大家好，这里是最佳拍档，我是大飞。2015年年底，当硅谷成千上万的创始人还在扎堆做照片分享应用的时候，有一小群人聚在一间公寓里，说他们要创造通用人工智能。当时几乎所有这个领域的学术巨擘都在嘲笑他们，说这根本不可能。十年后的今天，这家公司的产品已经有十亿用户，而当初嘲笑他们的很多人现在都在拼命追赶。这就是OpenAI的故事。今天我们就来聊聊萨姆·奥特曼最新的长篇专访，听听他亲口讲述一下这十年间到底发生了什么。
我们先从一个人说起：托比·卢特克，Shopify的首席执行官。奥特曼说，在所有大公司的CEO里面，托比是让他印象最深刻的一个。早在AI发展的极早期，托比就始终是最具前瞻性的那个人。他不是坐在办公室听下属汇报，而是亲自下场写代码、做实验，会给OpenAI发来极其详尽的产品反馈。早在所有人都还没反应过来的时候，他就明确说：“我们必须采用智能体，否则就彻底完蛋了。”
Sam Altman自己说，每次和托比交谈，都会发现他走在所有人的最前面，总是比其他CEO领先六到八个月。大概在一年半前，托比写过一封内部公开信，说员工要做的第一件事就是看看AI能否解决你的问题。当时这封信引起了轩然大波，但是奥特曼说，这就是托比的风格：他始终走在前面，而且判断总是正确的，从不扯淡也不炒作。
更难得的是，他是唯一一个兼具大型公司CEO身份并且能提供极其准确和切中前沿反馈的人。托比有一个判断，说2026年会成为所有企业重新洗牌的一年。他甚至晚上都在尝试重构，比如如果从零开始会怎么用AI来重做Shopify？奥特曼说他理解这种精神，但是在时间线上稍微有点不同意。
不是说每一家企业都会被颠覆，因为AI越强大，有些与AI无关的企业反而越难被颠覆。人们会更加渴望真实的、非技术化的体验，会更在乎人与人面对面的交流。但是确实会有很多软件企业面临重新洗牌，只是这个过程需要更长的时间。
为什么会这样？奥特曼坦言，GPT-4在2023年发布的时候，他曾经以为很快就会有更多软件企业面临洗牌。但是实际的情况并非如此：经济本身具有巨大的惯性，人们继续做着同样的事情，继续从同一家公司购买产品，继续以同样的方式使用工具。
这在很多方面其实是一件好事，它会让这场巨大的转型变得更加平稳。但这也意味着我们对时间线的预期都过于激进了。AI是人类有史以来最具颠覆性的技术之一，但是社会与经济的适应步伐注定会缓慢得多。
主持人说这让他想到了甲骨文创始人拉里·埃里森当年说过的话：“这不是软件问题，而是人的问题。我们必须改变他们的行为。”技术已经就位，但是让人类真正开始使用它要困难得多。奥特曼对此深有同感，他举了自己亲身经历的例子：Netflix刚成立邮寄DVD业务的时候，让他震惊的是人们居然还在去百视达租碟。这个例子一直印在他脑海里，说明了习惯的力量有多么强大。
主持人接着问了一个非常好的问题：“你们自己就是发明这项技术的人，明明知道有更好的方法，有没有什么事情让你发现自己依然无法克服习惯呢？”奥特曼说这个问题太棒了，以前没人问过。
让他在心理上最矛盾的一点是：20年来他一直用同样的方式使用电脑，现在他有了AI助手这个神奇的工具。按理说应该完全用不同的方式工作，不应该再到处点击、复制粘贴、手动处理邮件和待办事项。然而他脑海中似乎有一种根深蒂固的观念，认为做这些事情才叫工作。
从显示性偏好来看，他明明有更好的方法但依然在用老办法，这毫无道理。那需要做出哪些改变呢？奥特曼说彻底改变一个人根深蒂固的习惯非常困难，这些事情必须循序渐进。但他认为我们可以打造出更好的产品，让这种转变更自然。
现在的感受是我们都徘徊在两个世界之间：一方面有传统电脑的老方式，另一方面有AI助手的新方式。但我们并不清楚在什么场景下该用哪种方式。这主要是产品层面的失败，他把目前这个阶段比作iPhone问世前的智能手机时代。
当时很多技术其实已经具备，但是缺少让iPhone成为iPhone的产品理念。现在也是如此：所有技术拼图都已齐备，但我们还没有迎来彻底改变人机交互方式的iPhone时刻。
