一水 鹭羽 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
ChatGPT诞生内幕最新大曝光：
纳尼？？原来“ChatGPT”这个名字，直到发布前一晚才确定下来。
而且当时OpenAI非常犹豫要不要发这个模型，因为据称Ilya十次测试该模型，但仅有约一半的回答被团队认可。
不过发布后，ChatGPT简直一炮而红——
第1天数据出来后，团队开始怀疑“是不是搞错了”；第2天，网上的讨论进一步扩大；才到了第3天，团队就意识到这个模型真·火了；并且进入第4天，他们意识到ChatGPT将改变世界。
以上消息均来自OpenAI最新播客，爆料人分别为Mark Chen（中间，OpenAI首席研究官）和Nick Turley（左一，ChatGPT负责人），都是在OpenAI工作多年的一线负责人。
除了大谈特谈ChatGPT崛起之路，他们还分享了OpenAI在图像生成以及代码方面的历史进程，并且还总结了OpenAI的产品开发哲学……
虽然节目整整有1小时，但正如网友所言，整个节奏恰到好处，他们以引人入胜的方式为大家展现了ChatGPT以及OpenAI鲜为人知的一面
。
一起来看看，这帮“书呆子”是如何改变世界的吧。
发布前一晚才确定用“ChatGPT”命名
ChatGPT的命名过程相当戏剧性，最早它被叫做“Chat with GPT-3.5”。
对，没错，就是这个非常拗口的名字差点名扬天下。
还好发布前一晚，Nick Turley他们冥思苦想，才改成了今天的——“ChatGPT”。
不过早期他们内部对ChatGPT也信心不足，毕竟底层模型GPT-3.5已经发布了几个月，能力上也只是增加了用户界面以及简化了交互。
Ilya还曾在ChatGPT发布前一晚向它提出了10个刁钻难题，但只有5个答案得以通过，所以其实他们连到底要不要发布都存在争议。
但没想到的是，它居然火了，还火得一塌糊涂……
据Nick Turley回忆，ChatGPT刚发布的那段时间相当混乱，所有人都以为是不是出了故障，怀疑它的爆火只是昙花一现，奥特曼还曾私下调侃道：
虽然看着它走红很是令人兴奋，但互联网终归是互联网，总会降温下去。
结果这次真的不一样。后来的事相信大家也都清楚，媒体、社交平台，到处都被这场ChatGPT飓风席卷，直到今天也依旧火爆。
但估计很多朋友现在都还不知道GPT代表什么，Mark Chen也是当场揭秘，表示是“Generative Pre-trained Transformer”（生成式预训练Transformer）。
随着ChatGPT的一路走红，研究人员反而陷入困扰，面对GPU短缺、数据库连接耗尽、服务商速率限制导致的系统宕机，他们创建了“fail whale”页面，通过生成一首由GPT-3完成的诗歌自我调侃，提醒用户：我们宕机了！
经常宕机的情况并没有持续多久，OpenAI开始积极根据用户反馈改进ChatGPT，主要是通过RLHF（使用人类反馈的强化学习），当用户为对话提供积极反馈时，模型会训练自己生成更迎合用户的响应。
这导致模型早期为了取悦用户过于谄媚，OpenAI也随即发现了这个问题并及时进行了处理。
Nick Turley表示，ChatGPT作为一个实用产品，长期的优化目标并不在用户的使用时长上，而是用户的长期留存率，这也是他们构建产品的核心机制。
此外他也观察到，越来越多人，尤其是Z世代在逐渐将ChatGPT视作“思想伙伴”，因此未来OpenAI也将积极检测相关情况，确保模型行为得当。
在记忆用户大量信息的同时，OpenAI也将会更注重提供“临时聊天”等隐私保护功能。
图像生成：另一个迷你ChatGPT时刻
而除了ChatGPT，OpenAI的图像生成技术（ImageGen）也曾一度走红。
Mark Chen坦言，这又是一个出乎他意料的东西。
按他的说法，ImageGen验证了团队之前的一个论点——当模型能一次性生成完美符合用户提示的图像时，所创造的价值将难以衡量。
