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      與OpenAI前科學家聊:GPT-5、創新與AI的欺騙性

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      商業漫談

      Jane's interview


      “你會為 OpenAI 的改變感到遺憾嗎?”

      “我有一點遺憾。

      AI 領域的過去,比現在有趣得多。”

      文 | 衛詩婕

      嘉賓 |Kenneth Stanley 、 Joel Lehman

      (前 OpenAI 、現 Lila 科學家,《為什么偉大不能被計劃》作者)

      在經歷了漫長的等待和難產后,8月8號,GPT-5 終于發布了。

      還是有不少國內的媒體將它稱作「史上最強的基礎模型」,但實際上,外網關于GPT-5 的質疑聲卻很洶涌——發布會的內容中,出現了偽科普和演示烏龍, GPT-5 的性能進展在一些人看來,遠未及預期。

      在這個節點,我對話了OpenAI 的兩位前科學家:Kenneth Stanley 和 Joel Lehman;他們曾親歷前 ChatGPT 時代的 OpenAI ,也是《為什么偉大不能被計劃》一書的作者。(播客早在9月就已發布,文字版和視頻版剛剛登陸,見諒)

      2023 年,這本書曾在中國科技圈掀起閱讀的潮流。那正是 ChatGPT 席卷全球,掀開大模型浪潮的一年。然而,Ken 和Joel 卻選擇了離開 OpenAI 。早在 2015 年,他們就拋出了獨特的觀點——創新需要摒棄對目標的追求感、并追求新奇性,所有偉大的創新都是不期而遇的。

      當時,這個論點并沒有被太多人認知和接受,直到2022年底 ChatGPT 出現,這一論點被強有力地驗證了,因為,ChatGPT 本身就是一個意料之外的項目。

      三年過去,Ken 和Joel 仍在持續推動「無目標創新」的理念,兩位AI科學家也始終保持著對AI圈的關注。在這期訪談中,我們聊到了 OpenAI 的發展史、其本身就是創新曲線的一體兩面。當 GPT-5 出現,Ken 和 Joel 卻在一片失望聲中表示,這也許恰恰意味著,關于 AI 的研究將再次變得有趣——要知道,過去幾年,盡管全世界都在矚目與追逐大模型的進展,但在他們看來,和從前相比,學術界正在變得無聊。

      這是兩位關于創新的布道者。這期的內容圍繞AI,卻又不止于 AI 。

      以下是訪談節選,為了提高可讀性,進行了一定文本優化。

      (?原版訪談的播客版和視頻版,可前往小宇宙、B站等平臺搜索同名賬號《衛詩婕 商業漫談Jane's talk》)


      由于訪談全文較長(共 12142 字),可先參考目錄:

      Part 1 :當不告訴機器人目標在哪時,它能最快地走出迷宮

      • OpenAI 最初進行的很多探索都與語言模型毫無關系。

      • 發現偉大事物的最佳方式是不去刻意尋找它。

      • 多樣性本身,可能才是成功的原因。而新奇性(Novelty),是獲取多樣性的一種方式。

      • 如果人們會為這件事落淚,那它肯定很重要。這會是一場重要的社會對話。

      Part 2 :回憶 OpenAI 早期:那時的 Sam 是一個好領導

      • OpenAI 有很多聰明的人,也在開展非常有趣的項目,所以會有一些創新并不奇怪。

      • 足夠新穎,就值得去冒這個風險。

      • 在那段時間里,我覺得 Sam Altman 是個好領導。

      Part 3 :談 OpenAI 宮斗與 AI 競速賽:AI 這個領域的過去,比當下,要有趣得多

      • 這項技術本身其實相對簡單——我指的是訓練語言模型并在越來越多的GPU上使用更大的數據集,其他人也開始紛紛效仿。競爭就加劇了。

      • 確實發生了一些變化,因為當你挖到金子時,你往往會專注起來。

      • 我想我有點遺憾。這個領域的過去比現在更具趣味性。

      Part 4 :談 GPT-5 與可持續創新:無聊了很久,AI 領域會再次令人興奮

      • GPT 3 到GPT 4的飛躍,要比從 GPT 4 到 GPT 5 的飛躍更深刻。

      • 巨頭已被喚醒,谷歌已經重新站穩了腳跟。

      • 當下這些模型的訓練方式與人類理解事物的方式相比,有些奇怪。

      • 我不認為 Transformer 是故事的終點。

      Part 5 :2023-2025:AI 競速賽中,目標的欺騙性

      • 目前我們不會看到真正偉大的科學革命。

      • AI 能在奧賽中獲得金牌,但這可能具有極強的欺騙性。

      • 僅靠互聯網數據,無法實現超級智能。

      • Coding 很令人驚喜,但它帶來巨大的加速和另一種減速。

      • 想提醒中國的是,在某些領域,特別是顛覆性創新領域,規劃實際上可能是有害的。

      Part 6 :「開放性」的價值實踐,和人生哲學

      • 人們關心我們寫的東西,這真的很神奇。

      • 我很懷念很久以前玩 Pick Breeder 的時候。

      • 只要追逐好奇心,好事就會發生。

      Jane's interview

      01

      不告訴機器人目標在哪,

      它能更快地走出迷宮

      衛詩婕:《偉大》這本書的中文版誕生是在 2023 年,彼時 OpenAI 已經舉世聞名——這本書的宣傳點之一是,你們二位作者是 OpenAI 的核心科學家,但事實是,你們早在 2015 年就寫下這本書。當 ChatGPT 出現時,你們是否意識到,本書中關于「如何孕育創新」的主張,被有力地驗證了——因為 ChatGPT 原本就是一個意料之外的項目?

