Greg Brockman เล่าเรื่องราว 72 ชั่วโมงที่อัลท์แมนถูกไล่ออก

ช่างน่าดราม่าจริงๆ! นี่อาจเป็นรีวิวฉบับสมบูรณ์ที่สุดของสงครามแย่งชิงอำนาจใน OpenAI ของ奥特曼เท่าที่มีบนโลกออนไลน์

อีกหนึ่งบุคคลสำคัญของเหตุการณ์ Greg Brockman เบอร์สองของ OpenAI เปิดเผยด้วยตนเอง:

ในช่วง 72 ชั่วโมงหลังจาก奥特曼ถูกไล่ออก เกิดอะไรขึ้นกันแน่?

ความจริงถูกเปิดเผยออกมา แต่ชวนเจ็บปวดไม่น้อย:

• Greg และ奥特曼ไม่รู้เรื่องอะไรเลยก่อนเกิดเหตุ จนถึงตอนนี้ ตัวผู้เกี่ยวข้องเองยังคงครุ่นคิดว่าพลาดตรงจุดไหน
• ตอนแรกคณะกรรมการ只想ไล่奥特曼ออก แต่ Greg จงรักภักดีเกินไป ลาออกทันทีในวันนั้น
• วันแรกหลังถูกไล่ออก พวกเขาประชุมลับที่บ้าน奥特ман วางแผนตั้งบริษัทใหม่ และถึงขั้นวางแผนพาพนักงานทั้งหมดไปด้วย
• คณะกรรมการเปลี่ยนใจกระทันหัน ตอนแรกตกลงกับ奥特曼ให้กลับมาได้แล้ว แต่กลับแต่งตั้ง CEO คนใหม่
• ตลอดสุดสัปดาห์ คู่แข่งทั้งหมดพยายามชิงตัวพนักงานอย่างบ้าคลั่ง แต่ไม่มีใครรับข้อเสนอ
• การกลับใจของ Ilya ทำให้ Greg โล่งอก

ในการสัมภาษณ์ยาวกว่าหนึ่งชั่วโมง Greg เล่ารายละเอียดของการรัฐประหารในซิลิคอนแวลลีย์ครั้งยิ่งใหญ่นี้จนหมดเปลือก พร้อมตอบทุกคำถาม รวมถึงประวัติการก่อตั้ง OpenAI, เหตุผลที่เปลี่ยนเป็นองค์กรแสวงหากำไร, และอนาคตจะไปทางไหน…

ตั้งแต่ความสับสนตอนลาออกจาก Stripe ไปจนถึงการประชุมนอกสถานที่ที่ Napa Valley ที่ชี้ชะตา และความสำเร็จที่ไม่คาดคิดของโปรเจกต์ Dota ข้อมูลหนาแน่นมาก

Greg ถึงกับกลั้นน้ำตาไว้ไม่อยู่หลายครั้ง:

ตอนที่ Ilya จากไป เป็นครั้งเดียวที่ฉันรู้สึกว่าอยากเลิกทำอีกแล้ว

ต่อไปนี้คือบทสัมภาษณ์ฉบับเต็มหมื่นคำ ซึ่งได้สรุปและปรับเนื้อหาโดยคงความหมายเดิมไว้

สนทนากับ Greg Brockman ประธาน OpenAI

(ต่อไปนี้จะย่อคำถามของพิธีกร Shane Parrish ว่า Q)

OpenAI เกิดจากความสงสัยในตัวเอง

Q: OpenAI ก่อตั้งขึ้นได้อย่างไร?

Greg : ฉันรู้ว่าฉันอยากเป็นผู้ประกอบการ เพราะฉันรู้สึกว่ามันมีความหมายยิ่งใหญ่

Q: แต่คุณเพิ่งเป็นผู้ประกอบการที่ Stripe มาไม่ใช่เหรอ?

Greg : ใช่ แต่ฉันรู้สึกเสมอว่าปัญหาที่ Stripe แก้ไขไม่ใช่ 「ปัญหาของฉัน」

มันสำคัญแน่นอน และฉันก็ทุ่มเทให้มันหลายปี แต่ฉันคิดว่าไม่ว่าฉันจะอยู่หรือไม่ มันก็จะประสบความสำเร็จ

ดังนั้นนั่นเป็นครั้งแรกที่ฉันมีโอกาสได้คิดจริงๆ ว่า: อะไรคือภารกิจที่ฉันอยากทุ่มเททั้งชีวิต? ปัญหาที่ฉันยินดีใช้ชีวิตที่เหลือผลักดัน แม้จะแค่ทำให้ดีขึ้นเล็กน้อย?

คำตอบชัดเจน——AI

ถ้าคุณสามารถส่งผลกระทบต่อทิศทางของ AI ในโลกได้จริง ชีวิตนี้ก็ไม่สูญเปล่า

Q: ตอนที่คุณกำลังจะลาออกจาก Stripe Patrick ให้คุณไปคุยกับ Sam Altman การสนทนาครั้งนั้นเกิดอะไรขึ้น?

