不赚钱，靠梦想，嫖技术|ChatGPT的成功密码？[ChatGPT]？

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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:

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。

而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。

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，差评君想聊聊，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。

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 Elon Musk，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。

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。

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。

而在当时，OpenAI 的假想敌，可能就是在人工智能领域积累最多的谷歌了。

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。

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。

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 Dota2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。

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 ）

而指望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:

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。

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。

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。

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。

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。

这时候，他辞掉其他职位，在 OpenAI 里干起了他最拿手的活-融资。

19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）

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。

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。

而备受关注的 “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

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。

而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。

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。

图文、资料来源:

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