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来源：OneFlow作者：Greg Brockman编译：OneFlow翻译：徐佳渝、贾川ChatGPT一出，OpenAI名声大震，也成为聚光灯下的C位主角，有些报道甚至开始了对他的“造神”运动。年少成名，他不到30岁就成为YC总裁，从2019年GPT-3开始，他开始主导OpenAI的运营事务，并取得了如今的非凡成就。他擅长将企业发展从1放大到1000，但自OpenAI创立到GPT-2的发布期间，但自OpenAI创立到GPT-2发布期间，还有更多的故事。Greg Brockman是将OpenAI从0到1拉扯到大的关键先生。他是OpenAI的联合创始人，从2015年开始，Greg和主导OpenAI的创建，以及日常运营和研究工作。Greg现在也是OpenAI的董事长和总裁（2022年前一直担任CTO），从企业权力结构来看，他才是OpenAI背后的一号人物。Greg有着非凡履历。2009年，他本科毕业于哈佛大学数学与计算机科学系，2010年在MIT计算机科学读博，期间维护XVM、Linerva和scripts.mit.edu等知名项目。毕业后成为互联网支付平台Stripe的CTO，帮助团队实现了员工人数从4人到250人的增长，不过在公司发展蒸蒸日上之际，他选择急流勇退，继续追逐伟大的事业，由此才有了OpenAI的创业历程。OpenAI的诞生也源自一群非凡的投资人。众所周知，OpenAI起源于2015年门洛帕克的一顿晚饭上，那时大佬云集，在基于“构建安全的人工智能以造福人类”的愿景下，他们决定创建一个非营利性机构，并且最终获得了包括Greg Brockman和Sam Altman在内的马斯克、Jessica Livingston（Y C创始合伙人）、Peter Thiel（PayPal联合创始人）、Reid Hoffman（LinkedIn联合创始人）等企业家，以及亚马逊的AWS等知名企业和机构的十亿美元投资。光有钱还不够，负责创建OpenAI团队的Greg还要找到能实现这一愿景的技术人才。ChatGPT大火之时，知乎上有个热议问题：阻碍国内团队研究ChatGPT这样产品的障碍是技术、钱还是领导力？从技术上看，ChatGPT核心算法早就是公开的，没什么秘密，无论是互联网大厂还是融资上百亿的创业公司也不缺买算力和数据的资本。还有不少人反思说国内缺乏那种投资和创业的土壤。但最核心的是，我们缺乏OpenAI这样的团队以及其中极具远见和坚定信念的领导者，这些是使得一切愿景成为可能的必要条件。通过搜寻人际网络，Greg希望邀请一批顶级人才组建队伍。这个网络上的节点人物很是惊人，包括深度学习领域“三巨头”Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio等大牛，这些大牛又给他推荐了人工智能领域顶尖技术人才，包括机器人与强化学习领域大牛Pieter Abbeel、Andrej（后来担任了一段时间特斯拉AI总监后，最近又回归OpenAI）、Ian Goodfellow（GAN网络发明者）、Wojciech Zaremba（Yann Lecun学生）等。当然，除了明星级人物，如果那时你参加线下会议，坐你旁边的人是Greg，他会主动跟你交流，觉得合适也会邀请你加入OpenAI。Greg认为，团队的成功需要招募到对的人。尽管OpenAI成立不久，但经过他和Ilya Sutskever的共同努力，吸引了不少业内顶级大牛加入，而这更多依靠的是对OpenAI使命愿景的认同，以及与聪明人一起工作的环境。最近，ChatGPT让国内不少精英再一次感受到落后的紧迫感，不少创业团队要打造“中国版的OpenAI”。我们不乏真正有抱负的创业者，但想象一下，如果在2015年已经有一支OpenAI团队，Sam Altman和Greg Brockman这群人很可能会去打造另一支不同于它的“DeepMind”团队，而不会称自己要去打造“硅谷版的OpenAI”，并且是为了复现ChatGPT。在Greg Brockman主导OpenAI的最初两年里，2016年4月，OpenAI发布了强化学习研究平台“OpenAI Gym”的公测版，同年12月，发布了软件平台“Universe”，用于衡量和训练人工智能在全球游戏、网站和其他应用程序中的通用智能。那一年，Alphago刚刚问世，新一轮AI黄金时代开启。与此同时，AI领域尚不存在大型语言模型（LLM）这个概念，刚刚成立两年的OpenAI也没有发布GPT模型，他们似乎只有模糊的想法，不过这个新组织每天都在为新技术探索而激动。不管怎样，如果国内要打造这样一支团队，不妨听听当事者Greg Brockman是如何从零到一构建起一支原版的OpenAI，从其创业旅程中一窥他的组织构建思想，他如何聚拢了一大批才华横溢的顶尖人才，这个组织的创新能量又从何而来。（以下内容由OneFlow编译，转载请联系OneFlow获得授权。原文：https://blog.gregbrockman.com/my-path-to-openai）在高中毕业后的间隔年里，我曾认真学过编程。