OpenAI 也搞“年龄歧视”？奥特曼对话盖茨爆料：员工整体年龄偏大，是个坏兆头

编译 | 核子可乐、Tina

去年，比尔·盖茨发表了一篇十分引人关注的博客文章，在文中他表示 OpenAI 的 GPT AI 模型是技术上最具革命性的进步，这是他人生中第二次被科技真正震撼到。

盖茨写道，第一次是在 1980 年，当时他第一次看到图形用户界面（GUI）。他表示，GUI 成为他创建微软 Windows 操作系统的基石。第二次是在 2022 年年中，当时他见识到了 OpenAI 及其生成式人工智能 ChatGPT 的学习能力。盖茨写道：“人工智能的发展与微处理器、个人电脑、互联网和移动电话的诞生一样重要。它将改变人们工作、学习、旅行、获得医疗保健以及彼此交流的方式。整个行业都将围绕它重新定位。企业将通过如何使用它而脱颖而出。”

今年，比尔·盖茨又发布了一个与 OpenAI 首席执行官山姆·奥特曼对话的播客，两人深入探讨了 ChatGPT 的发展。在交谈中，比尔·盖茨称赞道：“没想到 ChatGPT 会变得这么厉害！”显然他对这个模型及其快速发展印象深刻。

ChatGPT 最初只是一个语言模型，如今却成长为一个拥有听觉、视觉和语言能力的人工智能媒介。而 OpenAI 推出的最新语言模型 GPT-4 更具创造力和协作性，它能与用户一起生成、编辑和迭代各类创意和技术写作任务。目前，ChatGPT 团队正在努力拓展 GPT-4，使其摆脱目前的推理限制，并专注于提升可靠性。

在与比尔·盖茨的对话中，山姆·奥特曼展望了 ChatGPT 的未来，同时强调他们的 AI 系统仍在不断学习和进化。“现在我们所见到的成果令人兴奋，但更重要的是要认识到这项技术至少在未来五到十年仍将飞速发展。 我们可以说，现在这些模型还处于早期阶段，还有很大的进步空间，”

另一方面，山姆·奥特曼在上周的达沃斯采访中说道，他目前的首要任务是推出新的模型，很可能被称为 GPT-5。同时，他认为实现这一切的前提条件是能源生产能取得突破。他坚信能源生产的突破是推动日益强大、耗能巨大的 AI 模型发展的重要一步，“如果没有取得突破，我们就无法实现目标。”

但 ChatGPT 未来到底能达到什么样的能力？这恐怕主要在于比尔·盖茨和山姆·奥特曼想将生成式 AI 带向何方。这也是比尔·盖茨这期播客所讨论的内容，我们将他们的聊天内容翻译出来以飨大家。

为我解惑：比尔·盖茨与山姆·奥特曼的对话

比尔·盖茨: 今天我们主要讨论 AI 话题，这是个令人兴奋的方向，也有不少人表达了担忧。欢迎你，山姆。

山姆·奥特曼: 非常荣幸能来到这里。

比尔·盖茨: 我很高兴能看到你的工作不断推进，但我个人也抱有一点怀疑。我真没想到 ChatGPT 会那么强大，着实令人大吃一惊，特别是它在编码架构之外的出色表现。我们熟悉数字，知道怎么做数学运算，但模仿莎士比亚的文字风格是怎么实现的？你能给大家解释一下吗？

山姆·奥特曼: 当然可以。其实这种模仿能力对人类来说非常困难，而在计算机这边也差不多，都需要依靠彼此相连的神经元。这种连接是动态的，虽然我们没法直接切开大脑去做观察，但可以用 X 射线检查并建立起科学理论。我们在可解释性方面已经取得了不错的进展，相信随时间推进还会有更多成果。我希望最终能够理解神经网络的完整运作方式，但目前的认知确实比较有限。如你所说，我们愿意一点点改进对原理的了解，这也将成为后续发展的基石。哪怕抛开科学探索上的好奇心，我们也有意愿解开这个谜题。只是神经网络的规模太过巨大，我们连人类如何理解莎士比亚、表达莎士比亚都不清楚，更别说去分析计算机了。