      Kenneth :是的,沒有人意識到 ChatGPT 會有這么大的影響力,這和我們在書中所述的「巧合」是一致的。

      Joel:不僅 ChatGPT 的成功出人意料,所有通向它的小的墊腳石(Stepping stones)也出人意料,比如 ChatGPT 所基于的 Transformer 神經網絡架構,它來自谷歌的研究。而且,OpenAI 最初進行的很多探索都與語言模型毫無關系。他們有一些研究,比如制造能玩魔方和玩電子游戲的機械手,這都非常酷且令人興奮。

      衛詩婕:這本書深刻地探討了創新土壤的構成。一切的故事要從 2008 年開始,我知道這本書最初的靈感來源于 Kenneth 在一系列實驗中的意外發現(比如讓機器人學會行走、讓機器人走出迷宮),對嗎?

      Kenneth:實際上,我認為在機器人之前,還可以追溯到圖像培育器(Pick Breeder),它是我們為了構建「開放式系統」而進行的一項實驗。

      「開放式系統」是指那些,能夠長期持續創新、做出決策和發現的系統。人類文明就是一個開放式系統。

      為了構建一個「開放式系統」,我們設計了 Pick Breeder 這個實驗:人們會登陸一個網站,看到一堆圖像,點擊其中一個,這個圖像就會產生“后代”。就像人生小孩一樣,“后代”會與“父母”稍有不同。你所做的就是,讓圖像一代一代地“繁衍”。

      而促使我們撰寫這本書的動力,是因為我們發現了一個特別的觀察結果:發現偉大事物的最佳方式是不去刻意尋找它。

      例如,如果你想要找一只鳥,你總是會失敗,只有在你不刻意尋找時它才會出現。如果你只想著蝴蝶,你就不會培育出和蝴蝶有關的圖片。

      這個結果令人震驚。它似乎與我所相信和被教導的一切都相矛盾。我有著計算機科學和工程學背景,我所接受的教育是,實現某件事的方法是將其設定為目標,然后有目的地朝著它前進。但「Pick Breeder」的實驗結果卻恰恰相反,實現顯著成就的最佳方式是不去刻意追求它。

      我對這個觀察結果著了迷。它太奇怪了,以至于我開始覺得它可能有更深遠的影響。我開始意識到,多樣性本身,可能才是成功的原因。而新奇性( Novelty ),是獲取多樣性的一種方式。

      Joel 就是在這時參與進來。我還記得第一次見面,他走進我的辦公室,我把這些想法一股腦全倒給他。我說,也許你可以做一個專門搜索新奇事物的算法。他接受了這一切,也真的創造出了這個新奇搜索算法。這就是機器人開始登場的地方——我們用機器人結合這套新奇搜索算法做了一系列實驗,比如如何讓機器人最快走出迷宮,答案是,當你不告訴它目標在哪里時,它能更快地走出迷宮。我就不一一細說了,那太長了。

      但 Joel 和我意識到,這件事的社會影響比算法本身更大——它可能對如何運行人類系統,有著重大啟發,因為過去,幾乎所有人類系統總是朝著目標設定的。

      衛詩婕:為什么你認為,必須要寫成一本書?

      Kenneth : 有一次我參加一個 AI 會議,一名羅德島設計學院(Rhode Island School of Design)的學生邀請我說,你應該來我們學校做一場演講。這是一群藝術家聽眾,超出了 AI 學術圈,我有點興奮。

      但這超出了我的預期。當我告訴他們,創新并不一定要先明確目標,那些學生們非常激動,其中一些人幾乎要哭了。因為他們說,我從來沒能向父母或老師解釋清楚我的選擇,因為他們總會問,你怎么賺錢? 你人生的目標是什么?你為什么要做這些毫無意義的事情?這是我第一次覺得自己能夠清晰地闡述,為什么我決定以那樣的方式度過一生,因為我在追尋有趣之路。

      這讓我更加明確了一個想法:如果我們能寫出來,這可能會是一本很棒的書。如果人們會為這件事落淚,那它肯定很重要。這會是一場重要的社會對話。

      Jane's interview

      02

      回憶 OpenAI 早期:

      那時的 Sam 是個好領導

      衛詩婕:完成這本書后,你們幾乎同時先后加入了 Uber AI 實驗室(2016-2019)和 OpenAI(2020 - 2022),為什么選擇這兩家公司?如何辨別一家創業公司是否有創新力?