我读过图灵的《计算机器与智能》一书，并深受启发：代码能理解那些编写代码者所不能理解的东西。于是我准备着手写一个聊天机器人。那么写出来有多难呢？我想创建的是能与人正常对话的机器人，但找了很久，似乎没有人能做出这种机器人。我很快便搁置了这个想法，转而专注于创建那些能真正产生影响的系统。1大学研究项目读大学时，我对编程语言很感兴趣，由此便进入了AI的大门。编译器和静态分析器能“理解”那些我理解不了的程序，于是我便常用其来做一些非常有用的事情，比如快速生成代码并检验其是否正确。我一直想潜下心来去做编程语言研究，却总是受到新的创业点子和新同事的影响。其实我的同事人都还不错，但这些创业想法可就不敢恭维了。无论在哈佛还是麻省理工，我都努力向那些优秀的人看齐，主动融入他们，并与之共建有用的东西。Greg Brockman大三那年，我发现在校创业没有意义，所以我就和那些创业者面谈，汲取经验。与此同时，我终于开始了编程语言研究之旅。我从一位教授那里获得了研究经费，并招募了一些朋友进行静态缓冲超时检测项目。几周后，帕洛阿托（Palo Alto）一家尚未启动的初创公司联系了我。一般情况我会直接删除这种邮件，但此时我也正准备与初创公司会面，所以我们团队就立即点开了邮件，此时我也发现，他们也正是我一直在寻找的那种人。于是我离开学校，这也意味着我们的缓冲超时检测项目就此搁置了。2Stripe生涯那家公司就是现在的Stripe。在我的帮助下，公司规模从4人扩大到了250人；在我离开后的一年里，又继续扩大到了450人（当然，这份功劳与我无关）。此时公司的发展正蒸蒸日上，无论有我没我，都会继续继续做伟大的事情，所以我准备离开Stripe。我想做的是与优秀之人同行做些有意义的事情，但开发者基础架构并不是那个我想穷尽余生之力去解决的问题。然而，我终于还是找到了那个我想解决的问题：创造出安全的人类级别的AI（human-level AI）。只要这项技术能真正为人类所用，我想一定会引起轰动，并给世界带来积极影响。（Greg Brockman与Sam Altman）在我最终决定离职之前，Patrick说 ，而且见过很多跟我情况类似的人，应该能给我一些好的建议，让我去和他谈谈。在与Sam交谈五分钟后，他说：看来你是完全准备好离职了，后续事宜有什么需要我帮助的吗？我说AI是我的首选（这绝对是我的人生目标），但还不确定现在是否就是做这件事的最佳时机，而且我也不知道最佳的贡献方式是什么。他回答：我们一直在考虑通过YC（译者注：Y Combinator，美国著名创业孵化器）建立一个AI实验室，你或许可以跟我们合作。3研究深度学习大约在这一两周后，我就离开了Stripe，开始着手深入研究AI，想要更好地了解该领域正在发生的事情。仅从Hacker News上的帖子（例如 http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/ ）就可以看出：人们对AI尤其是对深度学习的关注度越来越高。但在进入该领域时，我仍然是持有合理怀疑的，在投身AI之前，我想确定一切都是可行的。我的第一个目标是弄清楚深度学习到底是什么。然而事实证明这并非易事。例如，deeplearning.net上只是说“深度学习是机器学习研究的一个新领域，引入深度学习的目的是使其更接近于最初的目标――人工智能”。虽然这听起来很令人兴奋，然而却并没有说清楚到底什么是深度学习。幸运的是，我有一些从事AI行业的朋友：Dario Amodei（ 曾任OpenAI研究主管，现Anthropic创始人和CEO ）和Chris Olah（ 曾任OpenAI技术主管，现为Anthropic联合创始人 ）。我向他们征求了一些意见，他们给了我一些很好的入门资源，其中最有用的是Michael Nielsen写的书。我读完后还在Kaggle上练习了新学到的技能（在第一次比赛时我就拿到了第一名！）。一路走来，我不断遇到AI领域中那些超级聪明的人，并与我大学时最聪明的一些朋友重新建立了联系，例如现在在该领域工作的Paul Christiano（ 曾任OpenAI研究员，现Alignment Research Center创始人 ）和Jacob Steinhardt（ 加州伯克利分校助理教授 ）。我觉得这是一个强烈的信号。我了解得越多，就越相信AI已准备好散发自己的光芒。深度学习的能力简直令人难以置信，比如，我们现在可以极其准确地对图像中的目标进行分类（2014年的XKCD就已经实现），语音识别非常精准，还可以生成十分逼真的图像。不过虽然这些技术足够新，但到现在为止还没有改变人们的生活方式，它们如今的影响还仅限于支持某些产品实现特定功能。有一位朋友曾开发过Facebook News Feed。还记得我曾对他说过这样一句话：简单的算法，大量的数据。每个人都试图兜售很酷的新AI算法，但实际上只需要扩展逻辑回归（logistic regression）就会非常奏效。而他对此持怀疑态度。然后我就拿出了谷歌翻译App，将其设置为飞行模式，并向他演示了如何直接翻译图片上的文字。