¡La última entrevista de Ultraman en el OpenAI London Developer Day finalmente se publicó en su totalidad!
Durante la entrevista de 40 minutos, Altman no solo habló sobre la futura dirección de desarrollo del modelo de OpenAI, Agent, y sus competidores más respetados (estos son los temas que se habían filtrado en pedazos antes), sino que también habló sobre la Ley de Escala, la cadena de suministro de semiconductores, y fundamentos, se formularon y respondieron rápidamente más de diez preguntas, como el costo de la competencia de modelos y qué grupo de edad de los empleados deberían contratarse .
Cuando se le preguntó para qué estaba y para qué no está completamente preparado en el puesto de CEO de OpenAI.
Ultraman dijo sin dudarlo: ¡Producto!
En general, mi debilidad está en el producto.
Ahora la empresa necesita que tenga una visión más sólida y clara en este ámbito.
Lo interesante es que si a Ultraman, de 39 años, se le permitiera volver a cuando tenía 23 o 24 años, consideraría hacer algo relacionado con la IA en dirección vertical .
Por ejemplo, tutores de IA que ayudan a los humanos a aprender, o abogados de IA, ingenieros de CAD de IA, etc.
El texto completo de esta maravillosa entrevista se adjunta a continuación. Algunos párrafos han sido eliminados sin cambiar el significado original.
Finalmente, hay 11 preguntas y respuestas rápidas ~
Resumen rápido del contenido
Entrevista con Ultraman en el OpenAI London Developer Day
P1: Cuando miramos hacia el futuro, ¿OpenAI tendrá más modelos como o1 en el futuro o podemos esperar modelos con parámetros más grandes?
R: Por supuesto, esperamos avanzar de manera integral, pero la dirección de los modelos de inferencia es particularmente importante para nosotros . Esperamos utilizar el razonamiento para resolver muchas cosas que hemos esperado lograr durante muchos años.
Por ejemplo, los modelos de inferencia pueden contribuir a la nueva ciencia y ayudar a escribir código difícil, lo que creo que puede hacer avanzar al mundo en gran medida.
Por lo tanto, puede esperar una rápida mejora de los modelos de la serie O, que será de gran importancia.
P2: También según los planes futuros de OpenAI, ¿cómo cree que, como fundador no técnico, puede crear y ampliar aplicaciones de IA mediante el desarrollo de herramientas sin código?
R: Definitivamente habrá ese día.
Nuestro primer paso es hacer que aquellos que saben escribir código sean más productivos, pero al final, aún esperamos ofrecer herramientas sin código de verdadera alta calidad.
Existen algunas herramientas útiles (sin código), pero llevará tiempo crear una startup completamente sin código.
P3: Uno de los fundadores preguntó: En la actualidad, OpenAI está obviamente en algún lugar de la pila tecnológica. ¿Hasta dónde llegará OpenAI? ¿Es una pérdida de tiempo dedicar mucho tiempo a ajustar el sistema RAG ya que OpenAI eventualmente cubrirá esta parte de la aplicación?
R: Normalmente respondemos que OpenAI hará todo lo posible y creemos firmemente que haremos que los modelos que lancemos sean cada vez mejores.
Si está creando una empresa que se gana la vida "correando pequeños errores", el hecho de que OpenAI avance en su trabajo sin problemas y correctamente no tendrá mucho impacto en usted.
Para decirlo de otra manera, si su empresa tendrá más éxito porque "los modelos de OpenAI son cada vez mejores", definitivamente estará feliz por ello.
Por ejemplo, si Oracle te dice en secreto que o4 de OpenAI será más poderoso de lo que imaginas, definitivamente estarás feliz.
Por supuesto, si insistes en elegir un área donde o1-preview no funciona bien para profundizar en ella y apenas basarte en ella, entonces definitivamente sentirás que nuestro modelo de próxima generación no funcionará tan bien como imaginaste.