      Joel :這很難先驗地知道。但我想,一家有意思的初創公司通常是由有意思的人組成的,而有意思的人通常有有意思的想法。

      Kenneth :我和 Joel 加入這兩家公司,有點像那本書里寫的,都不是被計劃的,只是機緣巧合。但2020 年,我就覺得 OpenAI 是一家好公司。OpenAI 有很多聰明的人,也在開展非常有趣的項目,所以會有一些創新并不奇怪。

      至于如何識別有吸引力的初創公司,這取決于你是誰,一名投資者,和一名員工,評判標準是不同的。作為員工,我會看它是否符合我的興趣?

      而作為投資者,我的看法會稍有不同,我不會那么在意每一件事都必須成功。我應該把賭注押在那些足夠創新、足夠有趣的事情上——如果這件事成功了,那將會是巨大的成功,因為它與其他正在進行的事情截然不同。

      足夠新穎,就值得去冒這個風險。

      衛詩婕:那時的 OpenAI 有哪些有趣的探索?

      Kenneth:哦,2020年的OpenAI,我看到了早期的 GPT 模型,現在這已經是舊聞了,但在當時,技術進步得非常快,非常有趣,甚至令人震驚。現在,未來已經到來。

      Joel :那時真的很有趣,那里的確有很多聰明人。就像 Ken 說的那樣,你能比其他人提前接觸到一些新興技術。那種體驗超凡脫俗。

      衛詩婕:(在 OpenAI )你們最尊敬和喜愛誰?

      Joel :這是個有趣的問題。我非常敬重 Ken 。我們共同領導團隊嘛。不過,要說個人喜好,我真的很喜歡 Jan Leike。他是那里的安全負責人,而且是個好人,我很喜歡和他聊天。不過,你知道的,在 OpenAI 有很多有趣的人,所以真的很難選……

      Kenneth:這是個好難的問題。當然,我會選 Joel ,但是……我在那里尊重很多人。我尊重那里的大多數領導。我真的沒有一個確定的答案可以給出。

      衛詩婕:Sam 曾公開表示過對《偉大》這本書的推崇,但隨著 OpenAI 的宮斗事件,Sam Altman 的公眾形象也變得模糊和充滿爭議。我聽到一種觀點,認為 Ilya 是真神,而 Sam 是偽神。你們作為 OpenAI 曾經的一員,怎么看 Sam 對 OpenAI 的領導?他是個什么樣的人?

      Kenneth :在 2020 年到 2022 年期間,我在 OpenAI 工作,這都是在那些爭議事件之前。但在那段時間里,我覺得 Sam Altman 是個好領導。他務實、謹慎、善于溝通。他會仔細權衡問題。當時我沒看到有什么可批評的地方。

      對于 OpenAI 發生的爭斗,我和大家一樣感到驚訝。我沒想到會這樣。聽到這件事真是個巨大的沖擊。你知道,Sam 似乎牢牢掌控著局面,我沒想到會有人試圖罷免他。所以我和大家一樣一頭霧水,直到今天我也不清楚到底發生了什么。

      Joel :是啊,這就像是一連串非同尋常的事件。這一切的發生有點瘋狂。你知道的,涉及大量金錢和權力,人們都在努力做自己認為最好的事情,卻有著不同的觀點。

      Jane's interview

      03

      AI 這個領域,

      過去比當下,要有趣得多

      衛詩婕:隨著 2022 年底 GPT-3.5 發布——當「開放性探索」的成果被看見后,全球人工智能行業就開啟了激烈競賽。你們當時在 OpenAI,是否感受到氛圍的變化?你們在內部是如何感知的?

      Joel:我想我可以說,隨著時間的推移,有了明顯的變化。當你有一款影響力如此巨大的產品,你就會開始轉變,從單純的探索轉向更深入地追求某些東西。你能感覺到齒輪開始向更多的利用模式轉動。

      隨著時間的推移,整體的關注度在不斷上升,而這項技術本身其實相對簡單——我指的是訓練語言模型并在越來越多的GPU上使用更大的數據集,其他人也開始紛紛效仿。競爭就加劇了。

      Kenneth:我想我會同意喬爾的觀點,(OpenAI 內部)確實發生了一些變化,因為當你挖到金子時,你往往會專注起來,最具戲劇性的變化可能發生在我們離開之后,因為真正有感染力的 GPT 極大地改變了公司。

      衛詩婕:具體的現象是什么?

      Kenneth:公司的應用商業板塊發展得很快。一開始它只是一個研究實驗室,突然變成了一個強大的商業部門。所以公司內部的性質發生了變化。當然,他們還在繼續做研究,但突然公司變得非常以商業為導向。

      衛詩婕:2023 年的 OpenAI 面對著十字路口,左手邊,是它來時的基因,作為一家非營利機構去繼續探索前沿科技;右手邊,是追逐成為下一個科技巨頭;外界對于這家公司有怎樣的誤解嗎?

