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ChatGPT的火，已經(jīng)從AI圈燒到了全球。

自2022年11月推出后，這款強(qiáng)大的聊天機(jī)器人僅用60天月活過億，被《財富》認(rèn)為是劃時代的產(chǎn)品，引微軟、谷歌等巨頭紛紛下場。

更重要的是，以ChatGPT為代表的AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，生成式AI），正在人工智能領(lǐng)域掀起AI商業(yè)化的新一輪浪潮，打開了諸多行業(yè)變革的想象天窗。

如果要問誰是當(dāng)下離 AI 技術(shù)革命最近的人，ChatGPT之父、OpenAI CEO 山姆·阿爾特曼（Sam Altman）一定位列其中。

2017 年，還在擔(dān)任硅谷知名創(chuàng)業(yè)孵化器 Y Combinator總裁的他，和伊隆·馬斯克、彼得?蒂爾、雷德?霍夫曼等人一起投資了 10 億美元，共同成為 Open AI 的創(chuàng)始人。又過了兩年，他將工作重心轉(zhuǎn)移到了 AI，擔(dān)任 OpenAI 的 CEO 直到今天。

在去年秋天，山姆·阿爾特曼與 Open AI 創(chuàng)始人之一、領(lǐng)英聯(lián)合創(chuàng)始人雷德?霍夫曼（Reid Hoffman）展開了一場精彩對話。其中，山姆·阿爾特曼分享了他對于未來AI發(fā)展的預(yù)測：AI 大模型技術(shù)，將成為繼移動互聯(lián)網(wǎng)之后，未來最大的技術(shù)平臺；而以聊天機(jī)器人為界面，加上圖像、音樂、文本等多模態(tài)模型的發(fā)展，將誕生大型企業(yè)。

他是如何判斷AI未來商業(yè)化發(fā)展的？大型AI企業(yè)將誕生于哪些領(lǐng)域？AI將取代人類的工作，還是更好地幫助人類工作？

AI大模型——未來最大的技術(shù)平臺

Q：很多AI大模型都通過API（application programming interface，應(yīng)用接口）開放使用，它真正的商業(yè)機(jī)會是什么？

Sam Altman：現(xiàn)在，語言模型已經(jīng)可以很好地應(yīng)用到文案寫作和教育服務(wù)領(lǐng)域。我相信未來幾年內(nèi)，語言模型會更加強(qiáng)大，將能與Google這一價值萬億美元的搜索產(chǎn)品一較高下。語言模型的應(yīng)用將會改變我們的日常生活。

以前，人們太早嘲笑許多趨勢，比如聊天機(jī)器人，其實(shí)它很有價值，只是當(dāng)時的技術(shù)還不能滿足需求?，F(xiàn)在的聊天機(jī)器人更加成熟，幾乎可以達(dá)到人類水平。聊天機(jī)器人可以用于醫(yī)療服務(wù)行業(yè)，提供咨詢和教育服務(wù)，這方面將能催生出大型企業(yè)。

我相信，不久之后會出現(xiàn)多模態(tài)模型，這將開辟新的事物?，F(xiàn)在，人們可以直接用自然語言命令計(jì)算機(jī)為你完成你想做的工作。

例如DALL-E圖像生成工具和Copilot編程工具，都是用戶向它們輸入自然語言描述，然后工具自動生成用戶想要的東西，用戶還可以不斷迭代修改自己的描述，直至工具給出滿意的輸出。

類似的AI應(yīng)用方式會成為大趨勢，可以孕育出許多大型企業(yè)。強(qiáng)大的AI模型可以成為孵化各種AI應(yīng)用的平臺，就像智能手機(jī)的出現(xiàn)催生出眾多APP一樣，它們的共同點(diǎn)都是可以制造無數(shù)的商業(yè)機(jī)會。

Q：作為大型語言模型 API 的服務(wù)提供商，關(guān)鍵是什么？如何創(chuàng)建一個持久的差異化業(yè)務(wù)？

A：將來應(yīng)該會出現(xiàn)幾個大型的基礎(chǔ)模型，開發(fā)人員都將基于這些基礎(chǔ)模型研發(fā)AI應(yīng)用。但目前的情況依然是某一家公司開發(fā)出一個大型語言模型，然后開放API供他人使用。

我認(rèn)為，將來在基礎(chǔ)模型和具體AI應(yīng)用研發(fā)之間會有一個中間層：出現(xiàn)一批專門負(fù)責(zé)調(diào)整大型模型以適應(yīng)具體AI應(yīng)用需求的初創(chuàng)企業(yè)。能做好這一點(diǎn)的初創(chuàng)公司將會非常成功，但這取決于它們能在「數(shù)據(jù)飛輪」上走多遠(yuǎn)。

