Được viết bởi: 21VC
Biên dịch: Mu Mu
Biên tập: Văn USD
Sau GPT-4, OpenAI đang lên kế hoạch cho bước đi lớn nào trong năm tới? Hệ thống bảo vệ của OpenAI ở đâu? Giá trị của Tác nhân AI là gì? Với nhiều nhân viên cũ “ra đi”, liệu OpenAI có chọn những người trẻ có thêm niềm tin và nghị lực?
Vào ngày 4 tháng 11, Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman (sau đây gọi là "Altman") đã trả lời những câu hỏi này trên podcast "The Twenty Minute VC". Ông nói rõ rằng việc cải thiện khả năng suy luận luôn là chiến lược cốt lõi của OpenAI.
Khi người dẫn chương trình podcast và người sáng lập 21VC Harry Stebbings (sau đây gọi là "Stebbings") hỏi OpenAI có thể để lại những cơ hội nào khác cho các doanh nhân AI, Altman cho rằng rằng nếu tinh thần kinh doanh AI vẫn bị ám ảnh bởi việc giải quyết vấn đề thiếu mô hình, thì đây là Mô hình việc kinh doanh sẽ không còn tính cạnh tranh khi mô hình OpenAI được nâng cấp. Các doanh nhân nên xây dựng việc kinh doanh có thể hưởng lợi khi mô hình trở nên mạnh mẽ hơn. Đây sẽ là một cơ hội lớn.
Theo quan điểm của Altman, cách mọi người bàn luận về AI hiện nay đã hơi lạc hậu so với các mô hình, hệ thống là hướng phát triển đáng được quan tâm hơn, và năm tới sẽ là năm quan trọng để OpenAI hướng tới các hệ thống AI.
Dưới đây là đoạn trích từ cuộc trò chuyện giữa Stebbings và Altman:
OpenAI có kế hoạch xây dựng các công cụ không cần mã
Stebbings: Tôi bắt đầu cuộc phỏng vấn ngày hôm nay một cách trực tiếp bằng một câu hỏi từ khán giả. Trong tương lai, hướng đi của OpenAI là tung ra nhiều mô hình như GPT-3.5 hay đào tạo các mô hình lớn hơn và mạnh hơn?
Altman: Chúng tôi sẽ tối ưu hóa toàn diện mô hình và nâng cao khả năng suy luận là cốt lõi của chiến lược hiện tại . Tôi cho rằng khả năng suy luận mạnh mẽ sẽ mở khóa sê-ri chức năng mà chúng tôi mong đợi , bao gồm cho phép trí tuệ nhân tạo có những đóng góp đáng kể trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, viết các mã cực kỳ phức tạp, v.v., điều này sẽ thúc đẩy đáng kể sự phát triển và tiến bộ của xã hội. Bạn có thể mong đợi sự lặp lại và tối ưu hóa liên tục và nhanh chóng của các mẫu sê-ri GPT, đây sẽ là trọng tâm và ưu tiên trong công việc trong tương lai của chúng tôi.
Sam Altman trong cuộc phỏng vấn trên Podcast với người sáng lập 21VC Harry Stebbings
Stebbings: Liệu OpenAI có phát triển các công cụ không cần mã hóa cho những người không rành về kỹ thuật trong tương lai để những người này có thể dễ dàng xây dựng và mở rộng các ứng dụng AI không?
Altman: Không nghi ngờ gì rằng chúng tôi đang đạt được tiến bộ ổn định hướng tới mục tiêu đó. Kế hoạch ban đầu của chúng tôi là cải thiện đáng kể năng suất của lập trình viên, nhưng về lâu dài, mục tiêu của chúng tôi là tạo ra công cụ không cần mã tốt nhất. Mặc dù đã có một số giải pháp không cần mã trên thị trường nhưng hiện tại chúng chưa đáp ứng đầy đủ nhu cầu tạo ra một công ty khởi nghiệp hoàn chỉnh theo cách không cần mã.
Stebbings: OpenAI sẽ mở rộng ở những lĩnh vực nào của hệ sinh thái công nghệ trong tương lai? Xét rằng OpenAI có khả năng vị trí chủ đạo ở cấp độ ứng dụng, liệu việc các công ty khởi nghiệp đầu tư lượng lớn nguồn lực vào việc tối ưu hóa các hệ thống hiện có có lãng phí tài nguyên không? Những người sáng lập nên nghĩ thế nào về điều này?
Altman: Mục tiêu của chúng tôi là liên tục cải tiến mô hình của mình. Nếu việc kinh doanh của bạn chỉ được thiết kế để giải quyết một số thiếu sót nhỏ của mô hình hiện tại, mô hình việc kinh doanh của bạn có thể trở nên kém cạnh tranh khi mô hình của chúng tôi trở nên đủ mạnh để những thiếu sót này không còn tồn tại.
Tuy nhiên, nếu bạn có thể xây dựng một việc kinh doanh có thể thu lợi khi mô hình tiếp tục phát triển thì đây là một cơ hội lớn. Hãy tưởng tượng nếu ai đó tiết lộ với bạn rằng GPT-4 sẽ trở nên cực kỳ mạnh mẽ và có thể đạt được nhiệm vụ mà hiện tại dường như là không thể, thì bạn sẽ có thể lập kế hoạch và phát triển việc kinh doanh của mình từ góc độ dài hạn hơn.