比尔·盖茨: 确实不清楚。

山姆·奥特曼: 不光是运作机理不明确，我们甚至不知道怎样完美进行 X 光检查、观察并设计机能测试，所以要做的工作还很多。

比尔·盖茨: 但我相信在未来五年内，人类会逐渐理解这一切。而这样的理解，也能让未来的 AI 模型获得远超当下的训练效率和准确性。

山姆·奥特曼: 确实是这样。技术的发展过程就是艰难探索的过程，总有人率先做出实证发现，但却无法解释其底层原理，只知道确切有效。之后随着科学理解的加深，人类终于可以理解一切、运用一切。

比尔·盖茨: 是的，物理学、生物学都是这样。总有让人摸不着头脑的时候，比如“这些机能是怎么组合在一起的”？

山姆·奥特曼: 以我们的研究为例，GPT-1 自己学会了如何解决问题，着实令人印象深刻，而当时研究人员根本就不清楚其工作原理或者实现原因。之后我们发现了规模越大、性能越好的规律，初步掌握了后续开发的方向。因此我们才能信心满满地保证，自己的演示模型肯定能够发挥作用。虽然当时我们的模型还没训练完成，但对这个规律已经很有信心。我们就对此进行了一系列尝试，开始对当前发生的一切做科学解释。不过这些都是后话，最初的判断首先来自实证结果。

谈 ChatGPT、人工智能和法规

比尔·盖茨: 展望未来两年，你觉得会出现哪些关键里程碑？

山姆·奥特曼: 多模态肯定是重中之重。

比尔·盖茨: 就是直接支持语音输入-语音输出？

山姆·奥特曼: 对，语音输入-语音输出。之后是支持图像，最后是视频。很明显，人们对 AI 的期待也是如此。我们发布了图像和音频支持功能，市场反响甚至远超我们的预期。后续我们将更进一步，而最重要的进步方向应该会体现在推理能力上。目前，GPT-4 还只能以极其有限的方式进行推理。再就是可靠性。如果把大部分问题反复问 GPT-4 上万次，那么其中部分答案当然会很好，但模型本身不知道哪个才是最佳答案，所以整个重复加筛选的过程只能由用户进行。如果能让可靠性更上一层楼，那么 GPT 的实用意义将大大增加。

可定制性和个性化也非常重要。人们希望从 GPT-4 中得出差异化的结果：不同风格、不同的假设前提等等。我们将让这一切成为可能，允许大家提交自己的数据。比如吸纳你的个人信息、电子邮件、日历安排、约会规划并接入其他外部数据源等等。这些都是接下来最重要的改进方向。

比尔·盖茨: 现在的基础算法还主要是前馈和乘法，所以输出每个新单词在本质上就是在做重复迭代。如果想要实现进一步发展目标，比如求解复杂的数学方程，那可能会涉及随机次数变换，意味着推理的控制逻辑也将更加复杂。不知道在这方面，你们做了哪些探索。

山姆·奥特曼: 确实，我们似乎需要某种自适应计算。现在我们在每个 token 上耗费的计算量是相同的，无论是最简单的 token、还是最复杂的数学计算，这肯定不行。

比尔·盖茨: 是的，比如要求大模型“证明黎曼猜想”。

山姆·奥特曼: 那肯定需要大量算力。

比尔·盖茨: 但对现在的模型来说，它为这个问题分配的自力跟输出“the”完全一样。

山姆·奥特曼: 没错，所以目前的方案只能算是能用。在此之后，我们还需要为更复杂的问题找到答案。

比尔·盖茨: 你和我都出席了参议院教育会议，很高兴有约 30 名参议员能够到场，大家交换意见并共同推进这项巨大的变革。很难讲政界为什么会重视这个问题，但他们提出的问题的确非常现实——“我们没能管好社交媒体，我们本应做得更好”。这确实是个严峻挑战，在舆论层面引发严重的两极分化迹象。而且哪怕是现在，我也没想好该如何处理这个问题。

