内容来源：笔记侠（Notesman）。
责编 | 贾宁
第 9825 篇深度好文：4915 字 | 15 分钟阅读
思维方式
笔记君说：
OpenAI 创始人山姆 · 奥尔特曼，在最近的一次专访上说，自己曾把 AI 改变商业的速度想得太快了。
GPT-4 问世时，他以为软件行业很快就会重新洗牌，后来发现，人们仍向熟悉的公司采购，沿用熟悉的工具。连他自己，有了 Codex 后也改不掉复制粘贴、翻邮件的习惯。
这次访谈中，他还讲到了当初刚开始创业时的一些经历，也对创业者讲了不少忠告。
今天的内容，是访谈内容的精华整理，值得每一位创业者读一读。
一、知道有更好的办法，
但人还是经常按老习惯来
我有件很矛盾的事：我使用电脑的方式，二十年来几乎没变。现在有了 Codex，明明可以换一种办法工作，我却还在沿用以前的习惯。
我不应该到处乱点，在不同的聊天软件之间复制粘贴，漫无目的地浏览邮件，试图找出哪封邮件最容易打开回复，尤其是在我不想处理它们的时候。我不应该像以前那样，列待办事项清单，机械地完成这些电脑上的例行工作。
然而，我的脑海里却根深蒂固地认为，做这些事情就是工作，就是高效。
如果你问我喜不喜欢这样做，我会说真心不喜欢。处理邮件、完成待办事项，这些事情本来可以更多地交给 Codex，我却没有那么做。
我也说不清为什么，也许我内心深处确实从这些熟悉的动作里得到了一些满足。
我对软件行业的判断，也有过类似的问题。
我非常喜欢创业，也一直试图理解创业公司。2023 年 GPT-4 出现时，我原以为软件行业会很快发生更大规模的颠覆，大量业务会迅速重新洗牌。
后来我发现自己在速度上判断错了，经济有非常强的惯性：人们继续做原来的事，继续从原来的公司采购，也继续希望用熟悉的方式使用工具。某种程度上这反而是好事，它会让眼前这场巨大转型更平滑、更缓慢，我对此甚至有些庆幸。
但这也意味着，即使面对如此惊人的技术，我们所有人对时间表都过于激进。AI 是人类发明过最不可思议的技术之一，但社会和经济会适应得更慢。
奈飞早期已经可以邮寄 DVD 时，我就很惊讶，为什么还有那么多人继续去百视达（以线下实体影音租赁起家，曾是美国影视租赁行业的绝对霸主）。现在想想，这就是习惯的力量，改变人的行为，比技术圈里的人想象得困难。
不过，也有人一直走在前面，Shopify（全球领先的电子商务平台）的比亚斯 · 卢克就是让我印象很深的一位。
从 AI 发展的很早期开始，他就在亲自写软件、做实验，给我们非常细致的反馈。他关心现在的 AI 到底能做什么，很快又能做到什么，公司应该怎样跟着改变。
很多人都会给我们反馈，但一位大公司的 CEO，能把产品和模型试到这个程度，还能准确说出问题，我很少见到。
这也是我想说的关于他的另一个点：亲力亲为。他亲自使用工具、写软件、试模型、重构自己的工作流。很多公司到了这种规模，CEO 下面已经是管理团队再管理执行团队，中间会把很多粗糙的真实体验磨平。
如果一家公司的创始人不亲自下场，很难形成真正的手感。
托比（比亚斯 · 卢克的昵称）会在晚上尝试重做 Shopify，想一想如果今天从零开始，利用现有的技术，公司应该做成什么样。我理解他的那种感觉，只是在变化会多快这件事上，我比他保守一些。
我不认为所有行业都会以同样的方式被改变。AI 越强，人们可能越想要真实的体验，更在意体育、人与人的连接，有些与 AI 关系不大的生意，反而可能因此更有价值。
二、AI 很聪明，
但它可能还不清楚你在忙什么
我自己为什么没有更彻底地使用 AI？我觉得产品也有责任，我们应该把工具做得更好，让人更自然地换一种工作方式。
现在两种使用电脑的办法同时存在，一边是熟悉的传统操作，一边是 Codex 这样的新工具，人们还不知道，遇到哪件事该用哪一种。
这让我想起 iPhone 出现前的智能手机时代，那时很多技术已经有了，但后来让 iPhone 成为 iPhone 的那些产品想法还没有出现。