Stebbings: Chúng tôi đã thảo luận với nhà đầu tư rủi ro Brad Gerstner về tác động mà OpenAI có thể có đối với một số phân khúc thị trường nhất định. Từ góc độ của người sáng lập, công ty nào có khả năng bị ảnh hưởng bởi OpenAI và công ty nào có thể tồn tại? Với tư cách là nhà đầu tư, chúng ta nên đánh giá vấn đề này như thế nào?
Altman: Trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra giá trị hàng nghìn tỷ đô la. Nó sẽ tạo ra các sản phẩm và dịch vụ hoàn toàn mới, biến những điều mà trước đây không thể hoặc không thực tế thành hiện thực. Ở một số lĩnh vực, chúng tôi kỳ vọng các mô hình đủ mạnh để giúp bạn dễ dàng đạt được mục tiêu; ở những lĩnh vực khác, công nghệ mới này sẽ được nâng cao hơn nữa bằng cách tạo ra các sản phẩm và dịch vụ ưu việt.
Điều làm tôi ngạc nhiên trong những ngày đầu là khoảng 95% công ty khởi nghiệp dường như đang đánh cược rằng mô hình sẽ không tốt hơn, và bây giờ tôi không còn ngạc nhiên nữa. Khi GPT-3.5 được phát hành lần đầu tiên, chúng tôi đã thấy trước tiềm năng của GPT-4 và chúng tôi biết rằng nó sẽ rất mạnh mẽ.
Vì vậy, nếu bạn xây dựng một công cụ chỉ để bù đắp cho những thiếu sót trong mô hình của mình thì những thiếu sót đó sẽ ngày càng trở nên không phù hợp khi mô hình tiếp tục được cải tiến.
Trước đây, khi các mô hình hoạt động kém, mọi người có xu hướng phát triển các sản phẩm bù đắp cho những sai sót của mô hình hơn là xây dựng các sản phẩm mang tính cách mạng như “giáo viên AI” hay “cố vấn y tế AI”. Tôi có cảm giác như 95% mọi người lúc đó đang đánh cược rằng mô hình sẽ không cải thiện và chỉ 5% tin rằng mô hình sẽ tốt hơn.
Bây giờ tình hình đã đảo ngược và mọi người hiểu được tốc độ cải thiện cũng như chúng ta đang đi đâu. Vấn đề hiện nay ít nổi bật hơn, nhưng đã có lúc chúng tôi rất lo ngại vì đã thấy trước những khó khăn mà các công ty đang nỗ lực [hướng tới khắc phục những thiếu sót của mô hình] có thể gặp phải.
Stebbings: Ông từng nói rằng "trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra giá trị hàng nghìn tỷ USD". Masayoshi Son (người sáng lập và CEO của Tập đoàn SoftBank) cũng dự đoán rằng "AI sẽ tạo ra giá trị 9 nghìn tỷ USD mỗi năm", đủ bù đắp cho những gì ông ấy đã làm. cho rằng"Cần 9 nghìn tỷ đô la chi tiêu vốn." Bạn nghĩ gì về điều này?
Altman: Tôi không thể đưa ra con số chính xác. Rõ ràng, lượng lớn vốn đầu tư lớn sẽ tạo ra giá trị khổng lồ, bởi vì đây là trường hợp của mọi cuộc cách mạng công nghệ lớn và trí tuệ nhân tạo chắc chắn là một trong đó.
Năm tới là một năm quan trọng đối với chúng ta, vì chúng ta sẽ bước vào kỷ nguyên của thế hệ hệ thống AI tiếp theo. Bạn đã đề cập đến việc phát triển một tác nhân phần mềm không có mã. Tôi không chắc điều đó sẽ mất bao lâu. họ cần phần mềm, giá trị kinh tế mà nó mang lại cho thế giới là bao nhiêu. Nếu bạn có thể duy trì cùng một giá trị đầu ra trong khi làm cho nó thuận tiện hơn và rẻ hơn, điều đó có thể có tác động rất lớn.
Tôi tin rằng chúng ta sẽ thấy nhiều ví dụ như thế này hơn, bao gồm cả lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và giáo dục, đại diện cho các thị trường nghìn tỷ đô la. Nếu AI có thể thúc đẩy các giải pháp mới trong những lĩnh vực này, tôi không cho rằng những con số cụ thể là quan trọng mà điều quan trọng là nó thực sự sẽ tạo ra giá trị đáng kinh ngạc.
Đặc vụ AI xuất sắc có chức năng vượt qua khả năng của con người
Stebbings: Bạn cho rằng mã nguồn mở sẽ đóng nhân vật trò gì trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trong tương lai? Trong OpenAI, cuộc thảo luận về "một số mô hình có nên có mã nguồn mở" sẽ diễn ra như thế nào?
