撰文：Saint Paul
2022年底OpenAI发布ChatGPT后，投资范畴关于人工智能范畴的认知不断加深。人工智能工业链大致能够分为核心技能供给商、人工智能体系和人工智能运用者。从全球投资人的遍及认知来看，现在咱们都意识到人工智能很或许成为未来长期的投资赛道，类似于30年前的核算机，或许20年前的互联网。而且关于未来而言，运用已经成为实践。
关于细分范畴投资的了解，咱们永远需求向工业的投资人学习。知名风险投资人A16Z持续在人工智能范畴下重注。最近他们对话了OpenAI的CTO，米拉·穆拉蒂（Mira Murati）。她共享了ChatGPT背后的故事，以及人工智能和人机交互的未来。
摘要
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ChatGPT的起源于考虑怎么制作一个安全的人工智能体系，运用人类反应进行强化学习。
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OpenAI正在从头界说人们与数字信息互动，成为一个类似于伙伴的助手，不断加强人工智能体系的共同和安全性。经过产品化的局势，取得与来自实践国际的用户的反应，就不只仅是坐在试验室里YY。
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ChatGPT在文本的基础上，正在添加图画、视频和其他等。这样模型能够更全面地了解咱们周围的国际，类似于咱们了解和调查国际的办法。
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虽然未来不会有单一模型一统天下的局势，由于人们终究会寻觅最适合自己需求的东西。
米拉（Mira Murati）布景
米拉出生在共产主义刚刚结束的阿尔巴尼亚。其时的阿尔巴尼亚和今日的朝鲜很类似。在一个不断革新、不确定的年代，教育是一切的关键。而且，其时除了书籍之外，简直没有什么文娱。其时的米拉在书籍中寻觅答案。米拉更倾向于科学中那些安稳的、能够深入研讨的真理。而人文学科，如前史和社会学的来源是可疑的，由于前史在不断改变。所以，米拉在生长环境中的直觉和天然倾向于科学和数学。从根本上来说，现在在Open AI，米拉从事的依然是数学作业。
由于优异的学习成绩，米拉拿到奖学金，并在加拿大完结了高中终究两年学业。
上大学时，米拉学的是机械工程，由于她以为这是将知识运用于真实国际中处理实践问题的最佳办法。其时的米拉对带给国际可持续交通以及可持续动力的办法十分感兴趣。其时她的结业项目是经过超级电容制作一辆混合动力赛车。
不久之后，米拉就参加了特斯拉作业，并参加了Model S双电机的作业。她从开端规划的前期就开端运用Model X，并终究领导了整个项目的启动。
也正是在特斯拉的作业，让米拉对人工智能的运用十分感兴趣的开端，特别是自动驾驶。由于它能够运用 AI 和核算机视觉来彻底改变出行办法。她开端更多地考虑人工智能的不同运用。所以，米拉对AI 以及它在国际上能够产生的改变越来越感兴趣。
详细而言，她对 AI 怎么影响人机互动，以及人与信息总体互动的办法十分好奇，而且对空间核算十分感兴趣。之后，她参加了一家黑科技企业Leap Motion，担任产品和工程副总裁。也正是这段阅历，进一步强化了她的产品化才干。
（趁便提一句，Leap Motion的创始人，David Holz，便是在卖掉Leap Motion后，创办了现在另一个大火特火的人工智能运用Midjourney）。
2018年，米拉参加OpenAI。从那时起，她开端更多地考虑假如只重视通用性会产生什么。
另外，从米拉在讨论研讨办法中，能够看到她关于科技立异中在不确定的环境中需求的探究精神：
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有时你睡了一觉，醒来后就有了新的想法。在几天或几周的过程中，你会得到终究的处理方案。这不是一个快速的报答，有时也不是迭代的。