數(shù)據(jù)飛輪：使用更多數(shù)據(jù)可以訓(xùn)練出更好的模型，吸引更多用戶，從而產(chǎn)生更多用戶數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，形成良性循環(huán)。

我對初創(chuàng)企業(yè)訓(xùn)練模型的能力持懷疑態(tài)度，將來承擔(dān)模型訓(xùn)練角色的應(yīng)該不會是初創(chuàng)公司，但這些企業(yè)可以在上述的中間層角色中發(fā)揮巨大價值。我認(rèn)為中間那一層會創(chuàng)造很多價值。

Q：一個大型語言模型初創(chuàng)企業(yè)，如何區(qū)別于另一個大型語言模型初創(chuàng)企業(yè)呢？

A：我覺得應(yīng)該是中間層。

從某種意義而言，創(chuàng)業(yè)公司會訓(xùn)練自己的模型，只不過不是從頭開始。

他們將采用基礎(chǔ)模型，這些模型已經(jīng)經(jīng)過大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)訓(xùn)練，然后在這些模型之上進(jìn)行訓(xùn)練，為每個垂類創(chuàng)建模型。

他們所做的 1% 的訓(xùn)練，對于應(yīng)用來說至關(guān)重要。我認(rèn)為，這些創(chuàng)業(yè)公司將會非常成功，并且與眾不同?？赡馨ㄒ欢螘r間內(nèi)存在的 prompt engineering（提示工程）或基礎(chǔ)核心模型（core base model）。

注：提示工程是指將任務(wù)的描述、或者提問放在輸入中，讓 AI 模型輸出理想結(jié)果的調(diào)試過程；ChatGPT 走紅之后，提示工程師這一崗位也被人所關(guān)注。

Q：五年內(nèi)，大多數(shù)用戶與基礎(chǔ)模型交互的方式是什么？prompt engineering 將是許多組織的內(nèi)部職能嗎？

A：我不認(rèn)為五年后我們還做 prompt engineering，這將被整合進(jìn)所有地方。無論用文本還是語音，取決于上下文，只需要語言接口，讓計(jì)算機(jī)做你想做的任何事情。

將來的AI系統(tǒng)不會因?yàn)樵鲅a(bǔ)了某個特定詞就會產(chǎn)生截然不同的輸出，而是可以較好地理解自然語言，用戶只需以文本和語音形式輸入指令，即可讓計(jì)算機(jī)完成圖像生成、資料研究、心理咨詢等復(fù)雜任務(wù)。

總的來說，用戶只需使用自然語言就可以與計(jì)算機(jī)交互，當(dāng)然，如果藝術(shù)家能想出更有創(chuàng)造性的描述，也自然就可以生成更好的圖像。

Q：當(dāng)有一個偉大的視覺思考者，他們可以從 DALL-E 中獲取更多，因?yàn)樗麄冎廊绾胃钊胨伎?，知道如何在測試中迭代循環(huán)。你認(rèn)為這是大部分這類事的普遍真理嗎？

A：百分百確定。重要的是思想的質(zhì)量，和對你想要的東西的理解。所以藝術(shù)家仍然會在圖像生成方面做得最好，不是因?yàn)樗麄冊趫D像最后加上了這個神奇單詞，而是因?yàn)樗麄兡苡梦覜]有的創(chuàng)造性的眼光來表達(dá)。

Q：最令你驚訝的是什么？如果沒有意識到事情已經(jīng)發(fā)展到這一步，你認(rèn)為會有什么樣的驚喜呢？

A：人們現(xiàn)在所犯的最大的系統(tǒng)性錯誤，就是他們會說，「好吧，我也許持懷疑態(tài)度，但是這種語言模型真的會起作用，當(dāng)然，圖像和視頻也會起作用。但它不會為人類產(chǎn)生新知。它只會做其他人已經(jīng)做過的事情。這還是讓智力的邊際成本非常低，不能治愈癌癥。它不會增加人類科學(xué)知識的總和?！刮艺J(rèn)為這將被證明是錯誤的，讓目前該領(lǐng)域的專家最感到驚訝的地方。

當(dāng) AI 科學(xué)家可以自我迭代

Q：無論是建立在 API 之上，還是科學(xué)家使用 API，有哪些地方的科學(xué)會加速，以及如何加速？

A：現(xiàn)在科學(xué)界對AI的應(yīng)用分為兩種。

一種是將AI工具直接用于科學(xué)目的，如AlphaFold（用于蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測），它們可以創(chuàng)造巨大價值，相信未來會出現(xiàn)無數(shù)這樣的工具。