山姆·奥特曼: 我不太理解政府为什么没能把社交媒体管理得更好，但似乎不妨以此为契机，帮助政府为接下来的 AI 研究探索指导方针。

比尔·盖茨: 这确实是个不错的研究案例。说起监管，你对于未来的监管思路有没有大体上的理解？

山姆·奥特曼: 我们已经在着手解决这个问题了。而且包括 AI 在内，对技术领域的监管很容易过度，以往就多次发生过这类状况。虽然不敢保证，但假设我们的这条发展路线是对的，而且 AI 技术的发展也确实能够达到我们预期的水平，那么其必将对全社会、地缘政治平衡等重要因素产生深远影响。这些当然还只是假设，可如果真的出现了算力达到 10 万甚至 100 万倍于 GPT-4 的超级 AI 系统，那么必须在人类社会建立起覆盖全球的监管机构，由他们管控和指导技术演进。毕竟这已经不再是单一技术，而是一股能够左右世界局势的力量。我们讨论的一种潜在模式，可能是类似国际原子能机构的组织方式。在核能方面，我们曾经做出过成功的尝试。强大的潜在全球影响力，必须对应强有力的全球性机构。我深切认同这一点。该机构应该负责解决各种短期问题，包括 AI 模型可以输出什么、不该输出什么，如何处理版权争议等等。不同的国家对这些问题有着不同的看法，需要充分进行讨论。

比尔·盖茨: 有些人认为，如果真出现了如此强大的模型，人类必须对其保持警惕——毕竟核监管之所以能够在全球范围内广泛发挥作用，原因就是至少在民用层面，每个人都希望遵循安全实践、受到妥善保护。但在武器化问题上，对核能的约束就非常有限了。其中的关键是如何阻止全世界都不用它做危险的事，但从目前各国在气候、恐怖主义等问题的合作态势上看，恐怕难度会很大。人们甚至援引美中竞争的现实，认为任何着眼长期的发展放缓方案都不会成功。你觉得呢，是不是要求各方放缓开发、提高警惕的想法只会成为空谈？

山姆·奥特曼: 是的，我觉得要求大家放慢开发的脚步确实不切实际。但如果换个角度讲，“你可以做自己想做的事，但不能让计算集群的功率超出某个极高的阈值”，可能更容易被各方所接收。考虑到高昂的实施成本，全世界可能也只有五个左右的国家能够构建这样的集群，此类系统需要经过国际武器核查机构的管控。其中运行的模型必须接受安全审查，在训练期间和部署前通过相关测试。我觉得这应该是可行的。之前我还不太确定，但今年我们组织过一场全球访问，与许多准参与国的元首交换了意见，且几乎得到了普遍支持。这套方案当然不足以彻底解决问题，在某些情况下，即使规模较小的 AI 系统也有可能引发风险或者导致严重错误。但在我看来，这至少能帮助全人类规避最高级别的风险因素。

山姆·奥特曼眼中的 ChatGPT 未来

比尔·盖茨: 但从乐观的角度看，AI 也能帮助人类解决一些极端复杂的难题。

山姆·奥特曼: 那是当然。

比尔·盖茨: 这也是个典型的两极分化问题。AI 可能会破坏民主，这当然不是好事。但另一方面，我们也看到 AI 技术在某些领域极大提高了生产力水平。现在你比较关注哪些领域？

山姆·奥特曼: 首先，我觉得必须意识到 AI 发展是一条漫长且连续的曲线。现在我们已经拥有能够执行某些任务的 AI 系统。它们还无法独立完成整项工作，但却可以处理其中的特定环节，由此带来生产力提升。最终，它们应该可以承接以往只能由人类解决的任务。当然，人类也会在 AI 的基础上找到新的岗位、获得更好的工作体验。我一直认为只要能为人们提供更强大的工具，那他们不仅可以加快工作速度，更可以将质量提升到全新的高度。

比如说，也许我们可以程序员的开发效率提高 3 倍。这个目标已经在实现当中，也是我们最关注的应用领域之一。更重要的是，让程序员的效率提高 3 倍可不止是能编写出 3 倍的代码量，更能让他们把脑力集中在抽象度更高的问题上、思考完全不同的内容。这就像是从当初的打孔卡到高级编程语言，这不仅加快了我们的开发速度，也让我们拿出了以往无法想象的软件成果。我们坚信这一点，也观察到了喜人的变化态势。