他对此印象颇深，并承认简单的算法对此无济于事（这背后主要是深度学习在发挥作用，不过这不是重点，重点是它有效。）4创业想法诞生Sam Altman在2015年6月联系我，问我是否已经想好下一步该做什么了，我告诉他目前的计划是明年开一家AI公司。然后我们打了通电话，他提到他们正在推进YC的AI项目。我问：实验室的目的是什么？“建立安全的人类级AI”，他说。在那一刻我就知道，他很适合当我下一家公司的合作伙伴。现在很少有人敢于明确尝试构建人类级AI。我意识到，有时候一项成就只需要有个胆大的人宣布目标，然后合适的人就会加入其中。大约一个月后，Sam在门洛帕克（Menlo Park）举办了一场晚宴，参加宴会的有Dario、Chris、Paul、Ilya Sutskever、Elon Musk、Sam和其他一些人。我们讨论了AI领域的现状、目前离人类级AI还有多远以及实现人类级AI还需要的东西等等。整场对话围绕着“什么样的组织可以最好地确保AI的有益性”展开。答案很明显：必须是非营利组织，因为没有任何利益冲突来影响其使命。此外，这样组织还必须保持在研究的前沿（根据Alan Kay的名言，“预测未来的最好方法就是创造未来”）。为此，该组织需要有世界上最好的AI研究人员。所以问题就变成了：是否有可能从头开始创建一个拥有最优秀AI研究人员的实验室？我们的结论：还是有机会。这是我第一次见到Elon和Ilya，我对他们的印象非常深刻。Elon充满了好奇心，他真诚地征求他人意见并用心倾听每一份回答；而Ilya则是技术基础的源泉，他是一位头脑清晰的技术专家，知识广博，视野开阔，并且总是能够深入到当前系统局限性和功能的具体细节。我请Ilya对深度学习给出一个好的定义，以下是他的回答：有监督深度学习的目标是解决几乎所有“将X映射到Y”形式的问题。X包括图像、语音或文本，Y包括类别甚至句子。将图像映射到类别、将语音映射到文本、将文本映射到类别等等，如此种种，深度学习都是非常有用的，而且其他方法无法做到。深度学习一大吸引人的特点是它在很大程度上是独立于其他领域之外：在一个领域中学到的许多东西可以适用于其他领域。深度学习模型中建立了抽象层，这些抽象可以完成工作，但很难理解它们究竟是如何做到的。模型通过使用反向传播算法（简单且高效）逐渐改变神经网络的突触强度来学习。因此，我们可以用极少的代码来构建出大规模复杂的系统（因为我们只需要编写模型和学习算法的代码，而非最终结果）。晚宴结束后，Sam送我回城里。我们都认同值得在AI领域做点什么。我知道，只有当有人愿意全心全意地弄清楚这究竟是什么，谁又能够加入其中，我们的愿景才会成为现实。那就让我来当这样的人吧。所以，我明天又要构建一些有影响力的东西了。5OpenAI的愿景那次晚宴上，我们谈论了成立OpenAI实验室。虽然每个来参加晚宴的人都各抒己见，但并没有一个清晰的愿景，而Elon和Sam则提出了自己的想法：OpenAI旨在构建安全的人工智能以造福人类。我也想尽可能贡献自己的力量，为了如愿以偿，便开始和Sam一起组建团队。不过我们缺少了一个核心要素，即一位AI技术远见者，其直觉和想法可以帮助我们取得突破。（从左至右依次为Ilya Sutskever, Alex Krizhevsky, Geoffrey Hinton）显然，Ilya Sutskever是最佳人选。Ilya可以说是一位艺术家，他常常通过机器学习来表达自己的感受（有时也会通过绘画来表达）。Geoffrey Hinton（深度学习教父）曾告诉我，AlexNet之所以能引发一场计算机视觉深度学习革命，在于Alex Krizhevsky高超的GPU编码技能及Ilya的信念，即深度神经网络必定会在ImageNet竞赛中获胜。（Geoff对自己贡献的管理技巧感到无比自豪。Alex非常讨厌写论文，Geoff告诉他，他在ImageNet上的性能每提高1%，他就可以把论文推迟一周。结果Alex拖延了15周。)一直以来，我都认为自己只能与相识多年的朋友共创公司。然而事实并非如此。八月下旬，我和Ilya在山景城共进晚餐，当时我就知道我们会一起合作，在此之前，我们也只在七月见过一次。我和Ilya聊得十分投机，尽管我对机器学习研究的了解不多，他对工程和团队建设的认识也没有那么深入，但我们对彼此的成就印象十分深刻，也希望能够相互学习。我们交流了彼此的看法、汲取了彼此的长处。Ilya认为，顶级研究人员希望在人工智能组织工作，而该组织致力于为世界创造最佳成果。在我看来，要想解决一些棘手问题，则需将私营企业的资源与学术界的使命相结合。若无外界干预，人工智能将会像自动驾驶汽车一样发挥自身的作用。一旦人工智能的潜力得以证实，人们就会与之展开合作，而后则是一场场技术竞赛。不过，人类级别的人工智能将会是一种与众不同的变革性技术，有其独特的风险和收益。我们看到了这一机遇：在人工智能领域展开合作，汇集众多顶尖研究人员，以取得史上最重大的科技突破。Ilya和我一直在讨论团队组建方案，直到该方案得以落实。期间，我们讨论了战略（即将从事什么工作）、文化（想雇用的人员，即同等重视工程和研究的人员）和策略（举办每日阅读小组）。