在一日一變的AI圈，有句格言值得銘記：“你今天用的AI模型，會是你用過最過差的AI模型。”這一振聾發(fā)聵的觀點(diǎn)出自O(shè)penAI首席產(chǎn)品官Kevin Weil之口，道出了AI發(fā)展速度之快令人咋舌。

Kevin Wheel曾在Twitter、Instagram、Facebook和Planet等科技公司擔(dān)任產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，也是Facebook Libra加密貨幣的共同創(chuàng)建者，同時(shí)他還是Planet、Strava、黑人產(chǎn)品經(jīng)理網(wǎng)絡(luò)和自然保護(hù)協(xié)會的董事會成員。但他說，這些職業(yè)經(jīng)歷與在OpenAI工作的體驗(yàn)截然不同。

站在AI、AGI、也許未來還有超級智能的最前沿，Kevin Wheel在一次長達(dá)1個(gè)半小時(shí)的深度訪談中，討論了OpenAI的產(chǎn)品思維、AI對工作和產(chǎn)品的影響、OpenAI可能不會做的市場、在AI時(shí)代最重要的技能是什么、甚至他教自己的孩子關(guān)注什么等等一系列干貨。本文特此梳理其中的十條經(jīng)驗(yàn)之談，希望能夠?yàn)锳I創(chuàng)業(yè)者和AI愛好者帶去思考。

油管博主Lenny對話OpenAI首席產(chǎn)品官Kevin Weil

【經(jīng)驗(yàn)一】對AI產(chǎn)品開發(fā)的思考

與此前的工作體驗(yàn)不同，Wheel指出在OpenAI工作體驗(yàn)的差異：技術(shù)和速度。

“在我以前工作過的所有地方，你基本上知道你在構(gòu)建什么技術(shù)、你花時(shí)間思考解決什么問題、為誰構(gòu)建產(chǎn)品、如何改善他們的生活。但你構(gòu)建的基礎(chǔ)技術(shù)基本上是固定的，你今年使用的數(shù)據(jù)庫可能比兩年前的好5%。”Wheel說道，“但在AI領(lǐng)域完全不同。每兩個(gè)月，計(jì)算機(jī)就能做一些前所未有的事情，你需要完全重新思考你正在做的事情。”

這種快速變化的環(huán)境，也改變了產(chǎn)品開發(fā)的思維模式。在傳統(tǒng)科技公司，開發(fā)團(tuán)隊(duì)通常有相對確定的技術(shù)邊界，而在OpenAI，團(tuán)隊(duì)必須不斷適應(yīng)和利用快速進(jìn)化的AI能力。

OpenAI最初是一家研究公司，隨著公司轉(zhuǎn)型后推出了ChatGPT，但Wheel強(qiáng)調(diào)：“OpenAI永遠(yuǎn)不應(yīng)該成為一家純粹的產(chǎn)品公司，我們需要同時(shí)成為一家世界級的研究公司和一家世界級的產(chǎn)品公司，兩者需要真正地結(jié)合。”

這種研究與產(chǎn)品的融合是OpenAI產(chǎn)品成功的關(guān)鍵。Wheel解釋說，“最好的產(chǎn)品來自于產(chǎn)品設(shè)計(jì)和研究團(tuán)隊(duì)一起工作，共同構(gòu)建新穎的東西。”他指出公司約有25名產(chǎn)品經(jīng)理，相對較少，這是有意為之，以保持組織的靈活性和執(zhí)行力。

在OpenAI，產(chǎn)品開發(fā)遵循幾個(gè)核心理念：迭代式部署、模型至上、自下而上式創(chuàng)新。

1、迭代式部署：OpenAI采用了“迭代式部署”的理念。“我們都在一起學(xué)習(xí)這些模型，最好的方式是，即使在你不知道全部功能的情況下發(fā)布產(chǎn)品，然后在公開場合一起迭代會更好。我們與社會一起進(jìn)化，共同學(xué)習(xí)這些模型的不同之處。”

2、模型至上。Wheel提出了“模型至上”的思考。模型不是完美的，它們會犯錯(cuò)，對于不那么嚴(yán)重的部分，OpenAI的心態(tài)是：兩個(gè)月后會有一個(gè)更好的模型，它會徹底打破當(dāng)前的所有限制。這種心態(tài)引導(dǎo)團(tuán)隊(duì)專注于探索邊界，而不是完善現(xiàn)有能力：“如果你正在構(gòu)建的產(chǎn)品正處于模型能力的邊緣，請繼續(xù)前進(jìn)，因?yàn)槟阕邔α朔较?。再等幾個(gè)月，模型會變得更好，突然間，你那個(gè)原本勉強(qiáng)工作的產(chǎn)品將真正閃耀。”

