需要更多的計(jì)算資源。

AI代理正在重塑互聯(lián)網(wǎng)？可能會(huì)出現(xiàn)新的貨幣方式

主持人：

讓我們討論一下互聯(lián)網(wǎng)的解耦問(wèn)題。你會(huì)發(fā)現(xiàn)，瀏覽互聯(lián)網(wǎng)的基本方式正在發(fā)生劇烈變化，尤其是隨著代理開(kāi)始為我們?yōu)g覽互聯(lián)網(wǎng)，并且現(xiàn)在將傳統(tǒng)網(wǎng)站引入 ChatGPT。你對(duì)這種變化怎么看？

Greg Brockman：

我覺(jué)得 ChatGPT 真的讓你意識(shí)到，去一個(gè)靜態(tài)的網(wǎng)站只是為了查看信息是多么不自然。就像瀏覽一些靜態(tài)信息一樣。

你在瀏覽頁(yè)面時(shí)尋找一個(gè)你需要的事實(shí)，但大部分頁(yè)面的內(nèi)容都與之無(wú)關(guān)。我們幾乎已經(jīng)跨越了這個(gè)階段，盡管偶爾還會(huì)遇到，但它已經(jīng)不再是主流，也不再是人們希望去做的事情。當(dāng)你意識(shí)到你花了那么多時(shí)間去做這些事情時(shí)，這其實(shí)并不增加任何價(jià)值，就像是在大海撈針。實(shí)際上，應(yīng)該是機(jī)器來(lái)為你做這些事情。

我認(rèn)為，隨著應(yīng)用程序和 ChatGPT 這樣的動(dòng)態(tài)應(yīng)用程序的發(fā)展，未來(lái)我們將不再需要進(jìn)入網(wǎng)站點(diǎn)擊一堆按鈕去做一些動(dòng)態(tài)操作。那感覺(jué)像是完全倒退的事情，我們本應(yīng)該早就突破這一點(diǎn)。所以我認(rèn)為，我們正朝著一個(gè)人們會(huì)更加重視自己時(shí)間的世界發(fā)展，因?yàn)楝F(xiàn)在已經(jīng)沒(méi)有借口浪費(fèi)時(shí)間在那些不產(chǎn)生價(jià)值的事情上。如果人類(lèi)沒(méi)有在思考、創(chuàng)造或提供反饋，那就是 AI 的工作了。

主持人：

那么這將如何改變網(wǎng)絡(luò)的貨幣化方式呢？你知道，傳統(tǒng)上，網(wǎng)絡(luò)是基于 CPM 廣告盈利的，用戶給網(wǎng)站提供瀏覽量，網(wǎng)站則提供一些免費(fèi)的內(nèi)容和廣告。但當(dāng)代理在你的名義下進(jìn)行瀏覽，尤其是當(dāng)你將像 Zillow 這樣的網(wǎng)站帶入 ChatGPT 時(shí)，就會(huì)產(chǎn)生一些沖突。比如，他們是否仍在展示廣告？那這樣的模式會(huì)是什么樣子？你如何看待隨著這些變化的發(fā)生，網(wǎng)絡(luò)貨幣化層面的變化？

Greg Brockman：

實(shí)際上，真相是，現(xiàn)在沒(méi)有人知道確切答案。但我認(rèn)為我們可以看到這個(gè)趨勢(shì)，我們必須探索并找到合適的方式來(lái)調(diào)整新的貨幣化模式，找到正確的擴(kuò)展方式。我認(rèn)為從根本上來(lái)說(shuō)，這些技術(shù)對(duì)用戶提供價(jià)值提出了新的要求。

如果你看看 ChatGPT，現(xiàn)在它是一個(gè)訂閱制的產(chǎn)品，對(duì)吧？我們可能在三年前推出時(shí)沒(méi)有預(yù)測(cè)到這一點(diǎn)，但人們?cè)敢鉃樗顿M(fèi)，因?yàn)樗_實(shí)增加了價(jià)值——無(wú)論是對(duì)個(gè)人生活還是職業(yè)生活都有幫助，這種價(jià)值是全面的。因此，我并不是說(shuō)廣告就沒(méi)有位置，但我認(rèn)為現(xiàn)在的廣告形式，比如你無(wú)意識(shí)地滾動(dòng)頁(yè)面，去找某個(gè)你關(guān)心的句子，結(jié)果你只是碰巧點(diǎn)擊了某個(gè)廣告頁(yè)面，這種廣告方式不再是價(jià)值的主要推動(dòng)力。

不過(guò)，我確實(shí)認(rèn)為會(huì)出現(xiàn)新的收入模式，會(huì)有新的貨幣化方式。而且，老實(shí)說(shuō)，我認(rèn)為這是目前最激動(dòng)人心的時(shí)刻。

ChatGPT并非“另一個(gè)應(yīng)用商店”

主持人：

這確實(shí)是一個(gè)構(gòu)建的黃金時(shí)代。如果回想十多年前，看看移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)過(guò)渡時(shí)期的出版商，很多公司在進(jìn)入蘋(píng)果的應(yīng)用商店后變得依賴于它。那么你會(huì)怎么向他們解釋，為什么這次不一樣，為什么 ChatGPT 可能成為你人工智能體驗(yàn)的“主頁(yè)”？