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这简直就像是一种不同的思维办法，你在树立直觉，但也有处理问题并相信自己会处理问题的纪律。跟着时刻的推移，你会树立一种直觉，知道什么问题才是真实需求处理的问题。
对话摘要
知名风险投资人A16Z在人工智能范畴下了重注。以下部分摘录了A16Z的基金司理马丁与米拉的对话。米拉共享了ChatGPT背后的故事，以及人工智能和人机交互的未来。咱们也能够看到，身为产品司理布景的米拉关于产品的运用性是极其重视的。
马丁：你以为现在更多的是体系问题仍是工程问题？
米拉：两者都有。体系和工程问题是巨大的，咱们正在部署这些技能，并试图扩展它们，使它们更高效，并使它们易于拜访。这意味着你不需求知道ML的杂乱性就能够运用它们。
实践上，咱们能够看到经过API供给这些模型与经过ChatGPT供给技能之间的比照。这是一项根本相同的技能，或许有一点不同，即ChatGPT具有强化学习和人类反应才干。这意味着人们的反应和捉住人们幻想力的才干，以及让他们每天运用这项技能的才干，是彻底不同的。
天然言语接口
马丁：我也以为ChatGPT的API是一件十分有趣的作业。每逢我在程序中运用这些模型时，我总是觉得自己在用算盘包裹了一台超级核算机。有时我会说，“我会给模型一个键盘和鼠标，让它来编程。”API是英文的，我会告知它该做什么，它会完结一切的编程。我很好奇，当你规划像ChatGPT这样的东西时，你是否以为跟着时刻的推移，实践的界面将是天然言语，或许你以为程序依然有很大的作用？
米拉：编程在ChatGPT中变得不那么笼统了，咱们能够用天然言语在高带宽下与核算机攀谈。但或许另一个载体是，这项技能正在帮助咱们了解怎么与它真实协作，而不是对它进行编程。编程层变得越来越简单，越来越简单拜访，由于你能够用天然言语编程。但咱们在ChatGPT中看到的另一面是，你实践上能够像协作伙伴或搭档相同与模型协作。
马丁：跟着时刻的推移看看会产生什么会很有趣。您已经决议在ChatGTP中具有API，但作为搭档，您没有API。你和一位搭档攀谈。跟着时刻的推移，这些东西或许会演变成说天然言语。或许你以为体系中是否总需求有一个组件是有限状态机（finite state machine），或许说一台传统的核算机？
米拉：现在是一个转折点，咱们正在从头界说咱们怎么与数字信息互动，咱们正是经过这些人工智能体系的形式进行协作。或许咱们有几个人工智能体系，或许他们都有不同的才干。或许咱们有一个通用体系，他到处跟着咱们，知道我的布景，我今日做了什么，我在生活和作业中的方针是什么，帮助我度过难关，指导我等等。你能够幻想，这是超级强壮的。
现在，咱们正处于从头界说它的拐点。咱们不知道未来会是什么样子，咱们正在尽力让许多其他人能够运用这些东西和技能，这样他们就能够进行试验，咱们能够看到会产生什么。这是咱们从一开端就运用的策略。
在前一周的ChatGPT中，咱们担心它不够好。咱们都看到了产生的作业。咱们把它放在那里，然后人们告知咱们，它在发现新的事例做的十分好。当你让这些东西变得易于拜访和运用，并让每个人都简单运用它时，就会产生这种状况。
OpenAI开展路线图
马丁：当谈到人工智能时，人们还不知道怎么考虑。必须有一些指导，你必须做出一些选择。你在OpenAI，你必须决议下一步要做什么。假如你能走过这个决策过程：你怎么决议做什么，重视什么，发布什么，或许怎么定位？
米拉：假如你考虑ChatGPT是怎么诞生的，它并不是咱们想要推出的产品。事实上，它的真实本源能够追溯到5年多前，其时咱们正在考虑怎么制作一个安全的人工智能体系。你不一定期望人类真实编写方针函数，由于你不想为杂乱的方针函数让替代者来做，或许说你不想犯错，由于这或许十分风险。
这便是运用人类反应进行强化学习的当地。咱们试图真实完成的是使人工智能体系与人类价值观相共同，并让它接受人类的反应。根据人类的反应，它更有或许做正确的作业，而不太或许做你不想做的作业。然后，在咱们开宣布GPT-3并将其发布在API之后，这是咱们第一次将安全研讨真实运用到实践国际中。这是经过指令引导模型（instruction-following model）的完成的。
