劃重點

①那些聲稱決策不多的人，很可能沒有真正經營過一家複雜的公司。因爲說任何一個CEO每年或每月只做一個或兩個決策，這顯然是站不住腳的。

② 奧特曼堅信，高質量AI智能的成本終將趨近於零，這對世界上大多數領域而言都將是一個驚人的轉變，他相信AI智能的成本即將變得非常低廉。

③ 如今，人們在使用GPT-4進行科學研究時仍只停留在非常原始和有限的階段，但我們可以預見，到了GPT-6時代，人們將會把它視爲一個能夠在各個方面提供幫助的通用工具。

④ 在未來12個月內，我們的主要挑戰在於深入研究和將最尖端的創新成果成功轉化爲產品。至於未來5年，我們認爲最大的瓶頸可能會出現在供應鏈和計算資源方面。

騰訊科技訊4月16日消息，據國外媒體報道，人工智能初創公司OpenAI首席執行官山姆·奧特曼（Sam Altman）與首席運營官布拉德·萊特卡普（Brad Lightcap），近日首次共同接受風險投資公司20VC創始人哈里·斯特賓斯（Harry Stebbings）的專訪。

在這次專訪中，奧特曼和萊特卡普談到了許多話題，包括：兩人如何成爲創業夥伴、如何制定決策？OpenAI未來12個月面臨的核心瓶頸是什麼？如何解決計算的基本問題？提高模型質量的最大障礙是什麼?OpenAI如何在24個月內實現20億美元年化營收？

以下是山姆·奧爾曼、布拉德·萊特凱普與哈里·斯特賓斯的專訪全文：

1 七年前創建OpenAI

斯特賓斯：夥計們，這次採訪真的讓我激動不已，我渴望做這件事已經很久了。這也是你們首次共同接受專訪，對吧？這是你們首次同時接受採訪，所以真的非常令人期待。我之前和不少朋友聊過，他們都認爲我們應該從你們的背景開始聊起。山姆，能和我們分享一下，是什麼促使你七年前決定創建OpenAI的嗎？

奧特曼：我認爲有兩點非常關鍵。我從小就對人工智能抱有濃厚的興趣，但大學時學習的內容似乎並未讓我看到它的實際應用。直到我真正開始創業，我才深刻感受到兩件事的重要性。首先，深度學習似乎真的在發揮作用。其次，隨着規模的擴大，它的效果似乎變得更好。當時，我們雖然並不完全清楚它如何以可預測的方式隨着規模的擴大而提升效果，但很明顯，規模越大，效果就越好，這讓我感到非常興奮。然而，讓我困惑的是，爲什麼其他人沒有意識到這一點？爲什麼他們沒有加入我們？但事實確實如此，所以我們就決定要親自來做這件事。

斯特賓斯：在那些年裏，當其他人對這些事情感到懷疑時，是什麼讓你堅持下來？坦率地說，很少有人與你有同樣的信心。

奧特曼：對於我們來說，這似乎是一個可行的方案，我們一直在穩步前進。我不會將其稱之爲盲目的信仰，儘管其中確實包含了一定的信仰成分。你明白，對於一項艱難的任務，你必須懷有信心才能完成。對於我們來說，完成這項任務的重要性不言而喻。如果我們能夠成功，它將對世界產生深遠的影響，而且我們有理由相信，我們的方法能夠奏效。我們有一個明確的前進方向，我們堅信它，並且我們不斷獲取數據來驗證這種方法的有效性。當然，具體實施的細節需要時間去探索。

你知道，我們最初並沒有直接去做大語言模型。我們的團隊成員已經有了許多傑出的發現。對於人工智能的潛力，我們從未有過任何懷疑。如果我們能夠成功，那麼它將成爲一件具有劃時代意義的大事。這不僅僅是一種幫助，更是一種無法估量的價值。雖然我們在實施這種方法的過程中逐漸變得更加自信，但我們也曾經歷過一段迷茫的時期，就像在叢林或沙漠中徘徊一樣。然而，你知道，當你對某件事深信不疑，而其他人卻心存疑慮時，這種挑戰反而能夠激發你的鬥志。

斯特賓斯：我想深入瞭解下你們之間的實際關係，因爲這確實非常獨特。我們之前已經提到，這是你們第一次共同接受採訪。那麼，這種特殊的夥伴關係是如何形成的呢？

萊特卡普：我和山姆的合作其實由來已久。我們在YC（創業孵化器）共同度過了很多時光，觀察那些即將進入增長階段的公司。那些都是非常有前景的技術項目，如核聚變反應堆、量子計算機、自動駕駛汽車、衛星等。我從投資的角度觀察這些公司，而OpenAI則是其中讓我覺得有些與衆不同的一個。因爲它似乎只是隨着時間的推移變得越來越好，而不是那種充滿二元風險的項目。我注意到了這一點，並告訴山姆，我認爲這家公司與我們正在關注的其他公司相比，有其獨特之處。我後來花了更多時間與格雷格·布羅克曼（Greg Brockman，OpenAI總裁）和伊利亞·蘇茨凱弗（Ilya Sutskever，OpenAI首席科學家）交流，而山姆所描述的這些系統的特性——它們首先以一種不可預測的方式隨着規模的擴大而變得更好，然後變得更可預測——我也深以爲然。我想我們可能是從不同的角度看到了同樣的事情。我主要是從投資的角度看待它，如果這真的能實現，那麼它不僅會成爲一個出色的投資項目，更會對世界產生真正的影響。因此，我很早就對它有了信心，並想盡我所能提供幫助。

