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02.1809:33 关注 【导读】?生成式人工智能（GAI）正蓬勃发展。作为该领域的前沿新秀，OpenAI首席执行官（CEO）山姆・阿尔特曼（Sam Altman）广受瞩目，成为了《福布斯》2月新刊专题报道的主角。1月中旬，《福布斯》记者参观了位于旧金山的OpenAI办公室，随后与这位低调的投资者和企业家展开对话。双方谈及ChatGPT和生成式人工智能，并就其能否对谷歌搜索构成威胁进行探讨。观察者网全文翻译了这篇专访，以供读者参考。【译/刘啸云】艾利克斯・康拉德（Alex Konrad）：我认为，随着ChatGPT的普及化、商业化及其与微软的合作，我们即将迎来一个历史转折点。在您看来，OpenAI现在处于怎样的阶段？您认为即将到来的转折点是怎样的？山姆・阿尔特曼（Sam Altman）：我们确实正处于一个激动人心的时期，而我希望这个时期只是我们旅程的起点。我们曾在发布GPT-3和DALL-E时宣称“在这一道路上，技术进步将呈指数级增长，并使社会从中受益”，又在ChatGPT发布时重复了这一宣言。我一度认为，未来我们也许还将再次重复它。但现在看来，我们似乎犯了一些错误，触及了未曾设想的暗礁。不过，尽管如此，我依然认为我们发现了一些重要的范式，这将有助于我们走得更远。艾利克斯・康拉德：ChatGPT引发热烈反响，对此，您是否感到惊讶？山姆・阿尔特曼：我之所以想开发ChatGPT，就是因为我相信它会奏效。我确实没料到它能引发如此大规模的反响，但人们对它的真诚喜爱正合乎我的愿望和期待。艾利克斯・康拉德：但并非团队中的所有人都这样认为。格雷格・布鲁克曼（Greg Brockman）曾告诉我，有些成员甚至认为ChatGPT没有发布的价值。山姆・阿尔特曼：我们的团队一向不太热衷于将产品推向市场。我们只是说“试一试吧，试试看会发生什么”。这一次我尤其努力地争取发布ChatGPT，因为我确实认为它可以奏效。艾利克斯・康拉德：您曾经说，ChatGPT真正的组成方式和运转方式可能出乎许多人的意料。您认为有哪些地方是大家不太了解的？山姆・阿尔特曼：比如，ChatGPT的基础模型其实并不是一项刚刚发明的新技术，它之前已经在API中应用了大约10个月，ChatGPT只是对这个模型做了一些微调，使其以特定的方式运作并找到正确的交互范式。这可能有些令人费解――很多人不相信我们的说法，认定ChatGPT就是GPT-4。艾利克斯・康拉德：对您来说，当下人工智能领域的泡沫，究竟是对您有所助益的潮流，还是使工作复杂化的噪音？山姆・阿尔特曼：两者都是。艾利克斯・康拉德：您是否认为人工智能正在形成自身的产业生态，从而使除了OpenAI之外的其他公司也能发挥重要作用？山姆・阿尔特曼：我认为是的。人工智能是一个很广阔的领域，只有一家公司是不够的。所以，我非常希望该领域能形成真正的生态系统，日后能产生多种多样的生成式人工智能（AGI）。艾利克斯・康拉德：你认为今天的人工智能市场与云计算、搜索引擎或其他技术的出现有什么相似之处吗？山姆・阿尔特曼：我认为二者既有相似，也有差别。很多人太过沉迷于对二者的相似之处夸夸其谈，而忽略了细节的差异。所以，他们往往倾向于这样谈论OpenAI：“啊，对，（人工智能领域）会像云计算领域一样发生竞争――几个不同的平台被陆续推出，而最终你只会选择其中一个作为API”。历经数年的发展和竞争，云计算行业集中度较高，亚马逊、微软和谷歌三家头部公司占据绝大多数市场份额（图源：ITpro Today）这样的讨论轻松而通俗，但忽略了功能选择上的很多重大差异。总体来说，云技术的功能都是“上传某些内容并获得服务”，但不同平台依然会在某些方面大相径庭。