而在 AI 技术进一步发展之后，其也许能够朝着执行完整任务再做迈进。比如说未来会出现小小的 AI Agent，用户可以要求它“帮我编写个程度，期间我会通过提问给你引导”。那时候的 AI 不再简单编写几条函数，而是会带来全新的开发成果，这也是承担复杂工作的前提。终有一天，我们甚至可以要求 AI“帮我经营这家公司”，或者直接要求它“去发现新的物理学规律”。所以大家千万不要被眼前的现实局限住，虽然现有成果已经相当美妙且令人兴奋，但结合这项技术的发展背景来看，未来五到十年之间 AI 将会出现非常陡峭的改进曲线。到时候回头来看，人们可能会感叹当初的 AI 模型怎么那么蠢。

总之，编码应该是我们目前最关注的生产力提升领域。目前相关产品已经得到大规模部署和应用。此外，医疗保健和教育领域也同样值得关注。

比尔·盖茨: 但让人心生疑虑的是，与之前的技术改进不同，这次 AI 的发展可以说是极为迅速且几乎没有上限。AI 已经在很多领域都达到了人类从业者的水平，哪怕还没法用于科学研究，它们也已经在客服和销售电话上广泛普及。我猜你也跟我一样有点担心，就是在积极因素之外，AI 的快速发展也会加大我们适应时代变化的压力。

山姆·奥特曼: 这确实是令人担忧的一面。但我觉得这人类既不一定要被迫适应，也不是说缺乏适应变化的能力。我们都经历过巨大的技术变革，任何人做的任何工作都有可能在几代人时间内发生变化。这种变革速度越来越快，但人们也适应得越来越好。过去任何一次伟大的技术革命都是这样，只不过 AI 变革是速度最快的一次。这的确会令人心生忧虑，担心社会跟不上变化的速度，劳动力市场适应不了层出不穷的挑战。

比尔·盖茨: AI 还有另外一个侧重点，就是机器人技术。它要替代的是蓝领工作。只要它的操作能力发展到人类手脚的水平，这个临界点就会到来。ChatGPT 那令人印象深刻的功能突破让“消灭白领”成了核心议题，但我担心人们同时忘记去关心那些蓝领岗位。那你是怎么看待机器人技术的？

山姆·奥特曼: 我倒是非常期待。之前的机器人技术研究都太早了，所以往往进展缓慢、长期停滞。受时代局限，开发工作举步维艰，也没能帮助我们在机器学习研究中取得显著进展。长期以来，大家拿出的只有性能差劲的模拟机械和肢体复健器材之类的东西。但随着时间推移，我们意识到应该首先实现智能与认知，之后才搞清楚意识如何作用于肢体。所以我们从更易于上手的语言模型构建起步，也从未放弃过跟实体机械相结合的目标。

我们已经开始对机器人公司做投资。在物理硬件方面，我终于第一次看到了真正令人兴奋的新平台。也许未来的某一天，我们能把自己的大模型跟机器人结合起来，就像你所说，发挥它们的语言理解和视频理解能力，真正让机器人独立完成某些复杂的工作。

比尔·盖茨: 如果那些特定机械肢体上的研发成果被整合起来，比如腿部、手臂和手指部件，而且价格也不是高得离谱，那它们会不会很快就消灭大量蓝领岗位，彻底改变整个劳动力就业市场？

山姆·奥特曼: 肯定会的。但大家应该还记得，就在七、八年之前，人们对机器人技术的理解都是先替代蓝领岗位，之后才是白领岗位。归根结底，人类最不可替代的永远是创造力，所以未来的从业者也只能依靠自己的创造力。

但实际情况跟当初的预测相反，是白领先受冲击，蓝领反而相对安全。关于这个问题出现了很多有趣的讨论，而且说起创造力，我一直认为 GPT 模型的“幻觉”并不是 bug、而是一项功能。幻觉是创造的来源。但如果想让机器人去搬弄重型机械，那最好能做到精确无误。这就是先验理论需要随实际技术做出调整的例子。我们都有事前判断，但科学的发展往往并不给面子。