斯特賓斯：那麼，你是什麼時候計劃全職加入OpenAI的呢？這個想法是如何成形的？你想把這作爲你接下來多年的使命嗎？

萊特卡普：一開始我並沒有全職加入的計劃。事實上，我最初只是想幫助山姆招聘一名首席財務官。

奧特曼：實際上，布拉德在我之前就已經在OpenAI工作了。

萊特卡普：的確如此，我比奧特曼早一步進入OpenAI。這次我終於在某件事上領先了山姆，就當作是我的一次小勝吧！不過，當時我並沒有打算全職加入。我原本只是想協助山姆進行招聘，但當時OpenAI作爲一個規模較小的非營利組織，並沒有太多人願意擔任首席財務官這個職位。我試着問了大約25個人，但結果都不盡如人意。說實話，我之所以最後決定加入，很大程度上是因爲我覺得連續問了25個人都被拒絕實在太尷尬了。於是我說，要不我就晚上和週末來幫幫忙吧，結果這份工作很快就變成了我的全職工作。

奧特曼：是的，我當時的時間大部分都在OpenAI和YC之間分配，然後逐漸開始在OpenAI全職工作。這確實是一個漸進的過程。

斯特賓斯：我記得在2019年的春天或夏天，布拉德就已經先於你加入OpenAI了。偉大的合作伙伴關係往往建立在互補的技能集之上，這一點毋庸置疑。所以，我想聽聽你們兩位的看法。布拉德，你在哪些方面表現得尤爲出色，但可能外界對此並不瞭解？

奧特曼：在我看來，良好的合作伙伴關係有一個顯著標志，那就是彼此能夠勝任對方的工作。比如說，布拉德或許可以替我工作一週，但我肯定無法爲布拉德工作一週。作爲團隊，我們各自分工明確，同時保持着高效的溝通，確保整個團隊能夠緊密合作。布拉德在很多方面都很出色，我只舉兩點來具體說說。

第一點就是他的適應性。布拉德最初是來做財務工作的，但現在他所承擔的工作內容，雖然仍與財務相關，但已經發生了巨大的變化。我們之前幾乎沒有什麼業務可言，但現在業務已經迅速發展起來。當我們意識到這一點時，我環顧四周，覺得真的需要有人能夠勝任這個新的角色。我問布拉德是否願意嘗試，他毫不猶豫地答應了。他說：“好的，我會盡力去適應。可能需要一點時間，但你知道，我以前也做過一些與商業相關的工作，我相信自己能夠建立起這一切。”布拉德總是能夠迅速適應每個階段的新挑戰，並找到解決問題的最佳方案。

第二點則是他在建立新產品類別和推廣方面的卓越能力。這一點對我來說是非常了不起的，因爲我在財務方面還算了解，但在這方面卻遠遠不如他。布拉德不僅能夠看到整個產品類別的全貌，還能夠將產品、商業模式、客戶支持以及與之相關的所有事情整合在一起。他的客戶至上理念貫穿始終，確保我們能夠成爲一個在企業銷售活動中表現出色的組織。我想說的是，如果一年前有人說我們將成爲一個優秀的組織，那麼現在，我們已經不僅僅是一個優秀的組織，更是一個卓越的組織。

斯特賓斯：布拉德，你認爲山姆最大的優點是什麼？我相信很多人可能還沒有意識到這一點，但我想請你詳細談談。

萊特卡普：山姆身上有兩個令我印象深刻的優點，它們之間是互相關聯的。首先，無論公司處於哪個發展階段，通常都只有一到三件事情是真正至關重要的。這些關鍵事項會隨着時間變化，但幾乎從未有過十件同時都極其重要的情況。山姆具備一種非凡的能力，他能夠始終聚焦於這一到三件事情，並作出決策。這種專注不僅影響了他個人的工作，也影響了我們整個管理團隊的工作方式。因爲我知道他的關注焦點，即使我們在某些事情上存在分歧，但只要我們能在這些關鍵事項上達成一致，我們就能確保整個團隊朝着正確的方向快速前進。這種能力對於我們在規模擴大的同時保持高效運作至關重要，因爲很多公司在成長過程中會逐漸失去這種速度和專注。

我要說的第二點是，山姆對未來有着極其清晰的遠見。他有一個宏偉的目標，並始終致力於實現它。他的工作就是不斷尋找那些能夠最快推動我們達到目標的一到三件事情。這種對未來世界的狂熱和專注是極其罕見的，而我很榮幸能夠與他合作，共同填補實現這一願景所需的各種空白。

2 工作中有分歧，但要分輕重緩急

斯特賓斯：現在在你看來，最重要的一兩件事是什麼？

奧特曼：世界上有很多人工智能組織可以模仿別人的做法，但真正難的是第一次嘗試某件新事情，並且持之以恆地做這件事，可能是多年，甚至幾十年。建立一個研究組織，一個產品組織，以及一個將所有這些推向世界的整個公司，這都需要我們在商業模式和其他方面進行不斷的創新。正是這種持續創新的文化，使我們不僅能夠將GPT-5做得非常出色，還能確保我們爲未來的GPT-6、GPT-7、GPT-8等產品做好準備。我們需要思考研究能帶我們走向哪裏，那也就意味着產品將走向哪裏，整個公司又將跟隨哪個方向。這是一個巨大的挑戰。