Greg : ตอนนั้น Patrick บอกฉันว่า Sam เคยเจอคนหนุ่มสาวในสถานการณ์เดียวกับฉันหลายคน

จริงๆ ฉันรู้ว่า Patrick หวังให้ Sam โน้มน้าวให้ฉันอยู่ต่อ แต่หลังจากคุยกับ Sam ไม่กี่นาที เขาก็เข้าใจชัดเจนว่าฉันตั้งใจจะลาออก

แล้ว Sam ก็ถามแผนต่อไปของฉัน ฉันบอกว่ากำลังคิดจะทำบริษัท AI

Sam บอกว่าเขาก็กำลังคิดจะทำอะไรบางอย่างในวงการ AI เหมือนกัน และหวังว่าจะติดต่อกันต่อไป

หลังจากออกจาก Stripe ฉันกับ Sam คุยกันอีกครั้ง คราวนี้ Sam บอกว่ามีความคิดที่ชัดเจนขึ้น และชวนฉันไปงานเลี้ยงอาหารค่ำในเดือนกรกฎาคม

ฉันจำได้ว่าหัวข้อของงานเลี้ยงตอนนั้นคือ: ตอนนี้การตั้งห้องทดลอง รวบรวมนักวิจัยระดับโลกที่ดีที่สุด มันสายเกินไปหรือยัง? ยังเป็นไปได้ไหม?

Q: ปีนั้นคือปีอะไร?

Greg : 2015

ตอนนั้น DeepMind ผูกขาดนักวิจัยชั้นนำ เงินทุน และข้อมูลเกือบทั้งหมด เราทุกคนสงสัยว่า จะเริ่มต้นอะไรใหม่ๆ ตั้งแต่ศูนย์ได้ไหม?

ทุกคนช่วยกันระบุอุปสรรคนับไม่ถ้วน แต่ไม่มีใครให้เหตุผลที่ฟังขึ้นว่ามันเป็นไปไม่ได้จริงๆ

ดังนั้นคืนนั้น Sam กับฉันขับรถกลับเข้าเมือง เรามองตากัน แล้วเขาก็บอกว่า เราต้องทำสิ่งนี้

วันรุ่งขึ้น ฉันก็เริ่มทุ่มเทเต็มที่ในการเตรียมการ

มันยากมาก ทุกอย่างคลุมเครือ เรามีเพียงวิสัยทัศน์เดียว: เราต้องการสร้างปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) ที่เป็นประโยชน์ต่อมนุษยชาติ ให้ผลประโยชน์ตกแก่ทุกคน แต่วิธีการทำ วิธีโน้มน้าวให้คนอื่นลาออกมาร่วมงาน เราไม่มีแนวคิดเลย

ตอนแรก ทีมหลักที่ฉันตกลงไว้คือ Ilya, John Schulman และตัวฉันเอง เราใช้เวลามากมายร่วมกันหารือเกี่ยวกับวิสัยทัศน์ต่างๆ ของห้องทดลอง รูปแบบการทำงานที่เป็นไปได้ แต่ก็ไม่เคยเป็นรูปเป็นร่าง

ส่วนหนึ่งเป็นเพราะกังวลว่าโปรเจกต์จะขาดแรงผลักดันเพียงพอ Dario คิดว่าเขาต้องไปสร้างชื่อเสียงของตัวเองก่อน ไม่แน่ใจว่าโปรเจกต์นี้เหมาะกับเขาหรือไม่

ในขณะเดียวกัน ฉันเริ่มเกลี้ยกล่อม John Schulman ให้เข้าร่วม เขาตกลง แต่ Dario กับ Chris ตัดสินใจไป Google Brain ในที่สุด ทีมงานจริงๆ เหลือแค่ฉัน, Ilya, John และอีกไม่กี่คน

ตอนนั้นมีคนประมาณสิบกว่าคนแสดงความสนใจ แต่ทุกคนรอดูว่าจะมีใครเข้าร่วมอีก

ฉันถาม Sam ว่าเราจะทำลายทางตันนี้ยังไง Sam แนะนำให้พาทุกคนออกไปจัดกิจกรรม off-site เราเลือก Napa Valley ฉัน甚至还特意做了T恤

ตอนนั้นยังไม่มีข้อเสนออย่างเป็นทางการ ไม่มีโครงสร้างบริษัท ไม่มีอะไรเลย เรามีเพียงความคิด วิสัยทัศน์ และภารกิจ

แต่เราชวนคนมา ที่ Napa Valley ในวันนั้น เรามีแรงบันดาลใจพลุ่งพล่าน เกือบจะตกลงแผนงานเทคนิคในอีกสิบปีข้างหน้า:

1. แก้ปัญหาการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (Reinforcement Learning)
2. แก้ปัญหาการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Learning)
3. ค่อยๆ เรียนรู้สิ่งที่ซับซ้อนขึ้น

หลังการประชุมแบบปิด ฉันส่งข้อเสนอให้ทุกคน แจ้งว่าเราจะเริ่มดำเนินการภายใน 2-3 สัปดาห์ข้างหน้า ใครอยากเข้าร่วมให้บอก

Q: ตอนนั้นทำไมถึงคิดว่า DeepMind ยากจะเอาชนะ?

Greg : ตอนนั้น Google DeepMind คือยักษ์ใหญ่ในวงการ AI พวกเขามีเงินทุนมหาศาล ผลงานโดดเด่น นั่นคือไม่กี่เดือนก่อน AlphaGo จะเปิดตัว แต่ข้อได้เปรียบของพวกเขาชัดเจนอยู่แล้ว

เราจึงสงสัย: เราจะสร้างองค์กรอิสระใหม่ได้จริงหรือ? คำตอบไม่ชัดเจน

เหตุผลที่ละทิ้งแนวทางไม่แสวงหากำไร

Q: คุณรู้เมื่อไหร่ว่าแนวทางไม่แสวงหากำไรไปไม่รอด?