——Esto es lo que quiero decirles a las startups.
Creemos que OpenAI está en un camino de mejora muy pronunciado, y las deficiencias del modelo actual serán resueltas y compensadas por los recién llegados.
P4: Desde la perspectiva de un fundador, ¿dónde es probable que OpenAI tenga éxito (y no otros)? Creo que los inversores también quieren entender esta cuestión y nadie quiere perder dinero en inversiones.
R: OpenAI creará billones de dólares en valor de mercado. Específicamente, creará nuevos máximos en valor de mercado mediante el uso de IA para crear productos y servicios que antes se consideraban imposibles o poco prácticos.
Esperamos lanzar un modelo que sea tan fantástico que los usuarios no tengan nada de qué preocuparse y simplemente hagan lo que quieran con él.
En la era de GPT-3.5, el 95% de las startups y las personas apuestan a que el modelo no mejorará.
De hecho, hemos previsto durante mucho tiempo que GPT-4 puede manejar lo que hacen y hacerlo mejor, y no habrá errores como los modelos de la era 3.5. Si lo único que hacen los empresarios/desarrolladores es compensar las deficiencias de una determinada generación de modelos, descubrirán que estas deficiencias se vuelven cada vez más insignificantes.
¿Todos han olvidado lo malos que eran los modelos de hace unos años? De hecho, sólo han pasado unos pocos años.
Pero las oportunidades están en todas partes, por lo que parchear los modelos existentes parece una buena oportunidad a primera vista (por lo que no me convertiré en asistente docente de IA ni en consultor médico de IA).
Por eso dije que al principio, el 95% de la gente definitivamente creía que el modelo ya no mejoraría, y sólo el 5% de la gente apostaba a que el modelo mejoraría cada vez más.
Pero creo que esto ya no es así.
Ahora todo el mundo piensa que la velocidad a la que GPT-3.5 evolucione a GPT-4 será la norma, pero no es así. Lo bueno es que nuestro personal interno es muy diligente y sabemos qué esperar.
P5: Masayoshi, hijo de SoftBank, dijo que la IA creará un valor de 9 billones de dólares cada año, lo que compensará lo que él cree que es un gasto anual de 9 billones de dólares. ¿Qué piensas al ver esta afirmación?
R: En términos de orden de magnitud, ahora es casi lo mismo. Obviamente, la IA generará un gran desembolso de capital y al mismo tiempo creará mucho valor.
Esto sucede con cada gran revolución tecnológica, y la IA es obviamente una de ellas.
El próximo año será un año en el que OpenAI avanzará vigorosamente hacia la próxima generación de sistemas.
Acabamos de hablar de cuándo aparecerá el agente de software sin código. No puedo dar una fecha exacta, pero puedes imaginar cuánto crecimiento económico traerá esto al mundo si alguien puede describir el valor del software que desea para toda la empresa. .
Al mismo valor, más ampliamente disponible, más accesible y más barato, eso sería muy poderoso.
Hay otros ejemplos, como la atención sanitaria y la educación, que mencioné antes, dos áreas que valen billones de dólares para el mundo.
Si la IA realmente puede lograr esto de una manera diferente que en el pasado, creo que la cantidad específica de valor económico que aporta no es el punto en absoluto, y mucho menos si la introducción es de 9 billones o 1 billón.
Pero lo que sí es seguro es que el valor creado por la IA es realmente increíble.
P6: El código abierto es un enfoque muy importante. ¿Cómo cree que el código abierto desempeñará un papel en el futuro de la inteligencia artificial? ¿Existe alguna discusión interna en OpenAI sobre “deberíamos abrir el código fuente de todos los modelos o de algunos de ellos”?
R: No hay duda de que los modelos de código abierto son muy importantes en el ecosistema y también hay muy buenos modelos de código abierto en el mercado.
Pero creo que también tiene sentido ofrecer buenos servicios y API: tiene sentido y la gente elegirá lo que les funcione.