Altman: Các mô hình mã nguồn mở đóng một nhân vật quan trọng trong hệ sinh thái AI. Hiện đã có một số mô hình mã nguồn mở tuyệt vời. Tôi cho rằng việc cung cấp đồng thời các dịch vụ và API chất lượng cao cũng rất quan trọng. Theo tôi, việc cung cấp những yếu tố này dưới dạng danh mục đầu tư là điều hợp lý để mọi người có thể chọn giải pháp phù hợp nhất với nhu cầu của họ.
Stebbings: Ngoài mã nguồn mở, chúng tôi còn có thể cung cấp dịch vụ cho khách hàng thông qua Đại lý. Bạn định nghĩa "Đại lý" như thế nào? Theo bạn, nó là gì và không phải là gì?
Altman: Tôi nghĩ Agent là một chương trình có thể thực hiện nhiệm vụ lâu dài và cần ít sự giám sát của con người trong quá trình thực hiện nhiệm vụ.
Stebbings: Bạn có cho rằng có những hiểu lầm về Đặc vụ không?
Altman: Đó không hẳn là một sự hiểu lầm, mà là chúng ta chưa hiểu đầy đủ về nhân vật của các Đặc vụ trong thế giới tương lai.
Một ví dụ thường được đề cập là yêu cầu đại lý AI giúp đặt chỗ nhà hàng, chẳng hạn như có thể làm với OpenTable hoặc gọi trực tiếp cho nhà hàng. Điều này quả thực có thể tiết kiệm thời gian, nhưng tôi cho rằng điều thú vị hơn là Đặc vụ có thể làm những việc mà con người không thể làm được. Ví dụ: Đặc vụ có thể liên hệ cùng lúc với 300 nhà hàng để tìm ra những món ăn phù hợp nhất cho tôi hoặc các nhà hàng. có thể cung cấp các dịch vụ đặc biệt. Đây là một nhiệm vụ gần như bất khả thi đối với con người, nhưng nếu các tác nhân đều là AI và có thể xử lý song song thì vấn đề này sẽ được giải quyết.
Mặc dù ví dụ này đơn giản nhưng nó thể hiện khả năng của Tác nhân vượt qua khả năng của con người. Điều thú vị hơn là Đại lý không chỉ có thể giúp bạn đặt nhà hàng mà còn có thể cùng bạn hoàn thành một dự án như một đồng nghiệp cấp cao rất thông minh; hoặc có thể độc lập hoàn thành một nhiệm vụ kéo dài hai ngày hoặc thậm chí hai tuần. sẽ liên hệ với bạn khi có vấn đề và cuối cùng mang lại kết quả xuất sắc.
Stebbings: Mô hình Đại lý này có ảnh hưởng đến việc định giá SaaS (Phần mềm dưới dạng dịch vụ) không? Theo truyền thống, SaaS được tính phí dựa trên số chỗ của người dùng, nhưng giờ đây Đại lý thực sự đang thay thế con người. Bạn ứng xử mô hình định giá sẽ thay đổi như thế nào trong tương lai, đặc biệt khi các đại lý AI trở thành một phần cốt lõi của lực lượng lao động doanh nghiệp?
Altman: Tôi chỉ có thể suy đoán vì chúng tôi thực sự không biết chắc chắn. Tôi có thể tưởng tượng một kịch bản trong đó các mô hình định giá trong tương lai sẽ dựa trên tài nguyên máy tính mà bạn sử dụng, chẳng hạn như bạn cần 1 GPU, 10 GPU hay 100 GPU để xử lý một vấn đề. Trong trường hợp này, việc định giá không còn dựa trên số lượng ghế hay thậm chí là đại lý mà dựa trên lượng máy tính thực tế được tiêu thụ.
Stebbings: Chúng ta có cần xây dựng mô hình đặc biệt cho Đặc vụ không?
Altman: Nó đòi hỏi lượng lớn cơ sở hạ tầng để hỗ trợ hoạt động của Tác nhân, nhưng tôi cho rằng GPT-3.5 đã chỉ ra hướng đi, đó là một mô hình chung có thể thực hiện nhiệm vụ Tác nhân phức tạp.
Mô hình là một tài sản mất giá, nhưng kinh nghiệm đào tạo có giá trị hơn chi phí
Stebbings: Nhiều người cho rằng các mô hình đang làm giảm giá trị tài sản khi chúng ngày càng trở nên hàng hóa. Bạn ứng xử quan điểm này? Hiện nay, các mô hình đào tạo ngày càng đòi hỏi nhiều vốn. Phải chăng điều này có nghĩa là chỉ có một số ít công ty có đủ khả năng chi trả cho những chi phí như vậy?
Altman: Đúng là các mô hình có thể được coi là tài sản mất giá, nhưng hoàn toàn sai lầm cho rằng chúng có giá trị thấp hơn chi phí đào tạo. Trên thực tế, trong quá trình đào tạo mô hình, chúng ta có thể thu được hiệu ứng lãi kép tích cực, tức là kiến thức và kinh nghiệm thu được từ đào tạo sẽ giúp chúng ta đào tạo mô hình thế hệ tiếp theo hiệu quả hơn.