比尔·盖茨: 现在的 AI 已经非常强大了，再加上 AGI 通用人工智能和未来的 AGI+，这三样东西会不会太危险了。我很担心这些系统落入坏人的手里。强大的系统只有在好人手中，才能最大限度受到控制。而且除了这个，我还好奇人类会用 AI 做什么。你知道我最近一直在投身于治疗疟疾、消灭疟疾的工作，努力招募人才并投入资源。那如果有一天，机器告诉我“比尔，你可以休息了，以你的脑力解决不了这个问题。疟疾已经被 AI 消灭了。”那我可能会有点难以接受。但必须承认，人类的认知是有极限的，我想消灭疟疾，但不知道如何组织起社会力量。我想改善教育，但搞不清教育到底要如何设计。想要打造出极致的架构，必须解决其中极大的不确定性。而 AI 的崛起，终于让 20 年内解决这些终极问题有了一丝可能。

山姆·奥特曼: 技术工作确实会造成沉重的心理负担，我也感觉这才是其中最困难的部分，但我也因此获得了巨大的满足感。

比尔·盖茨: 你毕竟创造出了巨大的价值。

山姆·奥特曼: 说句实话，这可能是我最后一次接受这么困难的挑战了。

比尔·盖茨: 我们的解决思路是围绕稀缺性组织起来的：因为好的教师、医生和方案都很稀缺，所以才有了现行制度。所以我的确很好奇，在这一切都不再稀缺中成长起来的下一代人，会以怎样的哲学理念设计社会结构、定义人生目标。也许他们会有自己的答案，而我担心自己的思维已经被稀缺性所绑架，甚至无法想象新的时代会是怎样的形态。

山姆·奥特曼: 我也一直在提醒自己，就是说虽然人类会失去一些东西，但最终得到的却是才智超越自身的新成果。我们只有适应这样一个后稀缺时代，才能找到属于自己的奋斗方向。这种感觉肯定跟以前大不一样，毕竟我们要解决的不再是疟疾这类现实问题，而是选择自己喜爱的星系，想在那里做些什么。但我相信人类足够灵活，总能用各种各样的方式找到满足感和充实感。相互扶持，用自己的方式服务他人，是人类社会永远的母题。虽然具体形式可能有所不同，但我认为唯一的出路就在这里。我们必须勇敢面对未来，因为未来必将到来。这是一个不可阻挡的技术进程，其中蕴藏着难以想象的巨大价值。我对此很有信心，我们会让这个美好时代来临，但也必将迎来不同于以往的问题。

比尔·盖茨: AI 的应用有很多种，其中一些比较明确，比如如何指引和激励孩子学习、如何发现能治疗阿尔茨海默症的药物，这些都有清晰的方向。但也有些问题比较模糊，比如 AI 能否帮助我们减少战争。在你们这些研究者看来，在智能发展中控制两极分化是常识，阻止战争也是常识，但很多人却对此抱怀疑态度。我希望人类能解决好那些最棘手的问题，比如相互间怎样和睦相处。如果 AI 能在这些问题上做出贡献，那就再好不过了。

山姆·奥特曼: 我坚信 AI 肯定会带给我们惊喜。这项技术的效用将远远超出我们的预期。虽然仍有待时间来证明，但我对此非常乐观。我也认同你的观点，希望 AI 能够立此奇功。

比尔·盖茨: 说起来，技术的实现成本往往非常高昂，就像当初的个人电脑或者互联网连接一样，而且成本需要时间来逐渐下降。那现在 AI 系统的运行成本怎么样，是不是每过段时间就会有显著下降？

山姆·奥特曼: 已经下降了很多。GPT-3 是我们优化时间和训练周期最长的模型，在它推出的这三年多时间里，我们已经把成本降低到 40%。短短三年能实现这样的成本削减已经是个不错的开端。