Alan Kay与我们共进晚餐时，向我们讲述了施乐帕洛阿尔托研究中心（Xerox PARC）的故事，包括Alto的诞生及用硬件“在未来生存”，这些硬件在十年内将花费1000美元。事后，Ilya对用餐期间的谈话做了巧妙总结：“虽然Alan的话我只听懂了一半，但令人振奋不已。不过这顿饭帮我们验证了许多假设，即怎样才能构建一支能将工程与研究相结合的有影响力的团队。6早期团队的招募由于Ilya还在谷歌工作，因此无法帮忙招聘，这一工作就落到了我身上。8月至11月，由我负责创办团队。不过，我对人工智能并不熟悉，不清楚如何招募优秀的研究人员。我首先关注的是7月参加过晚宴的人，但不能确认具体人选。下一步，便是通过人际网络与这些人取得联系，并依次寻求他们的推荐，这与我以往的招聘方式有所不同。对于初创公司而言，首要挑战总是要向候选人“兜售”使命，但在OpenAI，使命立刻引发大家的共鸣。于我而言，挑战在于如何说服候选人相信这个未成形的组织。人工智能领域顶尖人才的人际网络对我帮助很大。一位朋友引荐我认识Andrej Karpathy和Wojciech Zaremba（ OpenAI联合创始人 ），由于我并未从事该领域工作，他们对我说的话表示怀疑。Yoshua Bengio又将我引荐给Durk Kingma（曾 任OpenAI研究科学家，现在谷歌研究团队 ），当时后者对于我的提议表示很感兴趣，不过这种兴趣转瞬即逝。真正的转折点是John Schulman（ OpenAI联合创始人、研究科学家 ）的评价，我跟他聊到这一组织的成立，他表示这样的组织正是他所追寻的，能将学术界的开放与使命同私企的资源相结合，因此加入了我们。John的支持也引起了Andrej和Wojciech的关注。招聘工程师相对容易一些。Trevor Blackwell是一位机器人专家，也是YC的合伙人，他一直在与Sam讨论我们正在计划的疯狂想法。Vicki Cheung（ 现Gantry联合创始人 ）是在我们成立赞助机构“YC Research（ 现为OpenResearch ）”之后申请加入的。那时，我们虽未表明研究领域是AI，但她深受YC Research构架的鼓舞，并表示很乐意参与我们团队的所有工作。11月初，虽然我们对创始团队有了更深入的了解，但仍然需要让大家正式加入进来。在Sam的建议下，我们邀请了所有候选人去户外漫步。期间，人人都真切地表达了内心想法、观点，才思泉涌（实际上，该地也是Andrej提出Universe之地）。回程中，一路上交通堵塞。不过几乎没人留意到这一点，因为大家聊得太投入了。我们给此次活动的参与者都发了offer，并将offer的截止日期设置为12月1日，这样我们就可以在12月初的NIPS（NeurIPS）机器学习会议上发布成员加入的消息。“月末”就这样开始了。Sam、Elon还有我和每个人都聊了聊，主要是让大家相信这件事的真实性。除了一名完全无意涉足人工智能的工程师外，其他候选人都接受了我们的offer。Fred Brooks在《人月神话》一书中提及了Robert Heinlein的故事，该故事讲述了“登月”项目。该项目的总工程师总会被运营任务分散注意力，例如关于运输车或电话的决策，这种情况一直持续到他收到一份报告，据报告显示不再让他负责所有与技术无关的任务。这一故事给我留下了印象深刻，我认为它同样适用于构建人工智能的项目。技术领导除了做实际技术工作以外，同时还应该亲自做决策。我不知道自己的工程技能何时才能派上用场，不过在此期间，我决定尽我所能帮Ilya分担与研究无关的任务。2016年1月4日，我们整个团队来到第一间办公室（也就是我的公寓）开始工作。讨论中，John和Ilya转身打算在白板上写点些什么，却发现这儿没有白板。我立即给他们买了一块白板，还有一些办公用品。我们的第一间办公室（配有白板）在一月剩下的时间里，我负责组织团队，帮忙确定哪些人负责哪些工作，以及团队想达成的目标。我们讨论了研究人员需要具备什么品质，践行公司理念，设计并确保面试顺利进行。此外，我们还谈论了愿景、工作方式以及想要达成的目标。我和Vicki购买了服务器，创建了Google Apps帐户，同时对我们12月启动的Kubernetes集群进行了维护。余下的时间，我阅读了Ian Goodfellow（GAN网络发明者）的深度学习书籍（并写下了书评，由于我的评论比其官方评审员的评论更加全面，给他留下了深刻印象。因此，这也不失为一种招聘策略）。7Gym库比起使用新的数据集，使用一种新的算法通常能解决机器学习中的问题，Wojciech建议构建一个库来形成强化学习环境的标准（实际上是动态数据集），现在称之为Gym。这个代码库的质量很快成为我们迭代速度的高阶位（high-order bit）。二月底，我和John讨论了Gym的公开发布时间。按照目前的发展情况，他认为可能要到今年年底才能发布。（我们正在用机器学习训练Fetch机器人。Gym支持控制物理机器人和模拟机器人。）一时之间，工程学成了研究进展的瓶颈。Ilya与我互换了角色，由他负责行政工作，这样我就可以专注于技术工作。和John考察了这项工作之后，我们知道在四月底之前就能构建好Gym。在Stripe时，我发现了一个能够直接创建软件系统的可重复模式，即专注于软件，排除一切干扰，从早工作到晚。