Tôi cho rằng thu nhập thực tế mà chúng tôi nhận được từ mô hình này đã chứng minh cho những khoản đầu tư này. Tất nhiên, không phải công ty nào cũng có thể đạt được hiệu quả này. Hiện tại, có thể có nhiều công ty đào tạo những mô hình rất giống nhau, nhưng nếu bạn chậm hơn một chút hoặc không có sản phẩm tiếp tục thu hút người dùng và mang lại giá trị thì việc thu được lợi tức đầu tư có thể khó khăn hơn.
Chúng tôi may mắn có ChatGPT, được hàng trăm triệu người dùng sử dụng, vì vậy ngay cả khi chi phí cao, chúng tôi vẫn có thể dàn trải những chi phí đó cho cơ sở người dùng lớn của mình.
Stebbings: Các mô hình của OpenAI sẽ khác biệt như thế nào trong tương lai? Bạn muốn thấy sự khác biệt lớn hơn ở đâu nhất?
Altman: Khả năng suy luận hiện là lĩnh vực chúng tôi coi trọng nhất và tôi tin rằng đây sẽ là chìa khóa để mở khóa giai đoạn tiếp theo của quá trình tạo ra giá trị quy mô lớn. Ngoài ra, chúng tôi cũng sẽ nỗ lực phát triển các mô hình đa phương thức và giới thiệu các tính năng mới mà chúng tôi cho rằng là quan trọng đối với người dùng.
Stebbings: Khả năng trực quan sẽ mở rộng như thế nào theo mô hình thời gian suy luận GPT-3.5 mới?
Altman: Không tiết lộ bất cứ điều gì, tôi mong đợi các mô hình hình ảnh sẽ phát triển nhanh chóng .
Stebbings: Bạn nghĩ gì về mô hình của Anthropic, mô hình đôi khi cho rằng là vượt trội trong nhiệm vụ lập trình? Bạn có cho rằng đánh giá này là công bằng? Các nhà phát triển nên lựa chọn như thế nào giữa OpenAI và các nhà cung cấp khác?
Altman: Anthropic thực sự có một mô hình rất xuất sắc trong lĩnh vực lập trình và công việc của họ thực sự rất ấn tượng. Tôi cho rằng các nhà phát triển thường sử dụng nhiều mô hình cùng một lúc và tôi không chắc điều đó sẽ thay đổi như thế nào khi lĩnh vực này phát triển. Nhưng tôi tin rằng trí tuệ nhân tạo sẽ có mặt ở khắp mọi nơi trong tương lai.
Cách chúng ta nói về AI hiện nay có thể hơi lỗi thời và tôi dự đoán rằng chúng ta sẽ chuyển từ nói về “mô hình” sang nói về “hệ thống”, nhưng điều này sẽ mất thời gian.
Stebbings: Về vấn đề mở rộng mô hình, bạn cho rằng quy luật chia tỷ lệ mô hình có thể tiếp tục trong bao lâu? Trước đây người cho rằng rằng nó sẽ không bền, nhưng có vẻ như nó bền hơn mọi người nghĩ.
Altman: Không đi sâu vào chi tiết, câu hỏi cốt lõi là: Liệu quỹ đạo cải thiện khả năng của mô hình có tiếp tục như hiện tại không? Tôi tin điều đó sẽ xảy ra và nó sẽ tồn tại lâu dài.
Stebbings: Bạn có bao giờ nghi ngờ về điều đó không?
Altman: Chúng tôi đã gặp phải một số kiểu hành vi mà chúng tôi không thể hiểu được, trải qua một số quá trình đào tạo thất bại và thử nhiều mô hình mới. Khi chúng ta tiếp cận các giới hạn của một mô hình, chúng ta phải tìm ra điểm đột phá tiếp theo.
Stebbings: Thử thách khó giải quyết nhất trong quá trình này là gì?
Altman: Khi bắt đầu phát triển GPT-4, chúng tôi gặp phải một số vấn đề cực kỳ khó khăn khiến chúng tôi cảm thấy bất lực và không biết phải giải quyết thế nào. Cuối cùng, chúng tôi đã thành công trong việc vượt qua những khó khăn này. Nhưng chắc chắn đã có lúc chúng tôi bối rối về cách phát triển mô hình.
Ngoài ra, việc chuyển đổi GPT-3.5 và khái niệm mô hình suy luận là những mục tiêu mà chúng ta đã mơ ước từ lâu, nhưng con đường nghiên cứu để đạt được mục tiêu này còn đầy rẫy những thách thức và khúc khuỷu.
Stebbings: Làm thế nào để bạn duy trì tinh thần đội ngũ trong suốt quá trình dài và quanh co này? Làm thế nào để bạn duy trì tinh thần khi quá trình đào tạo có thể thất bại?
Altman: Các thành viên trong đội ngũ của chúng tôi đam mê xây dựng trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI), đây là một mục tiêu rất khích lệ. Tất cả chúng ta đều biết rằng đây không phải là con đường dễ dàng và thành công sẽ không đến một cách dễ dàng. Có một câu nói nổi tiếng: “Tôi không bao giờ cầu xin Chúa đứng về phía tôi, nhưng tôi cầu nguyện rằng tôi sẽ đứng về phía Chúa”.
