最近，ChatGPT一直在人海中狂飆。
這股熱情，就像我加入的ChatGPT微信群里調(diào)戲AI的99+消息一樣熾熱。
甚至是《財富》雜志也給予了高度的評價：
在一代人的時間中總有一種產(chǎn)品的出現(xiàn)，它將從工程系昏暗的地下室、書呆子們臭氣熏天的青少年臥室和愛好者們孤獨的洞穴中彈射出來，變成了你的祖母Edna都知道如何使用的東西。
在這樣下去，離ChatGPT被神化，“血肉苦弱，機械飛升”的造神運動就不遠了。
不過，專家那邊卻格外冷靜，比如圖靈獎得主LeCun就一捧冷水倒下：ChatGPT不是什么革命性的東西，只是組合得很好。
而ChatGPT內(nèi)部的訓(xùn)練師Trinkle也明確表示了：ChatGPT想象力的根源在于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些隨機性，而不是有一個東西叫創(chuàng)造力。
只要你設(shè)置一個參數(shù)，然后這個參數(shù)如果越大，然后它的隨機性就越高。
大概就是說，AI最引起爭議的性格和創(chuàng)造力，本質(zhì)是用統(tǒng)計學(xué)來實現(xiàn)模擬人類對話的魔法。
所以，雖然我們在為ChatGPT精妙的回答點贊，但是其實呢，是為人類歷史上偉大的靈魂致敬。
因為這些回答，其實早就藏在互聯(lián)網(wǎng)的歷史數(shù)據(jù)中了。
這么一來，專家們“技術(shù)上沒什么了不起”的評價，和咱們吹爆的用戶體驗，讓我止不住的好奇。
所以，這一次，差評君想聊聊，推出了這款現(xiàn)象級應(yīng)用的公司OpenAI究竟是碰巧做了一次成功的營銷，還是實打?qū)嵉募夹g(shù)革命。
一切都要從ChatGPT的母公司OpenAI說起。
這個世界上偉大的發(fā)明，大多來源于兩個渠道：多金大公司的研發(fā)部門和富集了靈感的名校實驗室。
2015年12月成立的OpenAI更像前者，當然更加豪華。
OpenAI 的成立公告里，除了列出一眾頂級研究人員以外，還有一份堪稱全明星陣容的投資人名單，包括做汽車造火箭的 Elon Musk，LinkedIn 聯(lián)合創(chuàng)始人 Reid Hoffman，PayPal 聯(lián)合創(chuàng)始人 Peter Thiel，還有 Y Combinator 當時的總裁 Sam Altman。（以及他們的10億美金捐贈）
能讓這群“在財富上格外自由的人物”聚集在一起的，只有一個目標，理想。
OpenAI 的目標非常遠大，他們要做 AGI。
AGI 只比 AI 多了一個字母，但它倆是“科技”和“科幻”的區(qū)別。AGI 是 Artificial General Intelligence，直譯是通用人工智能，專指 AI 領(lǐng)域的巔峰技術(shù)。
AI 的目標是在某個功能上超越人類，類似于計算機；但是 AGI 的目標全方位吊打人類，簡稱超人。
漫威粉都很清楚，這種超級生物的出現(xiàn)，對人類，可不是什么好事。
畢竟現(xiàn)實不是故事，可能會出現(xiàn)毀滅世界的超級反派，但是有沒有美國隊長，就不好說了。
所以在成立宣言里，OpenAI 就想要做這么一個“ 美國隊長 ”式的角色，他們不僅追求實現(xiàn)這樣一個通用人工智能，還要確保它是安全的、對全人類有益的。
而在當時，OpenAI 的假想敵，可能就是在人工智能領(lǐng)域積累最多的谷歌了。
歷史告訴我們：實現(xiàn)這個遠大的目標，最大的阻力是人太善變，或者說不夠堅持。
為此， OpenAI 采取了一個很“科學(xué)”的組織形式---非營利公司，不談錢只談理想。
而且 OpenAI 這種純粹的理念，甚至比絕大多數(shù)非盈利的環(huán)保組織還要更近一步。
在公司章程里，OpenAI 還專門給出了一個放棄競爭條款，當有人比 OpenAI 更接近實現(xiàn)強人工智能的時候，OpenAI 會從競爭轉(zhuǎn)向合作，用自己的資源和經(jīng)驗幫助對方實現(xiàn)目標。