Greg : ปี 2017 เราเริ่มคิดอย่างจริงจังมากว่าจะทำภารกิจให้สำเร็จได้อย่างไร จะสร้าง AGI ได้อย่างไร เราคำนวณความต้องการพลังประมวลผล แล้วพบว่าต้องการอุปกรณ์คำนวณขนาดมหึมา

ตอนนั้นเราได้ติดต่อกับบริษัท Cerebras ซึ่งกำลังพัฒนาฮาร์ดแวร์คำนวณเฉพาะทาง ที่มีประสิทธิภาพ远超ระดับที่เราคำนวณไว้

เราจึงตระหนักว่าถ้าเราซื้ออุปกรณ์เหล่านั้นจำนวนมาก ได้สิทธิ์แต่เพียงผู้เดียวในผลิตภัณฑ์ของ Cerebras และสร้างศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่พิเศษได้ มันจะทำให้เรามีข้อได้เปรียบอย่างท่วมท้น

แต่การระดมทุนขององค์กรไม่แสวงหากำไรมีข้อจำกัด ไม่สามารถรองรับการลงทุนแบบนี้ได้ ดังนั้น Elon, Sam, Ilya และฉันเห็นพ้องต้องกัน ว่าหนทางเดียวที่ OpenAI จะบรรลุภารกิจคือการสร้างนิติบุคคลที่แสวงหากำไรที่เกี่ยวข้อง

ช่วงเวลา「GPT」ของ OpenAI เอง

Q: คุณรู้เมื่อไหร่ว่าทุกอย่างจะเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง? ก่อนหรือหลังโปรเจกต์ Dota?

Greg : วิธีการทำงานของ OpenAI คือห่วงโซ่ของช่วงเวลา「ฝันเป็นจริง」 ทุกครั้งที่คุณคิดว่าเห็นภาพทั้งหมดแล้ว ไม่นานคุณก็จะพบขอบเขตใหม่

ตอนแรกตอน组建ทีม เรารู้สึกตื่นเต้นมากที่รวมทีมได้สำเร็จ และเริ่ม推进ภารกิจได้ แต่พอวันรุ่งขึ้นไปที่ออฟฟิศ กลับพบว่าไม่มีแม้แต่กระดานไวท์บอร์ด

โปรเจกต์ Dota คือความสำเร็จสำคัญครั้งแรกของเรา มันทำให้เรารู้สึกว่าถ้าเราทุ่มเทเต็มที่ เราก็ทำสำเร็จได้จริง มันพิสูจน์ว่า只要รวมพลังประมวลผลเข้าด้วยกัน ขยายพลังประมวลผล ก็จะเพิ่มผลลัพธ์

ในซีรีส์ GPT ก็มีช่วงเวลาแบบนี้มากมาย เช่น งานวิจัย早期เกี่ยวกับ нейрон情感แบบไม่มีผู้สอน ซึ่งเป็นครั้งแรกที่เราเห็นความหมายโผล่ออกมาจากการฝึกตามเป้าหมายการสร้างแบบจำลองภาษา

คุณฝึก模型ให้ทำนายอักขระถัดไป แล้วทันใดนั้น คุณก็ได้โครงข่ายประสาทที่เข้าใจอารมณ์ แยกแยะด้านบวก-ลบ

那一刻เราตระหนักว่าเรากำลังสร้างเครื่องจักรที่สามารถเรียนรู้ความหมาย ไม่ใช่แค่กฎไวยากรณ์

และเมื่อ GPT-4 เปิดตัว มีคนถามว่าทำไมมันถึงยังไม่ใช่ AGI มันสามารถสนทนาได้อย่างลื่นไหล เกือบตรงตามคำจำกัดความของ AGI ที่เรามีก่อนหน้านี้ แต่ก็ยังขาดอีกนิด

总之 ตลอดทาง มีช่วงเวลาแบบนี้มากมายที่ทำให้เรารู้สึกว่าฝันเป็นจริง แต่ช่วงเวลาเหล่านี้ยังไม่จบ เราจะมีช่วงเวลาแห่งความก้าวหน้าอีกมาก แล้วตระหนักว่าระยะต่อไปอาจเป็นไปได้

Q: คุณคิดว่าทำไม Dota ถึงสำคัญนัก?

Greg : Dota เป็นช่วงเวลาที่เหลือเชื่อ มันไม่เหมือนหมากรุกของ Deep Blue หรือ围棋ของ AlphaGo ที่มีกฎชัดเจน มันคือการโต้ตอบแบบเรียลไทม์กับมนุษย์ในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและเปิดกว้าง ใกล้เคียงโลกจริงมากกว่า

จริงๆ ตอนแรกเราแค่อยากใช้มันทดสอบอัลกอริทึมใหม่ เพราะการเรียนรู้แบบเสริมกำลังในตอนนั้นไม่สามารถขยายขนาดได้ แต่เมื่อเราขยายพลังประมวลผลอย่างต่อเนื่อง ใช้อัลกอริทึม PPO ที่เรียบง่ายมาก ก็เอาชนะผู้เล่นมนุษย์ที่เก่งที่สุดได้ นี่พิสูจน์ว่า:

พลังประมวลผลขนาดใหญ่ + อัลกอริทึมง่ายๆ ในทางปฏิบัติใช้ได้จริง

โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่ยุ่งเหยิงอย่างยิ่ง ไม่สามารถเขียนโปรแกรม คาดเดา หรือค้นหาได้ สิ่งที่คุณต้องการเกือบจะเป็นสัญชาตญาณแบบมนุษย์

และตอนนั้นโครงข่ายประสาทที่ใช้เล็กมาก จำนวนไซแนปส์เทียบเท่าสมองแมลง เราก็จะตระหนักว่าถ้าขยายแนวคิดนี้ไปถึงขนาดสมองมนุษย์ จะเป็นอย่างไร? นี่เป็นคำถามที่ดีและน่าดึงดูดมาก

Q: เมื่อพูดถึงการทำนาย คุณคิดว่าการทำนายกับการใช้เหตุผล (Reasoning) แตกต่างกันไหม?

Greg : ฉันคิดว่ามันมีความเชื่อมโยงกันอย่างลึกซึ้ง

การทำนายคำถัดไปดูเหมือนง่าย แต่ถ้าคุณสามารถทำนายคำถัดไปของ Einstein ได้อย่างแม่นยำ อย่างน้อยคุณก็ฉลาดเท่า Einstein

แก่นของการทำนายไม่ใช่การคาดเดาข้อมูลที่รู้แล้ว แต่เป็นการ推断พัฒนาการต่อไปในสถานการณ์ใหม่ที่ไม่เคยเห็น ซึ่งผูกพันอย่างลึกซึ้งกับแก่นแท้ของความฉลาด

模型推理ในปัจจุบันแบ่งเป็นสองขั้นตอน:

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

1. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน: ฝึก模型โดยให้它ทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป ข้อมูลจะคงที่และสังเกตได้มากกว่า
2. การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง: ให้ AI เรียนรู้จากข้อมูลของตัวเอง มันลงมือเอง ได้รับผลตอบรับจากโลก และเรียนรู้จากมัน วิธีการฝึก本质上还是การทำนาย ทำนายผลลัพธ์หลังการกระทำ และเสริมกำลังตามผล

แต่โดยพื้นฐานแล้ว เทคโนโลยีที่ใช้ในสองขั้นตอนนี้เหมือนกันทุกประการ คือการทำนาย ต่างกันแค่โครงสร้างข้อมูล

เหตุการณ์บีบบังคับ奥特曼

Q: ความขัดแย้งภายในเริ่มรุนแรงขึ้นเมื่อไหร่?

Greg：ความพิเศษของ OpenAI คือเราเชื่อมั่นว่าจะสร้าง AI ที่เทียบเท่าระดับมนุษย์ได้ ซึ่งหมายถึงความเสี่ยงสูง

ใครเป็นคนตัดสินใจ? ค่านิยมอะไรอยู่เบื้องหลังการตัดสินใจเหล่านี้? ในบริษัททั่วไป สิ่งที่ไม่สำคัญ เช่น การเมืองในออฟฟิศ จะถูก赋予น้ำหนักที่关乎ความอยู่รอดของมนุษยชาติ

ฉันคิดว่าสิ่งนี้ส่งผลต่อการพัฒนาภายใน OpenAI มากมาย และเป็นรากเหง้าของความขัดแย้งใหญ่ทั้งหมด

หนึ่งในแรงขับเคลื่อนหลักในวงการ AI คือผู้คนอยากเป็นศูนย์กลางของการปฏิวัติเทคโนโลยี อยากเป็นที่จดจำ ดังนั้น นี่ไม่ใช่แค่ปัญหาของ OpenAI เท่านั้น

และธรรมชาติของเทคโนโลยี AI นั้นเป็นชิ้นเป็นอัน ภายใต้ความกดดันสูง อาจหลอมเป็นเพชร หรือเกิดรอยร้าว คุณจึงมักเห็นการก่อตัวของเพชรในกลุ่มเล็กๆ เพราะพวกเขาร่วมมือกันอย่างใกล้ชิดและไว้วางใจกันสูง แต่บางครั้งพวกเขาก็แยกทาง ไปตามทางของตัวเอง

ฉันคิดว่าในวงการ AI เส้นทางที่หลากหลายและการแข่งขันที่ดีเป็นเรื่องปกติ ช่วยให้เราพัฒนาเทคโนโลยีได้อย่างปลอดภัยยิ่งขึ้น และ讨论ประเด็นที่ยาก เช่น ความปลอดภัย จริยธรรม

ดังนั้นการถกเถียงที่ดีต่อสุขภาพมีอยู่ใน OpenAI เสมอ แต่ตอนนี้ มันกำลังเกิดขึ้นทั่วโลก

Q: กลับมาที่ตอนที่คุณรู้ว่า Sam ถูกไล่ออก คุณอยู่ที่ไหน?