Greg Brockman：

我認(rèn)為這個(gè)故事還沒(méi)有寫(xiě)完。我有一個(gè)觀察，AI 似乎總是以一種令人驚訝的方式發(fā)展，完全不同于我們以前見(jiàn)過(guò)的任何東西。

它有些元素讓人聯(lián)想到過(guò)去，但我認(rèn)為沒(méi)有一個(gè)明確的類(lèi)比。比如說(shuō)，“這是互聯(lián)網(wǎng)的延續(xù)”、“這是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的延續(xù)”或者“這就像應(yīng)用商店”。我認(rèn)為它是一些全新的東西。那么，你希望如何與 AI 互動(dòng)呢？是通過(guò)一個(gè)網(wǎng)站來(lái)中介你與其他所有事物的互動(dòng)嗎？我不確定。

因?yàn)?nbsp;AI 的意義之一是將機(jī)器帶得更接近人類(lèi)，而不是你要強(qiáng)迫自己去思考：“哦，那里有一個(gè) URL，我得去訪問(wèn)那個(gè)網(wǎng)站?！逼鋵?shí)，機(jī)器應(yīng)該直接按照你的需求來(lái)做，甚至主動(dòng)地去思考你可能想要什么并為你去做。我認(rèn)為這種范式的轉(zhuǎn)變，可能會(huì)改變我們對(duì)入口點(diǎn)和機(jī)會(huì)的看法。所以我認(rèn)為這里有非常大的發(fā)展空間，我并不確定是否可能通過(guò)一個(gè)門(mén)戶來(lái)實(shí)現(xiàn)與所有事物的互動(dòng)。

從被動(dòng)工具到主動(dòng)伙伴：AI自主性的未來(lái)

主持人：

我想繼續(xù)問(wèn)你一個(gè)問(wèn)題。你認(rèn)為我們離 AI 能夠預(yù)測(cè)我大多數(shù)需求的那一天還有多遠(yuǎn)？當(dāng) ChatGPT 首次發(fā)布時(shí)，它是一個(gè)非常被動(dòng)的工具。我給它提示，它會(huì)返回相應(yīng)的內(nèi)容。現(xiàn)在，像 Pulse 這樣的功能開(kāi)始變得更加主動(dòng)。你如何看待在未來(lái)24個(gè)月里，AI 從反應(yīng)性到主動(dòng)性之間的比率變化？

Greg Brockman：

我看到主動(dòng)性將變得更加重要。比如，你給 AI 一個(gè)小任務(wù)，它可能會(huì)花一天、一周、一個(gè)月的時(shí)間來(lái)思考。我們的目標(biāo)是建立能夠在一年、甚至十年內(nèi)主動(dòng)思考的 AI。這就像人類(lèi)一樣。

主持人：

這是否意味著在這段時(shí)間內(nèi)完全沒(méi)有人工干預(yù)？

Greg Brockman：

我覺(jué)得有點(diǎn)像人類(lèi)解決莫斯定理的過(guò)程。比如說(shuō)，安德魯·懷爾斯花了十年時(shí)間基本上自己解決了這個(gè)問(wèn)題，雖然他并不是完全沒(méi)有和人類(lèi)互動(dòng)，但他大部分時(shí)間是獨(dú)立思考的。這也是我們想要達(dá)到的目標(biāo)。

我們希望 AI 能夠幫助我們解決宏大的問(wèn)題。能夠有 AI 自主去做生產(chǎn)性工作，而不需要我們不斷地進(jìn)行微觀管理。這對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)很痛苦，對(duì) AI 來(lái)說(shuō)也是如此。我們希望建立這樣一個(gè)世界：你可以選擇是否進(jìn)行微觀管理，然而，如果你總是對(duì)生產(chǎn)性的人類(lèi)進(jìn)行微觀管理，他們很可能會(huì)很快感到不快。所以，我認(rèn)為這種轉(zhuǎn)變將徹底改變工作方式，你將能夠真正選擇自己想花時(shí)間去做的事情。

主持人：

我看到很多關(guān)于 AI 能夠獨(dú)立思考多少小時(shí)的討論。通常，它可以自主思考很多小時(shí)。那么，你如何看待 AI 能夠自主思考的持續(xù)時(shí)間與它在這段時(shí)間內(nèi)能完成的任務(wù)之間的權(quán)衡？比如，如果它花了 30 小時(shí)才完成“1+1”的計(jì)算，這顯然與解決癌癥問(wèn)題的復(fù)雜性不同。你是如何看待在給定時(shí)間窗口內(nèi)的智能壓縮與延長(zhǎng)時(shí)間窗口之間的權(quán)衡？

Greg Brockman：

是的，我覺(jué)得這是一個(gè)很好的問(wèn)題，而且很容易出現(xiàn)一些看似有意義的標(biāo)準(zhǔn)，但實(shí)際上可能會(huì)誤導(dǎo)你。正如你所說(shuō)的，某些問(wèn)題需要更多的思考、更強(qiáng)的計(jì)算能力和更多的計(jì)算資源。你真正想要的是一個(gè)能夠高效地去思考一天的 AI，解決這些復(fù)雜的問(wèn)題。但如果我們能輕松解決它，那就太好了。