      Kenneth:2023年是在我們離開之后。所以我也只能猜測當時的情況。但我猜測他們不會用那么極端的措辭來看待這件事。我想,他們兩者都想做,既想繼續做一個偉大的研究實驗室,也想利用商業機會。那里的每個人都知道研究很重要。我想 Sam 也知道研究很重要。

      但顯然,擺在他們面前的巨大商業機會是不可能忽視的。毫無疑問,這將對公司的文化產生一些影響。

      衛詩婕:你們是否為 OpenAI 氛圍的改變,感到惋惜?

      Kenneth:我并不感到遺憾。我認為我們正在目睹的變化是整個行業的變化。這不僅僅是 OpenAI 的問題。我的意思是,真正發生巨大變化的是AI。因為我從事AI領域已經很長時間了。從前的 AI 只是一個小型學科,今天它具有巨大的社會影響。當某件幾乎像小游戲一樣的東西突然變成世界上最重要的事情時,需要時間來處理和吸收,這是一個非常復雜和艱難的過渡。

      衛詩婕:那 Joel 呢?

      Joel:我覺得我有點遺憾,并不是對新革命之前的研究有懷舊之情,而是從前有更多樣化的事物,還有很多有趣、瘋狂的研究。但是現在語言模型的論文實在太多了。我有種感覺,語言模型相關的東西在社會中傳播得太快了。它超級有趣和令人興奮。而且我一直在使用這些工具。但是這個領域的過去比現在更具趣味性。

      盡管規模化(Scaling)也是一門重要的科學。但不知為何,對我來說,僅僅是讓規模發生效應的技術,在智力上的吸引力要小一些,即便這樣做會帶來驚人的結果。

      衛詩婕:你們個人更希望 OpenAI 成為一家偉大的商業公司,還是一家偉大的研究機構?

      Joel :我認為 OpenAI 的遺產肯定是作為一家偉大的研究機構,盡管目前它更多是以商業巨頭而聞名。我想我一直期望它有點像研究機構,我加入的時候沒料到它會成為一個商業巨頭。

      Kenneth:對我來說也是如此,它變成這么龐大的商業組織,還挺讓人意外的。2020 年的時候,它更像是一個研究機構,但在某些方面,這和我們的書是相符的——你在 2019 年看它的時候,根本不知道它的商業計劃是什么。沒有真正明確的計劃才是取得所有成功的原因。OpenAI 只是機會主義地順勢而為。有意思的是,結果大獲成功。

      Jane's interview

      04

      談 GPT-5與可持續創新:

      無聊了很久,AI 領域再次令人興奮

      衛詩婕:此前 GPT-5 經歷了難產,前幾天 GPT-5 剛剛發布,有人認為 OpenAI 開始了擠牙膏式的創新。你們怎么看?

      Kenneth:嗯,讓我想想。我認為目前 AI 存在一個普遍問題,即過去幾年一直遵循的僅依靠擴展和數據的路徑(Scaling Law),是否真的是通向 AGI 的道路?有趣的是,我們看到了 Scaling Law 放緩的跡象。似乎人們在這個問題上存在分歧。

      我認為,擴展路徑本身并不能一路通向所謂的圣杯,它并非是智能中唯一重要的因素。如果僅僅沿著這條路徑走下去,新模型并不總是會帶來革命性的成果,這也不令人意外。

      但實際上,作為一個研究人員,我恰恰認為現在是一個非常有趣的時期。進展有所放緩,就有空間讓更多有趣的想法進來,開展新的工作。從研究角度來說,AI 這個領域可能會再次變得令人興奮。

      Joel :我覺得可以毫不夸張地說,從 GPT 3 到 GPT 4的飛躍,要比從 GPT 4 到 GPT 5 的飛躍更深刻。為什么會這樣?我覺得沿著 Scaling Law 的這條路徑,有點后勁不足了。再說一次,這更多只是我個人的想法。

      我懷疑情況就是如此。當下,這些模型的訓練方式與人類理解事物的方式相比,有些奇怪,而且它們可能只是未來發展的墊腳石。我不認為 Transformer 是這個故事的終點。所以我很期待有不同的東西出現。

      衛詩婕:OpenAI 的故事是否告訴我們:一旦「開放性探索」成功了,成果被看見,就容易引來強競爭,亦或是出現各種誘惑,來破壞這種創新氛圍——這是否很難避免?

      Kenneth:是的,我認為這是一種難以避免的危險。縱觀歷史,我們會看到創新者做出了革命性的事情,成為頂尖人物,但后來卻被某個不知名的新創新者所顛覆,這樣的故事在不斷發生。

      確實存在這樣一種現象:巨大的成功可能會讓你開始趨于保守。這是一個深層次的問題,因為不僅僅是某人失去了創新的意愿,還在于,你曾經走過的創新之路不會有第二次成功。

      你在取得驚人發現的道路上,遵循了某些原則和啟發式方法而獲得了成功,你認為你可以再次這樣做,但實際上,下一次創新總會有不同的故事。過去有效的模式,不再是未來有效的模式,我認為所有創新者都會落入這個陷阱。