今天 AI 也类似：技术拼图基本已经出现，但我们还没有迎来那个彻底改变人如何与技术交互的 "iPhone 时刻 "。
接下来，我希望 AI 能够更了解我。
最新一代模型已经相当聪明了，现阶段让我我感到更受限的，是 AI 所掌握的、关于我的有效上下文（Context）信息的数量。
我不可能看完公司内部每一条讨论，也没法读完每个客户讲述 ChatGPT 怎样帮助他们、又在哪些地方让他们失望的故事。那些信息当然有用，可我没有时间和精力全部处理。
我本来可以阅读更多研究论文，但那需要消耗大量脑力。我非常希望能有一个 AI 智能体，不断尝试为我提供帮助，它能够查看和理解比我更多的上下文信息，并能在需要决策时，帮我运用这些背景知识，为我提供优质的建议。
现在，有一件事值得我们认真想：如果 AI 能掌握比我多得多的背景信息，它怎样在我需要作重要决定时，把这些信息用起来？
再聪明的人，也无法在几秒钟内读完几万页资料并准确运用，我期待 AI 带来的这种帮助，它能处理那些我一个人没有能力全部读完的信息，再把有关的内容带到眼前的决定里。
今天访谈我的主持人做了一个工具，他把 2018 年以来读书留下的笔记、高亮和节目文字稿放进去，准备新节目时，就可以问以前读过的某位创业者、某本书里，有什么相关经验。
我觉得这个例子非常酷，正是我说的那种用法。
人们需要的 AI 也不会只有一种，有些工作需要很强的推理能力，有些工作量很大，却不需要那么高的智能。
人们需要大量 AI，希望它便宜、快、可靠，而且理解自己的上下文。
我希望我们能提供一个统一的入口，让人们连接属于个人或公司的 AI，同时提供接口，让开发者在上面做自己想做的东西。
三、我把时间留给研究和算力
我当然希望自己有更多时间做产品，不过公司里已经有很优秀的人在负责这些事，我现在大部分精力放在研究和算力上。
对 OpenAI 来说，最重要的仍然是做出足够聪明的模型，再让足够多的人能够充分使用它们。
我以前做过创业投资，后来管理研究项目时，发现这两件事有不少相似之处：你要找出还没有被多数人看好的方向，形成自己的判断，也要识别和支持那些特别优秀的人。
投资里，最成功的一笔投资，回报可能比其他所有投资加起来还大。在 AI 研究中，我也看到了相似的情况，少数项目做成了，价值会很大。
真正优秀的研究员，往往是非共识的、有新方法、高能量，而且不太 " 标准化 "。你不想投资一个只是把过去一千个创业想法稍微改一点、却努力包装成全新东西的人。
研究也是如此：很多人会追逐上一个已经成功的方向，只有少数人会对一个还没有被验证的新想法有很强的信念。
2015 年开始做 OpenAI 时，很多人认为通用人工智能几乎不可能实现，我们公开说要追求这个目标，受到过不少批评。后来决定投入大语言模型，又被批评了一次。
做投资的经历让我能够接受这种情况，有风险的尝试本身没有问题，只要做成之后足够有价值。但我们也必须决定，有限的资源究竟放到哪里。
杀掉好想法，把资源留给伟大的想法，是创业者和公司最难学会的事之一。
放弃一个不错的想法会很痛苦，但算力、人才和其他资源都有限，我们必须想清楚，哪件事最值得做。我们经过深思熟虑后决定：打造用于知识工作、并最终用于科学研究的通用智能，是我们能做的最重要的事情。
我不认为 OpenAI 应该进入每一个产品类别，更不希望和所有人竞争。世界上有太多事情可以做，我们应该让更多人有能力去做。
结语：
惯性，总是强大的。时代级的转型，CEO 必须首当其冲、身先士卒，组织 AI 化成功的前提是 CEO 的 AI 化程度。即使是 AI 先锋者奥特曼，都要时刻在第一现场，确保手感。
如何第一时间感受这样的 AI 氛围和 AI 转型文化？硅谷肯定是全世界最前沿的 AI 舞台。
现在关于硅谷、关于 AI 的新闻都很多，最好的办法是，带着你的问题去美国实地看看，和身在其中的人交流，才能把真实的情况和自己的生意对上。
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