相當于活菩薩。
不得不說，這種“ 高尚 ”到了極致的公司章程帶給了公司聞所未聞的自律，但也要求 OpenAI 在非盈利的同時，還要保持技術(shù)領(lǐng)先。（ 顯然，結(jié)局可能不會太好 ）
而且按照這個設(shè)定如果不出意外的話，這個公司就會一直默默無聞地鉆研技術(shù)去了。
事實上，在公司成立的前幾年，在輿論方面 OpenAI 在圈子里基本就是一個路人。
甚至到了 2016 年，谷歌的 AlphaGo 都擊敗頂級圍棋選手李世石，在全世界范圍掀起了 AI 熱潮了。
而 OpenAI 的當時為數(shù)不多的亮點，也就 2017 年下半年單挑打贏了刀塔頂級選手，
而且還是蹭 Dota 2 國際邀請賽的熱度，
而且僅限 1v1 中路父子局，
而且兩邊還都只能選影魔這一個英雄。
這哪是 OpenAI 的勝利，這分明是限定條件的勝利嘛
（ 夸張的說法 ）。
當然，大家也能理解，OpenAI 可能選擇了一個臥薪嘗膽數(shù)十年，然后憋出一個改變世界的大招的戰(zhàn)術(shù)路線。其實也挺令人向往的。
但是計劃趕不上變化，突然之間，原來說好的 10 億美元的創(chuàng)業(yè)基金跳票了。
2017 年底李開復(fù)表示，OpenAI 在成立時籌集的 10 億美元只是個目標數(shù)字，并不是直接一整筆就打到賬上了，所以說 OpenAI 的實際資金并沒有看上去那么充裕。（ 具體差了多少可能要去問馬斯克了 ）
而指望OpenAI額外去融資好像也不簡單。
尤其像 OpenAI 這種純粹到極致的非盈利公司，還在章程里赫然寫著“ 如果比不過別人就退出競爭，給對手幫忙 ”的條款。這基本就給后續(xù)的融資“判了死刑”了。
這么一來， OpenAI 和其他公司的差距就被大大拉開了。
最明顯的就是員工薪酬。
在16 年前后的美國，頂級 AI 研究員的年薪多在 500 萬美元以上，甚至達到千萬級，而且其中還有很大一部分是股票期權(quán)獎勵。
比如，李開復(fù)老師在《李開復(fù)：我在硅谷看到的最前沿科技趨勢》一文中就提到：
而 OpenAI 這種非營利公司不僅股權(quán)給不出來的，（ 畢竟，不能盈利的公司股權(quán)也不值啥錢 ）工資都不能達到平均標準。
比如，2016 年 3 月，著名的對抗生成算法（ 也就是GAN ）的提出人 Ian Goodfellow 加入了OpenAI的時候，80 萬美元的工資就直接創(chuàng)了業(yè)內(nèi)同級別大佬的最低水平。
退一步說，即使員工的薪酬是可以用理想來滿足的，但是 OpenAI 搞研究的錢都快燒不起了。
就拿前面提到的谷歌的明星 AI 企業(yè) DeepMind來說吧，2016 年虧損了 1.54 億美元，2017 年虧損了 3.41 億美元，這還是扣掉了收入之后的虧損數(shù)字。
畢竟，這時候 DeepMind 甚至已經(jīng)在為谷歌和醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)提供服務(wù)，賺外快補貼家用了。
同樣是 2016 年，OpenAI 卻只花了 1100 萬美元，其中 700 萬是員工工資，實驗項目加起來經(jīng)費不超過 400 萬美元。
大概只是 DeepMind 訓(xùn)練 AlphaGo 一個項目的資金的 1/10，這誰頂?shù)米“ ?/strong>
于是 OpenAI 的一些科研人員就開始打退堂鼓了。
一來糖衣炮彈，確實庸俗但有效。
二來科研經(jīng)費不足還談啥理想。
理想現(xiàn)實都不給力，那“ 實現(xiàn) AGI ”的目標純純是“ 畫餅 ”了。所以 2017 年前后 OpenAI 的很多位明星學(xué)者都是來了又走。
就連前面提到的 Ian Goodfellow，從谷歌跳槽到 OpenAI 待了不到一年又回去了。
最離譜的是 2017 年 6 月，Andrej Karpathy，斯坦福大學(xué)李飛飛教授的博士生不僅沒有留下還被馬斯克挖走，去特斯拉做了 AI 負責(zé)人。