Tham gia vào lĩnh vực độ sâu learning cũng giống như tham gia vào một mục đích chính đáng. Mặc dù có những bước lùi không thể tránh khỏi trong suốt chặng đường, nhưng cuối cùng thì chúng tôi dường như luôn đạt được tiến bộ. Niềm tin vững chắc này đã giúp ích rất nhiều cho chúng tôi.
Stebbings: Về vấn đề Chuỗi cung ứng chất bán dẫn, ông lo ngại như thế nào về Chuỗi cung ứng chất bán dẫn và căng thẳng quốc tế?
Altman: Tôi không thể định lượng mức độ của mối lo ngại đó, nhưng tôi không nghi ngờ gì nữa. Mặc dù nó có thể không phải là mối quan tâm lớn nhất của tôi nhưng nó chắc chắn nằm trong top 10% những điều tôi quan tâm.
Stebbings: Tôi có thể hỏi mối quan tâm lớn nhất của bạn là gì không?
Altman: Nhìn chung, mối quan tâm lớn nhất của tôi là sự phức tạp của mọi thứ chúng tôi đang cố gắng thực hiện trên toàn bộ lĩnh vực này. Mặc dù tôi chắc chắn rằng cuối cùng mọi thứ sẽ ổn thỏa nhưng đây là một hệ thống cực kỳ phức tạp.
Sự phức tạp này tồn tại ở mọi cấp độ, cả trong OpenAI và trong mọi đội ngũ. Lấy chất bán dẫn làm ví dụ, chúng ta cần cân bằng nguồn cung cấp năng lượng, đưa ra quyết định kết nối mạng đúng đắn, đảm bảo có đủ chip, đồng thời tính đến rủi ro tiềm ẩn và liệu tiến trình nghiên cứu có thể đáp ứng được những thách thức này hay không, để chúng ta không hoàn toàn mất cảnh giác. hoặc lãng phí tài nguyên.
Chuỗi cung ứng có thể trông giống như một đường ống thẳng, nhưng sự phức tạp của hệ sinh thái ở mỗi cấp độ vượt xa những gì tôi từng thấy ở bất kỳ ngành nào khác. Ở một khía cạnh nào đó, đây là mối quan tâm lớn nhất của tôi.
Stebbings: Bạn đã đề cập đến sự phức tạp chưa từng có và nhiều người đang so sánh làn sóng AI hiện tại với bong bóng dot-com, đặc biệt là khi nói đến sự phấn khích và nhiệt tình. Tôi cho rằng sự khác biệt là quy mô tài trợ. Larry Ellison (đồng sáng lập Oracle) cho biết chi phí tham gia cuộc thi mô hình cơ bản là 100 tỷ USD. Bạn có đồng ý với quan điểm này không?
Altman: Không, tôi không cho rằng chi phí sẽ cao đến thế. Nhưng đây là một hiện tượng thú vị: Mọi người thích sử dụng các cuộc cách mạng công nghệ trong quá khứ để so sánh với các cuộc cách mạng mới để khiến chúng có vẻ quen thuộc hơn. Tôi cho rằng tổng thể thì đó không phải là một cách làm tốt nhưng tôi hiểu tại sao mọi người lại làm như vậy. Tôi cũng cảm thấy rằng cách so sánh AI được chọn là đặc biệt không phù hợp, vì Internet rõ ràng rất khác với AI.
Bạn đã đề cập đến một ví dụ về chi phí. Bất kể bạn thực sự cần chi 10 tỷ hay 100 tỷ để cạnh tranh, một trong những đặc điểm nổi bật của cuộc cách mạng Internet là “dễ dàng bắt đầu”. Một điều nữa tương tự như Internet là đối với nhiều công ty, AI chỉ là một phần mở rộng của Internet - những người khác sẽ xây dựng những mô hình AI này và bạn có thể sử dụng chúng để phát triển tất cả các loại sản phẩm tuyệt vời. Điều này coi AI là một cách mới để xây dựng công nghệ. Nhưng nếu bạn muốn tự mình xây dựng AI thì đó lại là một câu chuyện hoàn toàn khác.
Một sự tương tự phổ biến khác là điện, nhưng tôi không cho rằng điều này áp dụng theo nhiều cách.
Mặc dù tôi không cho rằng mọi người nên dựa quá nhiều vào sự tương tự, nhưng sự tương tự yêu thích của tôi là bóng bán dẫn, một khám phá mới trong vật lý có mở rộng đáng kinh ngạc và nhanh chóng lan rộng sang mọi lĩnh vực công nghệ. các dịch vụ chúng tôi sử dụng chứa lượng lớn bóng bán dẫn, nhưng bạn sẽ không nghĩ các công ty tạo ra các sản phẩm và dịch vụ này là "các công ty bóng bán dẫn".