Greg：ฉันอยู่ที่บ้าน ฉันได้รับข้อความเชิญเข้าร่วมวิดีโอคอล และสังเกตเห็นว่าสมาชิกคณะกรรมการทุกคนยกเว้น Sam อยู่ในนั้น ตอนนั้นฉันรู้สึกไม่ดี

พวกเขาบอกฉันว่า คณะกรรมการตัดสินใจปลด Sam ออกจากตำแหน่ง ข้อมูลที่ฉันได้รับโดยพื้นฐานเหมือนกับแถลงการณ์สาธารณะ ฉันพยายามถามรายละเอียดเพิ่มเติม แต่ถูกปฏิเสธ

จากนั้นพวกเขาก็บอกว่าฉันถูกถอดออกจากคณะกรรมการด้วย แต่จะยังคงอยู่กับบริษัท เพราะฉันสำคัญต่อบริษัทและภารกิจ

ฉันขอเหตุผลอีกครั้ง ก็ยังถูกปฏิเสธ สุดท้ายพวกเขาบอกว่าภายใต้โครงสร้างใหม่ ฉันอาจได้รับคำติชม นั่นคือเนื้อหาของการโทรนั้น

Q: คุณคิดอะไรอยู่ในตอนนั้น? โกรธไหม?

Greg：ไม่ ฉันแค่รู้สึกว่ามันไม่ถูกต้อง แต่ฉัน大概เข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้น

Q: คุณรู้หลังจากนั้นนานแค่ไหนว่าอะไรนำไปสู่สิ่งนี้?

Greg：คำตอบแบ่งเป็นสองส่วน หนึ่งคือฉันรู้สึกว่าฉันยังคงเรียนรู้ข้อเท็จจริงใหม่ๆ อยู่เรื่อยๆ สิ่งที่คนอื่นคิด บางแง่มุม มัน归结为 การสื่อสารที่ไม่ดี คุณจะตระหนักได้ทันทีว่ามีหลายสิ่งที่ถูกมองข้ามไปก่อนหน้านี้

อีกด้านหนึ่ง ฉัน大概รู้ว่าทำไมแต่ละคนถึงทำแบบนั้น

แต่ในขณะนั้น การหาสาเหตุไม่สำคัญแล้ว ฉันแค่รู้ว่ามันผิด ดังนั้นหลังจากวางสาย ฉันบอกภรรยาทันทีว่าจะลาออก เธอก็เห็นด้วย

ดังนั้น ฉันยื่นใบลาออกในวันนั้น

หลังจากลาออก ฉันเริ่มได้รับข้อความมากมาย เราได้รับการสนับสนุนและความกระตือรือร้นมากมาย หลายคนยินดีออกไปเริ่มต้นธุรกิจใหม่กับเรา รวมถึง Jakob, Shimone, Alexander

ต่อมาเรารวมตัวกับ Sam และเริ่มวางแผนบริษัทใหม่

ในวันแรก เราคิดว่าโอกาสที่ Sam จะกลับมามีแค่ 10% ดังนั้นเราจึงจัดการประชุมที่บ้าน Sam มีคนจากบริษัทมามากมาย เราแสดงภาพที่กำลังวาดให้พวกเขาดู ภายในวันเดียว เราก็มีภาพใหม่ทั้งหมดเกี่ยวกับวิธีการดำเนินโครงการ

สุดสัปดาห์นั้น เรายังใช้เวลามากมายในการเจรจากับคณะกรรมการและบริษัท พยายามหาเส้นทางกลับที่มีความหมาย

ผลปรากฏว่า คืนวันอาทิตย์ คณะกรรมการแต่งตั้ง CEO คนใหม่อย่างกะทันหัน แทนที่ตำแหน่งของฉัน บริษัทเกิดการประท้วงครั้งใหญ่ ความจริงแล้ว ตอนนั้นเราอยู่ในออฟฟิศ เกือบจะบรรลุข้อตกลงที่จะกลับไปได้แล้ว แต่คณะกรรมการเปลี่ยนใจกระทันหัน

ฝูงชนเริ่มหลั่งไหลออกจากตึก วุ่นวายมาก

เราเริ่มวิดีโอคอลกับคนที่สนใจบริษัทใหม่ ปลอบใจพวกเขาว่าทุกอย่างจะโอเค เรามีแผน เราพยายามสร้างเรือชูชีพสำหรับคนส่วนน้อยที่อาจจะเข้าร่วม แต่ทันใดนั้น ดูเหมือนทุกคนเปลี่ยนใจ อยากเข้าร่วมบริษัทใหม่ของเรา

Sam ยังคุยกับ Satya CEO ของ Microsoft ก่อนหน้านี้เราคุยกันว่าเขาจะสนับสนุนกิจการใหม่ของเราได้ไหม เราหวังว่าจะขยายขนาดเรือชูชีพ เช่น พาพนักงาน OpenAI ทั้งหมดไป

ตอนนั้นใกล้ถึงวันขอบคุณพระเจ้า หลายคนควรจะบินกลับบ้านไปรวมตัวกับครอบครัว แต่พวกเขายกเลิกเที่ยวบินกันหมด ออฟฟิศเต็มไปด้วยผู้คน

ทุกคนอยู่ที่นั่น แม้จะไม่ได้ร่วมสนทนา ก็อยากเห็นประวัติศาสตร์นี้ด้วยตาตัวเอง

จากนั้น คำร้อง也开始流传 มีคน太多พยายามเซ็นคำร้องพร้อมกัน จน Google Docs ล่ม สุดท้ายต้อง指定บางคนลงทะเบียนชื่อ เพื่อไม่ให้มีผู้แก้ไขพร้อมกันมากเกินไป

ฉันจำได้ว่ากลับบ้านประมาณตี 5 นอน 45 นาที ตื่นมาเปิด Twitter เห็น Ilya โพสต์และเซ็นคำร้อง บอกว่าเขาอยากให้บริษัทกลับมารวมกันอีกครั้ง

นั่นเป็นช่วงเวลาแห่งความโล่งอกจริงๆ ฉันรู้สึกขอบคุณมาก รู้สึกว่าเราสามารถประกอบทุกอย่างกลับเข้าที่ เรากลับมาสู่เส้นทางที่ถูกต้องได้

Q: คุณกับ Ilya ร่วมกันสร้างบริษัทนี้ หลังจากเหตุการณ์นั้น คุณรู้สึกอย่างไรกับความสัมพันธ์ของคุณ?