有沒有一種可能，連公認的瘋子馬斯克都不太看好這種商業(yè)模式了。（后來馬斯克就離開了董事會）
畢竟沒有前景的項目，還執(zhí)著那就是傻子了。
不過，在這種艱難的時候，咱還是得相信光。OpenAI 豪華的背景板終于發(fā)力了。前面說到的奧特曼，站了起來。
雖然之前，他已經(jīng)是創(chuàng)始人了，但其實整天忙著副業(yè)。
這時候，他辭掉其他職位，在 OpenAI 里干起了他最拿手的活-融資。
19 年 3 月，OpenAI 成立了一家叫做 OpenAI LP 的有限合伙公司，受原來的非營利的 OpenAI 的董事會控制。
但是新成立的 OpenAI 采用了一種很罕見的“ 收益上限 ”模式，投資人的投資可以獲得回報，但是上限鎖在 100 倍，而且越往后加入的投資人倍數(shù)限定就越低。（就目前的情況而言，相當于直接把OpenAI無期限租給了微軟）
直到未來收益超出上限（ 微軟目前的上限大約是 1500 億美元 ），股權(quán)將會轉(zhuǎn)讓給 OpenAI 所有。
一針見血地將一群科學(xué)瘋子，變成了風(fēng)投圈的“心頭肉”。
于是，OpenAI LP 成立剛剛?cè)齻€月，微軟聞風(fēng)而動。
因為早在2016 年，微軟就是 OpenAI 模型訓(xùn)練的云服務(wù)供應(yīng)商，自然對 OpenAI 的研究實力和技術(shù)動向心知肚明。
OpenAI LP 成立之后，微軟幾乎是第一時間就投了 10 億美元。（ 雖然有一半是微軟云服務(wù)的代金券 ）
于是，在微軟的資金幫助下，ChatGPT 似乎只是做了一件很簡單的事，就成功了。
他們選擇了市場上最可能實現(xiàn) agi 的技術(shù)路線做一個產(chǎn)品，然后證明了這個產(chǎn)品的商業(yè)價值。
甚至，其中不少技術(shù)路線都是來源于谷歌，比如：
它最核心的技術(shù)是 Google 在 2017 年提出的 Transformer 模型架構(gòu)（開源），讓大規(guī)模并行處理海量數(shù)據(jù)成為可能。
而備受關(guān)注的 “人類反饋強化學(xué)習(xí)”（RLHF）訓(xùn)練方式，也是出自 DeepMind，它能讓模型從人類對機器不同的結(jié)果反饋（贊揚或批評）中，不斷學(xué)習(xí)、改進輸出結(jié)果。
圖源：飛哥說 AI ▼
但這并不能否定 OpenAI 的價值，就像 iPhone 發(fā)布前，多點觸控的技術(shù)也已誕生多年，歷史上任何一個產(chǎn)生巨大影響力的產(chǎn)品出現(xiàn)前，它背后技術(shù)要素大都齊全。
雖然谷歌是一個理論的拓荒者，但是負責(zé)整合的 OpenAI 一樣偉大，甚至 OpenAI 在行業(yè)的指導(dǎo)意義可能比蘋果還要更勝一籌。
ChatGPT 遠未達到這個路徑的極限。隨著算力成本的降低，模型參數(shù)的增加，OpenAI 為同行業(yè)指引了一條離人類越來越近的改造路線。
而其方法在圈子內(nèi)也不是什么隱秘，直接讓苦苦掙扎的同行們看到了光。
更深刻的是，微軟和 OpenAI 合作的成功證明了：大型公司和科學(xué)研究機構(gòu)合作，創(chuàng)造更大價值的可能性。
正如 OpenAI 的 ceo 奧特曼在去年初在社交媒體上發(fā)的一個帖子：
我非常感興趣的一種大學(xué)替代方案是：找出全球最聰明、最有進取心的 18 歲年輕人，給他們 10 年以上的薪水和資源，讓他們做自己想做的任何項目，配上聰明的同齡人——換他們未來收入里的幾個百分點。
這種模式激發(fā)了商業(yè)的創(chuàng)新在科學(xué)領(lǐng)域發(fā)光發(fā)熱。
ChatGPT 只是 AI 發(fā)展史上的一個節(jié)點，它很重要；但是 OpenAI 更揭示一種在頂尖科技上提高生產(chǎn)力的模式：在科研精神和商業(yè)變現(xiàn)之間尋找平衡。
不得不說，科學(xué)的邊界被拓寬了。