而GAI作为另一种类的人工智能产品，其与云计算的差异只会比不同云计算平台之间的差异更为显著。艾利克斯・康拉德：有人认为，ChatGPT或将取代谷歌等传统搜索引擎。您是否憧憬这样的未来？山姆・阿尔特曼：我并不认为ChatGPT能做到这一点，但未来可能会出现一个能够取代搜索引擎的人工智能系统。而且，我认为，我们不能只着眼于明日黄花，否则就会错失良机。我更想探索“搜索”以外的领域――试想，现在还有多少人会记得搜索引擎出现之前人们是如何获得信息的呢？艾利克斯・康拉德：我小时候有一张光盘，里面装着大英百科全书。山姆・阿尔特曼：但现在已经不会有人说“我要做一张更好的大英百科光盘，放进我的小学的放映机里”，人们只会说“我们已可以用完全不同的方式来获取知识”。同理，我思考的不是“我们如何取代输入关键词进行网络搜索的模式”，而是“我们能否找到一种全新的、更酷的搜索方式”。艾利克斯・康拉德：AGI可以实现这一目标吗？还是说这一目标要等到日后才能实现？山姆・阿尔特曼：我希望这一目标能在短期内达成。艾利克斯・康拉德：您认为我们距离生成式人工智能还有多远？我们如何判断某一人工智能产品（例如未来某一版本的GPT）是否是真正的生成式人工智能？山姆・阿尔特曼：我认为我们离生成式人工智能还有一定距离。至于判断标准，根据我过去五年甚至更长时间的观察和思考，生成式人工智能的诞生是一个渐进式过程（也就是所谓的“缓慢起飞”），而不会是某一清晰的时刻――至少不会是某个获得公认的清晰时刻。艾利克斯・康拉德：除了OpenAI，您还曾创立或投资一些其他公司，比如Worldcoin。这些公司也都与生成式人工智能理论有关吗？山姆・阿尔特曼：是的，至少整体上如此。我的一切行为都是由（生成式人工智能）直接或间接推动的。我的另一大志向是缔造一个更富足的世界。我认为能源是至关重要的，比如，生成式人工智能的研发就要仰赖足够的能源。艾利克斯・康拉德：格雷格・布罗克曼（Greg Brockman）表示，虽然OpenAI以研究为导向，但并非反资本主义的。投资者希望获得回报，而OpenAI追求更远大的目标，您如何平衡、兼顾盈利与研发？山姆・阿尔特曼：我认为资本主义是很糟糕的制度，但我依然赞成它――尽管我希望能找到更好的制度，但迄今为止资本主义仍是我们所发现的最好（或者说最不坏）的制度。也许等到生成式人工智能真正实现的那天，我们会迎来突破资本主义的契机。我们对自己的事业满怀热情和信心，因此试图设计一种独一无二的公司结构――假如我们认为OpenAI只是一家科技公司，我会说，“太好了，我整个职业生涯都在做这事，这个套路我熟，让我们把这家公司做大吧”；然而，假如我们未来真的在生成式人工智能领域取得突破，就会需要一种与传统科技公司不同的结构。我们的团队和投资者都很出色，我对此感到高兴，但我认为人工智能世界不能由任何一家公司独自把控。如何分配AGI的利润、访问权和治理？这些问题还需进一步的思考。艾利克斯・康拉德：格雷格・布罗克曼提出，未来的生成式人工智能除了提供企业工具等第一方产品外，或许还能提供第三方产品。OpenAI要如何在产品化的过程中保持开放的理念？山姆・阿尔特曼：最关键的方式是发布像ChatGPT这样的开放工具。谷歌并未将这类工具向公众开放，其他研究实验室也出于种种原因（例如对安全性的担忧）而拒绝开放。但我认为，社会应当对此有所了解、懂得其中的好处和坏处、了解未来的发展态势，因此我们应当开放此类工具。OpenAI致力于以我认为健康和重要的方式推动Overton Window（注：一个了解在特定时间公众在政治上可以接受哪些政策的模型）的发展――即便这种方式有时并不那么令人舒适。我对此感到非常自豪。另外，我们还致力于开发更加强大、更加安全的生成式人工智能。