主持人：

對(duì)，像十個(gè)土星那樣。

Greg Brockman：

如果能做到那樣，當(dāng)然很好。我覺(jué)得這些問(wèn)題是兩個(gè)不同的維度，重要的是我們要在這兩個(gè)維度上持續(xù)推動(dòng)。

主持人：

那好，考慮到這個(gè)問(wèn)題，Codex 能夠完全自主思考多久呢？目前的記錄是多少？

Greg Brockman：

實(shí)際上，我并不知道具體的記錄是什么。我想我們?cè)?jīng)發(fā)布過(guò)相關(guān)數(shù)據(jù)。我知道有一些人報(bào)告說(shuō)，Codex 已經(jīng)能夠獨(dú)立思考七個(gè)小時(shí)左右，但我不確定這個(gè)是不是極限。你可以在網(wǎng)上找到相關(guān)的信息。我的意思是，現(xiàn)在我們已經(jīng)能夠在一些有趣的問(wèn)題上投入大量的計(jì)算資源了。

Sora2為何成為一個(gè)社交產(chǎn)品？

主持人：

讓我們來(lái)聊聊 Sora 2。我想我團(tuán)隊(duì)的一些成員可能有點(diǎn)上癮了，使用起來(lái)真的非常好。你們?cè)陂_(kāi)發(fā)這個(gè)新模型時(shí)，從 Sora 1 到 Sora 2，你們?yōu)槭裁礇Q定把它做成一個(gè)社交體驗(yàn)，而不是像 Sora 1 那樣，以更傳統(tǒng)的方式發(fā)布和使用？

Greg Brockman：

我們通常在思考要構(gòu)建哪些功能時(shí)，主要是看模型的能力，這也是我們最終推出 ChatGPT 的原因。我記得當(dāng)時(shí)我們?cè)谶M(jìn)行聊天功能的基礎(chǔ)設(shè)施開(kāi)發(fā)，而后推出了 GPT-4。

那時(shí)我們做了第一個(gè)訓(xùn)練，并且我們當(dāng)時(shí)只是做指令跟隨，即使用一組數(shù)據(jù)集，模型接收一個(gè)問(wèn)題并提供回答。我記得當(dāng)時(shí)我嘗試過(guò)另一個(gè)方法：給模型提供另一個(gè)問(wèn)題，這個(gè)問(wèn)題的答案依賴于前一個(gè)問(wèn)題的上下文。模型應(yīng)該能理解并利用這個(gè)信息，但實(shí)際上它沒(méi)有做到。

你會(huì)想：“哇，這個(gè)模型很聰明！它能夠進(jìn)行這種推理。”它顯然想成為一個(gè)聊天模型，技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到應(yīng)該將它作為聊天系統(tǒng)發(fā)布的地步。

對(duì)于 Sora 2，確實(shí)有一些相似的感覺(jué)，尤其是在思考模型的優(yōu)缺點(diǎn)、它能做什么以及它的新穎性方面。因此，我們有很多方向可以走，仍然有許多未走的路。就我個(gè)人來(lái)說(shuō)，任何一個(gè)接口，任何后期訓(xùn)練的模型，都會(huì)讓人覺(jué)得稍顯遺憾，因?yàn)槟銓?shí)際上縮小了原始模型的能力范圍。原始的基礎(chǔ)模型非常有趣，它們很難使用，但其中蘊(yùn)藏著無(wú)窮的可能性。

主持人：

我能理解，你們?cè)跊Q策時(shí)背后一定有很多考慮。

Greg Brockman：

我認(rèn)為這點(diǎn)外界并不完全理解，這讓我感到有些惋惜，因?yàn)槲覀冊(cè)?jīng)發(fā)布過(guò)基礎(chǔ)模型。比如 GPT-3 那時(shí)就是一個(gè)基礎(chǔ)模型，非常完美，但非常難用。

你用過(guò) GPT-3 嗎？那時(shí)你需要提供六個(gè)任務(wù)示例，模型才會(huì)知道如何回答。

主持人：

我明白了，原來(lái)這是模型處于基礎(chǔ)階段，而不是它經(jīng)歷過(guò)多次迭代后變得更好。

Greg Brockman：

是的，你應(yīng)該這么理解。這些基礎(chǔ)模型，我們訓(xùn)練它們做的是“下一個(gè)步驟預(yù)測(cè)”，它們幾乎在觀察人類(lèi)的思維、行為，以及所有公開(kāi)的數(shù)據(jù)。

它就是在說(shuō)，給定這個(gè)前綴，接下來(lái)是什么？接下來(lái)是什么？在推理時(shí)，它就像是從某個(gè)公開(kāi)數(shù)據(jù)中提取出一個(gè)文檔，并詢問(wèn)：“接下來(lái)是什么？”