      Joel :這就是為什么,有些創新者每隔大概 10 年左右就會重塑自己。要對抗自己的本性、直覺、好奇心,這真的很難。

      衛詩婕:你們如何看待 Google ?它既是一家偉大的商業公司,同時也是 AI 研究的發源地。

      Joel :是的,提到谷歌就提到了一個非常有趣的地方,他們發明了 Transformer 架構,而正是這個架構真正引發了語言模型革命。作為一家大公司,在部署這項技術時,他們可能確實更加謹慎一些。這也未必是件壞事。我記得,谷歌之前就有類似聊天的模型。

      衛詩婕:Google 最早發現了大模型的方向,卻錯過了 GPT 。并流失了大量 AI 人才。

      Joel :是的,不過,一旦這個巨頭被喚醒,我認為現在他們基本上已經和 Anthropic 以及 OpenAI 勢均力敵了,他們在某些方面可能已經迎頭趕上了。但確實,作為一家更大的公司,它可能更加官僚化,以及因為被自身的成功所吞噬,而會出現的種種情況。這就是一個不斷重演的故事。但他們仍在繼續進行出色的研究。

      Kenneth:OpenAI 是一場意外的顛覆。很明顯,看著源自谷歌的東西以這種方式發展,對谷歌來說是個痛苦的故事。但這就是創新的永恒故事,它一次又一次地上演。就像柯達被數碼攝影顛覆后,也沒能重新站穩腳跟。這類故事在科技領域一直都在上演。不過,我認為谷歌,就像 Joel 說的,在一定程度上已經重新站穩了腳跟,所以現在它頗具競爭力。而且 DeepMind 肯定取得了一些相當大的成就,甚至在語言模型之外,比如 AlphaFold 等方面。但他們確實錯過了一個時機。我敢肯定,他們對此感到遺憾。

      衛詩婕:在成熟企業中,如何避免目標管理扼殺創新?

      Kenneth:這是一個大問題,也是對谷歌這樣的公司非常重要的問題。為了創新,有時你必須放棄一些目標。我認為,隨著公司的成熟、占據主導地位并取得巨大成功,這些大公司更有可能以目標為導向。像谷歌是 OKR 和 KPI(即 OKR 目標和關鍵結果)的推廣者之一,這些方法在整個行業都有應用。這有點像一個強化循環。目標讓我們取得了成功。于是我們設定更多的目標。在那種環境下,實際上很難說我們要廢除官僚主義,去掉目標,讓一些人去做有趣的事情。大公司在這方面很掙扎。

      大公司會說,我們像谷歌那樣建立一個研究實驗室,比如谷歌大腦之類的。每個人都應該很高興。但實際上發生的情況是,人們清楚,最終還是會根據公司的 OKR 來進行評估。他們能看到,同事得到晉升是因為他做了有助于谷歌盈利的事情。看到這種情況時,你會想,他們嘴上說關心這個,但得到獎勵的卻是那些真正推動目標實現的人。所以我也會對這種信號做出回應,因為我也想今年拿到獎金,也想漲工資。

      這就是為什么初創企業往往具有顛覆性優勢,因為如果在大公司內部設立一個創新實驗室,不在實驗室的人就會變得嫉妒和憤怒。實驗室里的人不必幫助推進目標,他們可以做任何他們覺得有趣的事情。那么其他人就會說,“為什么那些人可以這樣做呢? 他們拿著這么多錢,像孩子在操場上一樣無所事事”。這對大公司來說存在文化風險。整個矛盾之處在于,從創新的角度來看,做一些無用之事實際上是最好的做法。

      所以我認為大公司面臨的挑戰是巨大的,需要、真正的勇氣去面對。你告訴我今年必須完成 X 目標,否則我就不給你加薪。這樣我會感到安全。反而你告訴我可以隨心所欲地做事,這讓我感覺不安全。這就是我們這本書的意義所在,我認為它是為了賦予人們這種勇氣。

      我希望這些公司的領導層能讀一讀這本書,不是因為這會幫助喬爾和我賺錢,對我們來說那只是微不足道的一筆錢。而是因為它可以改變公司文化,這可以賦予他們力量,讓他們做出這些非常艱難的決策,比如當有人創建一個創新實驗室時。真正保護它并讓它發揮應有的作用,人們需要這種勇敢的變革。

      衛詩婕:我確信很多中國創業者已經讀過《偉大》這本書了。但一段有關 OpenAI 的歷史是:成立于 2015 年的 OpenAI ,在早期,曾鼓勵學者們主動探索各類前沿方向,這聽起來是符合你們的主張的——自由探索而非規劃;但兩年后,數億美金即將燒完。這背后一個關鍵問題是:「開放性探索」真的可持續嗎?那可能意味著更多的資源投入,誰應該來為這種「開放性探索」買單呢?