因为从用户角度而言，人们不想从一堆图像中挑选最好的，而是需要出色的提示遵循能力和强大的上下文编辑等功能。
而从2021年1月起，OpenAI就开始推出了一直以来大名鼎鼎的“DALL·E”系列：
- 2021年1月，发布图像生成模型初始版本DALL·E；
- 2023年10月，DALL-E 3推出，并直接集成到了ChatGPT当中。
在Nick Turley的描述中，这些关于ImageGen的体验就像另一个迷你ChatGPT时刻。
尽管内部已经觉得它很酷，但只有发布后才真正感受到了世界如何为之疯狂。
他举例说，仅在一个周末，就有5%的印度网民尝试了ImageGen工具，“这让我们接触到了此前从未预料会使用ChatGPT的新用户”。
并且他还预测，其他模态（如语音和视频）也会有类似的魔法时刻——当它们达到用户预期时，不仅会改变人们的生活，而且会进一步扩大ChatGPT的影响力。
有意思的是，他们还透露了一个非常“反直觉”的现象。
比如对于ChatGPT，团队预期它会是一个纯粹的实用产品，但实际上人们经常拿来娱乐；而对于ImageGen，本来以为人们会拿来搞搞表情包娱乐一下，结果大部分都是用于实际工作生活，如制作ppt插图或家居设计。
与此同时，他们还聊到了DALL-E一开始对生成人物肖像的限制。
Nick Turley回忆自己刚加入OpenAI时，团队其实对于应该向用户提供哪些功能相对保守，毕竟当时这项技术还比较新。
但随着时间推移，他们认识到，当对模型施加武断的限制时，实际上会阻碍许多效果比较好的用法。
就拿生成人物肖像来说，当他们首次在ChatGPT推出图像上传功能时，还曾考虑要不要对图片进行模糊处理，从而避免人们基于肖像进行推断或说一些刻薄之言。
不过为了追求自由，他们逐渐摒弃了默认禁止这一做法。
总之，Nick Turley认为，有原则地审视不同类型、时间尺度和风险等级的安全问题是十分必要的。
而且在某些涉及AI安全的场景下，从最坏的结果出发进行考虑是非常恰当的。
OpenAI鼓励员工使用编程工具
谈及AI近几年在代码生成领域的发展，从GPT-3生成React组件，到专门训练的模型如Codex和Code Interpreter，再到与Copilot等工具的整合。
Mark Chen认为，“编码”其实相当广泛，包括IDE中的实时代码补全以及“Agentic”风格的代码生成等不同类型，OpenAI目前在后者投入了许多。
ChatGPT是实时响应模型，输入提示，就立马给出答案，而Agentic编码是指模型接受一个复杂的任务后，将在后台长时间处理，最终返回一个接近最佳答案的结果。
Codex就反映了这种范式，相比快速回答，他们更希望模型会花时间思考推理，这也将是代码领域的未来发展趋势。
此外面对代码领域激烈的市场竞争，Nick Turley则相当欢迎，他表示开发者将会在星罗棋布的产品中获得最佳助力。
不过写代码容易，写好代码，却并不容易。
如何保障代码的正确性，如何构建组织内部的软件、编写好的测试和文档，如何处理代码分歧等，这些都是AI模型未来需要集中学习的“品位”和“风格”元素。
此外，OpenAI专注构建通用技术，像Codex，虽然当前定位是专业的软件工程师，但考虑到其他用户的使用需求，未来他们将继续迭代优化，希望能降低编程门槛，让人人得以软件开发。
关于OpenAI内部如何使用这些工具，Nick Turley表示，他们的工程师使用Codex分担测试任务，分析师会使用它来自动标记日志错误，也有员工用它来规划未来的待办事项。
OpenAI鼓励员工使用编程工具，帮助提高生产力的同时，可以预测产品的未来走向。他们不会将自己不认可的产品推向市场，内部使用是一个预先检验，能让他们及时了解到人们适应新工作流程所需的时间。
OpenAI内部：好奇心比博士学历更重要
节目最后，他们还谈到了OpenAI的内部文化以及一些个人预测。
原来在OpenAI招聘时，相比是否拥有AI博士学位，他们更看重候选人是否拥有强烈好奇心。