然后，你需要考慮如何將查詢格式化成一種在自然發(fā)生的分布中能出現(xiàn)的方式。于是就發(fā)現(xiàn)了這樣一種模式，如果我有一個(gè)問(wèn)題和答案，然后再提供另一個(gè)問(wèn)題和答案，模型會(huì)知道接下來(lái)應(yīng)該是一個(gè)答案。但如果只有問(wèn)題，那接下來(lái)可能是另一個(gè)問(wèn)題。

這就像是在引導(dǎo) AI 進(jìn)行角色扮演，讓它覺(jué)得自己正處于某個(gè)合理的文檔中，且符合訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布。

然而，這么做非常難用，用戶體驗(yàn)非常差，產(chǎn)品并不好用，且我們無(wú)法控制它表達(dá)出來(lái)的行為和價(jià)值觀。它有點(diǎn)像一個(gè)人，通過(guò)觀察這個(gè)世界積累知識(shí)，擁有對(duì)一切的理解。有人曾經(jīng)比喻說(shuō)，基礎(chǔ)模型更像是在訓(xùn)練人類(lèi)而不是一個(gè)機(jī)器人。它包羅萬(wàn)象，擁有所有的價(jià)值觀、世界觀。

所以，當(dāng)你問(wèn)它如何回應(yīng)某個(gè)特定情況時(shí)，基本上人類(lèi)可能做出的任何回應(yīng)，它都能做到。如果你想讓模型專注于一組一致的價(jià)值觀，那么就需要有其他步驟來(lái)引導(dǎo)它。這就是后期訓(xùn)練的意義。后期訓(xùn)練的目的是將這塊“原始智能”進(jìn)行精煉，最終形成一個(gè)更加一致的個(gè)性或行為模式。

主持人：

這是否意味著決定將其做成更社交化的產(chǎn)品是在后期訓(xùn)練之前做出的？還是說(shuō)，你們發(fā)現(xiàn)它在模仿方面有特別的天賦？

Greg Brockman：

這個(gè)過(guò)程其實(shí)是一個(gè)迭代循環(huán)：你首先拿到基礎(chǔ)模型，看看這個(gè)模型如何表現(xiàn)。然后你會(huì)嘗試給它不同的提示，看到某些反應(yīng)時(shí)會(huì)覺(jué)得：“哦，這個(gè)真有趣！如果它能在這個(gè)任務(wù)上可靠地工作該多好！”你不需要做很多額外的工作。

基礎(chǔ)模型就像是世界上最好的原型引擎，但它們并不可靠。因?yàn)橐业胶线m的提示讓模型完成你想要的任務(wù)是非常困難的。這實(shí)際上是一個(gè)溝通問(wèn)題，之后的后期訓(xùn)練就是為了更好地進(jìn)行這種溝通。

角色扮演的必然：AI形象授權(quán)的未來(lái)趨勢(shì)

主持人：

你的“角色”是否公開(kāi)？

Greg Brockman：

我的角色目前并沒(méi)有公開(kāi)。

主持人：

我把我的角色公開(kāi)了。我記得 Sam Altman 也提到過(guò)，實(shí)際上，允許別人操控自己的形象竟然讓人出奇地舒適。你覺(jué)得如何？

Greg Brockman：

確實(shí)挺有趣的。老實(shí)說(shuō)，關(guān)于我的“角色”狀態(tài)并沒(méi)有想太多，因?yàn)槲矣X(jué)得六個(gè)月后，無(wú)論我們做什么，肯定會(huì)有其他公司發(fā)布一種允許你做“角色扮演”的視頻模型，而且沒(méi)有限制。所以我覺(jué)得我們正朝著一個(gè)這樣的世界前進(jìn)，那時(shí)我們的所有授權(quán)都會(huì)變成“角色扮演”。

我覺(jué)得我們站在這個(gè)技術(shù)前沿的部分意義就在于，讓更多人理解這項(xiàng)技術(shù)的未來(lái)發(fā)展方向，并盡量以一種有益的方式發(fā)布它。你可以從我們的選擇中看到這一點(diǎn)，但我們也不認(rèn)為我們能完全控制這項(xiàng)技術(shù)，因?yàn)槲覀儾⒉皇俏ㄒ辉诮ㄔO(shè)它的公司。

世界模型之爭(zhēng)：語(yǔ)言模型能否通向AGI？

主持人：

 Sora 2，它是一個(gè)世界模型，能夠模擬世界。楊立昆（Yann LeCun）曾經(jīng)說(shuō)過(guò)，語(yǔ)言模型不足以實(shí)現(xiàn) AGI，因?yàn)閮H靠語(yǔ)言無(wú)法構(gòu)建世界模型。你同意這個(gè)觀點(diǎn)嗎？為什么同意或者不同意？世界模型在 AI 和 AGI 的發(fā)展中扮演著怎樣的角色？

Greg Brockman：

我喜歡從過(guò)去五年、十年的 AI 進(jìn)展中汲取經(jīng)驗(yàn)，看看我們已經(jīng)通過(guò)實(shí)驗(yàn)證據(jù)證明了什么。我認(rèn)為語(yǔ)言模型缺乏世界模型。