斯特賓斯：那麼，你認爲阻礙或減緩OpenAI決策速度的最重要因素是什麼？

奧特曼：在創新方面，我堅信我們擁有全球頂尖的研究人員和卓越的研究文化。如果我們失去了這兩者中的任何一個，那將是一個重大的打擊。而另一個讓我深感憂慮的因素，是計算資源的不足。誠然，我們都熱衷於開展前沿的研究，因爲科學進步無疑是世界上最令人振奮的事情。但我們的使命是爲更多的人提供實際的幫助。即使我們能做出世界上最好的研究，並將其優化到極致，如果我們沒有足夠的計算能力來滿足全球用戶的需求，那也將是一個巨大的阻礙。因此，我的第二個優先事項就是思考如何獲取足夠的計算資源，以滿足日益增長的用戶需求。

斯特賓斯：你提到的決策之間的平衡是如何實現的？如何在戰略決策和日常運營決策之間找到平衡點？

奧特曼：關於我們工作的重心，我們始終保持着高度的一致性。你可能會發現我經常強調這一點，但那些真正對我們至關重要的事務，或是與之緊密相關的事項，我們作爲執行團隊和領導層，會投入大量的時間和精力來確保做出正確的決策。有時，這些決策顯得一目瞭然，但有時卻需要我們深入研討。至於其他日常事務，我們會進行委派處理。因此，我可能每天都會做出十個決策，而無需與山姆商討，因爲這些決策並不涉及核心問題。然而，一旦遇到真正重大的事項，我們會召集整個執行團隊進行會議討論，甚至在後續的會議中繼續深入研討，以確保我們做出最明智的決策。

斯特賓斯：你是否認同這樣的觀點，即一家公司的發展往往由一年中一兩個關鍵決策所決定？或者，你認爲公司的進步是由日常無數的細微決策共同推動的？對此，我時常感到困惑。

奧特曼：我完全同意兩者並存的觀點。身爲投資者，我深知那種每年甚至每十年才需做出一兩個重大決策的快感。然而，我必須坦誠，經營者的角色與我的本性相去甚遠，這並非我在人生中的自然定位。然而，爲了不斷提升自己，我逐漸認識到，儘管戰略決策的數量相對較少，但它們的重要性卻不容忽視。這些決策可能每月出現一兩個，而非每年。但除了這些大決策外，更多的是關於執行層面的小決策，它們的數量多得無法計數。

我認爲，那些聲稱決策不多的人，很可能沒有真正經營過一家複雜的公司。因爲說任何CEO每年或每月只做一個或兩個決策，這顯然是站不住腳的。決策是一個持續不斷的過程，但關鍵在於區分那些重大戰略決策與爲實現這些戰略所需的日常細微執行決策。比如我們是否決定開發ChatGPT，這是一個重大決策。但爲了實現這個決策，我們需要做出的無數小決策，同樣至關重要。這些小事累積起來，才能確保大決策的成功實施。

斯特賓斯：你爲什麼覺得自己並不適合經營者的角色呢？

奧特曼：坦誠地說，我並非天生的經營者。雖然我曾經非常享受作爲投資者的日子，那份工作無疑充滿了趣味，但我始終覺得它未能帶給我真正的滿足感。人們常常以某些輕鬆的言辭來調侃投資者，但在某種程度上，這些言辭卻道出了真相。從生活質量的角度來看，投資確實是一份相當誘人的工作，它給予了我許多自由與閒暇，但這並非我所追求的全部。我必須坦誠，我從未假裝自己擅長經營。我的天性並不傾向於此。然而，我仍然感到慶幸能夠涉足此事，因爲我深深地熱愛着OpenAI，並堅信人工智能將是我職業生涯中接觸到的最具影響力的領域。儘管經營者的角色並非我的天性所在，但我願意付出努力。

3 高質量AI的成本將趨近於零

斯特賓斯：我們該如何衡量當邊際收益超過邊際成本時的情況？很多人建議我們今天談談這個問題，尤其是針對基於大語言模型（LLM）的產品。

奧特曼：這可能會涉及到兩個方面。但說實話，我覺得在我們能探討的衆多議題中，這恐怕是最不吸引人的了。無意冒犯，但我真的覺得這個問題相當乏味。

斯特賓斯：爲什麼你會覺得它乏味呢？

奧特曼：你只需要堅信一點，那就是計算的成本將持續降低，而隨着模型性能的不斷提升，人工智能的價值也將持續攀升。這個等式其實相當直觀，解決起來並不複雜。當然，也存在出錯的可能性，比如如果計算成本因爲某些原因未能如預期般下降，或者因爲供需失衡、計劃不當等因素導致計算能力變得異常昂貴，那麼情況就會有所不同。但我堅信，高質量智能的成本終將趨近於零，這對世界上大多數領域而言都將是一個驚人的轉變。不是所有事物都會因此受到負面影響，但我相信智能的成本即將變得非常低廉。

斯特賓斯：開源以及開源的蓬勃發展如何進一步推動或影響這一變革進程呢？

奧特曼：開源模型無疑將在未來的技術生態中佔據一席之地。有些人會傾向於使用開源模型，有些人則更偏好於管理服務，當然，也會有許多人選擇同時使用這兩種方式。然而，在某種程度上，我認爲這些討論更多地聚焦於一些有趣的細節，卻忽略了一個更爲宏大的畫面。那就是，我們正處於一場合法且規模龐大的技術革命之中，在這場革命中，智能正在從一種稀缺資源轉變爲一種更爲普遍的存在。聰明的人類或許擁有較高的智能水平，但如果你想要完成一項需要大量智能的任務，你往往需要集結大量的聰明人共同協作。例如，要構建像OpenAI這樣的公司，就需要衆多才華橫溢的員工共同努力。而考慮到整個技術堆棧的複雜性，除了OpenAI的員工，還需要那些製造芯片、建設數據中心的人才。最終，每個人都能夠以非常低廉的價格，訪問到豐富且高效的智能，從而創造出令人驚歎的成果。