这样一来便能激励大家贡献自己最好的作品（重要的是，是以输出质量来衡量而不是工作时间）。这是我感觉最有活力的时候：编程就如魔法变成现实一般，我所想象和描述的事情都将成为可能。这种模式产生了Stripe信用卡保险库（2010年构建完毕，也就是在我假期回家的两周内完成的）、信用卡授权流程（在三周内就能建成，而银行构建周期却需要6-12个月）和夺旗赛（通常我和其他人都要花三周的时间）。从战术上讲，我可以选择一个“试发行”日期和“正式”发布日期，间隔一两周；我从未选择过“试发行”日期，但从未错过“正式”发布日期。随之而来的是从未面临过的挑战。由于我并非该领域的专家，起初，引起了很多摩擦。我会构造一个抽象的框架来帮助Wojciech的工作顺利进行，而John会发现这一举动阻碍了他的工作进程。但很快，我就了解到哪些决定会影响研究的工作流程（例如人们如何记录指标）以及哪些细节研究人员不会关注（例如人们如何录制视频）。在确定了案例对研究的重要性之后，要保持一定的谦逊，才能做出最佳选择。我通常会提出五个可能的备选方案，John则会指出其中有四个方案都不行。但大多数设计决策可以通过软件工程的直觉做出，而无需深入了解相关领域。幸运的是，我不是一个人。大约在Gym发布的前六周，曾与我在Stripe一起研究CTF 3的Jonas Schneider联系了我。短短几天时间，我们就在Gym上建立了合作关系。因为他人在德国，所以我们通过每日交接最终成功地完成了该项目。对于已经建立好工作关系的人来说，这真的很奇妙，若一切从头开始，我们不会保持如此紧密的工作关系。（Gym发布后不久，我们在ICLR（国际表征学习大会）上分发OpenAI的T恤。）总的来说，机器学习系统可视为机器学习的核心之一――通常是一种高级算法，要想理解该算法，至少需要阅读过几章Ian的书――涉及大量软件工程的内容。工程可以围绕数据进行改组，提供输入和输出的封装器，或调度分布式代码，这些都会都以黑盒形式与核心（core）连接。我们在工程和研究方面作出的努力达到一定程度时，机器学习就会取得进步。工程方面每多一分努力（例如减少Universe延迟），我们的模型问题就会逐渐变得更容易，并且有机会完成当前研究。8Universe平台在今年4月Gym上线后，我和Ilya开始调整组织流程。Sam和Elon都会到访公司，提出一些指导意见，我们会根据其指导来确定团队的结构及目标。（团队在第一间办公室工作的场景。当时办公室有白板，只是图片中未显示。）多样、复杂的AI环境是必不可少的。Andrej提出了一个不错的建议，即创建一个Agent来控制Web浏览器，但这与Selenium测试工具有所冲突。我开始考虑使用VNC，以允许Agent从像素驱动整个桌面。但我们发现，这种方法存在许多风险。例如，2013年DeepMind发布的Atari文章提出，他们花了50个小时从像素训练Pong游戏，我们的环境将比Pong更难。即使是做小规模的实验，我们也需要花几天时间，而且不会取得任何进展。因此，我们设定了一个降低内部风险的目标，即让Agent在一小时内学会Pong（如今我们已取得了突破：十分钟内便能解决Pong遇到的问题）。就像构建Gym时那样，我专注于构建VNC系统，现称之为Universe。与Gym不同的是，该项目并非旨在支持我们现有的研究方式，而是提出全新的问题。关于这一点，我们每个团队都有负责人，他们负责照顾自身团队的成员，我们的工程师Jie Tang已开始带头招聘。因此，行政这一重担并没有完全落在Ilya身上。这十分幸运，因为这样Ilya就能为该风险项目的首个版本构建Agent。一个从整个动作空间随机抽样的Universe Agent（即随意点击、按键）。更多表现良好的Agent请参阅Universe发布的帖子。Universe项目耗时相当长，因此，需要合理分配时间来运营项目。我找到了一个平衡点，编码时，我会将时间进行划分。一次会议会扼杀整个上午/下午的生产力，若上午和下午都有会议，我将精疲力竭，从而导致晚间的编码效率大大降低。因此，我开始将会议时间限制在清晨或午餐后，且每天的会议次数低于三次，隔天的会议次数不超过一次。搭建Universe本身就是一项系统研究工作：虽然高级规范很简单（允许Agent使用键盘/鼠标/屏幕），但从来没有人尝试过构建类似的系统。长期以来，人类一直可以用VNC控制一台远程机器，但还无法实现以编程方式同时控制数十台机器。当我们需要衡量系统的端到端延迟时，Catherine Olsson和我构建了一个系统来将时间戳嵌入图像中。有时挑战不是技术上的：当研究因为训练数据有限而受阻时，Tom Brown在24小时内就组建了一个外包团队来玩游戏。有时候挑战也可能很难以理解，比如当Jonathan Gray注意到由于外包人员的笔记本电脑CPU较低端，游戏动态可能会与AI有所不同。一天，当我正在努力重组一些JSON基准规范时，我意识到：我们需要重新构建这些规范，因为没有人从未尝试过在数千个游戏中对单个Agent进行基准测试。在OpenAI，做艰苦的工作也是最基本的。在接下来的几个月里，由Dario Amodei和Rafa? Józefowicz负责Universe的研究工作。他们都是夜猫子，我也和他们一起熬过了很多个夜晚，解决研究中遇到的问题。有时我也想躺在床上睡觉，但每修复一个Bug都会使研究加速几个小时。每个人的工作中都有一些非常有用的东西，能让研究人员提出人类此前从未有过的问题。Universe团队在办公室开会到发布时，Universe团队已经有约20个人了。Universe现在是一个旗舰项目，也是我们研

