文章主题：AI, 创业, 奥特曼
奥特曼简单一句话，让AI创业公司瑟瑟发抖：
“套壳”OpenAI，注定消亡！
这是在最新YC校友分享会上，OpenAI CEO奥特曼发表的演讲观点。为此他还特意补充道：尤其别花太多精力在UI界面上。
一时间引发共鸣无数。不少业内人士表示：
现实是，我就在目睹很多这样的事情发生。
除了这句话以外，奥特曼这段演讲中可谓金句频出，个中不少“干货细节”，也被大伙儿纷纷摘录转发。
包括GPT-5、6的进展，关于AGI未来趋势的看法，以及亲身创业的种种。
比如，“AI女友”只是个美丽的陷阱，千万不要轻易尝试。
特意取个ChatGPT这样很像机器的名字，人类就不会对它产生感情。
听完演讲后的网友，甚至将之形容为“金子一般的收获”。
所以奥特曼究竟在这场演讲中分享了啥？一起来看看。
“简单学我者死”
在2023年的YC校友 reunion上，奥特曼分享了一些富有创意的创业建议。根据一些热情网友的归纳总结，主要包含以下三个方面：
简单包装OpenAI的公司活不长久。
看好AI医学顾问、AI个性化一对一辅导等方向。
盲目筹资是非常不明智的。
第一点对于简单包装，奥特曼举例比如有公司正在解决GPT模型的小缺陷，尤其只在界面上做文章的。
一来，OpenAI已经在解决大部分工作了；二来，这些仅在成本和速度上与OpenAI一较高下的公司，竞争优势并不会长久且持续。企业必须在提供真正独特的价值。
最近，一些网友不禁开始思考，红杉资本之前提出的生成式AI已经进入了第二个阶段，即炒热和迅速展示正在被更具价值和完整性的产品体验所替代。
种种观点，其实不谋而合。
不少业内人士都表示了肯定：
不要把自己放在菜板上，被OpenAI的下一个版本杀死。
（嗯，有官方逼死同人内味了）
尽管有人认为这种观点过于浅薄，但我仍然决定采纳这一意见。因为这些观点揭示了一些重要信息：首先，垄断并非总是坏事，有时候它可能带来一定的优势；其次，先发优势在某些情况下确实能取得成功；然而，我们也不能忽视竞争的重要性，因为它可以推动进步。事实上，ChatGPT 作为一个模型也存在着许多可以改进的缺陷。
既然如此，那有哪些方向是值得一做的呢？
第二点，奥特曼看好AI在医学、教育上的赋能——AI医学顾问以及AI个性化一对一辅导。这两者社会价值都十分巨大。
比如在教育场景，OpenAI自己也十分积极。
据报道，OpenAI正计划创建一个名为“OpenAI学院”的教育项目，计划在2023年底正式启用。据推测，该学院可能成为一个开放、免费的在线教育平台，让更多人能够从中受益。在此平台上，教师将与OpenAI的GPT-5展开互动，为学生提供实时反馈和指导。
在此之前，OpenAI在其GPT-4客户案例中展示了两种教育应用场景。其中，GPT-4能够化身为AI学习助手，一方面为学生提供虚拟导师的角色，另一方面也能协助教师准备和优化课件。
第三点，没有计划的盲目筹资非常不明智。别以为有钱了就万事大吉。
总结的网友还顺带说了句：奥特曼能做，不代表你也能做。
GPT-5究竟长啥样？
另一个热度极高的话题，就是OpenAI的下一代大模型——GPT-5和GPT-6。
对此，奥特曼在演讲中也剧透了下一代大模型的长相，但不多：
GPT-5和GPT-6将具备多模态输出能力，相比现有的GPT可靠性更高、个性化定制体验更好。
多模态能力的提升能够帮助机器更好地完成诸如图像标注、视觉问答等任务,这些任务涉及到自然语言处理(NLP)和视觉场景的对齐。一些网友已经预测,多模态能力将会成为一个重要的突破口,使得机器能够更精准地理解和处理这些任务。
考虑到奥特曼曾预示 GPT-5 将拥有诸如语音识别、合成以及情绪分析等创新功能，我们有理由推测 GPT-5 将会具备处理各种模态信息，实现图文听说模态对齐的卓越能力。
借着GPT-5和GPT-6的话题，奥特曼还给大模型“布了个道”：
现在，大模型领域的“摩尔定律”（Scaling Laws）已经开始发挥作用。大模型训练成本正变得更低、调用GPT接口的价格将变得更便宜。
Scaling Laws是OpenAI在2020年提出的一条重要原则，它简明扼要地阐述了模型性能与规模之间的关联。该定律指出，当模型的大小、数据集的大小以及用于训练的计算浮点数均有所增加时，模型的表现将会得到提升。换言之，只有在规模扩大、资源充足的条件下，模型的性能才能得到充分发挥。这一观点对于推动人工智能技术的发展具有重要意义，也为我国相关领域的研究提供了有益的参考。
奥特曼认为，随着未来能源和计算成本快速下降，更强大的AI能力将会出现，“此前不敢想象的很多东西会被做出来”。
但即便大模型前景如此光明，奥特曼表示“距离AGI之路都还有很远”——无论是GPT-5还是GPT-6，都还远远不及AGI。
甚至光是“像人”这一标准，现阶段就还没AI Chatbot能做到：
即使背后用上了最前沿的AI技术，也没让我感觉到在和一个“人”聊天。
奥特曼认为，真正的AGI将能够掌握“自行推理”，即随着时间推移发展出新知识。像是能够根据物理学已有知识，写论文、做实验的AI，才能够得上AGI的门槛。
不过无论如何，都应该谨慎对待AI的输出结果：
人们会原谅人犯错误，但不会原谅计算机，二者的标准是不一样的。
对于AGI时刻的来临，奥特曼也给出了一个想象：
到那个时候，人们可能会经历一定程度的自我认同危机，但不会太糟糕和混乱。我们经历过很多次这样的时刻，技术终将变得无处不在。
“一个本科生坚持的结果”
最后，关于ChatGPT本身，奥特曼还cue到了两个小小的“花絮”。
其一，ChatGPT之所以叫ChatGPT，没有像人名的昵称，就是因为奥特曼不想往“AI女友”产品的方向上走。
其二，ChatGPT并非OpenAI最初就“倾力投入”的一个项目。
由始至终，OpenAI甚至只有一个本科生坚持做大模型方向的研究，其他人或多或少都转向过机器人、或是游戏AI等其他领域“发发论文”。
这个只搞大模型的本科生，就是Alec Radford，如今在谷歌学术上的论文引用次数已经达到9.6w+。
2016年，Alec Radford于富兰克林·欧林工程学院（Franklin W. Olin College of Engineering）取得学士学位，随后加入OpenAI，一干就是7年。
正是他所坚持的大语言模型路线，改变了OpenAI公司、乃至整个AI领域的发展方向。
对此，奥特曼半调侃半认真地表示：
招聘时，记得关注那些“看起来不会加入公司”的人。
OpenAI一开始并未确定大模型这一研究方向，但我们仍然招了AI研究员，并在取得突破后让更多人加入其中，最终成就了ChatGPT。
结合OpenAI招聘人才“不限行业”的规定，打破惯例看来已经成为这家公司获得灵感和活力的新动力了。
参考链接：
[1]https://twitter.com/sama/status/1705751665293554120
[2]https://www.linkedin.com/posts/ibamasood_chatgpt-can-now-hear-see-and-speak-nervous-activity-7112087060068368384-0OXb/
本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：杨净、萧箫
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