3、自下而上式創(chuàng)新。談到公司的路線圖規(guī)劃，Wheel引用了艾森豪威爾的名言：“計(jì)劃毫無用處，但做計(jì)劃卻絕對必要”。他說明OpenAI確實(shí)進(jìn)行季度路線圖規(guī)劃，但不會嚴(yán)格遵循，因?yàn)榈讓蛹夹g(shù)變化太快。相反，他們更注重自下而上的方式，授權(quán)團(tuán)隊(duì)快速行動。

“我們有優(yōu)秀的工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計(jì)師和研究人員，他們對正在構(gòu)建的產(chǎn)品充滿熱情，而且他們也是構(gòu)建這些產(chǎn)品的人，所以他們對產(chǎn)品的功能有真正的認(rèn)識，這一點(diǎn)非常重要。”Wheel說。

【經(jīng)驗(yàn)二】 AI時(shí)代的核心技能：評估基準(zhǔn)(Evals)

與傳統(tǒng)軟件不同，大模型(LLM)存在一種模糊性。Wheel指出：“在Instagram這樣的平臺上，有特定功能的按鈕，你知道它們的作用。當(dāng)你給計(jì)算機(jī)明確的輸入時(shí)，你會得到明確的輸出。但大模型完全不同，它們擅長處理模糊、微妙的輸入，所有人類語言和交流的細(xì)微差別它們都能處理得很好。”

這種模糊性延伸到輸出結(jié)果：“對于同一個(gè)問題，你可能會得到本質(zhì)上相同的答案，但肯定不是每次都是同樣的一組詞。”這種特性對產(chǎn)品設(shè)計(jì)帶來了獨(dú)特挑戰(zhàn)——如果模型在某一任務(wù)上準(zhǔn)確率是60%、95%或99.5%，每種情況都需要設(shè)計(jì)完全不同的產(chǎn)品體驗(yàn)。

在AI產(chǎn)品開發(fā)領(lǐng)域，Wheel強(qiáng)調(diào)了一項(xiàng)正在變得至關(guān)重要的技能：評估基準(zhǔn)(evals)——這是“對模型的一種測驗(yàn)、測試，用來衡量它對某一特定主題的了解程度，或者它對某一系列問題的回答能力有多好。”

這就像給模型進(jìn)行單元測試，確定它在創(chuàng)意寫作、科學(xué)問題或編程等各個(gè)領(lǐng)域的能力水平。Wheel認(rèn)為，「評估」對于AI產(chǎn)品開發(fā)很重要，因?yàn)樗鼛椭鷪F(tuán)隊(duì)了解模型在各種任務(wù)上的準(zhǔn)確率，從而指導(dǎo)如何構(gòu)建產(chǎn)品。

“如果模型在某些事情上只有60%準(zhǔn)確，你就需要完全不同地構(gòu)建你的產(chǎn)品。更重要的是，這些評估不是靜態(tài)的——它們成為持續(xù)學(xué)習(xí)和改進(jìn)的基礎(chǔ)。”他說。

【經(jīng)驗(yàn)三】讓大模型像人一樣：要思考、要聊天

Wheel分享了一個(gè)令人驚訝的信息：設(shè)計(jì)AI產(chǎn)品體驗(yàn)時(shí)，團(tuán)隊(duì)經(jīng)常會思考，如果這是一個(gè)人，他們會如何做？

也就是說，當(dāng)OpenAI團(tuán)隊(duì)開發(fā)AI推理模型時(shí)，團(tuán)隊(duì)需要解決的一個(gè)問題是，從用戶體驗(yàn)上如何表現(xiàn)出“AI像人類一樣在思考”：

“如果你問人類一個(gè)問題，這個(gè)人在思考的時(shí)候，不會完全沉默20秒，然后突然回答問題。所以，我們也不應(yīng)該只是在那里顯示一個(gè)進(jìn)度條，體驗(yàn)很不好。但我也不會開始喋喋不休地說出所有的想法，所以我們也不應(yīng)該展示模型的整個(gè)思維鏈。我可能會說：‘嗯，好問題，讓我想想...’，然后給出一些小思考。這實(shí)際上就是ChatGPT最終呈現(xiàn)出來的體驗(yàn)。”這種以人類交流為模型的設(shè)計(jì)思路，幫助OpenAI創(chuàng)造了更自然、更人性化的AI交互體驗(yàn)。