说到产品，奥特曼表示他目前大部分精力都投入在研究和算力上。他们能做的最重要的事情是创造出聪明的模型，并能够高效、大规模地为海量用户运行这些模型。如果能把这件事做对，其他一切都会水到渠成。
扩展算力是一个极其复杂的系统工程，可能是历史上最昂贵的基础设施项目：从自主设计芯片、到晶圆厂供应链、到数据中心建设，再到电力系统。技术、商业、政策、物流等各个方面的问题都交汇在一起。
奥特曼以前是初创企业的投资人，他发现管理AI研究实验室和初创投资非常相似：核心都在于发现非共识押注、理解指数级增长以及识别顶尖人才。这里最核心的就是幂律法则：你最好的一笔投资回报，将超过其他所有投资的总和。AI研究也是如此。
2015年他们宣称要追求AGI时被整个学术圈抨击，后来专注大语言模型时又再次被嘲笑。但是他们从初创经验中明白，高风险押注无可厚非，前提是万一成功它将带来无可估量的价值。那些能成为优秀研究员的人往往思维方式与大多数人截然不同，并且愿意坚持极不受欢迎的信念。
你肯定不想投资那些对主流想法只做了点微小改动就号称创新的人，他们只是在努力融入群体。而当你遇到一个真正有独立判断的人时，如果他们的信念是对的，那就会是极其正确的。2015年OpenAI成立时，世界上几乎没有其他机构致力于AGI研究，只有DeepMind等一两家公司。这是一个非常非共识的选择。
而现在很多人想创办AI实验室，但是只有少数人在做真正新颖的事情。这些事情目前看起来似乎还不是个好主意，但这恰恰是最值得下注的。那为什么是在2015年呢？到底是什么让奥特曼愿意押注这个所有人都觉得疯狂的方向呢？
奥特曼说他这一生都对人工智能充满兴趣，从小就是那种周五晚上泡在电脑前看科幻片的极客少年。他上大学就是为了学AI，但大一时一位教授告诉他：“深度学习是唯一知道行不通的方向，是毁掉职业生涯最稳妥的方式。”当时他信以为真，就转去探索其他方向。
后来偶然进入了创业圈，深深爱上了它。虽然先做投资人再回归创始人是一条极其罕见的路径，但是奥特曼非常感激这段经历。他说，作为投资人你能观察到上万起公司的关键决策时刻，见过大量公司在关键时刻的成败，积累了庞大的模式匹配数据库。这对运营OpenAI帮助极大：当你面临决策时这些经历会在脑海中浮现，帮你避开很多坑。
一件事看起来越不可能，奥特曼就越着迷。想到能发明一种技术能够以其他任何方式都无法实现的程度赋予人类力量，这对他始终有着天生的吸引力。而现在AI最让他激动的方向是推动科学发现：帮助人类发现新的物理学定律、治愈疾病，这比自动化其他任务都更加重要。
主持人提到克劳德·香农和艾伦·图灵在上世纪40年代在贝尔实验室每天喝咖啡聊AI。他们当时就预测15年后计算机将比人类聪明，能解决数学问题、写诗、治愈疾病。奥特曼说读到这些先驱的文字他很难过，因为他们在所有事情上都判断得太准了却无法在此刻见证这一切。
如今AI已经在攻克数学难题、探索未知领域、写诗了，它真的来了。主持人问了一个更有趣的问题：假设两个AI能进行一场比真人更有趣的对话，你觉得人们会在乎吗？主持人认为知识传递类内容可能会被颠覆，但是人类永远会被真人吸引。
奥特曼对此深信不疑：那些关乎人与人建立联系的工作，在后AI时代不仅不会贬值反而会更有价值。即使出现了超级智能，人类的底层基因依然决定了我们会关心他人、渴望陪伴。人与人的连接才是根本意义所在。
说到这里，奥特曼认为必须警惕那些认为人类是绊脚石、想把权力交给AI或少数精英的人。他对AI最担心两大风险：一是AI失控，二是权力过度集中在某一家公司、某一个模型或者某一个人手中。这两种情况都是极其反人类的，正确的做法是让人类牢牢掌控未来、让人类获得充分赋权。
有一种论调说我们将为世界提供治愈疾病和物质富足的方法，条件是人们必须放弃自主权。打着安全的旗号导致极度不平等：少数人掌握海量权力，其他人只能接受施舍。奥特曼认为这是糟糕透顶的反人类说辞，根源往往在于恐惧和对权力的渴望。对AI风险的极度恐慌常常沦为攫取权力的借口。