語(yǔ)言模型雖然能處理書(shū)面語(yǔ)言中的信息，但它們并沒(méi)有構(gòu)建一個(gè)完整的世界模型。順便說(shuō)一下，這是一個(gè)長(zhǎng)期存在的爭(zhēng)論。這不是近十年的事，而是有幾十年的歷史了。我的意思是，我們本來(lái)是無(wú)法預(yù)測(cè) GPT-4 能做的很多事的。你可以問(wèn)它一些問(wèn)題，比如：“我把水瓶放在桌子上，然后擰開(kāi)瓶蓋，再把瓶子放到桌子下面，瓶蓋在哪里？”你覺(jué)得它能回答這個(gè)問(wèn)題嗎？

主持人：

我曾經(jīng)有個(gè)測(cè)試，“杯子里有一顆彈珠，把杯子從桌子上拿起來(lái)，彈珠會(huì)在哪里？”如果模型很聰明，它應(yīng)該知道彈珠仍然在桌子上。我記得GPT-3.5回答不出來(lái)，GPT-4能回答正確，GPT-4o及之后的模型都能做到。

Greg Brockman：

對(duì)，即使它不能完美地解決一些復(fù)雜的任務(wù)，但它展示了令人印象深刻的進(jìn)步。比如，GPT-4 已經(jīng)能夠在一些高級(jí)任務(wù)上取得不錯(cuò)的表現(xiàn)，逐漸走向突破。它的表現(xiàn)讓人感到有一個(gè)上升的趨勢(shì)。

我覺(jué)得現(xiàn)在很容易陷入語(yǔ)義上的辯論：比如，什么是“理解”？這些模型真的是在“理解”還是只是在模擬理解？這些詞到底意味著什么呢？我并不確定。但我知道的是，當(dāng)你給我看一個(gè)評(píng)估，證明這些任務(wù)曾被認(rèn)為對(duì)模型來(lái)說(shuō)幾乎不可能完成，但現(xiàn)在它們能成功地完成時(shí)，那才是最有說(shuō)服力的。

主持人：

這就像 Sam Altman 之前說(shuō)的，智能其實(shí)就是預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)即是智能。而這似乎也支持一個(gè)類(lèi)似的觀點(diǎn)：大語(yǔ)言模型實(shí)際上能實(shí)現(xiàn) AGI。

人類(lèi)的工作會(huì)被AI替代嗎？

主持人：

老實(shí)說(shuō)我想問(wèn)一下，我的工作會(huì)有危險(xiǎn)嗎？你知道，Mr. Beast 說(shuō) AI 會(huì)威脅到內(nèi)容創(chuàng)作者的生計(jì)，現(xiàn)在這正是我的工作。我應(yīng)該擔(dān)心嗎？你怎么看？

Greg Brockman：

AI 將改變很多工作?，F(xiàn)在很多人從事的工作可能會(huì)在未來(lái)發(fā)生巨大的變化，要么完全變得無(wú)法識(shí)別，要么根本不存在。但也會(huì)出現(xiàn)我們現(xiàn)在想不到的新工作機(jī)會(huì)。

這些新工作會(huì)是什么樣子？它們的形態(tài)如何？我們?cè)撊绾慰创@些變化？我認(rèn)為，在 AI 革命的過(guò)程中，我們將改變社會(huì)契約的基本構(gòu)成。

我認(rèn)為我們會(huì)進(jìn)入一個(gè)“豐盈”的世界。一個(gè)即使你不從事經(jīng)濟(jì)性工作，也能享有極高生活質(zhì)量的世界，因?yàn)橛刑鄸|西可以獲得。如果你努力拼搏，參與競(jìng)爭(zhēng)，追求地位，這個(gè)世界會(huì)提供更多機(jī)會(huì)，更多可以建設(shè)的東西，更多有價(jià)值的事物。坦白說(shuō)，我的答案是：沒(méi)人能準(zhǔn)確知道 AI 事件視界的另一端會(huì)是什么樣子，但我知道，它肯定會(huì)比我們現(xiàn)在能想象的更加奇特和令人愉悅。

主持人：

我剛剛開(kāi)始我的工作，所以我希望能夠保持現(xiàn)狀。

Greg Brockman：

我認(rèn)為，在 AI 的變化中，有一些東西是人類(lèi)聯(lián)系的基本元素，不會(huì)輕易改變。比如人類(lèi)的情感聯(lián)系，這對(duì)于 AI 來(lái)說(shuō)是非常有趣的。我也認(rèn)為，像技工、管道工、電工這樣的人才是目前已經(jīng)很短缺的，AI 要去代替這些領(lǐng)域是非常困難的，因?yàn)檫@些領(lǐng)域需要更多的實(shí)際操作能力，而 AI 很難在這些領(lǐng)域真正創(chuàng)造價(jià)值。

OpenAI潛在的平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)

主持人：

讓我們談?wù)?nbsp;Codex 和 OpenAI 發(fā)布的其他產(chǎn)品。你知道我們現(xiàn)在在一個(gè)開(kāi)發(fā)者活動(dòng)上，房間里坐滿了開(kāi)發(fā)者。你宣布了 Agent Kit。那么，開(kāi)發(fā)者在 OpenAI 平臺(tái)上構(gòu)建應(yīng)用時(shí)，應(yīng)該如何看待潛在的平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)？我相信你們?cè)趦?nèi)部也有考慮過(guò)這個(gè)問(wèn)題。

