OpenAI Sam Altman对AI的最新思考：5( 六 ) _开源中国

Sam：
嗯，作为一项商业策略，我是支持平台加顶级应用的。
我认为这在很多企业中都取得了成功，原因是充分的。我认为我们开发的消费者产品有助于改进我们的平台。我希望随着时间的推移，我们能够找到方法，让平台也能够改进消费者应用。我认为这是一个良好的连贯策略，将它们同时进行。
但正如你指出的，我们的目标是成为世界上最优秀的研究机构，这对我们来说比任何产品化更重要。我们建立这样一个组织，能够不断取得突破性的进展，虽然并非所有尝试都会成功，我们走过了一些弯路，但我们已经找到了比其他人更多的范式转变，并且我认为我们将在这里实现下一个重大突破。这是我们努力的重点。
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你对最引以为豪的突破是哪个？
Sam：
整个GPT范式，我认为那是具有变革性和对世界的重要贡献的，它源于擅长结合多种工作方式的工作。
竞争对手和中国：最近很专注，中国的成果不明确
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明天是 I/O，如果你是的CEO，你会怎么做？
Sam：
我认为做得很好，他们最近非常专注和紧张，真的在努力寻找如何重新打造公司来适应这项新技术，我对他们的表现印象深刻。
这些模型和它们的注意力能力是否真的对搜索构成威胁，还是只是一种表面上的反应，可能过于仓促？
我认为它们可能会以某种重大方式改变搜索，但并不威胁搜索的存在。所以，如果什么都不做，那将是对构成威胁，但显然不会无所作为。
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中国的机器学习研究有多重要？
Sam：
我很想知道这个问题的答案：中国的机器学习研究对我们而言有多重要，我们能够看到多少成果。
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不太多，你说对了，从已发表的文献中了解的并不多。
Sam：
但也不是完全没有。
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你是否了解任何的原因。因为中国研究人员的发表论文数量非常大，也有很多在美国进行出色工作的中国研究人员，那么为什么中国的研究论文在单篇论文影响力方面相对较低？
Sam：
我猜测很多人怀疑的是他们没有发表最重要的研究成果。
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你认为这可能是真的吗？
Sam：
对于这个问题，我对自己的直觉不太确定，我感到困惑。
对AI未来应用的畅想：更多取代日常工作，产生出独立的优于人的判断
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你更希望能够实现训练效率的10倍提升，还是推理效率的10倍提升？
Sam：
这是一个好问题。取决于合成数据的重要性。强迫选择的话，我会选择推理效率。但我认为正确的衡量指标是考虑所有用于模型训练和推理的计算量，然后进行优化。
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你提到的推理效率可能是该方程式中占主导地位的项。
你说推出GPT-2时，只有少数人注意到并真正理解其意义。关于突破的重要性，现在是否正在发生类似的GPT-2时刻？
Sam：
我们正在做很多工作，我认为其中一些工作将成为类似GPT-2的重要时刻，如果它们能够结合在一起。但目前还没有什么发布的东西，我可以有很高的信心说这是2023年的GPT-2 。但我希望到今年年底或明年会有所改变（发布）。
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什么是你使用的最好的非的AI产品？
Sam：
坦率地说，我想不出其他什么产品。我对世界的了解比较狭窄，但是我每天使用的唯一AI产品。
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有没有你希望存在的AI产品，你认为我们当前的能力或即将实现的能力使得这种产品成为可能，你期待着它的出现？
Sam：
我希望有一种像“副驾驶”一样的产品，可以控制我的整个电脑。它可以查看我的Slack、电子邮件、Zoom、以及庞大的待办事项和文档，并且在很大程度上完成我的工作。