斯特賓斯：關於這項技術的採用率，你認爲是否存在一種現象，即我們在短期內會高估其普及程度，而在長期內又會低估呢？

奧特曼：我認爲這確實是對技術如何被社會廣泛接受的一種深刻洞察。因爲無論某項技術多麼先進和令人矚目，社會的慣性始終是一個巨大的挑戰。只有當某項技術既令人驚歎又易於使用時，它才能獲得廣泛的採用。然而，要讓這樣的技術真正流行起來，往往需要經歷一段時間。因此，對於一項令人驚歎的技術，你會看到它從初始的興奮和期待逐漸過渡到實際的採納和應用，而這中間的過程可能並不如人們最初預期的那樣順利和迅速。

萊特卡普：我認爲在人們的預期和現實之間，很快就會發生一個戲劇性的轉變。目前，人們對於這些模型的期望非常高，但現實情況卻仍然不盡如人意。坦白地說，這些模型的表現還遠遠沒有達到完美的程度。因此，我認爲在不久的將來，人們的預期可能會因爲接觸到實際的模型而有所下降。然而，隨着技術的迅速進步，這些模型的表現將會越來越好，屆時我們將看到預期和現實之間再次出現巨大反轉。人們的預期將迅速趕上現實，甚至可能超越現實。

斯特賓斯：你們提到了人工智能模型的商品化問題，以及現實中模型的質量可能並不如外界預期的那麼出色。而另一個似乎有些平凡卻又引人深思的話題，便是模型的商品化現象。我過去從未見過如此景象，比如一週內大家都在熱議M模型，緊接着下一週又轉而關注B模型。這就像是在流行風潮中，不同的玩家短暫地佔據着領先地位，簡而言之，每週都有新的贏家出現，這確實是一場商品化的遊戲。

奧特曼：確實，歷史上有過類似的時期，比如美國曾經有100多家汽車公司，或者至少是接近這個數字。當時的媒體也總是在報道，“這款新車更好”，“那款車更出色”。在新興行業中，這種情況似乎相當普遍。我並不認爲這有什麼不妥，甚至可能是一件好事。但長遠來看，我認爲最終能夠在大規模上進行模型製作的供應商數量將會減少，可能只剩下十幾家左右。這將是一個既複雜又昂貴的過程。我希望我們能夠繼續推動彼此，讓模型變得更好、更便宜、更快，從而真正實現商品化。基礎模型本身，我並不認爲會成爲持久的差異化因素，因爲智能就像是一種新興的物質屬性。真正的長期差異化將在於那些能夠完美融入我們生活，與我們其他所有活動緊密相連的個性化模型。然而，目前我們仍然處於曲線的快速上升階段，因此我們的重點應該是持續改進基礎模型。

斯特賓斯：你提到了自己的投資經歷，顯然你與全球衆多大型企業都有過深入的合作。作爲投資者，我觀察到許多人工智能公司，但我並沒有投資任何一家專注於人工智能應用的公司。坦白說，看到OpenAI推出產品後，我覺得它幾乎“扼殺”了整個行業，你對此有何看法？

奧特曼：我認爲在人工智能領域或創業公司中，主要有兩種截然不同的策略。一種是基於一個假設，即模型的質量將停滯不前，然後他們試圖在這些模型上構建各種小型應用。而另一種策略則是基於另一個假設，即開源人工智能將繼續保持其快速發展勢頭，模型也將以同樣的速度持續進步。在我看來，世界上絕大多數人應該選擇押注於後者，但遺憾的是，許多創業公司都是基於前者建立的。然而，當我們致力於不斷改進模型和工具時，卻常常聽到“開源人工智能摧毀了我的創業公司”這樣的聲音。如果你基於GPT-4構建了一些應用，那麼一個理性的觀察者可能會說，如果GPT-5比GPT-4的進步如同GPT-4比GPT-3那樣顯著，那麼這並不是因爲我們不喜歡你的公司，而是因爲我們有自己的使命，我們可能會超越你。但與此同時，也會有一大批創業公司從GPT-5的顯著進步中獲益。如果你建立的是這樣的公司，並且人工智能的進步繼續像我們預期的那樣發展，那麼你的公司將擁有巨大的潛力。

斯特賓斯：作爲一名投資者，在尋找真正具有持久價值的投資策略時，我相信你大部分時間都感到相當滿足。那麼，我應該將資金投向那些不太可能被新技術碾壓的公司，還是那些雖然面臨風險，但也可能因此獲得巨大收益的公司呢？

萊特卡普：你可以嘗試詢問這些公司，他們對模型性能提升100倍持何種態度。實際上，通過觀察他們的反應，我們往往能夠輕易分辨出哪些公司真正具備前瞻性和進取精神。有些公司積極主動，他們渴望獲得最新的模型，總是詢問我們下一個模型的發佈時間，並希望能夠成爲首批嘗試者，因爲他們深知這將是推動公司發展的最佳契機。然而，也有許多公司在這方面表現得相對保守，我們很少聽到他們的聲音。因此，我認爲這是一個很好的區分點。如果一家公司能夠清晰地闡述出更智能、更強大的底層智能如何加速其產品的發展，那麼他們中的大多數都能夠講述一個令人信服的故事。