另一種是將AI工具用于提升科研工作效率，如幫科學(xué)家和工程師找到新研究方向、寫代碼等。Copilot編程工具就是一個例子。但AI工具的能力遠(yuǎn)不止于此。上述兩種AI應(yīng)用將會大大推動科技前進(jìn)。

此外，目前科學(xué)界也在探索對AI的第三種應(yīng)用方式——讓AI成為可以「自我改進(jìn)」的科學(xué)家。這件事情既有好處也有風(fēng)險。

好的一面是，可以利用AI將人類的工作內(nèi)容自動化，教會AI做任何人類可以做的事情：探索新科學(xué)、提出理論解釋、驗(yàn)證、思考等，或許還可借此解決困擾人類已久的「AI對齊問題（Alignment Problem）」（即如何讓AI系統(tǒng)的目標(biāo)符合人類的價值觀）。

風(fēng)險在于，有人擔(dān)心懂得「自我改進(jìn)」的AI有可能會像科幻小說描寫的那樣，擅自改動代碼或修改優(yōu)化算法。

我深信，真正有利于促進(jìn)人類和經(jīng)濟(jì)的前行的，是一個能夠推動科學(xué)進(jìn)步的社會架構(gòu)。我們能從這樣的社會架構(gòu)中獲益很多。

Q：「對齊問題」可能值得解釋一下？

A：建立一個非常強(qiáng)大的系統(tǒng)，如果它不按我們的意愿行事，或者它的目標(biāo)與我們的沖突，就會變得非常糟糕。

因此，對齊問題是：我們?nèi)绾谓⒆鲎罘先祟惱媸虑榈?AGI（Artificial General Intelligence 通用人工智能）？如何確保人類能夠決定人類的未來？

我們?nèi)绾伪苊庖馔夂凸室庹`用，前者是沒有預(yù)料到的錯誤，后者是一個壞人使用 AGI 造成巨大傷害；內(nèi)在而言的對齊問題是，如果這個東西變成一個生物，視我們?yōu)橥{怎么辦？

我們對如何在小范圍內(nèi)解決對齊問題有一些想法，已經(jīng)能夠使 OpenAI 最大的模型（表現(xiàn)得）比想象的要好。

我們對下一步做什么有些想法，但不能誠實(shí)地看著任何人的眼睛說，看到了 100 年后將如何解決這個問題。

但是，一旦人工智能足夠好，我們可以問它，「嘿，你能幫助我們做對齊研究嗎？」這將是工具箱里的一個新工具。

Q：我們之前的一次談話是，能不能告訴 agent(注：AI 中的一個概念，通常指環(huán)境中的智能主體），「不要種族歧視」？

A：當(dāng)然。一旦模型變得足夠聰明，真正理解了種族主義是什么樣子，以及它有多復(fù)雜，你就可以說，「不要成為種族主義者?！?/span>

Q：「AGI」這個術(shù)語已經(jīng)被廣泛使用。有時困惑來自于人們對 AGI 有不同定義。你如何定義 AGI，怎樣知道我們什么時候?qū)崿F(xiàn)它？

A：我理解的AGI相當(dāng)于一個可以共事的普通人，任何遠(yuǎn)程同事可以通過電腦幫你完成的工作，AGI也可以做，包括讓AGI學(xué)習(xí)醫(yī)療知識和寫代碼等等。

AGI的重點(diǎn)不在于掌握某一種難得的技能，而是擁有學(xué)習(xí)的元能力，然后只要人類需要，它就可以往任何技能方向發(fā)展并精通。

另一個概念是「超級智能」（Super Intelligence），它指的是比全人類加起來還要聰明的智能。

Q：如何看待像 GPT-3 這樣的基礎(chǔ)技術(shù)，對生命科學(xué)研究進(jìn)度的具體影響？生命科學(xué)研究中速率限制的因素是什么？我們無法超越這個限制，因?yàn)樽匀环▌t就是這樣？

A：目前的可用模型還不夠好，不足以對生命科學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生重大影響——不少生命科學(xué)家了解這些模型之后都說，它們只能在部分情況下發(fā)揮些許作用。

AI在基因組學(xué)領(lǐng)域有一些很有前景的應(yīng)用方向，但目前尚屬起步階段，不過我很看好。我認(rèn)為這也是市值千億的巨頭準(zhǔn)備進(jìn)軍的領(lǐng)域之一。

如果AI未來真的可以讓醫(yī)藥公司的研發(fā)速率提高幾百倍，那無疑會產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。不過如你所說，生物學(xué)的自有規(guī)律仍在，新藥的臨床驗(yàn)證需要時間，這也是醫(yī)藥研發(fā)的速率限制因素。