同理，盡管許多人認(rèn)為，聊天不是與AI交互的終極界面，但是Wheel持不同觀點(diǎn)：

“聊天是一個(gè)絕佳的界面，因?yàn)樗浅Ｍㄓ?，而且它還原了人類最自然的交流方式。如果我必須用某種僵硬的界面與你交互，我能跟你討論的內(nèi)容就會少得多，它會阻礙我們達(dá)到最大的溝通帶寬。”他說，“過去這種方式不起作用，是因?yàn)闆]有模型能夠理解人類語言，這正是大語言模型的神奇之處。所以，聊天界面是一個(gè)完美體現(xiàn)這些模型力量的界面。”

【經(jīng)驗(yàn)四】微調(diào)模型：AI產(chǎn)品開發(fā)的未來

Wheel預(yù)測，未來每個(gè)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)中都會有更多的研究人員，甚至不僅僅是在基礎(chǔ)模型公司，因?yàn)椤肝⒄{(diào)模型」將成為構(gòu)建大多數(shù)產(chǎn)品的核心工作流程。

他解釋道：“很多人知道這些基礎(chǔ)模型非常好，我們的API做了很多事情非常好，但是微調(diào)使模型在特定用例上表現(xiàn)得更好。”

他分享了OpenAI內(nèi)部如何使用多種模型和微調(diào)模型的例子：“如果我們有10個(gè)不同的問題，我們可能會用20個(gè)不同的模型調(diào)用來解決它們，其中一些使用專門的微調(diào)模型。它們使用不同大小的模型，因?yàn)槟憧赡軐Σ煌膯栴}有不同的時(shí)延要求或成本要求。”

這種方法類似于人類組織的工作方式——每個(gè)人具有不同的專長，通過組合這些不同專長的人，整體的輸出比任何一個(gè)人的輸出都更好。

【經(jīng)驗(yàn)五】AI不會取代創(chuàng)造力

談到AI對創(chuàng)意工作的影響，Wheel分享了一個(gè)影視制作領(lǐng)域的例子。一位導(dǎo)演告訴他，以前制作一個(gè)電影轉(zhuǎn)場特效，他需要支付一家3D效果公司10萬美元，等一個(gè)月，只能得到兩個(gè)版本供選擇。

但現(xiàn)在有了Sora（OpenAI的視頻生成模型），他可以獲得這個(gè)轉(zhuǎn)場的50個(gè)不同版本，只需向模型提供提示詞進(jìn)行頭腦風(fēng)暴。他仍然會找那個(gè)3D效果工作室制作最終版本，但他已經(jīng)經(jīng)過了頭腦風(fēng)暴，有了更具創(chuàng)意的方法，結(jié)果會更好。

Wheel強(qiáng)調(diào)，AI不會取代創(chuàng)造力——沒有人會輸入“給我做一部偉大的電影”，并期望AI完成所有工作，相反，它將成為創(chuàng)意過程中的強(qiáng)大輔助工具。

【經(jīng)驗(yàn)六】培養(yǎng)孩子與AI共存

作為三個(gè)孩子的父親，當(dāng)被問及他鼓勵(lì)孩子未來學(xué)什么時(shí)，Kevin說，他的孩子們已經(jīng)是“AI原生代”，對他們來說，無論是與AI對話，還是自動駕駛汽車，都已經(jīng)很常見。

他還對“AI個(gè)性化輔導(dǎo)”的潛力表示驚訝：“這可能是AI能做的最重要的事情之一。每項(xiàng)研究都表明，當(dāng)你將課堂教育與個(gè)性化輔導(dǎo)相結(jié)合時(shí)，學(xué)習(xí)速度會有多項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)差的提升。ChatGPT是免費(fèi)的，模型已經(jīng)足夠好了，這真的可以改變世界。”

雖然他認(rèn)為，「編程技能」在很長一段時(shí)間內(nèi)都很重要，但他更強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)孩子的好奇心、獨(dú)立性、自信和思考能力：“我不知道未來會怎樣，但這些技能在未來的任何配置中都是重要的。”