奧特曼：你可以想象一下，如果下一個模型真的能夠像我們所期望的那樣出色，那將是一個多麼令人振奮的前景。今天早上，我與一家專注於醫療諮詢的人工智能公司進行了交談。他們表示，儘管模型在某些方面仍有待提高，但對於他們的業務來說已經具有相當的價值。他們堅信，如果模型在這些關鍵指標上能夠取得進一步的突破，那麼他們將能夠開展更多創新性的業務。例如，通過提高處理速度，他們或許能夠更快地提供某些服務，從而拯救更多人的生命，併爲那些缺乏醫療護理資源的人們提供更多幫助。

4 人工智能模型還不夠聰明，GPT-6將成爲通用工具

斯特賓斯：我們如何看待模型改進的速度呢？它是呈現一種線性的增長趨勢嗎？還是會在某個特定的點上停滯不前？

奧特曼：從外部觀察者的角度來看，模型的改進似乎呈現出一種斷斷續續的態勢。這意味着，我們在堅守一個核心信念方面做得還不夠好。這個信念就是，迭代部署至關重要，我們不應該祕密地在實驗室裏構建AGI（通用人工智能）。想象一下那種極限情況，我們辛苦工作了幾十年，然後突然按一下按鈕，整個世界就不得不與AGI抗爭。

對我們來說，更好的做法似乎是，將模型逐步引入世界，讓人們有時間去思考、反應，弄清楚他們希望如何使用它，希望它做出哪些不同的改變，不希望它做什麼，以及社會希望建立的防護欄是什麼。這樣，我們可以建立更多與模型的社會互動。在某種程度上，我認爲我們曾經做出的最重要的決定之一就是這個，包括將ChatGPT部署到全世界，讓世界真正重視先進的人工智能系統。

這是我們長期以來一直在努力傳達的理念，但之前並沒有真正奏效。而部署ChatGPT確實做到了這一點。然而，當我們考慮未來的模型時，我認爲我們低估了這一點的影響。因爲我們與這些模型相處了這麼久，看到它們一點一點地變得更好，所以我們可能低估了即使採用迭代部署策略，某些事情仍然會突飛猛進。因此，在思考下一個模型時，我們正在嘗試找到一種方法，使其改進過程更加順暢，以便它更接近於我們內部感受到的流暢度。

斯特賓斯：隨着OpenAI規模的不斷擴大，你認爲迭代部署的策略是否依然適用？畢竟，隨着公司規模的擴張，迭代部署所面臨的挑戰也會逐漸增多。例如，我們已經看到LLaMA在醫學科學寫作方面發佈的內容引發了嚴重的反彈，不得不撤回；而Bard的發佈也導致谷歌股價下跌了8%。在這種情況下，發佈一個尚不完善的產品可能會帶來如此巨大的影響，那麼迭代部署在時間上是否還具備可行性呢？

奧特曼：我認爲設定合適的期望值至關重要。只要我們能夠明確並設定正確的期望值，我相信迭代部署仍然是可行的。

萊特卡普：我完全同意這一點。我們從過去的經驗中汲取了寶貴的教訓。比如，在發佈Sora時，我們收到了來自創意社區、媒體和業界的大量反饋。現在我們開始將這些反饋融入我們對這種特定模態的研究規劃之中。在某種程度上，我們對初次嘗試的期望值非常低，主要是想從中學習，真正傾聽外界的聲音，並儘可能地將這些聲音融入我們的工作中。這樣，當我們真正準備好要分享某些成果時，它們將變得真正有用，並且人們會對它們有一種自然的熟悉感，幾乎像是量身定製一般。我認爲這就是我們將要採取的迭代模式，一種與世界共同開發的模式，儘管世界可能還沒有意識到這一點。

斯特賓斯：你之前提到了醫療顧問，我瞭解到你對人工智能在解決癌症問題上的應用抱有極大的期待。

奧特曼：更確切地說，我對人工智能如何能夠極大地推動科學進步的速度充滿了熱情，而治癒癌症無疑是這一進程中的一個傑出代表。然而，我深信科學進步是社會進步的基石，它涵蓋了經濟增長、每個人生活質量的提升等諸多方面。如果人工智能能夠助力人類有意義地加快科學進步的步伐，那麼這無疑將是一項巨大的成就。

斯特賓斯：你認爲在實現這一宏偉目標的過程中，最大的障礙是什麼呢？

奧特曼：我認爲目前的模型還不夠聰明。這聽起來可能像是一個令人沮喪且缺乏具體信息的回答，但我認爲這是一個非常基本的現實。模型還不夠聰明，如果我們能夠解決這個核心問題，那麼其他所有相關問題都會隨之得到改善。當然，我們還需要考慮如何將這些工具更好地整合到人們的工作流程中，而不同領域的模型適應性將變得至關重要。但從宏觀的角度來看，使用GPT-2進行科學研究曾被認爲是一個相當不切實際的想法。而如今，雖然人們在使用GPT-4進行科學研究時仍只停留在非常原始和有限的階段，但我可以預見，到了GPT-6時代，人們將會把它視爲一個能夠在各個方面提供幫助的通用工具。而到了GPT-8時代，或許人們會驚歎於它所能完成的任務之廣泛，甚至可能超出我們現在的想象。

5 ChatGPT推出加速OpenAI擴張

斯特賓斯：OpenAI的擴張速度之快令人矚目。可以說，它創造了歷史上前所未見的公司擴張速度，特別是當我們看到其收入增長的迅猛勢頭時。布拉德，你一直是這方面的領軍人物，我想請教你一個問題，這個問題可能有些敏感，但我很想了解你們是如何做到如此快速且高效地擴張的？能否分享一下其中的祕密？爲何你們在擴張的過程中似乎沒有出現太多問題呢？