據(jù)我所知，不少合成生物公司借助AI發(fā)現(xiàn)許多新的研發(fā)想法，加快自己的研發(fā)迭代周期，但研發(fā)出來之后終究是要進(jìn)行測試，這部分時間無法縮減。

我認(rèn)為，醫(yī)藥初創(chuàng)公司最重要的是低成本和快速的研發(fā)周期，有了這兩點(diǎn)就有資本參與市場競爭了。所以如果我是一家醫(yī)藥初創(chuàng)公司的決策者，一開始我不會選擇從心臟病這類大難題下手。

此外，如果我是一家AI藥物研發(fā)初創(chuàng)公司，我會在模擬器上多下工夫，因?yàn)槟壳斑@方面還亟待改善。

未來十年：當(dāng)成本的結(jié)構(gòu)發(fā)生變化

Q：你認(rèn)為登月計(jì)劃（指 AI 的進(jìn)化）在未來幾年中有什么值得人們關(guān)注的地方？

A：一個比較確定的方向是，語言模型的發(fā)展會遠(yuǎn)超今天的想象。雖然很多人都說算力和數(shù)據(jù)都已經(jīng)跟不上了，這也是事實(shí)，但算法的改進(jìn)空間依然很大，還可以帶來很大的進(jìn)步。

第二個方向是多模態(tài)模型的發(fā)展。未來的多模態(tài)模型將不局限于文本和圖像的互相轉(zhuǎn)換，而是所有模態(tài)之間都可以方便地互相轉(zhuǎn)化。

第三個方向是，模型可以持續(xù)學(xué)習(xí)。目前的模型如GPT都停滯在當(dāng)初訓(xùn)練好的狀態(tài)，并不會隨著使用次數(shù)的增加而自我優(yōu)化。我相信未來可以改變這一點(diǎn)。

如果上述三點(diǎn)都能實(shí)現(xiàn)的話，我們就可以解鎖無數(shù)全新的應(yīng)用場景，實(shí)現(xiàn)真正的科技革新，幫助人類實(shí)現(xiàn)科技的飛躍式前進(jìn)。而且我相信，我們也有辦法利用AI推動科研進(jìn)步和新知識的產(chǎn)生。

我認(rèn)為，現(xiàn)在普遍存在的一種錯誤觀點(diǎn)是：「雖然語言模型的功能已經(jīng)比較完善，還可以應(yīng)用到圖像和視頻領(lǐng)域，將應(yīng)用智能的邊際成本降得非常低，但歸根結(jié)底，它只是模仿人類做過的東西，不能為人類產(chǎn)生新知識，不能治療癌癥，也不能拓展人類已知的科學(xué)領(lǐng)域。」我相信，AI的發(fā)展會讓持這種觀點(diǎn)的人大吃一驚。

Q：談一談目前被廣泛討論的領(lǐng)域，例如，AI 和核聚變。

A：業(yè)內(nèi)有人正在研究利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型控制核聚變反應(yīng)，但據(jù)我們所知，AI模型在這里發(fā)揮的作用還非常有限。

一件不幸的事情是，AI 已經(jīng)成為一個流行詞（buzzword），這通常是個很糟糕的跡象。我希望這并不意味著這個領(lǐng)域即將分崩離析。但從歷史上來看，這對于新的創(chuàng)業(yè)公司來說是一個非常糟糕的信號。

我認(rèn)為這是個人們會說一切都是「這個加上 AI」的領(lǐng)域，很多事情都是真的。我確實(shí)認(rèn)為這將是這一代最大的技術(shù)平臺。

我們喜歡在前沿領(lǐng)域做預(yù)測，預(yù)測和理解規(guī)模理論（scaling laws）是怎樣的（或是研究之后），然后說「好，這個新事物將發(fā)揮作用，就根據(jù)種方式來預(yù)測推演。」

這也是OpenAI的運(yùn)作模式——先做擺在我們面前的最有信心能成功的事情，然后分出10%的資源進(jìn)行成功確定性更低的探索工作。這種運(yùn)作方式為我們帶來巨大的成功。

現(xiàn)階段不應(yīng)該把重點(diǎn)放在「讓AI無所不能」上，而是先沿著現(xiàn)有的道路慢慢發(fā)展完善AI，然后留有開放探索的空間——偉大的事物都不是計(jì)劃出來的，有時重大的突破誕生于偶然。