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公开资料显示，ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI发布的一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。ChatGPT使用的人类反馈强化模型技术使用人类偏好作为奖励信号来微调模型，能够通过学习和理解人类的语言进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样聊天交流。作为一个全新的聊天机器人模型 chatGPT，它能够模拟人类的语言行为，与用户进行自然交互。不少用户在动态下留言感谢，说chatGPT已经成为了他们的智能助手，写代码、做方案、查资料、教学、写论文、写稿、陪聊……随叫随到几乎无所不能，以至于美国教育界呼吁要抵制其使用，因为会导致学生们放弃学习！被影响的行业不仅仅局限于以上这些，汽车圈也有丝丝紧张，根据业内人士分析，目前汽车向智能进化有两个核心，分别是智能驾驶和智能座舱，chatGPT最有可能改变的将会是智能座舱中的AI语音助手。最初期的智能语音数字只能执行简单的语音指令，诸如“打开空调”、“导航到XX”、“打开车窗”等，必须是准确的语音指令。随着芯片和算法的进化，智能化的语音交互，可以与驾驶者进行简单交流，并试图理解对话背后的含义，比如“我有点冷，它会去把空调提升2度”、“我饿了，它会去推荐热门的餐厅”等。有了chatGPT加持，或许汽车智能座舱的语音交互系统，就成为了一个有思想、会思考的助手。比如说“我有点冷”，它不仅会调高空调，还会告诉你最近几天的气温，并提供穿衣建议或者哪的衣服又打折了可以购买等等。此外，在你无聊时，能够跟它像朋友一样交流各种问题，而不是简单地控制车内的功能。专业媒体认为ChatGPT除了能和驾驶者之间进行交互，它还可以参与到汽车的生产设计流程。通过使用ChatGPT，汽车制造商可以更好地理解消费者的需求和期望，从而更好地设计和制造符合市场需求的汽车。同时，ChatGPT还可以帮助汽车制造商对生产过程进行优化，在更短的时间内提供更为具体和更为详实的数据支撑，节约了时间，提高了生产效率和降低了生产成本。在消费者服务方面，ChatGPT能为车企带来更高效、更全面的服务体验。比如通过使用ChatGPT，车企可以成立一个或多个虚拟销售顾问，帮助客户了解产品信息和解答问题，并且可以实现24小时在线服务；通过使用ChatGPT，车企可以构建一个自动询价系统，帮助客户快速了解价格信息；通过使用ChatGPT，车企可以搭建一个智能客服系统，帮助客户快速解决问题并提高客户满意度；通过使用ChatGPT，车企可以通过智能诊断系统，维修工程师可以快速诊断故障并解决问题。未来，ChatGPT的人工智能技术提高了工作效率，最终使得服务效率、服务质量得到改善。很期待，对于完善产业及优化行业ChatGPT必然是一项朝阳技术，但是也不禁有了一丝担心，越强大的AI最后都将成为人类的阻碍，这几乎是一种矛盾的原始定律，AI进步带来的连锁反应，失业、贫富差距、道德审判等等，似乎都不在资本的考虑范围内……

ChatGPT的简单工作原理

出chatgpt独享账号！内含18美元！仅需38元/个！独享永久使用！点击购买！ 多年来，全世界都对人工智能 (AI)及其即将接管世界感到恐惧……谁知道它会从艺术和文学开始。在凭借其 AI 图像生成器Dall-E 2主宰互联网数月之后，OpenAI 继续遍布每个人的社交媒体流，这要归功于 ChatGPT――使用 GPT-3 技术制作的聊天机器人。它并不是最吸引人的名字，但 GPT-3 实际上成为了互联网上最著名的语言处理 AI 模型之一。自发布以来，它已在学校被禁止，被微软用来彻底改变 Bing，完成法律测试，撰写论文并完成其间的所有其他事情。现在，该公司还推出了一款名为ChatGPT Pro的付费使用版本。这为用户提供了每月 20 美元（16 英镑）的一系列额外体验，包括优先访问和更快的加载时间。那么什么是 ChatGPT？它有什么作用？这真的是人工智能的未来吗？我们在下面回答了这些问题以及更多内容。GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) 是 OpenAI 开发的最先进的语言处理 AI 模型。它能够生成类似人类的文本，应用范围很广，包括语言翻译、语言建模以及为聊天机器人等应用程序生成文本。它是迄今为止最大、最强大的语言处理 AI 模型之一，拥有 1750 亿个参数。