      Joel:在某些特定的環境下,開放和探索是可持續的。大學,有基礎研究,基礎研究通常由公眾資助。長遠來看,公眾的收獲會大于投入。這種投資是有回報的,而且回報相當可觀。但當你試圖在企業環境中進行開放和探索時,情況就變得更加棘手了,因為企業有一個必須遵循的時間框架,在這個框架內,你會面臨優化利潤的壓力。在最壞的情況下,如果你賺不到足夠的錢,公司可能就會倒閉。所以我認為,只有那些根基穩固的公司才真正有自由去盡可能廣泛地進行探索。但即使是考慮一些更有限的探索方式,也仍然是有用的。

      Kenneth:我認為只要公司健康,開放式探索絕對是可持續的。所以我認為成功不應成為開放式探索的阻礙。就像那些人們勉強能吃飽飯的社會是不會有創新的。創新只在你有能力承擔風險的情況下才會開始發生,因為這并不意味著你會死亡。挺違反直覺的是,很多人認為成功會破壞做這件事的能力。但恰恰,因為你成功了,你才能夠繼續在創新上投入。再補充一點,小公司也可以進行開放式創新,這絕對是有可能的。

      衛詩婕:2017 年的 OpenAI 在資金即將燒完的背景下,最終選擇將所有資源和人力聚焦于大語言模型,這才孕育出后來的 ChatGPT 。——這是否與“偉大無法計劃”沖突?在發散和收斂之間,如何掌握微妙的平衡?

      Joel:這很有趣。

      Kenneth:我們 2020 年到達 OpenAI 時,他們所做的不僅僅是語言模型。所以我不認為他們完全專注于語言模型,但我相信你說的可能是已經做出了一些決策。也許有人認為在這方面加大投入是一條前進的道路。我對此并不知情。但這是有可能的,且與書中的觀點并不矛盾,因為我們的書并不反對信念。

      我們并不是說你永遠不能做決策。就像如果你強烈感覺某條道路很有趣,我們的書會支持你走下去。只是我們想說的是,你不應該僅僅因為認為它會通向某個目標,某個遙遠的目標,就選擇走那條路。

      如果 OpenAI 在 2017 年決定投資語言模型,他們絕對沒有意識到或預料到 ChatGPT 會在大約六年后或七年后被創造出來。所以,2017年 這一決策的目標可能更多是一種信念,即這是一項有趣的技術,顯然,事后看來,這是一個很棒的信念。我的意思是,GPT 1 之類的,它當時就是垃圾。它在任何方面都不是一個好產品。

      但它很有趣。非常有趣。而當時有勇氣在這方面投入更多的人是非常聰明的人。

      Joel :有一種有趣的現象,你可能會通過收斂來展現出發散性。OpenAI 就是這樣一個例子,從早期開始貫穿始終的信念就是,擴大神經網絡規模會產生有趣的結果。作為一家公司,我們在這個假設上達成了共識,而其他人并沒有真正達到同樣的信念程度。

      真正有高度信念的東西,它會有回報。研究將繼續進行,在整個系統中建造更多的墊腳石,希望能繼續朝著這個方向發展。

      Jane's interview

      05

      AI 競速賽中,

      目標的欺騙性

      衛詩婕:你們怎么看持續至今的關于人工智能的競速賽?你們提出了“目標的欺騙性”,這在今天的 AI 競速賽中是否有體現?

      Kenneth:這肯定在競賽中有所體現。你總能看到這些基準測試的報告,比如一些數學測試和編程測試,比如我們看到 AI 實際上能夠在數學奧林匹克競賽中取得成功并獲得金牌。從基準(benchmark)的角度來看,這是一項了不起的成就。

      但這正是我們的書所警示的:這樣做可能對創新有害且具有欺騙性。某種意義上,我們可能會看到這些測試的分數提高了,但最初我們認為的智力水平實際上并沒有提高。如果 AI 達到了博士水平,為什么它沒有發明出很多新的數學成果呢?

      可能正在發生的事情是,我們正走在一條具有欺騙性的道路上。有意思的是,這似乎并沒有引起更多的擔憂。人們會說,哦,它會來的。現在,每次新模型發布時,這些得分都會立即公布,該模型在基準測試中的表現會比其他所有模型更好。如果你仔細想想,就會覺得可疑。實際上,我們是在迎合基準測試,而不是追求另一個東西,即智能。

      執著于某些特定的目標,會讓我們失去大局觀。失去大局觀就是一種自欺欺人。

      Joel :是的,我完全同意肯的觀點。基準測試可能具有誤導性。如果回顧一下 AI 的歷史,我們以前經歷過這樣的周期,大約 20、30 年前,神經網絡曾令人興奮,然后在我認為是《感知機》這本書出版后,它們就不行了。然后它們經歷了寒冬、盛夏,等等。

      衛詩婕:潮起潮落。

      Joel:對,起起落落。我們不認為這就是故事的終局,如果 AGI 近在咫尺,我不知道我們是否做好了準備,但不管怎樣,我可能還是會一頭扎進去。不過我確實認為這里存在很大的欺騙風險。

      衛詩婕:從創新氛圍來看,今天硅谷或全世界的創業公司里,哪家公司最像當年的 OpenAI ?

      Kenneth:當年是什么時候?你是指 OpenAI 成立的時候嗎?