Q：AI 應(yīng)用在非常重要的系統(tǒng)，例如金融市場，將會發(fā)生什么？

A：AI終將滲入人類生活的方方面面。未來十年里，智能和能源的邊際成本會迅速下降，趨近于零，而智能和能源又是其他各行各業(yè)的主要成本來源（當(dāng)然，奢侈品除外）。

整個社會的成本結(jié)構(gòu)都會下降，正如之前多次科技革命的結(jié)果一樣。在這種浪潮之下，很少有什么會一成不變。但有一點(diǎn)很重要，智能和能源成本只是趨近于零，而不是直接降為零。所以將來如果有人仍愿意花費(fèi)巨額投資來購買智能和能源，他們得到的算力和能源的數(shù)量將突破想象。

設(shè)想一下，將來的能源使用成本下降10~100倍，智能使用成本下降1億倍，而對能源和智能的資金投入則比現(xiàn)在多1000倍，那會是什么樣的局面？

Q：AI 可以為人類創(chuàng)造者提供工具，拓展創(chuàng)造力。那么，讓創(chuàng)造者更有生產(chǎn)力\\AI 用創(chuàng)造力自己去做每件事的界限是什么？

A：至少目前看到的不是取代，主要是增強(qiáng)。在某些情況下，它正在取代。但對于這些領(lǐng)域的人們想從事的大多數(shù)工作來說，它是增強(qiáng)。這種趨勢將持續(xù)很長一段時間?？赡苷雇?100 年，它可以完成整個創(chuàng)造性工作。

我覺得有意思的是，如果 10 年前問人們，AI 將如怎樣帶來影響，多數(shù)人會很有信心地說，首先它將取代工廠的藍(lán)領(lǐng)工作，卡車司機(jī)等，然后將取代低技能的白領(lǐng)工作，然后是高技能、高智商的白領(lǐng)工作，比如程序員。也許永遠(yuǎn)不會取代那些創(chuàng)造性的工作?，F(xiàn)在的發(fā)展正好相反。

這說明預(yù)測未來是多么困難。這也說明人類可能不夠了解自己，不清楚什么類型的技能最難、最需要調(diào)動大腦，或者錯誤估計(jì)了控制身體的難度。

Q：你認(rèn)為 AI 不會改變生活的哪些方面？

A：所有深層生物學(xué)的東西。我們?nèi)匀粫嬲P(guān)心與他人的互動，仍然會享受樂趣，大腦的獎勵系統(tǒng)仍然會以同樣的方式工作。我們?nèi)匀粫型瑯拥膭恿θ?chuàng)造新事物，為愚蠢的地位競爭，去組建家庭等。五萬年前人類在意的東西，一百年后的人類也會在意。

Q：在未來的 20 到 30 年里，隨著人工智能的不斷發(fā)展，會出現(xiàn)主要的社會問題嗎？我們今天能做什么來緩解這些問題？

A：AI的應(yīng)用會極大影響經(jīng)濟(jì)活動。將來我們需要形成新的社會契約，考慮如何公平地分配財富。AGI系統(tǒng)的使用權(quán)將會成為一種商品，所以也要考慮如何讓所有人平等地獲得使用AGI的機(jī)會。

還有AGI的管理問題：人類如何共同決定AGI可以做什么、不能做什么。

我不擔(dān)心「AI取代人類的工作之后，人類何去何從」的問題，雖然未來人類的工作會和現(xiàn)在很不一樣，但我覺得人類最終都會找到自己滿意的事業(yè)，過上充實(shí)的生活。真正的難題是財富分配、AGI使用權(quán)和AGI的治理問題。

我們進(jìn)行了世界上最大的 UBI 實(shí)驗(yàn)（Unconditional Basic Income，無條件基本收入）。五年計(jì)劃還剩下一年零四分之一的時間。這不是唯一的解決辦法，但我認(rèn)為這是一件偉大的事情。應(yīng)該再嘗試 10 件這樣的事情。我們還嘗試了不同的方法，從我們認(rèn)為將受到最大影響的群體那里獲得意見，并看如何在周期的早期階段行動。最近我們探索了如何將這項(xiàng)技術(shù)用來重新培訓(xùn)那些早期將受到影響的人，也會嘗試做更多這樣的事情。

注：無條件基本收入，指沒有條件、沒有資格審查，公民可以定期領(lǐng)取由政府或特定組織給予的一筆資金。

One more thing

我想，沒人知道我們正處在 AI 的懸崖邊上。人們會說「要么會很棒，要么會很糟糕」，你得做最壞的打算。

說一切都會好起來，這并不是一個策略。不過你可能會有某種感覺：我們將到達(dá)一個美好的未來，并且盡所能的努力工作，為之奮斗，而不是一直從充滿恐懼和絕望的地方采取行動。