到目前为止，它最常见的用途是创建 ChatGPT――一个功能强大的聊天机器人。为了让你略微了解其最基本的功能，我们要求 GPT-3 的聊天机器人编写自己的描述，如上所示。这有点自夸，但是准确的，可以说写得很好。用较少的公司术语来说，GPT-3 使用户能够向受过训练的 AI 提供各种措辞提示。这些可以是问题、关于你选择主题的一篇文章的请求或大量其他措辞的请求。上面，它将自己描述为一种语言处理 AI 模型。这仅仅意味着它是一个能够理解人类口头和书面语言的程序，允许理解输入的文字信息，以及输出的内容。ChatGPT 非常容易注册和使用，只需：前往ChatGPT 网站并创建一个帐户。你需要等到你的帐户被接受（如果你有 Dall-E 2 的帐户，则可以跳过此步骤）。登录后会出现一个非常简单的页面。你将获得一些示例提示，以及一些有关 ChatGPT 工作原理的信息。页面底部是一个文本框。你可以在这里向 ChatGPT 提出任何问题或提示。目前，ChatGPT 仍然是免费使用的软件。然而，OpenAI 现在已经发布了 ChatGPT Pro――一个具有额外体验的付费使用版本。这个版本的软件每月收费 20 美元（16 英镑），为用户提供优先访问权、更快的加载时间以及比其他人更早获得更新和新功能的权利。目前免费版本仍然存在，但不清楚未来是否会改变。凭借其 1750 亿个参数，很难缩小 GPT-3 的范围。正如你想象的那样，该模型仅限于语言。它不能像 Dall-E 2 那样制作视频、声音或图像，而是对口头和书面文字有深入的理解。这赋予了它相当广泛的能力，从交替宇宙到陈词滥调的诗，到用简单的术语解释量子力学，或者写长篇研究论文和文章。虽然利用 OpenAI 多年的研究让 AI 编写糟糕的单口喜剧剧本或回答有关你最喜欢的名人的问题可能很有趣，但它的力量在于它的速度和对复杂事物的理解。我们可以花数小时研究、理解和撰写有关量子力学的文章，而 ChatGPT 可以在几秒钟内生成一个写得很好的替代方案。它有其局限性，如果你的提示开始变得过于复杂，或者即使你走的路变得有点过于小众，它的软件也很容易混淆。同样，它不能处理太新的概念。过去一年发生的世界事件的知识有限，模型偶尔会产生错误或混淆的信息。OpenAI 也非常了解互联网及其对让 AI 产生黑暗、有害或有偏见的内容的热爱。就像之前的 Dall-E 图像生成器一样，ChatGPT 将阻止你提出更不恰当的问题或寻求危险请求的帮助。OpenAI从表面上看，GPT-3 的技术很简单。它接受你的请求、问题或提示并快速回答它们。正如你想象的那样，实现此目的的技术比听起来要复杂得多。该模型是使用来自互联网的文本数据库进行训练的。这包括从书籍、网络文本、维基百科、文章和互联网上的其他文章中获得的高达 570GB 的数据。更准确地说，系统输入了 3000 亿个单词。作为一种语言模型，它以概率为基础，能够猜测句子中的下一个单词应该是什么。为了达到可以做到这一点的阶段，该模型经历了一个监督测试阶段。在这里，它被输入，例如“树的木头是什么颜色的？”。团队心中有一个正确的输出，但这并不意味着它会做对。如果它做错了，团队会将正确答案输入系统，教它正确答案并帮助它积累知识。然后它进入第二个类似的阶段，提供多个答案，团队成员将他们从最好到最差排名，训练模型进行比较。这项技术的与众不同之处在于，它会在猜测下一个单词应该是什么的同时不断学习，不断提高对提示和问题的理解，最终成为万事通。可以将其视为你经常在电子邮件或写作软件中看到的自动完成软件的一个非常强大、智能得多的版本。你开始输入一个句子，你的电子邮件系统会为你提供关于你将要说的内容的建议。虽然 GPT-3 以其语言能力而闻名，但它并不是唯一能够做到这一点的人工智能。谷歌的LaMDA成为头条新闻，当时一名谷歌工程师因称其过于逼真以至于相信它具有感知能力而被解雇。从 Microsoft 到 Amazon 和斯坦福大学，每个人都创建了该软件的许多其他示例。这些都比 OpenAI 或谷歌受到的关注要少得多，可能是因为它们不提供关于有意识的 AI 笑话或头条新闻。这些模型中的大多数都不向公众开放，但 OpenAI 已经开始在其测试过程中开放对 GPT-3 的访问，谷歌的 LaMDA 以有限的测试能力向选定的群体开放。谷歌将其 Chatbot 分解为谈话、列表和想象，并提供其在这些领域的能力演示。你可以让它想象一个蛇统治世界的世界，让它生成学习骑独轮车的步骤列表，或者只是聊聊狗的想法。GPT-3 软件显然令人印象深刻，但这并不意味着它完美无缺。通过ChatGPT功能，你可以看出它的一些缺陷。最明显的是，该软件对 2021 年后世界的了解有限。它不知道 2021 年以来上台的世界领导人，也无法回答有关近期事件的问题。考虑到跟上世界事件发生的不可能完成的任务，然后根据这些信息训练模型，这显然不足为奇。同样，该模型可能会生成不正确的信息，得到错误的答案或误解你要问的问题。如果你尝试获得具体、专业问题，或者在提示中添加太多因素，它可能会变得不知所措或完全忽略部分提示。例如，如果你要求它写一个关于两个人的故事，列出他们的工作、姓名、年龄和居住地，该模型可能会混淆这些因素，随机将它们分配给两个角色。