我敢打赌，GPT-3.5 的成本则降低到接近 10%。GPT-4 还很新，所以我们没有多少时间做成本控制，但相关探索仍在继续。

我认为在我所知晓的所有技术中，AI 正处于成本降低曲线上最陡峭的部分，速度远超当初的摩尔定律。我们不仅破解了模型效率的难题，而且随着研究理解的加深，我们还能从中获取更多知识、在更小的模型中获得基本相当的性能。终有一天，我们的智能成本将趋近于零，那时候就将是全社会的彻底转型之时。

但至少目前，真实世界的两大核心仍然是智力成本与能源成本。这是改善生活质量的两项基本投入，特别是对贫困群体来说。如果能够同时降低这两项指标，就能在同样收入的前提下扩大占有物的数量、极大改善生活体验。我们正处于智力改进的曲线之上，我们也将踏踏实实践行这一承诺。而且即使是按照目前的成本（远远超出预期的最高成本），每月花 20 美元即可获得巨量 GPT-4 访问资源，其创造的价值将远超 20 美元。可以说，我们已经在探索的道路上走得很远了。

经营 OpenAI 的那些事儿

比尔·盖茨: 那竞争关系如何？跟那么多同行同台竞技有趣吗？

山姆·奥特曼: 感觉很复杂，烦人、有趣也让人充满斗志。相信你当年也有过类似的感觉。竞争关系确实敦促我们做得更好、做得更快。我们对自己的研究方法抱有信心，而且 OpenAI 最大的优势在于：其他厂商朝着球所在的位置冲刺，而我们是朝着球飞往的位置冲刺。这种感觉还不错。

比尔·盖茨: 很多人可能没想到，OpenAI 居然是一家体量这么小的公司。你们有多少员工？

山姆·奥特曼: 大约 500 人，这还是扩张之后的规模。

比尔·盖茨: 但那很小。至少跟谷歌、微软和苹果比起来不大。

山姆·奥特曼: 那是当然。而且我们不仅要运营研究实验室，还管理着整个业务体系和两款产品。

比尔·盖茨: 不断扩大业务规模，与全球各地的人们交谈，倾听支持者们的意见，你应该很享受这个过程吧？

山姆·奥特曼: 是的，非常享受。

比尔·盖茨: OpenAI 员工的平均年龄很小吧？

山姆·奥特曼: 哈哈，其实比一般公司的平均年龄要大些。

比尔·盖茨: 好吧。 

山姆·奥特曼: 反正不像大家想象的，是一堆 20 来岁的程序员。

比尔·盖茨: 看来是我先入为主了，毕竟我自己都 60 多岁了，所以看到你就会觉得是个年轻人。但你也 40 多岁了，没那么年轻了。OpenAI 的员工也是。

山姆·奥特曼: 是的，30 多、40 多、50 多岁的员工都有。

比尔·盖茨: 这跟早期的苹果和微软真不一样，那时候我们就是帮愣头青。

山姆·奥特曼: 确实不一样，我也反思过这一点。我觉得 OpenAI 的整体年龄有点偏大了，不知道该怎么说，但这种现象放在社会上应该是个坏兆头。我当初在 Y Combinator 的时候就关注过这个问题，发现随时间推移，优秀的年轻创业者越来越少。

比尔·盖茨: 这是个有趣的现象。

山姆·奥特曼: 所以哪怕是 OpenAI，员工的平均年龄其实也挺大了。

比尔·盖茨: 通过在 Y Combinator 帮助公司创业，你肯定学到了很多，这些经验正好用在现在 OpenAI 的管理和经营上。

山姆·奥特曼: 的确很有帮助。

比尔·盖茨: 但也有很多反面案例。

山姆·奥特曼: 是的。OpenAI 也做了很多违背 Y Combinator 常规建议的事情。我们花了四年半才推出首款产品，当初创办公司时根本说不清未来要开发怎样的产品，也压根没跟用户交流过。时至今日，我还是不建议大多数公司学习 OpenAI。但在 Y Combinator 学习了这些规则之后，我才切身体会到这些规则何时、如何以及为何可以打破。总而言之，OpenAI 的成长路线跟我见过的任何企业都截然不同。