OpenAI刚成立时，主流观点有两个：一是10年内根本不可能做出接近AGI的东西；二是即使做出来也绝对无法保证安全。十年过去了，OpenAI构建出的东西大多数人都承认已经非常接近AGI了。那些世界末日的预测并没有成真，这应该修正人们对未来的预测。
他们的方法论很简单：就是把产品推向世界，从真实用户那里获取反馈。这不仅是打造好产品的方法更是打造安全产品的方法。ChatGPT推出不到四年就有十亿人使用，处理的是敏感重要的事务，他们交付了一款被广泛认为安全的产品。尽管还有问题但是这绝不可能是在象牙塔里闭门造车做到的。
奥特曼用美国联邦航空管理局举例：他们让飞行变得极其安全，靠的不是在地面上推演所有风险而是完善的事故报告机制。出现问题就清醒客观地研究、记录、改进。社会与模型必将共同演进，必须携手共进，不能躲在实验室里试图推演所有影响。这注定是徒劳的。
那为什么现在似乎每个人都在用AI但又都讨厌AI呢？奥特曼说人们总是害怕快速的社会经济变革，工业革命时期也是如此。人类对快速变革抱有怀疑态度这本身不是坏事。但是另一方面AI行业的科普做得太差了，很多从业者一边说有25%概率毁灭世界一边加速前进。这种言论自然会吓到人。
行业没有很好地解释AI的好处是什么以及为什么让普通人拥有更多权力和自由如此重要。但奥特曼坚信一件事：我们即将见证人类历史上小微企业创业最繁荣的一次大爆发。一直以来开公司都需要相当多的特权、运气和资源，而AI正在极大降低创业门槛为这一切赋能。这是他对未来最确定的判断之一。
关于最新一代模型，奥特曼说它们已经相当聪明了。但是现阶段他更受限于AI掌握的关于他的上下文信息不足。他希望AI尽可能多地了解他，能帮他阅读Slack消息、客户反馈、研究论文，在需要决策时提供优质建议。没有人能阅读几万页的上下文并且在几秒钟内准确运用，这是AI的独特优势。
我们正处在临界点即将看到截然不同的AI协作方式。在公司战略上，奥特曼明确了OpenAI应该是平台公司而非产品公司。大多数人想要的是一个统一界面访问通用AI再加上API让大家在上面构建任何想要的东西。他们会在性价比曲线的每个节点提供出色的AI，不管是顶尖科学研究还是廉价的批量任务。
他们不应该试图囊括所有产品类别，不应该与客户竞争，不应该试图吞并整个经济，而是要赋能一亿家新的企业和八十亿人。为了做到这一点OpenAI必须学会扼杀好点子，这是创业者最难学到的一课：砍掉好项目让人非常难受。
比如去年他们砍掉了Sora视频生成项目，它是个好产品但是消耗大量算力不如Codex重要。他们还砍掉了Atlas浏览器项目那也是很棒的产品，但是人才必须用在更重要的地方。在资源有限的世界里打造通用智能是他们能做的最重要的事其他一切都要为此让路。
任何从事复杂工作的人都需要有人帮忙梳理思路，奥特曼也不例外。他的智囊大概分三类：公司内部一起经历一切的研究员形成了共同的语言和直觉；以及商业问题上最重要的两位导师彼得·蒂尔和保罗·格雷厄姆。他称这两个人是超级非线性思考者：当你觉得把所有选项都想遍了彻底卡住时他们能给出你根本没想到的第三种方案。这是极其宝贵的能力。
ChatGPT推出两个月的时候公司内部很多人觉得增长质量不高应该转向其他五六件事，但是彼得·蒂尔说做其他任何事情都是明显的错误。ChatGPT的力量就在于Google搜索框的力量：一个你可以输入任何内容并且得到正确结果的空白文本框。它不符合硅谷关于信息流、网络效应、用户锁定的共识，但是它在增长应该加倍投入。于是他们全力投入结果证明这个判断价值连城。
保罗·格雷厄姆则给他灌输了最核心的创业哲学：你必须尽早发布一个让你自己都觉得拿不出手的V1版本。即使它不够好客户反馈会让你把它改进得好得多。推出ChatGPT之前奥特曼甚至都没问保罗的意见，但他知道他会怎么说：那就是发布它。
主持人很好奇为什么奥特曼在对话中提到YC的次数这么多？奥特曼说有一支乐队唱片销量不高但是影响了后来所有音乐家那就是The Velvet Underground。YC也是如此，如果按市值衡量它早已是最有价值的科技机构之一但是它对过去20年创业生态的深远影响人们还没完全领会。