Greg：มันยากมาก ระหว่างเราเป็นความสัมพันธ์ที่ใกล้ชิดมาก เขาเคยเป็นพิธีกรในงานแต่งงานของฉัน เราผ่านช่วงเวลาที่ยากลำบากมากมายร่วมกัน แต่ความสัมพันธ์ใดๆ ก็มีขึ้นมีลง

หลังจากนั้น เราใช้เวลามากมายในการพูดคุยกันจริงๆ พยายามเข้าใจและบอกสิ่งที่สะสมหรือไม่เคยพูดออกไประหว่างเรา ผ่านกระบวนการนี้ ฉันคิดว่าเราบรรลุสถานะที่ดีมาก

สำหรับฉัน ฉันรู้สึกว่าเราได้ปิดฉากทุกสิ่งที่เกิดขึ้นแล้ว

Q: คุณรู้สึกอย่างไรกับความภักดีของพนักงานที่คุณปลุกเร้า?

Greg：ฉันรู้สึกขอบคุณอย่างสุดซึ้ง ฉันไม่เคยขอสิ่งเหล่านี้ และไม่เคยคาดหวัง

ฉันคิดว่ารูปแบบการนำของฉันคือผู้นำที่ลงไปในแนวหน้า พยายามเป็นแบบอย่าง บางครั้งก็มีอารมณ์ ฉันไม่ค่อยหันกลับไปดูว่าทุกคนตามทันหรือเปล่า ฉันแค่เดินหน้าตลอด

แต่เมื่อผู้คนมาช่วยสร้างจริงๆ ฉันรู้สึกขอบคุณมาก รู้สึกว่าพวกเขาเกินความคาดหวังของฉันในทุกด้าน

Q: สุดท้ายทุกคนกลับมา?

Greg：จริงๆ ตลอดสุดสัปดาห์ คู่แข่งทั้งหมดจ้องตาเป็นมัน ผู้คนได้รับข้อเสนองานต่างๆ แต่สุดสัปดาห์นั้น เราไม่เสียใครเลย ไม่มีใครรับข้อเสนอ มันเหลือเชื่อมาก

จริงๆ แล้ว โค้ช Bill Belichick เคยบอกฉันว่าทีมที่ดีที่สุดไม่ได้เล่นเพื่อเงิน แต่เล่นเพื่อคนรอบข้าง ตอนนั้นเมื่อทุกคนมาสนับสนุนเรา ฉันนึกถึงคำพูดนั้น

ไม่ต้องสงสัย นี่คือ ช่วงเวลาแห่งเพชร

พักผ่อนสั้นๆ และสะท้อนตนเอง

Q: หลังจากทั้งหมดนี้ คุณพักผ่อนช่วงหนึ่ง จิตใจคุณเป็นอย่างไร?

Greg：มันเป็นประสบการณ์ที่เข้มข้น ทั้งตอนที่经历มันและตอนกลับมาเผชิญหน้า

แต่พูดตามตรง ช่วงเวลาที่ยากที่สุดช่วงหนึ่งในประวัติศาสตร์ OpenAI คือ ตอนที่ Ilya จากไป นั่นอาจเป็นครั้งเดียวในประวัติศาสตร์ OpenAI ที่ทำให้ฉันรู้สึกว่าอยากเลิกทำอีกแล้ว

ฉันคิดว่าฉันต้องการเวลาสักพักเพื่อ找回ตัวเอง 找回ว่าทำไมถึงทำสิ่งนี้ตั้งแต่แรก ทำไมมันถึงสำคัญ ทำไมมันถึงคุ้มค่าที่จะ承受ความเจ็บปวดเหล่านี้

Q: คุณทำอะไรในช่วงพัก?

Greg：ฉันฝึกโมเดลภาษาบนลำดับ DNA

จริงๆ ฉันเคยทำสิ่งนี้ตอนอยู่ OpenAI เพื่อสถาบันวิจัยชีวการแพทย์ไม่แสวงหากำไร Arc ฉันนำทักษะของฉันไปใช้ในสาขาที่แตกต่างมาก ซึ่งมีความหมายต่อฉันและภรรยาเป็นการส่วนตัว

ภรรยาของฉันมีปัญหาสุขภาพมากมาย เราคิดอยู่เสมอว่า AI จะช่วยสุขภาพของเธอและแม้แต่สุขภาพสัตว์ได้อย่างไร ประสบการณ์นี้ทำให้ฉันตระหนักว่า บางทีเราอาจนำเทคโนโลยีไปใช้ในสาขาใหม่ๆ ที่มีอุณหภูมิ

Q: ถ้าให้คุณสรุปทุกอย่างในหน้ากระดาษเดียว ตั้งแต่ Sam ถูกปลด คุณลาออก พนักงานยื่นคำร้อง集体 ลาพักร้อนแล้วกลับมา คุณจะเขียนอะไร?