有個(gè)流行的說(shuō)法是，每次 OpenAI 舉辦開(kāi)發(fā)者日，都會(huì)有一千家初創(chuàng)公司死掉。雖然我不相信這種說(shuō)法，但我想聽(tīng)聽(tīng)你對(duì)此的看法。

Greg Brockman：

是的，我們確實(shí)經(jīng)常被問(wèn)到這個(gè)問(wèn)題。我們也經(jīng)常在思考這個(gè)問(wèn)題。我們最終希望幫助世界向AI優(yōu)先進(jìn)行經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，而這種轉(zhuǎn)型應(yīng)該讓每個(gè)人都受益。

但是我們做不到這一點(diǎn)，絕對(duì)做不到。我們確實(shí)需要和開(kāi)發(fā)者合作。我們需要有人在我們的平臺(tái)上進(jìn)行構(gòu)建，探索如何將這項(xiàng)技術(shù)與現(xiàn)實(shí)世界連接起來(lái)。

我們必須做出選擇，因?yàn)槲覀兪且患夜?，雖然我們現(xiàn)在有幾千人，聽(tīng)起來(lái)很多，但如果你看整個(gè)經(jīng)濟(jì)的規(guī)模，我們其實(shí)很小。我們必須考慮到不同領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和在每個(gè)領(lǐng)域做得好的難度。

所以我們必須非常挑剔。我們真正努力思考的是，哪些領(lǐng)域和我們現(xiàn)有的專長(zhǎng)有協(xié)同效應(yīng)，或者是我們能看到我們能夠發(fā)揮價(jià)值的地方。比如編程，這是我們非常擅長(zhǎng)的領(lǐng)域。

此外，如果我們?cè)诰幊躺献龅煤?，也能加速我們自己的工作。所以我認(rèn)為，我們?cè)诳紤]如何最大化為盡可能多的人帶來(lái)價(jià)值的同時(shí)，也會(huì)在我們能夠深耕的特定領(lǐng)域中，盡力做得更好。

主持人：

你認(rèn)為代碼是 AGI 的語(yǔ)言嗎？

Greg Brockman：

這個(gè)問(wèn)題很有趣。我一直認(rèn)為，自然語(yǔ)言將是 AGI 的語(yǔ)言。我認(rèn)為，如果 AI 之間互相交流，可能會(huì)有一種稍微優(yōu)化過(guò)的“噪音英語(yǔ)”之類(lèi)的東西。如果你看看我們今年在國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克（IMO）中獲得金牌的數(shù)學(xué)證明，你會(huì)看到這些證明其實(shí)非常易讀，雖然它們非常簡(jiǎn)潔，但它們實(shí)際上是 AI 探索出來(lái)的一種有趣的語(yǔ)言。

人類(lèi)未來(lái)的角色：從“提示工程師”到目標(biāo)設(shè)定者

主持人：

人類(lèi)還會(huì)在這個(gè)過(guò)程中占有一席之地嗎？我看到這些模型在不斷改進(jìn)，但目前人類(lèi)仍然在任務(wù)開(kāi)始時(shí)提供提示，并且在最終進(jìn)行驗(yàn)證。我認(rèn)為人類(lèi)在這個(gè)過(guò)程中的角色可能會(huì)逐漸縮小，但我們現(xiàn)在依然有一席之地。你覺(jué)得這種情況會(huì)持續(xù)多久？會(huì)永遠(yuǎn)這樣下去嗎？你如何看待這一切？

Greg Brockman：

我確實(shí)認(rèn)為，這項(xiàng)技術(shù)的根本目的是讓人類(lèi)受益，實(shí)際上不僅僅是人類(lèi)，所有能體驗(yàn)到快樂(lè)和享受的生命體，AI 應(yīng)該能提升所有人的福祉。所以問(wèn)題是，這意味著什么？

我不認(rèn)為我們希望生活在一個(gè)這樣的世界里：人類(lèi)必須花費(fèi)精力去設(shè)計(jì)提示語(yǔ)，編寫(xiě)代碼來(lái)做上下文工程這些機(jī)械化的細(xì)節(jié)。對(duì)我來(lái)說(shuō)，這些細(xì)節(jié)看起來(lái)像是遺留下來(lái)的東西，它們代表的是計(jì)算機(jī)過(guò)去的模樣，而不是它們應(yīng)該具備的未來(lái)樣態(tài)。

我想要的，以及我認(rèn)為世界應(yīng)該想要的，是那種讓機(jī)器更加貼近人類(lèi)、理解人類(lèi)目標(biāo)并幫助實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)的 AI 工具。我認(rèn)為這才是關(guān)鍵。我們要確保 AI 能夠提升人類(lèi)的生活質(zhì)量，這是 OpenAI 的核心使命，并且我們正在努力推動(dòng)技術(shù)朝這個(gè)方向發(fā)展。