萊特卡普：在光鮮亮麗的表面背後，其實總是充滿了混亂和挑戰。但我非常感激你所說的，至少在外界看來，我們似乎能夠平穩地駕馭這一切，讓事情沒有崩潰。事實上，我們找到了一個關鍵的轉折點，那就是ChatGPT的推出。當人們真正體驗到與這項技術互動的樂趣時，我們聽到了許多令人驚訝的故事。無論是研究科學家用它來提高生產力，還是軟件工程師依靠它輔助編寫代碼，甚至是新媽媽用它來解答育兒問題，ChatGPT都展現出了其廣泛的應用潛力。

同樣的工具，能夠支撐起豐富多樣的體驗。當你手握這樣一款產品時，你會發現它本質上極爲多元，從根本上而言，它易於訪問，註定會產生深遠的影響。無論是在使用層面的普及，還是人們對其應用方式的探索，它都展現出了巨大的潛力。這顯然會對我們的業務產生積極的影響，但我們深知，真正的重點在於持續推動這一領域的進步。

B2B業務與我們的其他業務有所不同，它有着獨特的節奏和規律。在企業環境中，新技術的採納往往需要一個更長的週期。儘管如此，我們在開發者領域已經取得了令人矚目的成就，這讓我們更加確信，我們是一家致力於爲特定用戶羣體打造卓越產品的公司。因此，我們致力於構建世界上最佳的人工智能開發者平臺。與此同時，企業成爲了我們新的關注焦點。我們深知，爲企業構建產品需要更多的流程和考慮，但我們對此充滿熱情，也深知還有很多工作要做。

斯特賓斯：由於OpenAI是當下最熱門、增長最迅猛的公司，人才都渴望加入，這究竟是好是壞呢？畢竟，我們始終強調使命，每個人都應該爲使命而加入。

奧特曼：這確實帶來了一些挑戰，因爲它加大了我們篩選的難度。但我仍然希望人們是因爲他們相信我們正在做一些極其重要的事情而加入。我觀察過其他科技公司，當它們僅僅因爲是一個熱門的工作地點而吸引人時，往往只是作爲簡歷上的一個亮點，而非真正的投入。如你所說，雖然這並不總是100%準確，但那些失去使命導向、被僱傭軍接管的公司，最終往往會爲此感到後悔。

斯特賓斯：非常有趣，你投資了一些極其出色的創始人，有沒有哪幾位給你留下了特別深刻的印象，讓你從中汲取了某些思考，進而影響了你對OpenAI建設的看法？

奧特曼：我深感榮幸能與這一代的衆多傑出創始人共事，並見證了他們的一部分旅程。他們在很多我不擅長的領域表現得非常出色，這迫使我迅速學習，思考如何更好地談論我們的產品，如何構建卓越的產品。每次與他們交流，我都能獲得全新的深刻見解，這些想法我之前從未想過。這是一種完全非線性的學習過程。我長期投資了很多公司，因此結識了衆多令人欽佩的創始人，我非常感激他們，他們也很願意在不同領域提供幫助。從很多不同的投資者和創始人身上學習，我認爲這是一個非常有效的策略。

斯特賓斯：談及使用場景，消費者的使用方式千差萬別，用戶可能是家長，也可能是科研工作者。你還成功地爲全球一些大型企業打造了一個巨大的市場。在企業採納方面，你認爲有哪些關鍵經驗值得我們關注？

萊特卡普：我認爲，企業最關心的往往是如何將技術融入業務流程，以實現可量化的投資回報率。比如，他們可能希望將人工智能技術應用於供應鏈管理的某個環節，以節省成本。這當然是我們的服務重點。但我認爲，人們往往低估了僅僅讓人們接觸並使用這項技術的重要性，以及由此帶來的潛在回報。有時候，雖然我們不能精確量化技術的效果，但比如某個人過去需要兩天完成的工作，現在只需要兩分鐘，這就爲他騰出了大量時間去做其他事情。這種效益在常規的ROI計算中往往被忽視，但如果這種情況發生成千上萬次，其影響將是巨大的。

斯特賓斯：那麼，我們該如何向企業解釋這種時間節省的效益呢？畢竟，它並不像削減某項支出那樣直觀地體現在預算中。

萊特卡普：我認爲，這確實是一個挑戰，因爲ChatGPT這樣的商業產品相對較新，企業版發佈的時間也不長，我們還沒有足夠的時間來充分展示其長期效益。此外，企業的採納週期通常較長，這也增加了推廣的難度。但我相信，隨着時間的推移，我們將逐漸解決這些問題。新一代員工習慣了在日常生活中使用各種智能工具，他們期望在工作場所也能享受到這種便利。因此，我相信未來我們會看到更多的企業開始採納這些技術。目前，我認爲我們還需要進一步澄清人們對於人工智能應用的認識和期望，以確保技術能夠真正發揮其潛力。

斯特賓斯：你認爲那些大型企業往往忽略了哪些關鍵問題？

萊特卡普：對於大型企業而言，我認爲他們應該更深入地探索如何將人工智能真正融入其核心業務，而不僅僅是停留在表面的應用上。他們需要思考的是，如何克服可能出現的挑戰，並將人工智能技術真正轉化爲業務優勢。許多公司誤以爲人工智能是靜態的，認爲GPT-4就是人工智能技術的頂峯。這種觀念源於他們過去接觸的技術大多相對靜態。以iPhone爲例，從2009年至今，移動設備的基本形態並未發生太大變化，只是性能有所提升。雲技術亦是如此。但現在，他們接觸到了人工智能這項新技術，卻仍用過去的眼光來看待它。他們沒有意識到人工智能技術的變化率有多麼驚人，也沒有思考未來可能出現的新一代技術。