      衛詩婕:2020 或 2022 之前的 OpenAI 吧。

      Kenneth:這是個好大的誘惑,我很想引用我們自己公司的例子。這沒問題吧?啟動一個新的開放式實體團隊的感覺,讓我想起了創立 OpenAI 時我們啟動開放式實體團隊的情景。

      衛詩婕:那你能更多地介紹一下 Lila 這家公司嗎?

      Kenneth:好的,我和 Joel 最近都加入的 Lila 科學公司,正試圖創造所謂的科學超級智能。它采用了超級智能這個概念,這也是很多公司都在談論的話題。但 Lila 特別將其目標指向科學,即科學本身的進步。

      這些假設中有幾個獨特的方面:其中一個是,目前我們不會真正看到偉大的科學革命,而這正是許多公司都在談論的——當我們實現超級智能時,真正巨大的好處將是會有新的藥物、新的能源、新的材料,所有這些科學革命都將因為超級智能而到來。但 Lila 認為,僅靠互聯網數據是無法實現這一點的。你必須與現實世界進行實際互動,才能檢驗假設、獲取更多信息,因此,當我們匯聚了各種不同的科學專業知識,最終也會產生一種與其他前沿實驗室(在探索的)不一樣的智能。

      從另一個角度看,科學是你能接觸到的最具開放性的事物之一。它就像是一棵永無止境的發現之樹。

      Kenneth:Lila 的規模有點類似于我們加入 OpenAI 時的規模。這是一個緊湊、敏捷且靈活的環境,適合嘗試新事物。而且每個人都對接下來要做的事情感到興奮。那種感覺是,下一個重大事件將在這里發生。Joel ,在某種程度上,我當時對 OpenAI 也有這種感覺。

      衛詩婕:沒有其他來自硅谷的公司從你腦海中閃過嘛?

      Kenneth:我并不是要刻意回避提及其他公司。毫無疑問,硅谷正在涌現創新成果。但我們面臨的問題是,下一個重大突破在顯現之前總是無形的。我很難有十足的把握去確定它,開放是一個巨大的現象。如果我知道,我會告訴你的。

      衛詩婕:你們怎么看 2025 年 AI 的發展?發展得很快、令人興奮嗎?

      Joel :它似乎仍然在快速發展。編碼模型(Coding)讓我感到很驚喜,今年似乎是人們開始使用 AI 編寫代碼的一年,這真的很了不起。它們并不完美,也有一些粗糙的地方。但在我看來,這似乎是一個核心的實際發展。

      Kenneth:但 Coding 帶來另一件事,就是你突然要調試一些你不理解發生了什么的東西,因為你沒有編寫代碼。而且這比過去調試要花費更多的時間。所以我們同時面臨著這種巨大的加速和另一種減速。大家相信隨著這些的改進,bug 會隨著時間的推移而減少。所以加速會越來越快。但它正處于一個有趣、微妙的轉折點,看看它從這里走向何方很有意思。

      衛詩婕:你們有留意到 Deepseek 的創新嗎?

      Joel:嗯,我想很難忽視它,至少在某種意義上,它給人帶來了巨大的沖擊,股市也因此受到了影響,這是一項超級成就。顯然,這是在不斷演變的競爭動態中的又一步,你知道,哪些國家的哪些團隊和哪些人正在創造世界上最好的模型。而且,我認為中國一直在努力追趕美國在這方面的步伐。

      衛詩婕:我還留意到因為 Deepseek 的出現,硅谷對中國 AI 創業公司的態度都改變了。

      Kenneth:確認一下,你說的變化是指什么變化?

      衛詩婕:硅谷現在會更注意中國 AI 創業公司。

      Kenneth:哦,沒錯,我絕對是這么認為的,它肯定吸引了所有人的關注。自那一刻起,很多事情都發生了變化。

      衛詩婕:當下中美科技競爭呈現比較緊張的態勢,你們怎么看兩國科技的發展,中美會走上不同的道路嗎?

      Kenneth:這已經導致了緊張的局勢。我認為未來會發生什么非常難以預測。我們看到國際上的發展態勢,有些事件似乎在推動各國走向分裂,但隨后又有其他事件,令人驚訝的是,各國又走到了一起。所以很難說這一切最終會如何收場。

      衛詩婕:你們有一個重要的觀點「社會對『目標管理』的迷信可能阻礙突破性創新」。從歷史上看,中國是一個特別擅長制定計劃的國家,我們也從這種規劃性中獲得了成果。你們怎么看中國科技未來的發展?有什么想要提醒中國的嗎?

