為什麼是OpenAI 首先開發出像GPT-4 這樣強大的模型？聯合創辦人Greg 在受訪時透露，團隊中不僅有學術背景的研究型人才，同時還有優秀的工程人才，這使得他們能夠從不同的角度解決問題，更有效地推動專案進步。凱文・凱利在《5000 天後的世界》一書中預測，稱雄AR 世界的不會是GAFA—— 如今的科技四大巨頭。

縱觀顛覆性技術的發展史，一個領域的主導者從來無法在下一個時代的平台上繼續稱雄，因為它們的成功會成為它們最大的桎梏。

事實彷彿真的是如此。即便Google瘋狂自證在AGI 領域的實力，卻只能在OpenAI 身後追趕。

為什麼大企業無法創新？為什麼是OpenAI 首先開發出像GPT-4 這樣強大的模型？即使像Google、Meta 有那麼雄厚的資本，那麼多人才儲備也沒有做到？

5 月15 日，可汗學院（Khan Academy）的CEO 兼創始人薩爾曼・可汗（Sal Khan）對OpenAI 聯合創始人兼總裁格雷格・布羅克曼（Greg Brockman）進行了一段採訪，這段訪談或許能夠幫助我們找到答案。

研究與工程並重

OpenAI 日前向公眾揭秘了Omni 團隊，團隊成員年齡和司齡的年輕化，以及團隊管理的扁平化引發了網友熱議。其實在成員組合方面，也「暗藏玄機」。

OpenAI 的團隊不僅有學術背景的研究型人才，同時還有優秀的工程人才，這種組合使他們能夠從不同的角度解決問題，更有效地推動專案進步。

Khan 問Brockman「你們認為自己做了什麼才能達到如今的地位？在這個領域，有許多人在努力工作，也有許多資源雄厚的大型組織。你們認為自己做了什麼與眾不同？是因為你們的方法不同，還是有其他原因？

Greg Brockman 坦言“這是個很好的問題。我認為我們是更大趨勢或歷史的一部分。回顧過去70 年的電腦發展史，我們經歷了指數級的增長。”

「2000 年，Ray Kurzweil 曾經說過，看看運算能力，它會告訴你什麼是可能的。這就是推動進步的動力。起初大家都認為他瘋了，但現在我相信大家基本上都認同他的觀點。

Ray Kurzweil

“想想我們為了實現像GPT-4 這樣的項目，付出了多少工程上的努力，從計算基礎設施到使用的所有數據集和工具，這其實是全人類在很多方面的巨大努力。”

“具體來說，我們能取得這些成就，是因為我們聚集了來自研究和工程背景的優秀人才。”

「當我們開始這個計畫時，讓我感到非常有趣的是觀察其他實驗室的工作方式。你會發現，大多數實驗室以研究為主，研究型工程師被告知要做什麼，而研究科學家則可以隨心所欲。

「這種方式似乎並不是實際構建一個工作系統的方法，更像是為了追求論文引用數量。如果你真的想產生影響並開發出有用的東西，你需要以不同的方式來組織團隊。”

“雖然說起來很簡單，但實際上，這涉及到很多相互衝突的思維方式，特別是當你來自不同背景時。”

我們必須盡力解決這些問題，雖然你永遠無法完全解決它們，但可以不斷進步並挑戰更複雜的版本。這就是我們需要勇於面對困難、勇於挑戰的地方。 」

不會因為風險的存在而止步不前

建立造福人類的AGI

Greg Brockman 第一次對人工智慧的概念感到興奮，是在他讀到阿蘭・圖靈（Alan Turing）1950 年發表的關於圖靈測試的論文的時候。

他想看看，我們是否能夠真正製造出圖靈所說的那種機器，一種人類水平的智能，也就是我們所說的AGI，並讓它造福於全人類。

這是OpenAI 誕生的緣起，也是它的使命和願景。

為了這個目標，OpenAI 已經工作了8 年。在這段期間，OpenAI 一直在做同樣的事情—— 建立更大的神經網絡，讓它更有能力，更協調、更安全，同時，部署這項技術，並使其發揮作用。