斯特賓斯：如何爲這種快速變化設置相應的適應策略呢？我們目前身處倫敦，歐洲的企業在適應新技術方面往往較爲保守。當你的產品更新迭代如此迅速時，他們很難跟上節奏。他們習慣於現有的工作流程和過程，而一旦你進行更新，他們可能就會被淘汰。你明白我的意思嗎？

萊特卡普：這確實是一個挑戰。這也是我們面臨的工作難題之一。雖然企業都有迅速行動的願望，但當他們經營着擁有數萬甚至數十萬員工的大型企業時，要實現這一目標並不容易。因此，我認爲在接下來的幾年裏，如何幫助企業適應這種快速變化將成爲我們面臨的重要問題。

6 “失敗乃成功之母”過時了？更多從成功中吸取經驗

斯特賓斯：山姆，你強調了企業文化的重要性，以及在引入面向市場的功能、銷售領導和團隊時，如何將產品與銷售功能或文化有效融合是一大挑戰。對此，你有何看法？

奧特曼：我認爲這正是布拉德和我之間默契合作的關鍵所在。我們在決策時持有不同觀點，但非常擅長將決策權交給感覺能產生更大影響的一方。我們對此有深厚的共識，而布拉德特別注重確保研究驅動產品，產品再進一步推動銷售。這並不意味着我們忽視其他方向的反饋，實際上，用戶的反饋是我們檢驗模型好壞的最重要獎勵信號。但我們也深知，要想銷售更多產品，最好的辦法是讓產品變得更好；而產品變得更好的前提，則是擁有更出色的研究。這一點，我們從未有過分歧，這至關重要。

斯特賓斯：你提到了用戶，這讓我想起之前與Meta一位高管的對話。他建議我問你關於增長的問題，以及OpenAI取得成功後，你的心態有哪些變化。

奧特曼：通常，我們從失敗中學到的並不多，更多時候是從成功中汲取經驗。但我認爲，我們也不能僅僅滿足於重複性的成功，而不去探索新的可能。對於ChatGPT的成功，我不確定是否真的從中學到了關於增長的祕訣，因爲這畢竟是一場技術革命，它的成功難以直接複製爲其他建議。然而，如果現在有機會深入學習關於增長的知識，我會非常感興趣。

斯特賓斯：你認爲我們從失敗中無法學到太多東西，這是爲何？

奧特曼：我始終覺得，雖然失敗確實能給我們一些教訓，幫助我們避免重蹈覆轍，但相比之下，根據我自己的經驗，成功帶給我的啓示似乎更多。

斯特賓斯：那麼，你從成功中汲取的最大教訓是什麼呢？

奧特曼：成功讓給我提供了多方面的經驗。例如，在招聘人才時，我現在更傾向於從內部提拔，而非頻繁地從外部引進。當然，提拔和尋找創始人都需要特別注意一些關鍵要素。回顧那些成功的投資案例，我發現自己特別看重創始人的某些特質。比如，我傾向於尋找那些胸懷宏大目標的創始人，因爲他們一旦成功，往往能帶來非凡的回報。因此，我寧願承擔風險，十次投資中有九次失敗，而第十次大獲成功，也不願十次中有七次只是表現平平。此外，我也非常欣賞那些能夠不斷產生新想法、擁有快速迭代週期的創始人。他們不僅聰明、有決心，還具備出色的溝通能力。這些特質在我尋找和評估創始人時顯得尤爲重要。

斯特賓斯：我也錯過了很多傑出的公司，其中一個關鍵原因是，在種子輪或A輪融資階段，遇到那些身爲工程師的首席執行官時，他們通常不太擅長溝通。

奧特曼：確實，我並不期待他們必須口才出衆，但作爲出色的首席執行官，他們必須具備良好的溝通能力，能夠清晰地表達自己的想法和願景。面試時的表現雖然重要，但並非決定性因素。對我來說，真正的溝通，是在日常工作中能夠向整個團隊解釋我們的目標和原因，吸引並留住人才，向客戶推銷產品，甚至在必要時與更廣泛的受衆交流。這不僅僅是能否在面試中脫穎而出，更是能否在日常中清晰地闡述我們所做的事情，讓人們理解其重要性，並願意爲之助力。這是至關重要的。

斯特賓斯：我發現OpenAI在招聘時似乎更偏向於那些稍年長、經驗豐富的求職者。你是如何看待在招聘有經驗的人和熱情洋溢但缺乏經驗的新人之間的平衡的？我是否誤解了你，認爲你們更傾向於招聘有經驗的員工？

萊特卡普：在招聘方面，我始終努力在團隊構成與職責之間找到平衡點。我們既需要經驗豐富的員工來提供穩定和指導，也需要充滿熱情的新人帶來新鮮的想法和活力。在這個團隊中，我們高度重視每個成員的意見。事實上，很多時候，那些出人意料的好點子往往來自於不那麼顯眼的地方，而非經驗豐富的團隊成員。因此，我始終強調，在尋求觀點、決策、判斷以及激發創造力時，我們要確保營造一個公平且平等的環境。經驗固然重要，但我們不能忽視那些可能推動公司變革的新思維。

奧特曼：我認爲，在某些崗位上，經驗確實是不可或缺的，但在其他崗位上，經驗可能並不是那麼重要，甚至可能產生負面影響。我們的領導團隊中，更多的是30多歲和40多歲的成員，而不是其他創業公司常見的20多歲和30多歲的年輕人。同樣，我們的技術人員也偏向年長一些。雖然我沒有具體數據，但我猜測他們的平均年齡可能高於一般科技公司的平均水平。我認爲，這部分原因是因爲成爲優秀研究員的路徑有所不同。我並非完全不考慮經驗，但我認爲，有些人即便經驗不多也能表現出色，而有些人即便經驗豐富也未必如此。無論我們如何權衡，關鍵還是在於找到最適合這個崗位的人。因此，在招聘時，我們更注重的是求職者的潛力和適配度，而非單純的經驗多少。