P7: ¿Qué opinas de la definición de Agente hoy en día? ¿Qué es un Agente para usted?
R: No he considerado completamente este tema, pero puedo asignarle al Agente una tarea a largo plazo y supervisar su ejecución lo menos posible.
P7': ¿Crees que las opiniones de la gente sobre Agent son realmente erróneas?
R: Quizás no todos tengamos una comprensión precisa, pero todos conocemos algunos indicadores importantes.
Por ejemplo, cuando la gente habla de agentes de IA que actúan en su nombre, el ejemplo que suelen dar es pedirle al agente que haga una reserva en un restaurante. El agente puede hacer una reserva en línea o llamar al restaurante para hacer una reserva.
De hecho, Agent puede ayudar a hacer algunas cosas para ahorrar tiempo. Pero creo que lo realmente interesante es dejar que el agente haga algo que los humanos no hacen o no pueden hacer.
Por ejemplo, en lugar de llamar a un restaurante concreto para hacer una reserva, el Agente contacta con 300 restaurantes para saber cuál es mejor para mí. ¡Sería aún mejor si todas las llamadas que hicieras fueran atendidas por un agente! Porque los humanos no pueden avanzar en este tipo de cosas a gran escala en paralelo.
Tomemos un ejemplo más interesante.
El Agente puede ser más como un colega muy inteligente. Trabaja con él en un proyecto que lleva 2 días o 2 semanas. El Agente puede ejecutarlo por sí solo y hacer un buen trabajo. Se comunicará con usted cuando sea necesario y finalmente lo entregará. sobre un proyecto. Un resultado sobresaliente.
P7": ¿Esto cambia fundamentalmente la forma en que se fija el precio de SaaS? El precio de SaaS generalmente se fija según la cantidad de usuarios (cobro de asientos) , pero ahora la IA está reemplazando la mano de obra. ¿Cómo ve el futuro de los precios?
R: Sólo puedo suponer, realmente no lo sé.
Me imagino un mundo en el que podrías exigir: "Quiero que 1/10/100 GPU funcionen en mí constantemente" y no se fijaría un precio por puesto, sino que se basaría en la cantidad de computación necesaria para procesar continuamente este problema. .
P7"': ¿Necesitamos crear modelos específicos para escenarios de uso de Aengts?
R: Ciertamente requiere mucha infraestructura, pero creo que el modelo o1 señala el camino hacia un modelo que puede realizar bien las tareas de los agentes.
P8: Todo el mundo dice que los modelos son activos que se deprecian y la mercantilización de los modelos es muy común. ¿Cuáles son sus respuestas y pensamientos sobre esto? Cuando se tiene en cuenta la intensidad de capital cada vez mayor necesaria para entrenar modelos, ¿veremos una reversión de "esta es un área donde se necesita mucho dinero pero muy pocas personas pueden hacerlo"?
R: De hecho, los modelos son activos que se deprecian, pero eso no significa que no valga la pena el costo de la capacitación. Sin mencionar el efecto compuesto positivo cuando entrenas un modelo, lo que te permite entrenar mejor el siguiente modelo.
Los ingresos reales que obtenemos del modelo justifican la inversión; por supuesto, no todo el mundo puede hacer esto y hay muchas personas que están reinventando la rueda cuando se trata de entrenar modelos.
Si el modelo que entrena se está quedando atrás, o si no tiene un producto atractivo y valioso, puede resultar difícil obtener un retorno de la inversión.
OpenAI es muy afortunado de tener ChatGPT, con cientos de millones de usuarios que utilizan nuestros modelos.
Entonces, incluso si el costo es alto, podemos distribuir esta cifra astronómica entre una gran cantidad de usuarios y diluirla.
P9: ¿Cómo se siguen diferenciando los modelos OpenAI con el tiempo? ¿En qué áreas le gustaría centrarse más en ampliar esta diferenciación?