Greg Brockman 稱「這就是我認為這項技術最吸引我的地方，每走一步，你都能真正產生影響，真正開始造福人類。你會看到你所建立的東西帶來的好處，並真正學會如何減少所有的不利因素。

迎戰新的風險

當Khan 問及AI 的安全性問題，Brockman 這樣回答“AI 的安全問題有著悠久的歷史，早在50-60 年代，阿瑟・克拉克這樣的人就在談論這個問題。”

《2001：太空漫遊》作者阿瑟・克拉克

「我認為，對AI 擁有這種複雜的情感是非常正確的，我們既要對任何新事物感到驚奇，又要問這是要去哪裡，哪裡會有陷阱？我認為只有這樣，我們才能正確地在這個空間裡航行。

Brockman 提到，一件非常有趣的事情是，AI 是如何變得看起來「令人驚訝」的？

在90 年代，每個人都認為，如果AI 可以下棋，就表示進入了AGI 時代，但實際上，這只是我們要解決的第一件事情，AI 學會下棋並沒有讓我們真正走得更遠。

安全性問題也是一樣。並不是說對AI 安全的前瞻性的擔憂一定不會發生，但Brockman 認為，我們在錯誤的事情上過於自信了。

他舉了一個例子：對於GPT-3，OpenAI 只是在基礎資料集上進行訓練後就將其發布，而對於GPT-4，團隊則對模型進行了調整，盡力消除偏見。

事實上OpenAI 在2017 年就開始開發這項技術，當時這些模型還沒有出現。

現在，GPT-4 帶來了一類新的風險，未來還會出現更多新的風險。風險和益處將會並存，關鍵在於如何學習如何面對這種風險。

在實踐中學習

當我們在思考GPT 對教育領域的影響的時候，有些人可能會先註意到抄襲的問題，Brockman 也承認讓學生獨立思考非常重要。

但是“對於那些無法獲得出色的教育工具的人來說，ChatGPT 是一個工具。教師可以根據自己的喜好，幫助學生進行某種工作並填補教育人員無法做到的空白。”

至於如何制定規則，如何將這項技術融入教育，則需要「獲得大量的意見，與大量的教育工作者接觸。OpenAI 不是這項事業唯一的決定者，從每個人那裡獲得廣泛的意見很重要。 」

“我們為了實現真正的益處，和一線的教育工作者交談，真正弄清楚他們想要什麼。”

我們還需要「真正展現正面」。

一旦你有了一個有效的正面例子，就很容易圍繞它建立標準，如果沒有這個，那麼就相當於「在黑暗中開槍」。

就像訪談者Khan 談到的，ChatGPT 對教育的影響取決於怎麼使用，比方說我們可以用它來採訪歷史人物、練習辯論技巧等。

更多正面使用的案例和經驗需要在實踐中獲得。

去年OpenAI 發布了一篇關於部署語言模型安全標準的部落格文章，這篇文章的形成花了2 年的時間。 Brockman 告訴Khan「這種從實踐中學習的迭代部署，是我們現在可以做的最重要的事情」。

每個人都可以獲得AI 的“超能力”

人工智慧究竟會削弱人類能力，還是增強人類能力？

Brockman 和Khan 都站在人工智慧會增強人類能力的這一邊。

Brockman 樂觀地說“現在，擁有一部智慧型手機就可以開始以一種方式進行創作，而你之前必須購買一堆專業軟體，你必須去學校接受大量的培訓。”

「我認為我們都可以獲得人工智慧的超能力，我們可以實現我們想要的目標」。

當然，關於這個問題，每個人都可以有自己的答案，但Greg Brockman 無疑是個樂觀主義者，這或許也是OpenAI 不斷向前的原因所在。

樂觀是油門，悲觀是煞車，兩者都不可或缺，但想要前進，我們必須多踩油門而不是煞車。