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揭示ChatGPT成功背后的秘密,我认为我终于找到了答案!
揭示ChatGPT成功背后的秘密,我认为我终于找到了答案!

最近,ChatGPT一直在人海中狂飙。这股热情,就像我加入的ChatGPT微信群里调戏AI的99+消息一样炽热。甚至是《财富》杂志也给予了高度的评价

更新:

2024-12-18 12:20:01

最近,ChatGPT一直在人海中狂飙。

这股热情,就像我加入的ChatGPT微信群里调戏AI的99+消息一样炽热。

揭示ChatGPT成功背后的秘密,我认为我终于找到了答案!

甚至是《财富》杂志也给予了高度的评价:

在一代人的时间中总有一种产品的出现,它将从工程系昏暗的地下室、书呆子们臭气熏天的青少年卧室和爱好者们孤独的洞穴中弹射出来,变成了你的祖母Edna都知道如何使用的东西。

在这样下去,离ChatGPT被神化,“血肉苦弱,机械飞升”的造神运动就不远了。

不过,专家那边却格外冷静,比如图灵奖得主LeCun就一捧冷水倒下:ChatGPT不是什么革命性的东西,只是组合得很好。

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ChatGPT内部的训练师Trinkle也明确表示了:ChatGPT想象力的根源在于神经网络的一些随机性,而不是有一个东西叫创造力。只要你设置一个参数,然后这个参数如果越大,然后它的随机性就越高。

大概就是说,AI最引起争议的性格和创造力,本质是用统计学来实现模拟人类对话的魔法。

所以,虽然我们在为ChatGPT精妙的回答点赞,但是其实呢,是为人类历史上伟大的灵魂致敬。

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因为这些回答,其实早就藏在互联网的历史数据中了。

这么一来,专家们“技术上没什么了不起”的评价,和咱们吹爆的用户体验,让我止不住的好奇。

所以,这一次想聊聊,推出了这款现象级应用的公司OpenAI究竟是碰巧做了一次成功的营销,还是实打实的技术革命。

一切都要从ChatGPT的母公司OpenAI说起。

这个世界上伟大的发明,大多来源于两个渠道:多金大公司的研发部门和富集了灵感的名校实验室。2015年12月成立的OpenAI更像前者,当然更加豪华。

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OpenAI 的成立公告里,除了列出一众顶级研究人员以外,还有一份堪称全明星阵容的投资人名单,包括做汽车造火箭的马斯克,LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman,PayPal 联合创始人 Peter Thiel,还有 Y Combinator 当时的总裁 Sam Altman。(以及他们的10亿美金捐赠)

能让这群“在财富上格外自由的人物”聚集在一起的,只有一个目标,理想。

OpenAI 的目标非常远大,他们要做 AGI。

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AGI 只比 AI 多了一个字母,但它俩是“科技”和“科幻”的区别。

AGI 是 Artificial General Intelligence,直译是通用人工智能,专指 AI 领域的巅峰技术。

AI 的目标是在某个功能上超越人类,类似于计算机;但是 AGI 的目标全方位吊打人类,简称超人。

漫威粉都很清楚,这种超级生物的出现,对人类,可不是什么好事。

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毕竟现实不是故事,可能会出现毁灭世界的超级反派,但是有没有美国队长,就不好说了。

所以在成立宣言里,OpenAI 就想要做这么一个“ 美国队长 ”式的角色,他们不仅追求实现这样一个通用人工智能,还要确保它是安全的、对全人类有益的。

在当时,OpenAI 的假想敌,可能就是在人工智能领域积累最多的谷歌了。

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历史告诉我们:实现这个远大的目标,最大的阻力是人太善变,或者说不够坚持。

为此,OpenAI 采取了一个很“科学”的组织形式—非营利公司,不谈钱只谈理想。

而且 OpenAI 这种纯粹的理念,甚至比绝大多数非盈利的环保组织还要更近一步。

在公司章程里,OpenAI 还专门给出了一个放弃竞争条款,当有人比 OpenAI 更接近实现强人工智能的时候,OpenAI 会从竞争转向合作,用自己的资源和经验帮助对方实现目标。