軟件的未來(lái)：AI生成一切，人類(lèi)專注創(chuàng)意與審美

主持人：

好。作為一個(gè)經(jīng)常思考編程的人，你顯然在構(gòu)建自然語(yǔ)言編程語(yǔ)言方面花了很多時(shí)間。幾個(gè)月前，我曾在面對(duì)面交流時(shí)問(wèn)過(guò)你這個(gè)問(wèn)題，你是否認(rèn)為軟件將來(lái)會(huì)完全由 AI 生成，甚至從操作系統(tǒng)級(jí)別到屏幕上看到的每一個(gè)像素，都會(huì)實(shí)時(shí)生成，假設(shè)我們能解決一致性的問(wèn)題？

Greg Brockman：

我認(rèn)為是的，這會(huì)非?？帷Ｏ胂笠幌?，完全生成的用戶界面是什么樣子，實(shí)際上是讓人有點(diǎn)腦洞大開(kāi)的。這就像是一個(gè)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的過(guò)程，你在做一些事情，像是有沒(méi)有按鈕，按鈕在哪兒，最自然的界面是什么樣子。你開(kāi)始意識(shí)到，我們構(gòu)建的許多界面其實(shí)是圍繞現(xiàn)有操作系統(tǒng)的習(xí)慣和偏好而建的。

但如果你能從零開(kāi)始重新構(gòu)想，去掉所有遺留的代碼，沒(méi)有文件夾、文件這樣的概念，那會(huì)是什么樣子呢？我其實(shí)并不完全知道答案，但我敢肯定，結(jié)果會(huì)讓人非常驚訝。

主持人：

讓我們稍微想象一下那個(gè)未來(lái)。在那個(gè)世界里，還會(huì)有開(kāi)發(fā)者嗎？還會(huì)有應(yīng)用嗎？

Greg Brockman：

拿一個(gè)像 Sora 這樣的例子來(lái)說(shuō)。順便提一下，Sora 對(duì)我來(lái)說(shuō)非常有趣，因?yàn)槲矣浀每催^(guò)我們做的一個(gè)宣傳視頻，視頻里 Bill 開(kāi)著雪地摩托，摘下了頭盔，我當(dāng)時(shí)想：“哇，Bill 真的是雪地摩托高手啊。” 然后我突然意識(shí)到他并沒(méi)有做這件事。你會(huì)發(fā)現(xiàn)人類(lèi)的參與方式是非常不同的。它跟電影里那種 Bill 親自去滑雪的場(chǎng)景完全不同，但他依然參與其中，因?yàn)樗谒伎紕?chuàng)意過(guò)程，而這就是他作為一個(gè)表演者的體現(xiàn)。

就像是他通過(guò)這種方式出現(xiàn)在視頻中，你制作的一個(gè) Sora 視頻里有他作為表演者的身影，分享出去后，你感到很興奮。而你感到興奮的這一點(diǎn)也讓我感到興奮。實(shí)際上，我們從今年早些時(shí)候的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)到了這一點(diǎn)。當(dāng)我們的圖像生成技術(shù)（Image Gen）爆火時(shí)，大家開(kāi)始生成自己和家人的肖像。

我們意識(shí)到，如果你只是生成一張沒(méi)有任何實(shí)際背景的圖像，比如一只狗變成酷炫的動(dòng)漫風(fēng)格，沒(méi)有人會(huì)在意，反而很無(wú)聊。這不吸引人。可一旦加入了某些人性化的元素，一些你可以關(guān)聯(lián)的東西，大家就會(huì)開(kāi)始感興趣了。

我認(rèn)為，當(dāng)你看到像你孩子的照片一樣的生成圖像時(shí)，AI 會(huì)通過(guò)一些有趣的處理，將它帶入不同的創(chuàng)作維度，這樣就能與觀眾建立聯(lián)系。而且，我想這也可能會(huì)影響軟件的開(kāi)發(fā)方式，未來(lái)人們會(huì)通過(guò)這種方式構(gòu)建應(yīng)用。想象一下，你有一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，AI 扮演開(kāi)發(fā)者的角色，你將任務(wù)交給它，它為你編寫(xiě)出完美的代碼或創(chuàng)建一個(gè)完全生成的用戶界面，然后你將其發(fā)布到 ChatGPT 應(yīng)用商店里。

主持人：

這真的聽(tīng)起來(lái)像是未來(lái)將會(huì)更側(cè)重于創(chuàng)造一個(gè)優(yōu)質(zhì)的人工體驗(yàn)，更重要的是，未來(lái)的關(guān)鍵將不再是那些硬技術(shù)，而是如何審美地進(jìn)行這種體驗(yàn)設(shè)計(jì)，對(duì)嗎？

Greg Brockman：

是的，我也這樣認(rèn)為。我認(rèn)為確實(shí)有一些機(jī)械性技能會(huì)轉(zhuǎn)化，而且我們看到每一代模型的進(jìn)步，嘗試去探索模型的潛力的人，往往能得到最可靠的結(jié)果。但本質(zhì)上，知道你想要什么、擁有良好的判斷力和品味，才是最關(guān)鍵的。