R: La inferencia es nuestra área de enfoque más importante en este momento y creo que eso desbloqueará el próximo gran paso en la creación de valor.
Así que vamos a mejorar los modelos en varios aspectos, vamos a hacer trabajo multimodal y agregaremos otras características que creemos que son importantes para la forma en que la gente quiere usar estos modelos.
P9': ¿Cómo ve el razonamiento y el trabajo multimodal, incluidos los desafíos y objetivos que desea alcanzar?
R: Espero que se haga realidad. Obviamente, esto requiere algo de esfuerzo para lograrlo.
Pero los humanos en la infancia y la primera infancia, antes de que se vuelvan expertos en el lenguaje, todavía pueden realizar un razonamiento visual bastante sofisticado.
P9”: ¿Cómo se expandirán las capacidades visuales con el nuevo paradigma de razonamiento de o1?
R: Sin desvelar nada, espero que los modelos basados en imágenes crezcan rápidamente.
Puede esperar un rápido progreso en los modelos de imágenes .
P10: ¿Cómo logra OpenAI avances en el razonamiento central? ¿Es necesario empezar a impulsar el aprendizaje por refuerzo como enfoque u otras tecnologías nuevas además de Transformers?
R: Estas son dos preguntas: cómo lo hacemos y qué viene después del Transformer.
Primero, cómo lo hacemos es nuestro secreto.
Una de las razones por las que es realmente fácil copiar algo que se sabe que funciona es que uno tiene confianza en saber qué es posible. Después de que los investigadores hacen algo, puedes replicarlo incluso si no sabes cómo lo hicieron. Esto se puede verificar en réplicas de GPT-4 y o1.
Lo realmente difícil, y de lo que estoy más orgulloso de OpenAI, es que repetidamente hacemos algo nuevo y completamente no probado.
Muchas instituciones y organizaciones afirman tener la capacidad de hacer este tipo de cosas, pero en realidad pocas lo hacen, incluso fuera del campo de la IA.
En cierto sentido, creo que esta es una de las inversiones más importantes en el progreso humano.
Tengo muchas ganas de escribir un libro cuando me jubile, un libro sobre lo que he aprendido y compartir mi experiencia sobre cómo construir una organización y una cultura empresarial que pueda hacer esto (a diferencia de una organización que simplemente copia el trabajo de otros) .
Creo que el mundo necesita más organizaciones como ésta, aunque su número estará limitado por el ingenio humano.
Pero la realidad es que se desperdicia mucho talento porque el mundo no es bueno para construir organizaciones como ésta. Pero todavía desearía que hubiera más organizaciones como esta.
P11: ¿Cómo se desperdicia el talento?
R: Hay muchas personas con talento en el mundo, pero debido a que trabajan para malas empresas o por alguna otra razón, no pueden alcanzar su máximo potencial.
Una de las cosas que más me entusiasma de la IA es que espero que nos permita ayudar mejor a todos a alcanzar su máximo potencial.
Este objetivo está lejos de alcanzarse.
Estoy seguro de que muchas personas en el mundo serían excelentes investigadores de IA si sus trayectorias de vida fueran ligeramente diferentes.
P12: En los últimos años, ha tenido una experiencia increíble, (liderando) un crecimiento increíblemente rápido. Mencionó que escribirá unas memorias cuando se jubile, así que cuando mire hacia atrás en los últimos 10 años, ¿qué cambios significativos se han realizado en su estilo de liderazgo?
R: Para mí, lo más extraordinario de estos últimos años es la velocidad a la que han cambiado las cosas.
En una empresa normal, se tiene mucho tiempo para pasar de cero a 100 millones de dólares en ingresos, luego de 100 millones a 1.000 millones de dólares, hasta llegar a los 10.000 millones de dólares. No es necesario llegar a este proceso en dos años. Definitivamente no somos una startup de Silicon Valley en el sentido tradicional;
Tuvimos que llegar allí muy rápido y había muchas cosas en las que debería haber dedicado más tiempo a aprender (pero no lo hice).