同样，ChatGPT 真正成功的因素有很多。对于人工智能来说，它对伦理道德有着惊人的理解力。当提供一系列道德理论或情境时，ChatGPT 能够在考虑合法性、人们的感受和情绪以及每个相关人员的安全的情况下，就该做什么提供深思熟虑的回应。它还具有跟踪现有对话的能力，能够记住你为它设置的规则，或者你在对话之前提供给它的信息。该模型被证明最强的两个领域是它对代码的理解和它压缩复杂事物的能力。ChatGPT 可以为你做一个完整的网站布局，或者在几秒钟内写出通俗易懂的暗物质解释。人工智能和伦理问题像炸鱼薯条或蝙蝠侠和罗宾一样并存。当你把这样的技术交到公众手中时，制造它们的团队就会充分意识到其中的许多局限性和担忧。由于该系统主要使用来自互联网的词汇进行训练，因此它可以了解互联网的偏见、刻板印象和一般意见。这意味着你偶尔会发现关于某些群体或政治人物的笑话或刻板印象，具体取决于你提出的问题。例如，当要求系统表演单口相声时，它偶尔会开一些关于喜剧片中经常出现的前政治家或团体的笑话。同样，模特们对互联网论坛和文章的热爱也使其能够接触到假新闻和阴谋论。这些可以输入模型的知识，散布在不完全真实的事实或观点中。在某些地方，OpenAI 已针对你的提示发出警告。问如何欺负某人，你会被告知欺凌是不好的。要求一个血腥的故事，聊天系统将关闭你。教你如何操纵人或制造危险武器的请求也是如此。虽然许多公司正在寻求实施 ChatGPT，但在其他领域它很快就会被禁止。在纽约，该市的教育部门已经裁定，该工具将被禁止在纽约公立学校的所有设备和网络上使用。做出这个决定有两个主要原因。首先，聊天模型已被证明会出错，而且并不总是准确的，尤其是去年的信息。其次，如果学生能够让 ChatGPT 为他们写论文，那么存在剽窃的真正风险。虽然纽约是第一个公开禁止该软件的地方，但它也可能是其他地方做出的决定。然而，一些专家认为该软件实际上可以增强学习。“ChatGPT 和其他基于 AI 的语言应用程序，也许应该被整合到学校教育中。不是不分青红皂白地使用，而是作为课程中非常有用的一部分。如果教师和学生使用像 ChatGPT 这样的 AI 工具来为特定教学服务目标，并了解他们的一些道德问题和局限性，这比禁止他们要好得多，”麻省理工学院媒体实验室的研究科学家凯特达林Kate Darling说。“但是，由于教师没有资源来熟悉这项技术，学校可能需要制定一些限制其使用的政策。”通过这种方式，Darling 强调了人工智能世界中许多人持有的信念。我们不应忽视或禁止它，而应学习如何安全地与之交互。这是爱丁堡龙比亚大学学习增强系副教授山姆伊林沃思Sam Illingworth的观点。“AI 会长期存在，那么为什么要与之抗争呢？这些是我们的学生将在工作中使用的工具，所以说三年内不要使用它们，假装他们不用，这似乎很奇怪现在存在，”山姆伊林沃思Sam Illingworth说。“这些技术有可能减少工作量和提高效率，我们作为教育工作者的责任是决定如何利用它。”人工智能已经使用多年，但在谷歌、Meta、微软和几乎所有科技巨头的推动下，它目前正在经历一个兴趣增加的阶段。不过，最近最受关注的还是OpenAI。该公司现在已经制作了一个 AI 图像生成器，一个高度智能的聊天机器人，并且正在开发Point-E――一种使用文字提示创建 3D 模型的方法。在创建、训练和使用这些模型的过程中，OpenAI 及其最大的投资者已向这些项目投入了数十亿美元。从长远来看，这很容易成为一项值得的投资，将 OpenAI 置于 AI 创意工具的前沿。OpenAI 在其声名鹊起的过程中拥有众多知名投资者，其中包括 Elon Musk、Peter Thiel 和 LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman。但当谈到 ChatGPT 及其实际用途时， OpenAI 最大的投资者之一将首先使用它。微软向 OpenAI 投入了 10 亿美元的巨额投资，现在该公司正寻求在其搜索引擎 Bing 中实施 ChatGPT。多年来，微软一直在努力与谷歌搜索引擎竞争，寻找任何可以帮助它脱颖而出的功能。去年，Bing 占据了全球互联网搜索量仅为3%。而谷歌全球搜索市场占有率超过90%，必应远未及谷歌表现。Bing 计划在其系统中实施 ChatGPT，希望更好地理解用户的查询并提供更具对话性的搜索引擎，并将试图获得更多的搜索市场份额。目前尚不清楚微软计划在 Bing 中实施 ChatGPT 的程度，但这可能会从测试阶段开始。全面实施可能会使 Bing 陷入 GPT-3 的偶尔偏见中――这将会深入到刻板印象和政治偏见等。本文参阅：https://www.sciencefocus.com/future-technology/gpt-3/，Alex Hughes其他阅读亚马逊2022财年：销售额5140亿美元，增长9%；AWS云服务营业利润228亿，增长23%2022年Top10市值科技公司表现如何 | 年度回顾 海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP 【本文地址】