相当于活菩萨。

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不得不说,这种“ 高尚 ”到了极致的公司章程带给了公司闻所未闻的自律,但也要求 OpenAI 在非盈利的同时,还要保持技术领先。( 显然,结局可能不会太好 )

而且按照这个设定如果不出意外的话,这个公司就会一直默默无闻地钻研技术去了。

事实上,在公司成立的前几年,在舆论方面 OpenAI 在圈子里基本就是一个路人。甚至到了 2016 年,谷歌的 AlphaGo 都击败顶级围棋选手李世石,在全世界范围掀起了 AI 热潮了。

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而 OpenAI 的当时为数不多的亮点,也就 2017 年下半年单挑打赢了刀塔顶级选手,而且还是蹭 Dota 2 国际邀请赛的热度,而且仅限 1v1 中路父子局,而且两边还都只能选影魔这一个英雄。

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这哪是 OpenAI 的胜利,这分明是限定条件的胜利嘛( 夸张的说法 )。

当然,大家也能理解,OpenAI 可能选择了一个卧薪尝胆数十年,然后憋出一个改变世界的大招的战术路线。

其实也挺令人向往的。

但是计划赶不上变化,突然之间,原来说好的 10 亿美元的创业基金跳票了。

2017 年底李开复表示,OpenAI 在成立时筹集的 10 亿美元只是个目标数字,并不是直接一整笔就打到账上了,所以说 OpenAI 的实际资金并没有看上去那么充裕。( 具体差了多少可能要去问马斯克了 )

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指望OpenAI额外去融资好像也不简单。

尤其像 OpenAI 这种纯粹到极致的非盈利公司,还在章程里赫然写着“ 如果比不过别人就退出竞争,给对手帮忙 ”的条款。

这基本就给后续的融资“判了死刑”了。

这么一来,OpenAI 和其他公司的差距就被大大拉开了。

最明显的就是员工薪酬。在16 年前后的美国,顶级 AI 研究员的年薪多在 500 万美元以上,甚至达到千万级,而且其中还有很大一部分是股票期权奖励。

比如,李开复老师在《李开复:我在硅谷看到的最前沿科技趋势》一文中就提到:

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而 OpenAI 这种非营利公司不仅股权给不出来的,( 毕竟,不能盈利的公司股权也不值啥钱 )工资都不能达到平均标准。

比如,2016 年 3 月,著名的对抗生成算法( 也就是GAN )的提出人 Ian Goodfellow 加入了OpenAI的时候,80 万美元的工资就直接创了业内同级别大佬的最低水平。

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退一步说,即使员工的薪酬是可以用理想来满足的,但是 OpenAI 搞研究的钱都快烧不起了。

就拿前面提到的谷歌的明星 AI 企业 DeepMind来说吧,2016 年亏损了 1.54 亿美元,2017 年亏损了 3.41 亿美元,这还是扣掉了收入之后的亏损数字。

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毕竟,这时候 DeepMind 甚至已经在为谷歌和医疗卫生系统提供服务,赚外快补贴家用了。

同样是 2016 年,OpenAI 却只花了 1100 万美元,其中 700 万是员工工资,实验项目加起来经费不超过 400 万美元。大概只是 DeepMind 训练 AlphaGo 一个项目的资金的 1/10,这谁顶得住啊。

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于是 OpenAI 的一些科研人员就开始打退堂鼓了。

一来糖衣炮弹,确实庸俗但有效。二来科研经费不足还谈啥理想。

理想现实都不给力,那“ 实现 AGI ”的目标纯纯是“ 画饼 ”了。所以 2017 年前后 OpenAI 的很多位明星学者都是来了又走。就连前面提到的 Ian Goodfellow,从谷歌跳槽到 OpenAI 待了不到一年又回去了。