咱们运用这种办法从运用API的客户那里取得提示，然后咱们让承包商为模型生成反应以供学习。咱们根据这些数据对模型进行了微调，并构建了遵从指令的模型。他们更有或许遵从用户的目的，做你真实期望它做的作业。这十分强壮，由于人工智能安全不只仅是你坐在那里议论的理论概念。它实践上变成了：咱们现在要进入人工智能安全体系年代了，你怎么将其融入实践国际？
明显，在大型言语模型中，咱们看到了概念和实践国际思维的伟大体现。但在产出方面，存在许多问题。最大的问题之一明显是错觉（hallucination）。咱们一向在研讨错觉和真实性的问题。怎么让这些模型表达不确定性？
ChatGPT的前身实践上是另一个咱们称之为WebGPT的项目，它运用检索来获取信息和引证来源。这个项目终究变成了ChatGPT，由于咱们以为对话很特别。它答应你提出问题，纠正对方，并表达不确定性。
马丁：不断发现错误，由于你在互动…
米拉：没错，有这种互动，你能够了解更深层的本相。咱们开端往这个方向走，其时咱们用GPT-3和GPT-3.5来做这件事。从安全视点来看，咱们对此感到十分振奋。但人们忘掉的一件事是，在这个时分，咱们已经练习了GPT-4。在OpenAI内部，咱们对GPT-4感到十分振奋，并将ChatGPT放在了后视镜中。然后咱们意识到，“咱们将花6个月的时刻来重视GPT-4共同和安全性（alignment and safety），”咱们开端考虑咱们能够做的作业。其中一件首要的作业实践上是将ChatGPT交给研讨人员，他们能够给咱们反应，由于咱们有了这种对话形式。开端的目的是从研讨人员那里取得反应，并运用它使GPT-4更共同、更安全、更强健、更牢靠。
马丁：你说共同和安全性时，你是否包含它是正确的，它想做什么就做什么？或许你的意思是安全，实践上是保护自己免受某种损伤？
米拉：我所说的共同，通常是指它符合用户的目的，所以它做的正是你期望它做的作业。但安全也包含其他作业，比如滥用，用户故意试图运用模型来制作有害的输出。经过ChatGPT，咱们实践上正在尽力使模型更有或许做你期望它做的作业，使其更加共同。咱们还想弄清楚错觉（hallucination）的问题，这明显是一个极其困难的问题。
我以为，这种运用人类反应进行强化学习的办法，假如咱们尽力做到这一点，或许这便是咱们所需求的。
马丁：所以，没有宏伟的计划？咱们需求做什么才干到达AGI？这只是一步接一步进行下去。
米拉：是的。还有你一路上做的一切小决议。或许是由于几年前咱们确实做出了一个追求产品的战略决议，才更有或许完成这一方针。咱们这样做是由于咱们以为，假如没有来自实践国际的用户的反应，就不或许仅仅坐在试验室里在真空中开发这些东西。这便是假设。我以为这有助于咱们做出其中的一些决议，并构建底层基础设施，以便咱们终究能够部署像ChatGPT这样的东西。
份额规律
马丁：你能够重复一下份额规律。我以为这是每个人都有的大问题。前进的速度是惊人的。但人工智能的前史似乎是，你在某个时分会遇到报答递减，这不是参数化的。它有点逐渐削减。从你的视点来看（这或许是整个职业最明智的视点）你以为份额规律会成立，咱们会持续看到前进，仍是以为咱们正在走向报答递减？
米拉：没有任何依据表明，跟着咱们持续在数据和核算轴上扩展模型，咱们不会得到更好、更强壮的模型。是否会一路走到AGI（通用人工智能），这是一个不同的问题。在这一过程中，或许还需求一些其他的突破和前进。要想真实从这些更大的模型中取得许多好处，缩放规律还有很长的路要走。
马丁：你是怎么界说AGI的？
米拉：在咱们的OpenAI章程中。咱们把它界说为一个能够自主完结大部分智力作业的核算机体系。
马丁：我其时在吃午饭，Anyscale的Robert Nishihara也在。他问了一个我称之为Robert Nishihara之问的问题。我以为这实践上是一个很好的描写。他说：“核算机和爱因斯坦之间有一个连续体。你从核算机到猫，从猫到普通人，从普通人到爱因斯坦。”然后他问了一个问题，“咱们在连续体上的方位？什么问题会得到处理？”