(Bóng bán dẫn) này là một quy trình công nghiệp rất phức tạp và tốn kém, với một Chuỗi cung ứng khổng lồ được hình thành xung quanh nó. Khám phá vật lý đơn giản này đã dẫn đến tăng trưởng kinh tế lâu dài, mặc dù hầu hết mọi người không nhận ra sự tồn tại của nó mà chỉ nghĩ rằng "thứ này có thể giúp mình xử lý thông tin".
Duy trì tiêu chuẩn cao về tài năng hơn là thiên vị một nhóm tuổi nhất định
Stebbings: Bạn cho rằng tài năng của con người bị lãng phí như thế nào?
Altman: Có rất nhiều người rất tài năng trên thế giới nhưng không thể phát huy hết tiềm năng của mình vì họ làm việc cho sai công ty hoặc sống ở những quốc gia không hỗ trợ các công ty lớn hoặc nhiều lý do khác.
Một trong những điều tôi hào hứng nhất về AI là tiềm năng của nó trong việc giúp chúng ta nhận ra rõ hơn tiềm năng của mỗi người, điều mà hiện tại chúng ta chưa làm đủ. Tôi tin rằng trên thế giới có rất nhiều nhà nghiên cứu AI có tiềm năng xuất sắc, nhưng quỹ đạo cuộc đời của họ lại khác nhau.
Stebbings: Bạn đã có tăng trưởng đáng kinh ngạc trong năm qua Nếu nhìn lại mười năm qua, bạn cho rằng thay đổi lớn nhất trong khả năng lãnh đạo của mình là gì?
Altman: Đối với tôi, điều bất thường nhất trong vài năm qua là tốc độ thay đổi. Thông thường, phải mất một thời gian dài để một công ty bình thường tăng trưởng thu nhập từ 0 lên 100 triệu USD, sau đó từ 100 triệu USD tăng trưởng 1 tỷ USD và cuối cùng từ 1 tỷ USD lên 10 tỷ USD, nhưng chúng tôi phải làm điều đó chỉ trong quá trình hai năm. Chúng tôi đã đi từ một phòng thí nghiệm nghiên cứu thuần túy trở thành một công ty thực sự phục vụ lượng lớn khách hàng và sự chuyển đổi nhanh chóng đó khiến tôi mất nhiều thời gian để tìm hiểu.
Stebbings: Bạn muốn dành nhiều thời gian hơn cho việc học gì?
Altman: Cách hướng dẫn một công ty tập trung vào việc đạt được tăng trưởng gấp 10 lần thay vì chỉ tăng trưởng 10%. Phát triển từ một công ty có thu nhập hàng tỷ đồng thành công ty có thu nhập hàng chục tỷ đòi hỏi sự thay đổi sâu sắc chứ không chỉ lặp lại công việc của tuần trước.
Nhưng thách thức với tăng trưởng nhanh chóng là chúng ta không có đủ thời gian để đặt nền móng vững chắc. Tôi đã đánh giá thấp nỗ lực cần trả giá để bắt kịp và tiếp tục tiến về phía trước trong hoàn cảnh siêu tăng trưởng này.
Truyền thông nội bộ, chia sẻ thông tin, quản lý có cấu trúc và cách cân bằng giữa nhu cầu ngắn hạn và phát triển dài hạn trong quy hoạch đều rất quan trọng. Ví dụ, để đảm bảo khả năng thực thi của công ty trong một hoặc hai năm tới, chúng ta cần chuẩn bị trước tài nguyên máy tính, không gian văn phòng, v.v. Trong hoàn cảnh tăng trưởng nhanh chóng này, việc lập kế hoạch hiệu quả là rất khó khăn.
Stebbings: Keith Rabois (nhà đầu tư rủi ro) từng nói có một điều ông học được từ Peter Thiel (đồng sáng lập PayPal) là tuyển dụng những người trẻ dưới 30 tuổi vì đó là bí quyết xây dựng một công ty vĩ đại. Bạn ứng xử gợi ý rằng xây dựng công ty bằng cách thuê những người trẻ năng động, đầy tham vọng là phương pháp điều đó?
Altman: Tôi thành lập OpenAI khoảng 30 tuổi, không còn quá trẻ nhưng có vẻ phù hợp (cười). Vì vậy, đây thực sự là một con đường đáng để thử.
Stebbings: Tuy nhiên, những người trẻ dù đầy nghị lực và hoài bão nhưng lại thiếu kinh nghiệm; hay chọn những người có kinh nghiệm và đã chứng tỏ được bản thân?
Altman: Câu trả lời rõ ràng là việc tuyển dụng cả hai loại nhân tài đều có thể thành công, giống như chúng tôi đã làm ở OpenAI. Ngay trước cuộc phỏng vấn hôm nay, tôi đã thảo luận về một chàng trai trẻ mới gia nhập đội ngũ của chúng tôi, có thể mới ngoài 20 tuổi, nhưng anh ấy đang làm một công việc đáng kinh ngạc. Tôi tự hỏi liệu chúng ta có thể tìm được thêm những tài năng như anh ấy, những người trẻ mang đến góc nhìn và năng lượng mới.