斯特賓斯：新興行業的魅力之一，就在於它打破了傳統的競爭格局，讓每個人都有機會嶄露頭角。在加密領域，我尤其看到了這種現象，19歲的年輕人和45歲的資深人士在影響力上並無明顯差異。因爲在這裏，經驗並不是唯一的決定因素。

奧特曼：我完全同意你的看法。在OpenAI，如果我們隨機抽取一名員工，觀察他們所擔任的角色、承擔的責任以及產生的實際影響，你會發現，我們期望他們具備的是適量的經驗，而非過多或過少。新行業的確爲我們提供了更加公平的競爭環境。

7 OpenAI五年內最大挑戰在於供應鏈和計算資源

斯特賓斯：我們即將開始快速問答環節，你們準備好了嗎？

奧特曼：沒問題，來吧！

斯特賓斯：好的，請注意，每個問題只有60秒或更少的回答時間。山姆，關於OpenAI，你認爲在未來12個月和5年內分別面臨的最大挑戰是什麼？每個問題請儘量在30秒內回答。

奧特曼：在未來12個月內，我們的主要挑戰在於深入研究和將最尖端的創新成果成功轉化爲產品。至於未來5年，我認爲最大的瓶頸可能會出現在供應鏈和計算資源方面。

斯特賓斯：布拉德，過去12個月裏，你的觀點有哪些顯著的變化？

萊特卡普：我想說的是，我現在更加堅信企業在技術採納方面的速度會遠超人們的預期。雖然企業通常被認爲在技術採納上相對遲緩，但我認爲在這裏情況將會有所不同，我們會看到更多的突破和變革。

斯特賓斯：你們是否有充足的實驗預算來支持這些創新？

萊特卡普：我們確實有專門的實驗預算，這爲我們的研究和創新提供了有力的支持。

斯特賓斯：山姆，目前你最擔心世界上的什麼問題？

奧特曼：現在整個世界的情況讓我感到擔憂，地緣政治、社會經濟、政治等方面都顯得比我以前注意到的更加不穩定。我無法明確指出問題的關鍵所在或根源，但總體上，宏觀層面的不穩定性感覺非常高。

斯特賓斯：布拉德，在OpenAI的快速發展過程中，有沒有哪些事情是出乎你意料的？

萊特卡普：最讓我驚訝的是模型擴展的一致性。這簡直令人難以置信。儘管我已經觀察了六年相似的趨勢線，但我仍然覺得難以相信，隨着模型規模的擴大，它們會變得更可預測。這真的是一份令人欣喜的禮物。

斯特賓斯：回顧過去，如果時光可以倒流，有沒有什麼事情是你希望自己在OpenAI創立之初就能意識到的？

萊特卡普：我希望我能更早地預見到這項技術將產生影響的領域順序。這項技術的重要性和即將帶來的變革超出了我們的預期。舉例來說，它對創意產業的影響要比對基於知識的行業或工業領域更爲顯著。我們早期就開始涉足機器人技術，因此我曾以爲我們會與機器人公司合作，製造智能機器人，或與遊戲公司聯手，打造智能主體。然而，實際情況卻截然不同，我們完全走向了另一個方向。

斯特賓斯：山姆，有沒有什麼事情是你現在做得不夠多，但希望未來能夠投入更多精力的？

奧特曼：我猜是因爲時間總是不夠用。我現在基本上沒時間讀書了，以前我可是個書蟲，這讓我感到有些遺憾。

斯特賓斯：你希望將來能爲讀書騰出更多時間嗎？

奧特曼：短期內這可能不太現實，但我深知總有一天我會爲此做出調整的。因爲我現在明白，這種忙碌的狀態不會永遠持續下去。我現在的生活節奏讓我很難像普通人那樣與朋友相聚或享受生活，但這是我願意做出的犧牲。不過，知道這一切都是暫時的，也讓我感到些許安慰。

斯特賓斯：布拉德，你認爲OpenAI在10年後會是什麼樣子？

萊特卡普：我不喜歡做10年期的預測，因爲無論是五年期還是20年期的預測，都無法確保準確性。因此，我很難給出一個確切的答案。而且，我相信山姆對這類預測可能比我還要保守。

斯特賓斯：或者我們可以換一個角度，你認爲10年後的世界將會是怎樣的？你期待那樣的未來嗎？

萊特卡普：我對此充滿期待。我們不會無緣無故地從事這份工作，至少對我來說是這樣。我熱切期待着未來的到來。

奧特曼：我衷心希望，當人們在回顧過去時，能夠發出這樣的感慨：“我們簡直無法相信2024年的人們生活得如此原始。”正如我們現在回顧幾百年前，甚至更久遠的歷史時，感到驚訝和敬畏。當然，我們都很感激和珍惜現在的生活，但仍有太多不盡如人意之處。疾病依然威脅着人們的生命，許多人無法獲得良好的教育機會，更無法按照自己的意願去生活。至於未來那些我們難以想象的新事物，它們將帶來怎樣的變革，我充滿好奇。當然，未來不會只有光明的一面，也會伴隨着失去和痛苦。但總的來說，對於那個充滿無限可能、豐富多彩的未來世界，我依然充滿了期待。

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