Greg：ฉันคิดว่าสิ่งที่ฉันเรียนรู้คือ เพื่อสิ่งที่คุ้มค่า จงอดทนต่อไป

ถ้าคุณมีภารกิจสำคัญ ความจริงที่คุณอดทนผ่านขึ้นๆ ลงๆ คือกุญแจสำคัญ จะมีช่วงเวลา「ทุกอย่างจบสิ้น」 และช่วงเวลา「เรากลับมาแล้ว」

คุณไม่สามารถปล่อยให้ช่วงเวลาเหล่านี้พาคุณออกนอกเส้นทาง ในช่วงนี้ คุณต้องปลูกฝังความยืดหยุ่นส่วนบุคคล เพราะถ้าคุณเป็นผู้นำ ผู้คนจะมองหาความมั่นคง การสนับสนุน และทิศทางจากคุณ

สิ่งที่ฉันพยายามปลูกฝังคือ ทั้งสามารถเข้าใจรายละเอียดของสิ่งที่เราทำ ความหมายของแต่ละทางเลือก และสามารถตัดสินใจอย่างเด็ดขาด

บางครั้ง ฉันมอง OpenAI จากมุมมองของความไม่แน่นอนเป็นส่วนใหญ่ รู้สึกว่าไม่รู้ว่าคำตอบที่ถูกต้องคืออะไร ไม่รู้ว่าวิธีที่ถูกต้องในการสร้างเทคโนโลยีนี้คืออะไร หรือจะตอบคำถามยากๆ เหล่านี้อย่างไร

แต่ที่นี่มีคนฉลาดมากมายที่มีความคิดเห็นที่แข็งกร้าว ดังนั้นฉันพยายามเข้าใจความคิดเห็นทั้งหมด และหาวิธีรวมมันเข้าด้วยกัน บางครั้งนี่เป็นวิธีที่ถูกต้อง แต่บางครั้งคุณพบว่าความคิดเห็นเหล่านี้ขัดแย้งกัน เป็นไปไม่ได้ที่ทุกอย่างจะเป็นจริงพร้อมกัน

บางครั้งคุณต้องเลือก คุณรู้ว่านั่นหมายถึงบางคนจะไม่พอใจ บางคนจะลาออก บางคนจะรู้สึกถูกมองข้าม

สิ่งที่ฉันพยายามทำคือ มีจิตสำนึกในตนเองที่แข็งแกร่งขึ้น และมีจิตสำนึกว่าต้องลงมือทำเมื่อแน่ใจในบางสิ่ง

เมื่อนึกถึงเส้นทางของ OpenAI ฉันรู้สึกว่าในบางเรื่อง ฉันหวังว่าเราจะทำแตกต่างไปจากนี้

通常 สถานการณ์แบบนั้นคือ เราผัดวันประกันพรุ่งในบางเรื่อง เรารู้มานานแล้วว่า某人不太适合某个角色 เราคิดว่าทิศทางเทคนิคบางอย่างไม่ถูกต้อง เราคิดว่ารูปแบบการดำเนินโครงการบางอย่างใช้ไม่ได้ผล แต่เรารอนานเกินไป

นี่คือบทเรียนที่ฉันพยายามเรียนรู้ และเป็นแง่มุมที่ฉันพยายามเติบโตทุกวันเมื่อสะท้อนถึง OpenAI, Stripe หรือแม้แต่โปรเจกต์สมัยมหาวิทยาลัยที่เก่ากว่า

ฉันคิดว่ารูปแบบการทำงานของฉันคือ ฉันรักกิจกรรมประจำวันอย่างมาก รักการมีส่วนร่วมส่วนตัว รักซอฟต์แวร์ รักการคิดเกี่ยวกับปัญหา แต่ฉันก็ใส่ใจอย่างมากกับสภาพแวดล้อมที่ทำสิ่งเหล่านี้

จริงๆ แล้ว ฉันยินดีละทิ้ง「ความสนุกแบบแรก」ที่ให้ความพึงพอใจอย่างรวดเร็ว เช่น การสร้างอะไรบางอย่างได้ในทันที แล้วหันไป追求「ความสนุกแบบที่สอง」 ซึ่งเป็นสิ่งที่เจ็บปวดในปัจจุบันแต่มีคุณค่าในระยะยาว

คุณสร้างสภาพแวดล้อมให้คนอื่นสามารถทำงานหนัก那些 และประสบความสำเร็จอย่างยิ่งใหญ่ ดังนั้นการพยายามสร้างสภาพแวดล้อมเป็นแนวโน้มตามธรรมชาติของฉัน มันไม่ง่ายที่สุดเสมอไป คุณต้องเต็มใจ承受ความเจ็บปวดส่วนตัวอย่างมาก

Ilya มักจะพูดว่า 「คุณต้องทนทุกข์」 ถ้าคุณไม่ทนทุกข์ แสดงว่าคุณไม่ได้สร้างคุณค่า ฉันคิดว่ามีความจริงที่ลึกซึ้งในนั้น

เกี่ยวกับมุมมองของ Ilya สิ่งที่น่าสนใจคือเขามีวิธีการพูดที่ไม่เหมือนใคร คำที่เขาเลือกมักมีความลึกซึ้งของแรงบันดาลใจ