Tuy nhiên, mặt khác, nếu bạn thiết kế một trong những hệ thống máy tính phức tạp và đắt tiền nhất trong lịch sử loài người, tôi sẽ không giao trách nhiệm đó cho một người trẻ mới bắt đầu. Vì vậy, chúng ta cần sự kết hợp của cả hai loại tài năng. Tôi cho rằng điều quan trọng là phải duy trì tiêu chuẩn cao về tài năng chứ không chỉ ưu ái một nhóm tuổi nhất định.
Tôi đặc biệt biết ơn Y Combinator vì nó dạy tôi rằng thiếu kinh nghiệm không có nghĩa là thiếu giá trị. Có rất nhiều tài năng có tiềm năng cao ngay từ đầu trong sự nghiệp có thể tạo ra giá trị to lớn và xã hội của chúng ta nên đầu tư vào những tài năng này. Đây là một điều rất tích cực.
Stebbings: Gần đây tôi đã nghe một câu nói - gánh nặng lớn nhất trong cuộc đời không phải là sắt hay vàng, mà là những quyết định chưa được đưa ra. Quyết định chưa được thực hiện nào khiến bạn căng thẳng nhất?
Altman: Câu trả lời cho câu hỏi này thay đổi hàng ngày và không có quyết định nào không được đưa ra là đặc biệt quan trọng. Tất nhiên, chúng ta phải đối mặt với một số quyết định quan trọng, chẳng hạn như lựa chọn hướng sản phẩm nào hoặc cách thiết kế thế hệ máy tính tiếp theo. Đây là những lựa chọn quan trọng và rủi ro.
Tôi có thể trì hoãn đưa ra quyết định khi điều này xảy ra, nhưng phần lớn thử thách là phải đối diện tình thế tiến thoái lưỡng nan 51% so với 49% mỗi ngày và lý do những quyết định này được đặt ra trước mặt tôi là vì chúng khó thực hiện. Tôi có thể không chắc chắn về việc đưa ra lựa chọn tốt hơn bất kỳ ai khác trong đội ngũ, nhưng tôi phải đưa ra quyết định.
Vì vậy vấn đề là ở số lượng quyết định chứ không phải là một quyết định cụ thể.
Stebbings: Khi phải đối mặt với quyết định 51% so với 49%, bạn có người kiên định nào có thể tham khảo ý kiến không?
Altman: Không, tôi không cho rằng việc trông cậy vào một người trong mọi việc là cách tiếp cận đúng đắn. Với tôi, cách tiếp cận tốt hơn là tìm 15 hoặc 20 người có trực giác tốt và kiến thức bối cảnh về một lĩnh vực cụ thể và tham khảo ý kiến của các chuyên gia giỏi nhất khi cần, thay vì chỉ dựa vào một nhà tư vấn duy nhất.
Câu hỏi và câu trả lời nhanh
Stebbings: Nếu hôm nay bạn 23 hoặc 24 tuổi, với cơ sở hạ tầng hiện có, bạn sẽ chọn làm gì?
Altman: Tôi sẽ chọn một lĩnh vực dọc được hỗ trợ bởi AI, chẳng hạn như giáo dục AI. Tôi sẽ phát triển các sản phẩm giáo dục AI tốt nhất để mọi người có thể học hỏi kiến thức ở bất kỳ lĩnh vực nào. Ví dụ tương tự cũng có thể là luật sư AI, kỹ sư AI CAD, v.v.
Stebbings: Bạn đã đề cập đến việc viết một cuốn sách, bạn sẽ gọi nó là gì?
Altman: Tôi vẫn chưa nghĩ ra cái tên nào. Tôi chưa nghĩ nhiều về cuốn sách này, nhưng tôi chỉ cảm thấy rằng sự tồn tại của nó sẽ truyền cảm hứng cho rất nhiều người. Nó có thể liên quan đến chủ đề “tiềm năng con người”.
Stebbings: Trong lĩnh vực AI, có hướng nào mà người ta chưa quan tâm nhưng nên đầu tư thêm thời gian?
Altman: Điều tôi muốn thấy là một AI có thể hiểu được toàn bộ cuộc sống của bạn. Nó không yêu cầu bối cảnh không giới hạn, nhưng hy vọng có một số cách để bạn có thể có Tác nhân AI hiểu tất cả dữ liệu của bạn và có thể hỗ trợ bạn.
Stebbings: Có điều gì làm bạn ngạc nhiên trong tháng vừa qua không?
Altman: Đó là một nghiên cứu mà tôi không thể tiết lộ nhưng nó thật sự gây sốc.
Stebbings: Đối thủ cạnh tranh đáng kính nhất của bạn là ai? Tại sao?
Altman: Thực ra, tôi tôn trọng tất cả mọi người trong lĩnh vực này. Toàn bộ lĩnh vực này đều có rất nhiều tài năng xuất sắc và công việc xuất sắc. Tôi không cố trốn tránh vấn đề, tôi chỉ thấy những người tài năng đang làm việc rất tốt ở khắp mọi nơi.
Stebbings: Có cái nào cụ thể không?
Altman: Không có ai cụ thể cả.
Stebbings: API OpenAI yêu thích của bạn là gì?