P12': ¿Hay algo que no sabes y te gustaría haber dedicado más tiempo a aprender?
R: Permítanme decir una cosa: "Dejemos que la empresa se centre en cómo crecer las próximas 10 veces" en lugar de crecer un 10%.
¿Cuánto esfuerzo requiere esto? ¿Qué tan difícil es esto?
Si se trata del próximo crecimiento del 10%, lo que funcionó antes seguirá funcionando. Pero para que una empresa con mil millones de dólares en ingresos crezca a 10 mil millones de dólares en ingresos, no puede simplemente repetir lo que hizo antes. Se requieren muchos cambios.
En un mundo donde la gente ni siquiera tiene tiempo para dominar lo básico porque el crecimiento es muy rápido, subestimé seriamente el esfuerzo que se necesita para avanzar al siguiente paso sin perder de vista todo lo demás que tenemos que hacer.
P13: Keith Rabois (inversionista de Silicon Valley, ex vicepresidente de Paypal) dijo que se debe contratar gente muy joven, menor de 30 años, que es lo que le enseñó Peter Thiel (fundador de Paypal) para construir una gran empresa secreta. Tengo curiosidad, ¿qué opinas de esta perspectiva? ¿Cómo se equilibra la contratación de gente joven, enérgica pero inexperta con la de gente más experimentada?
R: Cuando fundamos OpenAI, yo tenía unos 30 años y no era particularmente joven.
Pero hasta ahora, el progreso de OpenAI parece ser bastante bueno~
P13': ¿Qué opinas sobre la contratación de personas menores de 30 años para trabajar? ¿Son jóvenes, enérgicos, ambiciosos, pero menos experimentados (y algunos pueden ser ricos) ?
R: La respuesta obvia es que se puede tener éxito contratando dos tipos de personas.
Nuestro equipo contrató recientemente a un joven que hace un trabajo increíble. No entiendo cómo estas personas pueden hacer un trabajo tan bueno siendo tan jóvenes. ! Pero eso es lo que es.
Si puedes encontrar personas como esta, te aportarán nuevas perspectivas sorprendentes, energía y mucho más.
Por otro lado, cuando se trata de diseñar algunos de los sistemas informáticos más complejos y costosos jamás construidos, no estoy dispuesto a apostar por alguien que recién está comenzando.
Entonces es necesario que sean ambas cosas.
Creo que lo que realmente se quiere es un estándar extremadamente alto de talento compuesto por personas de cualquier edad y una estrategia que diga: "solo contrataré gente más joven o sólo contrataré a gente mayor".
Una de las cosas que más aprecio de Y Combinator es que "la falta de experiencia no significa falta de valor".
Hay algunas personas muy prometedoras que pueden crear un valor tremendo al principio de sus carreras, y es fantástico que apostemos por esas personas.
P15: Alguien me dijo que a veces el modelo de Anthropic es más adecuado para tareas de codificación. ¿Por qué? ¿Crees que esta valoración es justa? ¿Cuándo deberían los desarrolladores elegir OpenAI en lugar de otros proveedores de modelos?
R: Sí, Anthropic tiene un modelo muy impresionante para escribir código.
Creo que los desarrolladores utilizarán varios modelos la mayor parte del tiempo y, a medida que los agentes se vuelvan cada vez más importantes, no sé cómo se desarrollará en el futuro.
Creo que la IA estará en todas partes y la forma en que hablamos o pensamos actualmente sobre ella no parece correcta. Si tuviera que describirlo claramente, pasaríamos de hablar de modelos a hablar de sistemas, pero eso lleva algo de tiempo.
P16: Cuando consideramos modelos a escala, ¿cuántas iteraciones del modelo cree que se seguirá aplicando la Ley de Escala? Generalmente se pensaba que no duraría mucho, pero parece que duró más de lo que la gente pensaba.