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最离谱的是 2017 年 6 月,Andrej Karpathy,斯坦福大学李飞飞教授的博士生不仅没有留下还被马斯克挖走,去特斯拉做了 AI 负责人。

有没有一种可能,连公认的疯子马斯克都不太看好这种商业模式了。(后来马斯克就离开了董事会)

毕竟没有前景的项目,还执着那就是傻子了。

不过,在这种艰难的时候,咱还是得相信光。OpenAI 豪华的背景板终于发力了。前面说到的奥特曼,站了起来。

虽然之前,他已经是创始人了,但其实整天忙着副业。

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这时候,他辞掉其他职位,在 OpenAI 里干起了他最拿手的活-融资。

2019 年 3 月,OpenAI 成立了一家叫做 OpenAI LP 的有限合伙公司,受原来的非营利的 OpenAI 的董事会控制。

但是新成立的 OpenAI 采用了一种很罕见的“ 收益上限 ”模式,投资人的投资可以获得回报,但是上限锁在 100 倍,而且越往后加入的投资人倍数限定就越低。(就目前的情况而言,相当于直接把OpenAI无期限租给了微软)

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直到未来收益超出上限( 微软目前的上限大约是 1500 亿美元 ),股权将会转让给 OpenAI 所有。

一针见血地将一群科学疯子,变成了风投圈的“心头肉”。

于是,OpenAI LP 成立刚刚三个月,微软闻风而动。

因为早在2016 年,微软就是 OpenAI 模型训练的云服务供应商,自然对 OpenAI 的研究实力和技术动向心知肚明。

OpenAI LP 成立之后,微软几乎是第一时间就投了 10 亿美元。( 虽然有一半是微软云服务的代金券 )

于是,在微软的资金帮助下,ChatGPT 似乎只是做了一件很简单的事,就成功了。

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他们选择了市场上最可能实现 AGI 的技术路线做一个产品,然后证明了这个产品的商业价值。甚至,其中不少技术路线都是来源于谷歌。

比如:它最核心的技术是 Google 在 2017 年提出的 Transformer 模型架构(开源),让大规模并行处理海量数据成为可能。

备受关注的 “人类反馈强化学习”(RLHF)训练方式,也是出自 DeepMind,它能让模型从人类对机器不同的结果反馈(赞扬或批评)中,不断学习、改进输出结果。

图源:飞哥说 AI ▼

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但这并不能否定 OpenAI 的价值,就像 iPhone 发布前,多点触控的技术也已诞生多年,历史上任何一个产生巨大影响力的产品出现前,它背后技术要素大都齐全。

虽然谷歌是一个理论的拓荒者,但是负责整合的 OpenAI 一样伟大,甚至 OpenAI 在行业的指导意义可能比苹果还要更胜一筹。

ChatGPT 远未达到这个路径的极限。

随着算力成本的降低,模型参数的增加,OpenAI 为同行业指引了一条离人类越来越近的改造路线。

其方法在圈子内也不是什么隐秘,直接让苦苦挣扎的同行们看到了光。

更深刻的是,微软和 OpenAI 合作的成功证明了:大型公司和科学研究机构合作,创造更大价值的可能性。

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正如 OpenAI 的 ceo 奥特曼在去年初在社交媒体上发的一个帖子:

我非常感兴趣的一种大学替代方案是:找出全球最聪明、最有进取心的 18 岁年轻人,给他们 10 年以上的薪水和资源,让他们做自己想做的任何项目,配上聪明的同龄人——换他们未来收入里的几个百分点。

这种模式激发了商业的创新在科学领域发光发热。

ChatGPT 只是 AI 发展史上的一个节点,它很重要;但是 OpenAI 更揭示一种在顶尖科技上提高生产力的模式:在科研精神和商业变现之间寻找平衡。

不得不说,科学的边界被拓宽了。

文章出处: 差评

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