【經(jīng)驗(yàn)七】對創(chuàng)業(yè)者的建議：OpenAI不會進(jìn)入的領(lǐng)域

對于想知道OpenAI或其他基礎(chǔ)模型公司可能不會“碾壓”的領(lǐng)域，Kevin提供了一些見解：

“無論你的公司多大，無論人有多優(yōu)秀，墻外總有更多聰明人，而不是墻內(nèi)。這就是為什么我們?nèi)绱藢Ｗ⒂诮⒁粋€(gè)偉大的API。我們有300萬開發(fā)者使用我們的API。無論我們多么雄心勃勃，不論我們增長多快，AI可以從根本上改善我們生活的用例有太多太多，我們不可能有足夠的人力，我們不可能擁有所有專業(yè)知識來構(gòu)建這些東西。”

“數(shù)據(jù)是特定于行業(yè)的，特定于用例的，存在于某些公司的圍墻后面。在世界上每個(gè)行業(yè)和每個(gè)垂直領(lǐng)域，都有巨大的機(jī)會去構(gòu)建基于AI的產(chǎn)品，改進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)。我們不可能自己做所有這些事情，我們也不想做，即使我們想做，我們也做不到。”

【經(jīng)驗(yàn)八】從失敗中學(xué)習(xí)，向前看

在采訪的最后部分，Wheel談到了他在Facebook領(lǐng)導(dǎo)的Libra加密貨幣項(xiàng)目，稱其為“我職業(yè)生涯中最大的失望”。

該項(xiàng)目旨在解決全球匯款問題，讓30億WhatsApp用戶能像發(fā)送短信一樣簡單地互相發(fā)送資金。“我們正在解決的問題，是非常真實(shí)的問題。比如匯款領(lǐng)域，人們向其他國家的家庭成員匯款，卻要支付20%的費(fèi)用，這太離譜了。而我們有30億人在世界各地使用WhatsApp，每天互相交流，尤其是朋友和家人，正是那些會互相匯款的人。為什么你不能像發(fā)送短信一樣立即、便宜、簡單地發(fā)送錢呢？”

盡管項(xiàng)目最終未能成功，但Facebook開發(fā)的技術(shù)現(xiàn)在繼續(xù)以開源形式存在，并被其他區(qū)塊鏈公司如Aptos和Miston采用。Wheel思考道：“可能現(xiàn)在Meta應(yīng)該重新考慮這個(gè)項(xiàng)目，因?yàn)楝F(xiàn)在的政府對加密貨幣更友好，而Meta的聲譽(yù)也處于一個(gè)不同的位置。”

【經(jīng)驗(yàn)九】人生哲學(xué)：持續(xù)的良好工作

當(dāng)被問及他最喜歡的座右銘時(shí)，Wheel分享了扎克伯格在Facebook的一次財(cái)報(bào)電話會議上說的話：“有時(shí)候不是一件事，而只是長期持續(xù)的良好工作。”

這句話深深影響了Wheel，他將其制作成海報(bào)放在自己的房間里。他解釋說：“人們太經(jīng)常尋找靈丹妙藥，而生活中的很多事情，很多卓越實(shí)際上是每天都出現(xiàn)，日復(fù)一日地做好工作，每天都變得更好一點(diǎn)。如果你繼續(xù)做，收益會不斷復(fù)合，在一年、兩年、五年的過程中，它會累積得非常驚人。”

【經(jīng)驗(yàn)十】AI的樂觀未來

盡管人們擔(dān)憂AI會帶來工作崗位流失和更嚴(yán)重的問題，Kevin對技術(shù)保持樂觀：

"我是一個(gè)技術(shù)樂觀主義者。如果你回顧過去200年，技術(shù)推動了使我們成為今天這個(gè)世界和社會的許多進(jìn)步。它推動了經(jīng)濟(jì)進(jìn)步、地緣政治進(jìn)步、生活質(zhì)量和壽命的進(jìn)步。技術(shù)是幾乎一切的根源。"

就像每一次重大技術(shù)變革一樣，AI也將改變我們工作和生活的方式，但最終會創(chuàng)造出更多可能性。而如Kevin所說，今天我們使用的AI模型只是未來模型的最基礎(chǔ)版本，科技創(chuàng)新的浪潮才剛剛開始。

他指出，模型正在以驚人的速度變得更智能、更快、更便宜和更安全，并且這種進(jìn)步速度遠(yuǎn)超摩爾定律的預(yù)測。

作為站在AI革命前沿的領(lǐng)導(dǎo)者，Kevin Wheel的見解不僅提供了對OpenAI內(nèi)部運(yùn)作的難得一瞥，還揭示了技術(shù)如何重塑我們的工作方式，以及我們應(yīng)如何適應(yīng)和利用這些變革。正如他所強(qiáng)調(diào)的，我們正在經(jīng)歷的只是開始。