Nick Turley强调，在这样一个快速变化的世界中，不断学习和探索新知至关重要。
尤其对OpenAI产品团队而言，好奇心是判断最终能否成功的最佳指标。
AI领域有太多未知的东西。员工需要保持谦逊，因为在真正深入研究和尝试理解之前，你无法得知什么是有价值的，什么又是存在风险的，唯有强烈的好奇心能驱使人们不断学习和探索。
并且他还提醒，真正的瓶颈在于能够提出正确的问题，而不是简单地获取答案。
说到这里，Mark Chen还补充了行动力和适应能力的重要性。
前者意味着员工能主动发现并解决问题（而不是被告知要做什么），后者意味着员工需要快速判断什么重要并调整方向。
总之在Nick Turley看来，OpenAI之所以能快速推出产品，正是因为公司里有如此多具备行动力、能够真正“交付”（ship）产品的人，并且公司内部的繁文缛节很少。
与此同时，随着OpenAI的规模从最初的150-200人增长至约2000人，他们还通过独立项目精简人员配置、定期举办黑客马拉松保持文化和精神。
聊完招聘，接下来他们二人还对未来进行了一波预测~
Mark Chen表示，在未来12~18个月内，最大的惊喜无疑是AI所展现出的“推理能力”，这种能力符合他们之前讨论的“Agentic范式”，且目前已经能看到它在数学、科学和编程领域取得了巨大进展。
而Nick Turley则认为，下一步重点在于解决“智力受限”的问题。
任何“描述清晰且受限于智力”的问题都将通过产品得到解决。
举个例子，对企业来说，目前模型还无法解决一些本质上很难的问题（如软件工程、数据分析、卓越的客户支持），但实际上这些问题很容易描述和评估。
对消费者也同样，许多个人生活中相对麻烦的事情（如报税、旅行规划、购买高价值商品），所有这些问题都需要“多一点智能”和“合适的表现形式”。
并且Nick Turley预测，在未来一年半内，AI将出现新的“交互形式”。
聊天模式仍将非常有用，但会越来越多地出现“异步工作流”（asynchronous workflows）。
所谓“异步工作流”是指，用户只需将任务发送给AI，让其在后台长时间处理即可。
他认为，这将改变人们对AI的看法，使其不再仅仅是一个聊天机器人。
最后的最后，对于我们普通人该如何应对正在狂飙突进的AI，二位的观点倒是不谋而合——多用。
Mark Chen认为，最重要的是人们必须积极投入并使用这项技术；Nick Turley也强调，亲自使用AI是消除恐惧和误解的最佳方式。
One More Thing
就在以上节目播出后，OpenAI推文底下最高赞却是：
啥时候发布GPT-5?（催更虽迟但到）
网友们也不是空穴来风，毕竟CEO奥特曼几天前还在公开场合透露：
OpenAI计划发布一个非常强大的开源模型。
它能够让人们在本地运行极其强大的模型，重新认识“本地部署”的可能性。
而且此前他也多次表示，OpenAI将在今年夏天推出新模型（虽然一推再推）。
不过有一说一，虽然Flag已经立好了，但OpenAI最近的日子恐怕不太好过。
这不，面对Meta小扎疯狂挖人（几周内连挖8名关键研究员），OpenAI内部目前实际上处于短暂停摆状态——
最近一周基本停工，员工放假一周（高管继续工作）。
所以这GPT-5怕是又难咯~
参考链接：
[1]https://www.youtube.com/watch?v=atXyXP3yYZ4
[2]https://x.com/OpenAI/status/1940063220456464880
[3]https://transcripted.ai/episode/insidechatgptaiassistantsandbuildingatopenaitheopenaipodcastep2
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— 完 —
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