比尔·盖茨: 关键在于你聚集起了人才，让他们专注于解决那些意义重大的问题，而不是纠结于短期收入之类的小事。

山姆·奥特曼: 我觉得硅谷投资者不可能为这样一个看起来不靠谱的项目投钱，所以在产品实际上线之前，我们必须自掏腰包支持研究。但我们坚信“这个模型最终会非常出色，也一定会为人们创造价值”。这里很感激微软愿意与我们合作，这种超前收益投资明显有违风险投资行业的操作惯例。

比尔·盖茨: 确实，而且投资额太高了，几乎达到了风险投资所能承受的极限。

山姆·奥特曼: 没准都超过了。 

比尔·盖茨: 没准都超过了。我对萨蒂亚持高度赞赏，就是因为他一直在思考“如何将这家出色的 AI 组织整合到微软的软件体系中来？”这是一项极具前瞻性的战略判断。

山姆·奥特曼: 一切都超乎预期。你说得对，我在 Y Combinator 学到了很多，并据此管理 OpenAI。我们一方面聘请全世界最优秀的人才，另外也要保证大家在发展方向和 AGI 使命上保持一致。但在此之外，员工们可以随意发挥。我们都知道这种复杂问题需要时间的沉淀，回报也绝不会很快到来。

好在我们的理论被证明大致正确，但一路走来很多策略也被证明属于严重错误。科学的探索就是这样，永远喜忧参半。

比尔·盖茨: 我记得当初刚看到技术演示时，自己一直在想这样的产品要怎样创收？服务会是什么样子？哪怕是在这个疯狂的时代，你们团队都有点太过超前了。

山姆·奥特曼: 是的。优秀的人们希望能跟优秀的同事一起工作。

比尔·盖茨: 这是一种强大的吸引力。 

山姆·奥特曼: 很多公司都喜欢说英雄惜英雄、好汉重好汉，但大家在 OpenAI 是真正感受到了自己的历史使命。每个人都希望参与到 AGI 的实现中来。

比尔·盖茨: 这样的使命感确实令人心潮澎湃。当初你拿出技术演示时，我就为其中承载的热情所震撼；我看到了新的朋友，新的想法。而你们一刻不停，仍在以令人难以置信的速度前进。

山姆·奥特曼: 大家一定经常让你提点建议，那你一般会怎么说？

比尔·盖茨: 我觉得这世界上有很多不同形式的人才。在我的职业生涯之初，我只重视纯粹的智商，类似于工程技术的灵性。当然，这个逻辑在财务和销售领域也有体现。但事实证明这是不对的。能建立起强大团队的技能组合才是重中之重。能引导人们思考、找到想要解决的问题、建立一支融合不同人才的队伍，才是最重要的能力所在。所以我想告诉年轻人，数学和科学能力当然很重要，但如果你真想成就一番事业，那么前面说的这种才能组合必不可少。

你呢，你会给出什么样的建议？

山姆·奥特曼: 我比较关注大多数人对于风险的错误理解。大家往往害怕放弃自己当前这份轻松愉快的工作，不敢奔赴自己真正想做的事情。但实际上，如果始终止步不前，那他们最终回顾一生，只会感叹自己从没有投入过、没有创办自己想象中的企业、也没试着成为一名 AI 研究者。我觉得这才是最大的风险，是让整个人生沦于平庸的风险。

正因为如此，我们应该明确自己的目标，同时积极询问其他人需要什么，这就是良好的开端。很多人都在以自己不想的方式虚耗时间，而我给出的建议就是试着以积极的方式解决这个问题。

比尔·盖茨: 确实，让人们从事一份自己有成就感、满足感的工作，往往能够迸发出他们自己都难以想象的力量。

山姆·奥特曼: 绝对是这样。

比尔·盖茨: 感谢你的到来，很高兴跟你聊了这么多。相信我们在不断尝试以更好的方式塑造 AI 的过程中，还会有更多值得交流的话题。

山姆·奥特曼: 也感谢你邀请我过来，聊得很开心。

 播客链接：

https://www.gatesnotes.com/Unconfuse-Me-podcast-with-guest-Sam-Altman