Altman: API thời gian thực mới rất tuyệt vời. Hiện tại, chúng tôi có một việc kinh doanh API khổng lồ với rất nhiều nội dung hay.
Stebbings: Bạn kính trọng ai nhất trong lĩnh vực AI hiện nay?
Altman: Tôi muốn đề cập cụ thể đến đội ngũ Cursor. Họ sử dụng AI để mang lại trải nghiệm rất kỳ diệu và tạo ra nhiều giá trị cho con người. Nhiều người không thể ghép tất cả các yếu tố lại với nhau, nhưng họ đã làm được. Tôi cố tình không đề cập đến bất kỳ ai từ OpenAI, nếu không danh sách sẽ rất dài.
Stebbings: Quan điểm của bạn về sự cân bằng giữa độ trễ và độ chính xác là gì?
Altman: Cần một cái núm điều chỉnh giữa 2 cái . Giống như bây giờ bạn muốn tôi trả lời nhanh một câu hỏi và tôi cố gắng không dành vài phút để suy nghĩ về nó, đó là lúc sự chậm trễ trở nên quan trọng. Nếu bạn yêu cầu tôi thực hiện một khám phá lớn, bạn có thể sẵn sàng đợi vài năm. Câu trả lời là người dùng có thể kiểm soát được điều này.
Stebbings: Khi nghĩ về những bất an trong khả năng lãnh đạo, bạn cho rằng mình cần cải thiện ở điểm nào nhất, bạn muốn cải thiện điều gì nhất với tư cách là một nhà lãnh đạo và một CEO?
Altman: Tuần vừa qua, tôi cảm thấy mình không chắc chắn hơn trước về những chi tiết cụ thể trong chiến lược sản phẩm của chúng ta. Nhìn chung, tôi cảm thấy sản phẩm đó là điểm yếu của mình và hiện tại công ty cần tôi đưa ra viễn cảnh mong đợi rõ ràng hơn về sản phẩm. Chúng tôi có một chủ sở hữu sản phẩm và đội ngũ tuyệt vời, nhưng đây là lĩnh vực mà tôi ước mình giỏi hơn và gần đây tôi cảm thấy điều này đặc biệt rõ ràng.
Stebbings: Bạn đã thuê Kevin Scott (giám đốc công nghệ của OpenAI), tôi đã biết anh ấy nhiều năm và anh ấy rất tuyệt. Những phẩm chất nào của Kevin khiến anh trở thành nhà lãnh đạo sản phẩm đẳng cấp thế giới?
Altman: "Kỷ luật" là từ đầu tiên bạn nghĩ đến.
Stebbings: Chính xác thì điều đó có nghĩa là gì?
Altman: Anh ấy rất tập trung vào các ưu tiên, biết những gì nên nói không và có thể đặt mình vào vị trí của người dùng và suy nghĩ xem tại sao mình nên hoặc không nên làm điều gì đó. Anh ấy thực sự nghiêm khắc và không có bất kỳ ý tưởng hoang đường nào. .
Stebbings: Nhìn về tương lai 5 và 10 năm nữa, nếu bạn có cây đũa thần và có thể vẽ ra viễn cảnh mong đợi 5 năm và 10 năm cho OpenAI, nó sẽ như thế nào?
Altman: Thật dễ dàng để tôi hình dung ra hai năm tới, nhưng nếu chúng ta đoán đúng và bắt đầu tạo ra một số hệ thống siêu mạnh, chẳng hạn như về mặt tiến bộ khoa học, điều đó sẽ dẫn đến những tiến bộ công nghệ đáng kinh ngạc.
Tôi cho rằng trong 5 năm nữa chúng ta sẽ thấy tiến bộ công nghệ ở mức đáng báo động, thậm chí vượt xa sự mong đợi của mọi người. Xã hội có thể cảm thấy rằng “thời điểm AGI đã đến rồi đi”; bao gồm các lĩnh vực khoa học khác.
Mặt khác, tôi cho rằng những thay đổi (do tiến bộ công nghệ mang lại) đối với xã hội thực ra là tương đối hạn chế.
Ví dụ: nếu bạn hỏi mọi người cách đây 5 năm: liệu máy tính có vượt qua bài kiểm tra Turing không? Có lẽ họ sẽ nói: Không. Nếu bạn nói với họ: Có. Khi đó họ sẽ cho rằng rằng điều này sẽ mang lại những thay đổi to lớn cho xã hội. Bây giờ bạn thấy đấy, chúng tôi đã vượt qua được bài kiểm tra Turing một cách đại khái, nhưng những thay đổi trong xã hội chưa thực sự mạnh mẽ đến thế.
Đây là kỳ vọng của tôi cho tương lai, đó là tiến bộ công nghệ tiếp tục vượt quá mọi mong đợi, trong khi xã hội thay đổi chậm hơn. Tôi cho rằng đây là một tình trạng tốt và lành mạnh. Về lâu dài, tiến bộ công nghệ chắc chắn sẽ mang lại những thay đổi to lớn trong xã hội, nhưng chúng sẽ không được phản ánh nhanh chóng như vậy trong vòng 5 đến 10 năm tới.