咱们共同以为，咱们知道怎么从一只猫变成一个普通人。咱们不知道怎么从电脑变成猫，由于这是遍及的感知问题。咱们已经很接近了，但咱们还没有彻底到达，咱们真的不知道怎么做爱因斯坦，这便是设定推理。
米拉：经过微调，你能够得到许多，但总的来说，我以为，在大多数使命中，咱们现在是实习生级别的。问题在于牢靠性。你不能彻底依赖体系来做你想让它一向做的作业。在许多使命中，它做不到。怎么跟着时刻的推移进步牢靠性，然后，扩展这些模型能够做的新功能？
我以为重视这些新兴才干很重要，即便它们十分不牢靠。尤其是关于今日正在组建公司的人来说，你真的想考虑，“今日有什么或许？你今日看到了什么？”这些模型很快就会变得牢靠。
单一模型得天下？
马丁：我马上就要问一下，猜测一下未来会是什么样子。但之前，我很自私地问一个问题，你以为这件事的经济学会怎么开展。我告知你它让我想起了什么。这让我想起了硅工业。我记住在90年代，当你买一台电脑时，有许多奇怪的写作处理器。“这是字符串匹配，这是浮点，这是加密，”一切这些都把CPU耗费掉了。
事实证明，通用性十分强壮，这创造了某种类型的经济，英特尔和AMD都是其中玩家。当然，制作这些芯片要花许多钱。
所以你能够幻想两个未来。在未来，通用性十分强壮，跟着时刻的推移，大型模型根本上会吸收一切功能。然后还有另一个未来，那里将有一大堆不同得模型，各种碎片，规划空间上有不同的点。你有这样的感觉吗：是OpenAI唯我独尊，仍是有许多模型？
米拉：这取决于你想做什么。明显，现在得轨道是这些人工智能体系将做咱们正在做的越来越多的作业。他们将能够自主运作，但咱们需求供给方向、指导和监督。但我不想做许多每天都要做的重复性作业。我想专心于其他作业。或许咱们不必每天作业10、12个小时，或许咱们能够削减作业，完成更高的产出。这便是我所期望的。就平台的作业办法而言，即便在今日，你也能够看到咱们经过API供给了许多模型，从十分小的模型到咱们的前沿模型。
人们并不总是需求运用最强壮、最有才干的类型。有时他们只需求真实适合他们特定用例的模型，而且它要经济得多。我以为会有一个范围。但是，就咱们对平台游戏的幻想而言，咱们必定期望人们在咱们的模型之上进行构建，咱们期望为他们供给东西，使其变得简单，并让他们取得越来越多的拜访和控制权。你能够带来你的数据，你能够自界说这些模型。你能够真实专心于模型之外的层，并界说产品，这实践上十分十分困难。现在有许多重视点是树立更多的模型，但在这些模型之上树立好的产品是十分困难的。
未来5-10年
马丁：我期望你能猜测一下你以为这一切在3年、5年或10年后会走向何方。
米拉：我以为，今日的基础模型在文本中对国际有着伟大的体现。咱们正在添加其他形式，如图画、视频和其他各种东西，因而这些模型能够更全面地了解咱们周围的国际，类似于咱们了解和调查国际的办法。国际不只存在于文字中，也存在于图画中。咱们必定会朝着这个方向开展，咱们将有这些更大的模型，在练习前的作业中选用一切这些形式。咱们真的想让这些经过预练习的模型像咱们相同了解国际。
在模型的输出部分，咱们引进带有人类反应的强化学习。咱们期望模型能真实做到咱们要求它做的作业，咱们期望这是牢靠的。这需求做大量的作业，或许还需求引进阅读，这样就能够取得新的信息，引证信息并处理错觉。我不以为这是不或许的。我以为这是能够完成的。
在产品方面，咱们期望将这一切整合到人们协作的产品集合中，并供给一个人们能够在此基础上构建的平台。假如你真的向外开展，这些模型将十分十分强壮。很明显，随之而来的是对这些十分强壮的模型与咱们的目的不共同的恐惧。一个巨大的挑战是超级共同（Super Alignment），这是一个困难的技能挑战。咱们在OpenAI有一个完整的团队来专心于这个问题。
此时快讯
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