我们将继续进行开源，开源是图像生成热潮的真正基础。我们开源了CLIP（注：2021发布的视觉神经网络），最近还开源了Whisper和Triton（自动语音识别和编程语言）。总之，我们的策略是多管齐下――在平衡每一个项目的风险和收益的同时，创造新的产品。艾利克斯・康拉德：有人认为您希望与微软及其CEO萨提亚・纳德拉（Satya Nadella）密切合作，您如何回应这一观点？山姆・阿尔特曼：我们双方谨慎地制定了每一项相关协议，以确保完成任务。而且，萨提亚和微软真的很棒。我认为，在目前所有科技公司中，微软的价值观与我们最为契合。我们有时对微软表示“嘿，我们要做一件奇怪的事情，你说不定会讨厌它，因为它并不完全符合交易标准，可能会限制你的回报或制定安全优先条款”，但每一次，微软的回应都是“这太棒了”。艾利克斯・康拉德：您认为，OpenAI现实的盈利需求和商业压力不会同公司的整体使命相冲突，是这样吗？山姆・阿尔特曼：完全不冲突。众所周知，我从不委曲求全。如果我认为某项交易与公司的整体使命冲突，就绝不会同意这项交易。艾利克斯・康拉德：你们不会像苦行僧那样声称“我们无意以此牟利”，但创造财富也绝非你们唯一的动机。山姆・阿尔特曼：我倾向于在理想和盈利间保持平衡。我们想让投资者获得巨大的收益回报――这是很正常的想法，只要回报被控制在正常、合理的水平。同时，我们也想在生成式人工智能领域取得突破，创造新的范式，并与社会分享我们的成果。我认为我们维持了很好的平衡。艾利克斯・康拉德：在迄今为止人们对GPT的所有应用方式中，您认为最酷和最可怕的分别是哪两种？山姆・阿尔特曼：我很高兴看到大家将GPT应用于各种各样的事务，很难从中选出最酷的一种。我只能选出我认为最有用的应用方式――做概述。GPT可以迅速概括出一篇完整文章或长篇邮件的主要内容和行文线索，这个功能非常有用，超乎我的想象。另外，GPT还能提出深刻的编程问题，也能协助调试代码，与人交谈时就像一个极为出色的程序员。我认为最可怕的应用方式是用开源图像生成器进行“色情报复”（注：出于报复的目的，擅自将他人的隐私视频发布在互联网上）。这种行为无疑会造成严重后果，我对此感到忧虑。艾利克斯・康拉德：您是否认为开发这些工具的公司有责任防范杜绝此类事件发生？还是说，您认为这是人性中不可避免的一面？山姆・阿尔特曼：我认为两种说法都有一定道理。问题在于，我们要怎样监管？我们不能仅仅指着开发工具的公司说“嘿，你不能这么做”――如果问题能这样轻易解决就太好了。人们必定要采用开源模式，这一模式带来的结果大多数是好的，但也难免有害群之马。其他使用这些工具的公司，以及与终端用户直接打交道的公司，也都需要负起相应的责任。这是我们共同的义务。（译自《福布斯》，原文标题为OpenAI’s Sam Altman Talks ChatGPT And How Artificial General Intelligence Can ’Break Capitalism’）来源|底线思维

ChatGPT带火这一新职业 聊聊天就能年入33万美元？OpenAI CEO也在为其背书

ChatGPT带火这一新职业
　　ChatGPT正风靡一时，不过，要使其有效地工作，用户需要提出正确的问题才能获得想要的结果。在此情况下，一项新兴的职业――提示(Prompt)工程师正在悄然崛起。美国《大西洋》杂志将其称为“本世纪最重要的职业技能”。 　　什么是提示？马萨诸塞大学洛厄尔分校计算机科学教授Jie Wang在接受《每日经济新闻》采访时曾表示，提示是ChatGPT接受用户反馈的形式。简而言之，用户通过向ChatGPT等大型语言模型输入相应的小提示，让后者生成预期的结果。 　　当地时间2月20日，OpenAI的首席执行官Sam Altman也在推特上为这个新兴职业“背书”。