ภาพของ「การทนทุกข์」นี้เป็นสิ่งที่เราคิดตลอดเส้นทางของ OpenAI ตั้งแต่แรกเริ่ม เรามีความไม่แน่นอนมากมาย ทุกอย่างยากลำบากอย่างยิ่ง และไม่แน่นอนอย่างยิ่ง

หลายคนมีนิสัยปัดปัญหาทิ้งไว้ใต้พรม แล้วพูดอย่างมืดบอดว่า「ไปเลย」 ฉันคิดว่านี่เป็นส่วนลบของวัฒนธรรมซิลิคอนแวลลีย์ อย่างน้อยก็เป็นภาพจำของซิลิคอนแวลลีย์ แต่ฉันคิดว่ามันใช้ไม่ได้ในวงการ AI ใช้ไม่ได้ใน OpenAI และเราไม่เคยทำงานแบบนั้น

วิธีการทำงานของเราคือ เผชิญหน้ากับความจริงที่โหดร้าย เข้าใจความเป็นจริงตามที่เป็น ฉันคิดว่าสิ่งนี้ช่วยให้เราคิดเกี่ยวกับปัญหาในรูปแบบที่แตกต่าง ไม่พอใจกับแค่การเขียน论文ที่ถูกอ้างอิงในยุคแรก นั่นเป็นแค่พื้นฐาน แต่ยังไม่พอ

จากนั้นคุณเริ่มคิดถึงปัญหาที่ใหญ่ขึ้น การสร้าง AGI ต้องใช้อะไรบ้าง? มันไม่น่าพอใจ เพราะคุณตระหนักว่าไม่มีเส้นทางสำเร็จรูป

คุณต้องการเงินทุน แต่คุณไม่มีกลไกระดมทุน คุณพยายามอย่างหนัก เราพยายามอย่างหนักมาก บางทีคุณอาจระดมทุนได้ 100 ล้านหรือ 500 ล้านดอลลาร์ แต่ 1 พันล้าน ยากมาก

แต่ด้วยทรัพยากรที่มีอยู่ เราก็บรรลุความสำเร็จที่ดี ถ้าไม่เผชิญหน้ากับความยากลำบาก พยายามเข้าใจความจริงของสิ่งที่เราพยายามทำให้สำเร็จ ก็ไม่มีทางอื่น

Q: มีบทเรียนอะไรที่คุณต้องเรียนรู้ซ้ำแล้วซ้ำเล่า?

Greg ：การตัดสินใจที่ยาก การสนทนาที่ยาก

Q: คำแนะนำที่ดีที่สุดที่คุณเคยได้รับคืออะไร?

Greg ：คือสิ่งที่ฉันเรียนในวิชาเขียนสำหรับนักศึกษาใหม่ที่ Harvard เพื่อความชัดเจนและการสื่อสาร จงตัดคำออกไปเรื่อยๆ

Q: คุณกรองข้อมูลอย่างไร?

Greg ：อ่านมาก จัดการอย่างกระตือรือร้น

Q: ใครคือแบบอย่างของคุณ และเพราะอะไร?

Greg ：Gauss และ Descartes พวกเขาเป็นคนที่มีความคิดลึกซึ้ง ก้าวล้ำยุค เป็นคนมีวิสัยทัศน์ นำมาซึ่งความก้าวหน้าที่แท้จริง เปลี่ยนวิธีคิดและวิถีชีวิตของเรา

Q: เกี่ยวกับ Greg Brockman โลกเข้าใจผิดอะไร?

Greg ：ฉันคิดว่าผู้คนไม่เข้าใจว่าฉันทุ่มเทกับภารกิจนี้มากแค่ไหน ความทุ่มเทนี้ในหลายแง่มุมทำให้ฉันเจ็บปวดส่วนตัวอย่างมาก แต่ฉันเชื่อว่าเทคโนโลยีนี้สามารถช่วยเสริมพลังให้ผู้คน และเป็นประโยชน์ต่อทุกคน ฉันอยากช่วยทำให้สิ่งนี้เป็นจริงมาก

การตัดสินใจหลักเกี่ยวกับอุตสาหกรรม AI

Q: คุณอยากให้คนที่ไม่ใช่สายเทคนิคเข้าใจอะไรเกี่ยวกับ AI?

Greg ：มันจะเป็นพลังแห่งความดีในชีวิตส่วนตัวของพวกเขา พวกเขาจะได้รับประโยชน์จากมัน มันจะขับเคลื่อนวิทยาศาสตร์ การแพทย์ และส่งผลกระทบต่อทุกคนอย่างแท้จริง

Q: ทำไม OpenAI ถึงตั้งชื่อโมเดลได้แย่มาก?

Greg ：อันนี้ฉันบอกคุณไม่ได้ (doge)

Q: เรากำลัง接近จุดที่ AI ทำให้การพัฒนา AI เร่งตัวแบบทวีคูณหรือยัง?

Greg ：ฉันคิดว่าเราอยู่ในระยะที่นำ AI มาประยุกต์ใช้กับกระบวนการพัฒนาของมันเอง และ มันจะเร็วขึ้นเรื่อยๆ

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง

☕ สนับสนุนค่ากาแฟทีมงาน

หากคุณชอบบทความนี้ สามารถสนับสนุนเราได้ผ่าน PromptPay

SCAN TO PAY WITH ANY BANK