R: Entiendo que el núcleo de esta pregunta es "¿la mejora en las capacidades del modelo será la misma que en el pasado?"
Creo que la respuesta es sí, y así será durante mucho tiempo.
P16': ¿Alguna vez has dudado de esto?
R: En absoluto.
P16": ¿Por qué?
R: Nos hemos encontrado con comportamientos que no entendíamos, como ejecuciones de entrenamiento fallidas u otras cosas varias.
A medida que nos acercamos al final de un paradigma, tenemos que descubrir el siguiente.
Q16"': ¿Cuál es el más difícil de controlar?
R: Cuando estábamos estudiando GPT-4, había un problema muy difícil y realmente no sabíamos cómo resolverlo.
Aunque finalmente encontramos una solución, durante mucho tiempo no supimos cómo seguir adelante con el proyecto.
Más tarde, nos dirigimos a la dirección que nos ha interesado durante mucho tiempo, que es o1 y los modelos de inferencia, pero antes de eso hemos experimentado un largo y tortuoso camino de investigación.
P17: La capacitación y las operaciones pueden fallar. ¿Es difícil mantener la moral? ¿Cómo mantendrás/aumentarás la moral?
R: Como sabe, muchos de nuestros empleados están muy entusiasmados con la creación de AGI, lo cual es una motivación muy directa.
Nadie espera que el camino hacia el éxito sea fácil y directo.
Hay un buen dicho que probablemente dice así: "Nunca oro para que Dios esté de mi lado, siempre oro y espero estar del lado de Dios".
En cierto modo, apostar por el aprendizaje profundo se siente como estar del lado de los ángeles y, aunque encontrarás grandes obstáculos en el camino, eventualmente descubrirás que siempre parece funcionar.
Por tanto, creer profundamente en esto es muy beneficioso para la moral del equipo.
P18: ¿Puedo hacer una pregunta realmente rara? Escuché una gran cita recientemente: "Las cosas más pesadas de la vida no son el hierro ni el oro, sino las decisiones que no se toman". ¿Qué decisión no tomada te molesta más?
R: Las decisiones que tomo (y que no tomo) varían todos los días, pero ninguna de ellas es una decisión “grande”.
Hay cosas importantes, como si apostar o no por el próximo producto, o si nos gustaría construir nuestra próxima computadora de una forma u otra; son como portales unidireccionales de alto riesgo, pospondré las cosas como todos los demás.
Pero sobre todo lo difícil es que cada día hay algo que me hace decir sí incluso cuando la votación es 51:49. Estas cosas pueden ser 51:49 en sí mismas y no creo que pueda hacerlo mejor que otras, pero tengo que tomar la decisión final.
P18': Cuando tienes que tomar decisiones sobre estos asuntos 51:49, ¿a quién sueles llamar?
R: Ninguna persona específica.
Creo que sería un error depender de una sola persona para todo . Lo correcto para mí es que me asesoren entre 15 y 20 personas, cada una de las cuales tenga buena intuición o experiencia en un área particular.
En lugar de depender de una sola persona para todo, puede llamar a los mejores expertos en el campo.
P19: A continuación quiero hablar sobre la cadena de suministro de semiconductores. ¿Qué tan preocupado está por la cadena de suministro de semiconductores?
R: No sé cómo cuantificar esta preocupación.
Es cierto que existe preocupación al respecto, pero no es mi principal preocupación, pero se encuentra entre el 10% de todas las preocupaciones.
Estamos en demasiados problemas como para preocuparnos por eso.
Hasta cierto punto, pensé que todo funcionaría, pero ahora mismo parece que hay un sistema muy complejo con cada nivel operando de forma independiente. Lo mismo ocurre dentro de OpenAI y dentro de cualquier equipo.