他这样写道，“为聊天机器人编写一条优质的提示是一项惊人的高级技能，也是自然语言编程的早期示例。” 　　《每日经济新闻》记者注意到，已经有公司开出17万~33万美元的年薪来招聘提示工程师。招聘的公司正是OpenAI前研究副总裁自立门户的公司Anthropic。 　　随着越来越多的公司采用 AI 技术，在机器学习和提示工程方面拥有丰富知识的专业人士将获得更多的机遇，市场相关人才的需求也将不断增加。 　　什么是AI提示工程？ 　　《每日经济新闻》记者注意到，Anthropic在官网开始招聘提示工程师，并开出17万~33万美元的年薪。 图片来源：Anthropic　　除此之外，也有推特用户爆料，一家顶级律师事务所正在伦敦招聘一名“GPT法律提示工程师”。 图片来源：推特截图　　到底什么是提示工程师？ 　　公开资料显示，AI提示工程是使用AI工具获得所需输出的有效方法。提示有多种形式，例如语句、代码块和字符串，它们也是教导模型给出特定任务结果的一种方式。通过这种方式，提示工程已成为利用AI工具不可或缺的一种技能。 　　以ChatGPT为例，文本是目前用户与其之间的主要交流方式，后者使用文本命令告诉模型要执行什么样的任务。 　　一个非常简单的例子是，当记者使用ChatGPT辅助新闻写作时，需要ChatGPT对一段较长的新闻进行归纳总结或生成一个标题。这时，可以给ChatGPT一点小提示――例如，Mary是“《纽约时报》”一位“非常资深”的编辑，她需要几个“吸睛的”标题。引号中三个关键词的提示，会让ChatGPT生成的内容得到明显提升。 　　简而言之，就是用户通过向ChatGPT等大型语言模型输入相应的小提示，让后者生成预期的结果。 　　实际上，大型语言模型在AI领域已经诞生好几年了，但开发人员仍然还在探索与其互动的最佳方式。一些较小的大型语言模型例如BERT，开发人员可以下载下来并根据自己的数据进行训练；但是，对于一些更大的大型语言模型例如GPT-3等，只能在云端进行培训和托管，开发人员只能通过API与其进行交互。 　　在后者这种情况下，就需要用到一项新的技能――提示工程，来对大型语言模型进行训练。 　　Cohere是最早也是最成功的自然语言处理(NLP)和大型语言模型工具开发商之一。该公司表示，“同一提示的不同表述听起来非常相似，但可能会导致截然不同的几种生成结果。” 　　据Cohere，通过部分提示示例(学习)，也被称作小样本学习(few shot learning)，是提示工程师用来训练模型的技术之一。正如Jie Wang告诉《每日经济新闻》记者，ChatGPT最主要的突破就在于其背后架构GPT-3.5中使用的few-shots(小样本)和用户反馈的技术。 　　机器学习工具开发商Gantry的创始人兼首席执行官Josh Tobin表示，与传统模型训练相比，提示工程的一大好处是可以根据需要实时更改提示。 　　“当你训练一个模型时，你是在历史数据上做这件事，所以在你看到数据和数据成功纳入模型权重之间，总是存在滞后，”托宾说道，但是有了这种上下文的工程方法，人们称之为提示工程的一部分，(你可以)即时改变它以响应用户行为，响应应用程序状态，响应任何其他事情。 　　提示工程师将越来越火 　　AI 提示工程的发展是通过大型语言模型实现的。2021年，由于引入了带有自然语言处理(NLP)数据集的多任务提示工程，该领域取得了令人瞩目的成果――通过提示，语言模型能够准确描述逻辑思维过程，“零样本学习”得以应用，这进一步提高了多步推理的成功率。 　　2022年，AI绘画模型DALL-E、Stable Diffusion 和 Midjourney火爆全球，从文本到图像，提示工程打开了一个充满可能性的世界。 　　