代理電商：點(diǎn)子不新，關(guān)鍵是模型終于能用了

主持人：

你曾是 Stripe 的 CTO，最近你還宣布了代理電商協(xié)議（Agency Commerce Protocol）。這個(gè)想法是你早就有的嗎？還是這是最近才在內(nèi)部發(fā)現(xiàn)的：哇，這是一個(gè)可以做很多事情的酷點(diǎn)子，讓代理能夠?yàn)槲覀優(yōu)g覽并進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)呢？

Greg Brockman：

這個(gè)領(lǐng)域有一點(diǎn)就是，沒(méi)有什么新點(diǎn)子。所有這些想法，別人早就想過(guò)了，我們也想過(guò)很多次。真正的新鮮事物是模型已經(jīng)足夠強(qiáng)大，能夠有效利用這些想法。

你可以從插件的推出看到這一點(diǎn)。我們幾年前做了插件，但當(dāng)時(shí)的模型并不夠強(qiáng)大，插件也用不了太多。模型太復(fù)雜，無(wú)法正確調(diào)用插件。所以今天的模型比之前更可靠得多。可以說(shuō)，新鮮事物不在于點(diǎn)子本身，而是它在今天變得可行了。

主持人：

你會(huì)通過(guò) ChatGPT 進(jìn)行購(gòu)物嗎？我知道 Sam 說(shuō)他有用。

Greg Brockman：

有趣的是，我其實(shí)不太購(gòu)物，所以最近我所有的購(gòu)物幾乎都是通過(guò) ChatGPT 來(lái)做的。

AGI是一個(gè)持續(xù)的過(guò)程，而不是終點(diǎn)

主持人：

我們可以談?wù)勎磥?lái)的事情嗎？去年開(kāi)發(fā)者日，我們看到了 GPT-4；現(xiàn)在一年過(guò)去了，你們發(fā)布了這么多東西。你怎么看待明年（2026）的發(fā)展？然后是2030年的開(kāi)發(fā)者日會(huì)是什么樣子？

Greg Brockman：

這是個(gè)很難回答的問(wèn)題，但我確實(shí)認(rèn)為明年我們會(huì)有一些令人難以置信的模型。我最期待的里程碑是，我們會(huì)有能夠解決難題的模型。比如，像2016年 AlphaGo 對(duì)圍棋的突破一樣。那一局第37手的著法，改變了人們對(duì)圍棋的理解。想象一下這在材料科學(xué)、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用。

我認(rèn)為我們將看到這樣的真正突破，無(wú)論是 AI 本身，還是 AI 在頂級(jí)人類(lèi)專家的幫助下解決問(wèn)題。我覺(jué)得我們會(huì)看到這種合作的場(chǎng)景。那么對(duì)于開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，這種突破將帶來(lái)不可估量的價(jià)值。

比如，在金融領(lǐng)域，你可以構(gòu)建出最先進(jìn)的應(yīng)用，幫助用戶解決他們最棘手的財(cái)務(wù)問(wèn)題，雖然這可能不是金融領(lǐng)域的頂級(jí)問(wèn)題，但我們會(huì)開(kāi)始解決這些極其復(fù)雜的問(wèn)題。需要注意的是，這將消耗大量計(jì)算資源，所以我們必須確保這些任務(wù)對(duì)經(jīng)濟(jì)有足夠的價(jià)值，因?yàn)榉駝t沒(méi)有人愿意為這些計(jì)算買(mǎi)單。

我覺(jué)得我們會(huì)不斷思考如何將這些技術(shù)推向更深遠(yuǎn)的領(lǐng)域。至于2030年，我認(rèn)為很難做出預(yù)測(cè)，但我相信我們會(huì)比現(xiàn)在更加接近 AGI。

主持人：

那你的 AGI 時(shí)間表呢？是否和之前有過(guò)調(diào)整？

Greg Brockman：

我認(rèn)為 AGI 更像是一個(gè)持續(xù)的過(guò)程，而不是一個(gè)終點(diǎn)。最初我認(rèn)為 AGI 是一個(gè)目標(biāo)，只有完成這個(gè)目標(biāo)才算任務(wù)完成，但現(xiàn)在我認(rèn)為它是一個(gè)不斷發(fā)展的過(guò)程。

在某些階段，AGI 可能已經(jīng)能夠完成與人類(lèi)相等的經(jīng)濟(jì)價(jià)值工作，這會(huì)是一個(gè)重要的里程碑，但這絕對(duì)不是結(jié)束。

我覺(jué)得人們已經(jīng)開(kāi)始從 AGI 轉(zhuǎn)向超智能的討論，或者干脆拒絕所有這些術(shù)語(yǔ)，對(duì)我來(lái)說(shuō)，這并不重要。真正重要的是，我們能否實(shí)現(xiàn) AI 的進(jìn)步，能否提升整個(gè)經(jīng)濟(jì)，并且真正讓人們受益。

我相信，AI 將對(duì)社會(huì)各方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，而我們?cè)谕苿?dòng)這一技術(shù)發(fā)展時(shí)，始終要確保它是為了提升人類(lèi)福祉，這就是我們 OpenAI 的使命。