      Kenneth:嗯,答案有點明顯。你知道的,如果中國真的……喜歡規劃。而我們的書叫《偉大為何不可計劃》。那么可以提醒中國,我們的書可能作為一種很有趣的觀點,是對潛在的傳統成就觀的一種反駁。我知道中國有很多規劃。我不想過度簡化,因為中國人對中國一定比我了解得多得多。就像喬和我都承認的那樣,我們并不反對所有的規劃,但在某些領域,特別是顛覆性創新領域,規劃實際上可能是有害的。中國的未來是一個創新的問題。你們要努力找到適合自己的正確事情去做,中國得為自己進行創新。

      Joel :我聽一些朋友說過,中國教育面臨著諸多挑戰,有大量的考試。在美國,我們也有考試文化,也許這提醒我們,這些考試所反映的內容可能并非我們真正關心的。如何分配頂尖教育機構的名額,這始終是個難題。我想,希望在于,應該有更人性化的方式來發現有潛力的人,而且人們參加的考試可能并不能真正反映他們的潛力,而更多反映的是他們專注于考試的能力。所以我希望,這一信息不僅適用于中國,也適用于美國,我們應該減少讓孩子們經歷不必要的考試。

      Jane's interview

      06

      「開放性」的

      價值實踐,和人生哲學

      衛詩婕:我看見 Ken 身后那幅中國書法了。你知道這三個字是什么意思嘛?

      Kenneth :是的,我想它的意思是開放性。

      衛詩婕:沒錯,這是誰送給你的?是一份禮物嗎?

      Kenneth:確實是某個人送我的禮物。他們委托中國藝術家制作了這幅書法,然后郵寄給了我。它在某種程度上代表了我的研究領域。所以我把它掛在墻上,覺得非常不錯。

      衛詩婕:很漂亮,而且它與我們今天的采訪有關。

      Kenneth :是的,沒錯。很有趣。

      衛詩婕:隨著《偉大》一書被全世界關注,你們的生活發生什么改變了嗎? Kenneth 離開 OpenAI 時,似乎有些沮喪和迷茫?離開后的三年里,你的沮喪好些了嗎?

      Kenneth:這是一段有趣的評論。如果當時我看起來沮喪又迷茫,那確實是真的。

      實際上,在某種程度上,我當時真的很擔心 AI 本身的影響。因為我開始意識到,所有這些我以前沒有意識到的新的全球影響。所以我有幾年時間來思考這個問題。確實,經過幾年的思考,我至少在理解正在發生的事情方面感覺更自在一些了。這讓我感覺良好。

      是的。我會說這本書對我的生活產生了很大的影響。它給了我機會去結識很多人,你知道的,因為我從前只是一名 AI 研究員。但因為這本書,我有機會與如此多樣化的人交談,了解到許多不同職業和生活方式的不同事情。甚至有一次,有位祖母打電話到我的辦公室,問我是否可以見見她的孫子,讓他不那么固執。她說她是在廣播里聽到我的。諸如此類的事情對我來說非常有意義。就像我現在和你交談,如果沒有這本書,這種情況也不會發生。

      Joel:我在反思的一件事是,當你從事基礎研究工作并撰寫論文時,很難將論文與對人們的任何具體積極影響聯系起來。但當一個人以非常具體的方式感謝你寫的東西,說真的很感激它觸動了他們,甚至可能改變了他們的生活,我想這可能是最大的收獲之一。是的,人們關心我們寫的東西,這真的很神奇。

      衛詩婕:你們在書中還給普通人建議——建議人們能更好地追逐自己的好奇心,收獲屬于自己的完美人生。能不能分享一下,當下你們如何安排自己的工作和生活?

      Kenneth:去追求好奇心。在我自己的工作和生活中,我有點相信,因為這些事情對我來說有趣,我就會把它們做好,然后好事就會發生。但我不確定會是什么好事。所以這和這本書的觀點相當契合。寫了這本書讓我對這種方法更有信心了。

      Joel :我的回答非常相似。不知怎的,我在工作之外的追求總會以某種意想不到的方式融入我的研究中,并且試圖,在自己的生活中找到通向意外寶藏的墊腳石。是的。

      衛詩婕:現在回望,哪些是你們人生路上的墊腳石?

      Joel:我小時候,我爸爸拿到了一本雜志,叫《3 to 1 contact 》,是美國的一本雜志,在雜志的后面,有一些基礎程序,還有一些你可以輸入的程序。就是那本雜志讓我對計算機產生了興趣。還有好多這樣的墊腳石。

      Kenneth:我必須承認,在我決定招募喬爾的某個時刻,這顯然給我帶來了大量我根本無法預測的后果,包括現在坐在這里接受這次采訪。

      衛詩婕:這很溫暖。書中有一句我最喜歡的話:「當你放棄對目標的執念,反而可能撞見改變世界的寶藏。」所以,你們是否曾經「撞見了改變世界的寶藏」,請分享一個與此有關的回憶?

      Kenneth :我其實很懷念很久以前玩 Pick Breeder 的時候,我在沒有刻意為之的情況下做了一件非常有趣的事情。而現在,有成千上萬的、不同國家的人受到了“偉大為何無法被規劃”這一理念的影響,這簡直太瘋狂了。

      Joel:在我的人生中,有很多次,某件事,它徹底顛覆了我的整個人生,以一種我從未預料到的方式。我想,在我們每個人的生活中,可能都有這樣的時刻。

      本期播客和視頻播客可分別前往播客平臺(如小宇宙)、視頻平臺(如b站、小紅書)收聽和觀看~


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