Para darle el ejemplo de los semiconductores, debe equilibrar la disponibilidad de energía con la toma de buenas decisiones de red y la capacidad de obtener suficientes chips de manera oportuna, además de investigar y estar preparado para cruzar cualquier riesgo que pueda existir para que usted No estamos completamente sorprendidos ni tomados por sorpresa. Tiene un sistema inexplotable.
La “cadena de suministro” suena demasiado a un oleoducto, pero la complejidad de todo el ecosistema en cada nivel es algo que nunca antes había visto en ninguna industria.
Bueno, esa es probablemente mi mayor preocupación.
P20: Mucha gente compara esta ola de IA con Internet, especialmente en términos de emoción y entusiasmo. Creo que la cantidad de dinero gastada sigue siendo algo diferente entre los dos. Larry Ellison (fundador de Oracle) dijo que costaría 100 mil millones de dólares llegar al punto de partida de la carrera por el modelo básico. ¿Está de acuerdo con eso? ¿Es esto razonable?
R: No, creo que costará menos.
El coste de competir en el espacio de los modelos básicos será inferior a 100.000 millones de dólares.
Un fenómeno interesante es que a todo el mundo le gusta utilizar revoluciones tecnológicas anteriores como ejemplos para hablar de nuevas tecnologías. Creo que es un mal hábito, pero entiendo por qué la gente lo hace.
En mi opinión, las analogías que la gente utiliza para crear IA son particularmente malas. Es obvio que Internet y la IA son muy diferentes.
Usted mencionó una cosa sobre el costo y si es necesario gastar 100 mil millones de dólares para competir, pero la característica de la revolución de Internet es que fue muy fácil comenzar en ese momento y, para muchas empresas, esta ola es solo una continuación de Internet. .
Es como si alguien hiciera estos modelos de IA y pudieras usarlos para construir todo tipo de cosas geniales, pero si intentas construir la IA en sí, esa es una historia completamente diferente;
Otro ejemplo que la gente suele utilizar para comparar la IA es la electricidad. Por muchas razones, tampoco creo que eso tenga sentido.
Mi analogía favorita es el transistor.
Fue un nuevo descubrimiento físico con increíbles propiedades de escala que rápidamente se extendió por todas partes.
Ahora podemos imaginar cosas como la Ley de Moore, como una serie de leyes para la inteligencia artificial que nos dicen qué tan rápido mejorará.
Todo el mundo se beneficia de ello, toda la industria tecnológica se beneficia de ello. Hay muchos transistores en productos y servicios, pero realmente no se los considera una empresa de transistores.
Es un proceso industrial muy complejo y muy costoso con una enorme cadena de suministro.
Ha habido un enorme crecimiento económico a largo plazo basado en este descubrimiento tan simple de la física, aunque la mayor parte del tiempo no se piensa en ello.
No dices "Este es un producto de transistores", solo piensas "Está bien, esta cosa puede procesar información por mí".
Incluso se ignora la existencia de los transistores como algo natural.
Preguntas y respuestas rápidas Huevo de Pascua
P1: Si tuviera poco más de 20 años y utilizara nuestra infraestructura hoy en día, ¿qué elegiría hacer?
R: En un determinado campo vertical respaldado por IA, elegiría un asistente docente de IA, o el mejor abogado de IA, consultor médico de IA o cualquier cosa similar que pueda imaginar.
P2: Si tuvieras que escribir un libro, ¿cómo lo llamarías?
R: Aún no tengo un título listo y no he concebido completamente el libro, excepto parte de lo que quiero escribir.
Pero creo que será sobre el potencial humano.
P3: En el campo de la IA, ¿qué es algo que no ha recibido suficiente atención, pero a lo que todos deberían dedicar más tiempo?
R: Algún tipo de IA que pueda comprender toda tu vida. Me gustaría ver muchas formas diferentes de abordar este problema.
En realidad, no tiene que ser un contexto infinito, pero de alguna manera puedes tener un agente de IA que sepa todo sobre ti y tenga acceso a todos tus datos.