随着ChatGPT的风靡，以ChatGPT为代表的生成式AI被认为是，从搜索引擎到故事编写、科学研究、家庭作业、学校教学等创造性或重复性工作的替代品。 　　到目前为止，人类已经经历了数次超级工具的诞生，互联网和智能手机的出现引发了科技革命，并且极大地改变了人们的思维和生活方式。在Jie Wang看来，如果用ChatGPT来代表基于大型通用语言模型的应用，那么ChatGPT有潜力成为下一个改变世界的超级工具。 　　在这种语境下，如何有效地与机器对话就变得尤为重要了。一些公司已敏锐地嗅到了其中的商机。LangChain、GPT Index都是目前比较流行的提示工程工具之一。由于AI绘图工具例如DALL-E、Stable Diffusion 和Midjourney等的流行，文本到图像的提示也越来越流行，提示工程也在绘图领域找到了一席之地。 　　不过，目前提示工程师这个职位还很新潮，以至于托宾开玩笑说，世界上可能只有两个人是提示工程师。 　　招聘网站似乎也还没有适应过来。据外媒报道，ZipRecruiter将其作为无效职位，而CareerBuilder甚至没有识别这是一个职位，误认为这是工程师的一项品质(如“及时出现工作”)。 　　外媒分析认为，随着越来越多的公司采用 AI 技术，在机器学习和提示工程方面拥有丰富知识的专业人士将获得更多的机遇，市场对精通该领域的工程师和数据科学家的需求也将不断增加。（文章来源：每日经济新闻）

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ChatGPT正风靡一时，不过，要使其有效地工作，用户需要提出正确的问题才能获得想要的结果。在此情况下，一项新兴的职业――提示(Prompt)工程师正在悄然崛起。美国《大西洋》杂志将其称为“本世纪最重要的职业技能”。 什么是提示？马萨诸塞大学洛厄尔分校计算机科学教授Jie Wang在接受《每日经济新闻》采访时曾表示，提示是ChatGPT接受用户反馈的形式。简而言之，用户通过向ChatGPT等大型语言模型输入相应的小提示，让后者生成预期的结果。 当地时间2月20日，OpenAI的首席执行官Sam Altman也在推特上为这个新兴职业“背书”。他这样写道，“为聊天机器人编写一条优质的提示是一项惊人的高级技能，也是自然语言编程的早期示例。” 《每日经济新闻》记者注意到，已经有公司开出17万~33万美元的年薪来招聘提示工程师。招聘的公司正是OpenAI前研究副总裁自立门户的公司Anthropic。 随着越来越多的公司采用 AI 技术，在机器学习和提示工程方面拥有丰富知识的专业人士将获得更多的机遇，市场相关人才的需求也将不断增加。 什么是AI提示工程？ 《每日经济新闻》记者注意到，Anthropic在官网开始招聘提示工程师，并开出17万~33万美元的年薪。 图片来源：Anthropic除此之外，也有推特用户爆料，一家顶级律师事务所正在伦敦招聘一名“GPT法律提示工程师”。 图片来源：推特截图到底什么是提示工程师？ 公开资料显示，AI提示工程是使用AI工具获得所需输出的有效方法。提示有多种形式，例如语句、代码块和字符串，它们也是教导模型给出特定任务结果的一种方式。通过这种方式，提示工程已成为利用AI工具不可或缺的一种技能。 以ChatGPT为例，文本是目前用户与其之间的主要交流方式，后者使用文本命令告诉模型要执行什么样的任务。 一个非常简单的例子是，当记者使用ChatGPT辅助新闻写作时，需要ChatGPT对一段较长的新闻进行归纳总结或生成一个标题。这时，可以给ChatGPT一点小提示――例如，Mary是“《纽约时报》”一位“非常资深”的编辑，她需要几个“吸睛的”标题。