YC不仅给了一套运营方法，更重要的是输出了一套哲学：迭代部署、技术人员主导、敢于押注年轻有雄心但是经验尚浅的人。如果把时间拨回2004年，只有技术进步而没有YC带来的生态变革：创始人将没有话语权年轻技术人筹不到大钱、没有耀眼履历就不能做雄心勃勃的项目。
奥特曼认为那样的话OpenAI根本不可能诞生。YC重塑了整个创业生态的游戏规则这才是最根本的影响。YC项目结束时你会发现其实重要的不是那些教训本身有多新颖而是那种不断的提醒：创业的原则说穿了就那么几条——多和用户交流、尽早发布获取反馈、提高招聘门槛加快行动速度。
但是就像宗教徒需要反复回到经典一样，创始人也需要不断被提醒这些简单的原则：知道和做到是两回事。说到学习奥特曼提出了一个反常识的观点：从成功中学到的东西比从失败中学到的多得多。《安娜·卡列尼娜》开篇说：“不幸的家庭各有各的不幸，幸福的家庭都是相似的。”
创业也是如此：失败的原因千头万绪你很难理清真正的因果，往往只能学到些泛泛的坚毅和不要做什么。而当你真正做成一件事时提炼出的因果规律对未来的指导价值要大得多。当然要从每个数据点学习，但是成功的经验弥足珍贵。
奥特曼说甚至连他自己都会忘记应用自己给别人的建议。OpenAI最打破YC常规的一点是：从创立到发布第一款产品花了四年半时间，这和YC快速发布快速迭代的教义完全相反。在没有客户反馈的情况下管理一个研究项目这通常是创业灾难的配方，他们必须自己摸索衡量研究进度的方法。
比如在Dota 2项目中设立排行榜用强化学习击败人类玩家来建立内部竞争机制，用各种方法模拟用户信号。早期他们请教了很多人包括艾伦·凯等研究实验室前辈也读了很多关于贝尔实验室、施乐PARC的书。但真正在世且知道怎么运营顶尖实验室的人太少了，而且他们也没有贝尔实验室那样的垄断利润支持。
奥特曼对早期最深刻的记忆就是不断融资又不断失败无比沮丧。他清晰地记得2016年1月4日，12个人出现在格雷格·布罗克曼的公寓里。大家走进来时都非常兴奋像开学第一天一样，但是很快有人问：“我们现在该做什么？”于是去找白板，白板拿来了大家又问：“我们现在到底该干什么？”
房间里的气氛瞬间垮了下来谁都不知道该做什么。这不是做产品创业，不能说我们做个东西然后找客户聊。他们说要做AGI也许该写论文也许该想点子，每个人都有那种“我完全不知道自己在干什么”的时刻。他们只能做知道该做的事：发现很多方法行不通慢慢摸索出制定和评估研究押注的节奏，找到了循序渐进的梯度。
弄清楚怎么获取顶尖人才需要的资源：最初作为无监督神经元论文起步的项目最终演变成GPT-1再到后续版本。Scaling Laws的研究给了他们信心，排行榜、外部演示这些机制被验证是有效的虚假截止日期这类方法则被淘汰。经过多年的混乱摸索之后方向才逐渐清晰。
从12人挤在公寓里连白板都没有到十年后十亿用户，这确实是一段奇特的经历。访谈的最后奥特曼分享了一个很私人的故事：当他的第一个孩子出生时他每天下班回家摇着摇篮哄孩子睡觉，就跟婴儿讲自己这一天遇到了什么困难、在担忧什么、发生了什么事。后来开始每周天给孩子写信写下来。
主持人强烈建议他坚持写下去，因为大多数创始人到70岁回首往事时都会后悔当初没写日记：太多细节已经消逝了。甚至建议他找人专门记录OpenAI的早期历史，就像迈克尔·莫里茨当年写苹果前六年历史的《小王国》那样。奥特曼也认同给孩子写信的心态很特别：你根本无法对自己的孩子掩饰任何事，这种思维框架会倒逼你下周做得更好。
好了以上就是整场对话的内容了。如今奥特曼现在也不得不坦承AI对社会的影响并没有之前预想的那么剧烈，社会的惯性力量依然强大。即便是奥特曼自己改变既有的习惯适应AI也不是那么容易。
那么大家现在对AI的感受是怎么样的呢？你觉得AGI的时间线会不会推迟呢？欢迎在评论区留言。感谢收看，我们下期再见。