P4: ¿Qué te sorprendió el mes pasado, Sam?
R: Un estudio del que no puedo hablar, pero es sorprendentemente bueno.
P5: ¿A qué competidor respetas más? ¿Por qué ellos?
R: Yo diría que respeto a todos en este campo en este momento.
Creo que todo este campo está lleno de gente muy talentosa y muy trabajadora.
No estoy evitando la pregunta, puedo señalar que hay personas súper talentosas que hacen un trabajo increíble en todas partes.
P6: Dime, ¿cuál es tu API OpenAI favorita?
R: Creo que la nueva API en tiempo real es excelente. Ahora tenemos un enorme negocio de API con muchas cosas buenas.
P7: ¿A quién respetas más en el campo de la IA actualmente?
R: Permítanme saludar al equipo de Cursor.
Hay muchas personas que hacen un trabajo increíble en IA, pero en términos de usar IA y hacer que la IA brinde experiencias realmente sorprendentes que crean un montón de valor, Cursor está juntando las piezas de una manera en la que la gente no había pensado antes. y creo que esto es bastante sorprendente.
Esta respuesta excluye a las personas de OpenAI; de lo contrario, tendría que nombrar una lista larga.
P8: ¿Cómo ve el equilibrio entre latencia y precisión?
R: Se necesita un estándar de escala entre latencia y precisión. Estamos haciendo preguntas y respuestas rápidas, y no estoy tratando de acelerarlo, pero sí de no demorarlo demasiado.
En este caso, lo que desea es una latencia (menor). Si quisieras hacer nuevos descubrimientos importantes en física, estarías dispuesto a esperar unos años más.
La respuesta es que el usuario debería controlar esta compensación.
P9: Creo que todos se sentirán incómodos con su liderazgo. En este caso, y cuando quiera mejorar sus áreas de liderazgo, como líder y CEO de OpenAI, ¿qué aspectos es lo que más desea mejorar?
R: Es una lista larga… estoy tratando de determinar cuál es el número uno.
Lo que más me molesta esta semana es que estoy aún más inseguro sobre los detalles de nuestra estrategia de producto que en el pasado.
Creo que el producto en general es mi debilidad y ahora la empresa necesita que tenga una visión más fuerte y clara en este ámbito.
Tenemos un gran líder de producto y un gran equipo de producto, pero desearía ser más fuerte en esta área.
P10: Contrató a Kevin Weil (para que se desempeñara como CPO) . Conozco a Kevin desde hace muchos años y es fantástico. ¿Qué te hace pensar que Kevin es un líder de productos de clase mundial?
R: “Disciplina” es la primera palabra que me viene a la mente.
Nos centraremos en las cosas a las que decimos "no", tratando realmente de decir en nombre del usuario por qué vamos a hacer o no hacer algo, y realmente tratando de desencantarnos.
P11: Sam, has realizado muchas entrevistas.
Finalmente, quiero hablar sobre nuestra perspectiva a cinco años y a diez años para OpenAI.
R: Si estamos en lo cierto, fácilmente podríamos empezar a construir sistemas en los próximos dos años para ayudar a que la ciencia avance.
Dentro de cinco años, el progreso tecnológico de OpenAI será increíblemente rápido y puede describirse como una locura.
El segundo punto es que la sociedad misma en realidad ha cambiado muy poco.
Al igual que hace cinco años preguntaban a todos si una computadora pasaría la prueba de Turing, todos negaban con la cabeza.
Si dices que un oráculo te dice lo que va a pasar, dirán, oh, este será un cambio social increíble y loco.
Ahora, efectivamente, hemos pasado la prueba de Turing y la sociedad no ha cambiado mucho.
Todo pasó rápidamente.
Lo que espero que siga sucediendo es progreso, progreso científico, avanzar, superar todas las expectativas de una manera que creo que es buena y saludable, mientras la sociedad no cambie tanto.