引号中三个关键词的提示，会让ChatGPT生成的内容得到明显提升。 简而言之，就是用户通过向ChatGPT等大型语言模型输入相应的小提示，让后者生成预期的结果。 实际上，大型语言模型在AI领域已经诞生好几年了，但开发人员仍然还在探索与其互动的最佳方式。一些较小的大型语言模型例如BERT，开发人员可以下载下来并根据自己的数据进行训练；但是，对于一些更大的大型语言模型例如GPT-3等，只能在云端进行培训和托管，开发人员只能通过API与其进行交互。 在后者这种情况下，就需要用到一项新的技能――提示工程，来对大型语言模型进行训练。 Cohere是最早也是最成功的自然语言处理(NLP)和大型语言模型工具开发商之一。该公司表示，“同一提示的不同表述听起来非常相似，但可能会导致截然不同的几种生成结果。” 据Cohere，通过部分提示示例(学习)，也被称作小样本学习(few shot learning)，是提示工程师用来训练模型的技术之一。正如Jie Wang告诉《每日经济新闻》记者，ChatGPT最主要的突破就在于其背后架构GPT-3.5中使用的few-shots(小样本)和用户反馈的技术。 机器学习工具开发商Gantry的创始人兼首席执行官Josh Tobin表示，与传统模型训练相比，提示工程的一大好处是可以根据需要实时更改提示。 “当你训练一个模型时，你是在历史数据上做这件事，所以在你看到数据和数据成功纳入模型权重之间，总是存在滞后，”托宾说道，但是有了这种上下文的工程方法，人们称之为提示工程的一部分，(你可以)即时改变它以响应用户行为，响应应用程序状态，响应任何其他事情。 提示工程师将越来越火 AI 提示工程的发展是通过大型语言模型实现的。2021年，由于引入了带有自然语言处理(NLP)数据集的多任务提示工程，该领域取得了令人瞩目的成果――通过提示，语言模型能够准确描述逻辑思维过程，“零样本学习”得以应用，这进一步提高了多步推理的成功率。 2022年，AI绘画模型DALL-E、Stable Diffusion 和 Midjourney火爆全球，从文本到图像，提示工程打开了一个充满可能性的世界。 随着ChatGPT的风靡，以ChatGPT为代表的生成式AI被认为是，从搜索引擎到故事编写、科学研究、家庭作业、学校教学等创造性或重复性工作的替代品。 到目前为止，人类已经经历了数次超级工具的诞生，互联网和智能手机的出现引发了科技革命，并且极大地改变了人们的思维和生活方式。在Jie Wang看来，如果用ChatGPT来代表基于大型通用语言模型的应用，那么ChatGPT有潜力成为下一个改变世界的超级工具。 在这种语境下，如何有效地与机器对话就变得尤为重要了。一些公司已敏锐地嗅到了其中的商机。LangChain、GPT Index都是目前比较流行的提示工程工具之一。由于AI绘图工具例如DALL-E、Stable Diffusion 和Midjourney等的流行，文本到图像的提示也越来越流行，提示工程也在绘图领域找到了一席之地。 不过，目前提示工程师这个职位还很新潮，以至于托宾开玩笑说，世界上可能只有两个人是提示工程师。 招聘网站似乎也还没有适应过来。据外媒报道，ZipRecruiter将其作为无效职位，而CareerBuilder甚至没有识别这是一个职位，误认为这是工程师的一项品质(如“及时出现工作”)。 外媒分析认为，随着越来越多的公司采用 AI 技术，在机器学习和提示工程方面拥有丰富知识的专业人士将获得更多的机遇，市场对精通该领域的工程师和数据科学家的需求也将不断增加。（文章来源：每日经济新闻） 文章来源：每日经济新闻 原标题：ChatGPT带火这一新职业，聊聊天就能年入33万美元？OpenAI CEO也在为其背书