A última entrevista do Ultraman no OpenAI London Developer Day foi finalmente lançada na íntegra!
Durante a entrevista de 40 minutos, Altman não apenas falou sobre a futura direção de desenvolvimento do modelo da OpenAI, Agent, e seus concorrentes mais respeitados (essas são as questões que já haviam vazado em pedaços antes), mas também falou sobre Scaling Law, cadeia de suprimentos de semicondutores, e fundamentos Mais de dez perguntas foram feitas e respondidas rapidamente, como custo da concorrência de modelos e qual faixa etária de funcionários deve ser contratada .
Quando questionado sobre o que ele estava ou não totalmente preparado para o cargo de CEO da OpenAI.
Ultraman disse sem hesitação: Produto!
No geral, meu ponto fraco está no produto.
Agora a empresa precisa que eu tenha uma visão mais forte e clara nesta área.
O interessante é que se Ultraman, de 39 anos, pudesse voltar aos 23 ou 24 anos, ele consideraria fazer algo relacionado à IA na direção vertical .
Por exemplo, tutores de IA que ajudam os humanos a aprender, ou advogados de IA, engenheiros de CAD de IA, etc.
O texto completo desta maravilhosa entrevista está anexado abaixo. Alguns parágrafos foram excluídos sem alterar o significado original.
Finalmente, existem 11 perguntas e respostas rápidas ~
Visão geral rápida do conteúdo
Entrevista com Ultraman no OpenAI London Developer Day
Q1: Quando olhamos para o futuro, a OpenAI terá mais modelos como o1 no futuro ou podemos esperar modelos com parâmetros maiores?
R: É claro que esperamos avançar de forma abrangente, mas a direção dos modelos de inferência é particularmente importante para nós . Esperamos usar o raciocínio para resolver muitas coisas que esperamos realizar há muitos anos.
Por exemplo, os modelos de inferência podem contribuir para uma nova ciência e ajudar a escrever códigos difíceis - o que penso que pode fazer o mundo avançar em grande medida.
Portanto, você pode esperar o rápido aprimoramento dos modelos da série O, o que será de grande importância.
P2: Também com base nos planos futuros da OpenAI, como você acha que, como fundador não técnico, pode construir e expandir aplicativos de IA desenvolvendo ferramentas sem código?
R: Definitivamente haverá esse dia.
Nosso primeiro passo é tornar mais produtivos aqueles que sabem escrever código, mas no final, ainda esperamos fornecer ferramentas sem código verdadeiramente de alta qualidade.
Existem algumas ferramentas significativas (sem código) por aí, mas levará algum tempo para construir uma startup completamente sem código.
Q3: Um dos fundadores perguntou: No momento, o OpenAI está obviamente em algum lugar na pilha de tecnologia. É uma perda de tempo gastar muito tempo ajustando o sistema RAG, já que o OpenAI eventualmente cobrirá esta parte do aplicativo?
R: Geralmente respondemos que a OpenAI fará o seu melhor e acreditamos firmemente que tornaremos os modelos que lançamos cada vez melhores.
Se você está construindo uma empresa que ganha a vida “consertando pequenos bugs”, o fato de a OpenAI avançar seu trabalho de maneira suave e correta não terá tanto impacto sobre você.
Em outras palavras, se sua empresa tiver mais sucesso porque “os modelos da OpenAI estão cada vez melhores”, você definitivamente ficará feliz com isso.
Por exemplo, se a Oracle lhe disser secretamente que o o4 da OpenAI será mais poderoso do que você imagina, você certamente ficará feliz.
Claro, se você insistir em escolher uma área onde o o1-preview não tem um bom desempenho para se aprofundar nela e mal se basear nela, então você definitivamente sentirá que nosso modelo de próxima geração não terá um desempenho tão bom quanto imaginado.
——Isso é o que quero dizer às startups.
Acreditamos que o OpenAI está em um caminho de melhoria muito acentuado e que as deficiências do modelo atual serão resolvidas e compensadas pelos retardatários.
Q4: Do ponto de vista do fundador, onde a OpenAI provavelmente terá sucesso (e não em outros)? Acredito que os investidores também querem entender essa questão e ninguém quer perder dinheiro investindo.
R: A OpenAI criará trilhões de dólares em valor de mercado. Especificamente, criará novos máximos em valor de mercado usando IA para construir produtos e serviços que antes eram considerados impossíveis ou impraticáveis.
Esperamos lançar um modelo que seja tão bom que os usuários não tenham nada com que se preocupar e apenas façam o que quiserem com ele.
Na era do GPT-3.5, 95% das startups e das pessoas apostam que o modelo não vai melhorar.
Na verdade, previmos há muito tempo que o GPT-4 pode lidar com o que faz e fazê-lo melhor, e não haverá erros como os modelos da era 3.5. Se tudo o que os empreendedores/desenvolvedores fizerem for compensar uma deficiência de uma determinada geração de modelos, você descobrirá que essa deficiência se torna cada vez mais insignificante.
Todo mundo esqueceu o quão ruins eram os modelos de alguns anos atrás? Na verdade, só se passaram alguns anos.
Mas as oportunidades estão por toda parte, então corrigir modelos existentes parece uma boa oportunidade à primeira vista (portanto, não vou me tornar um assistente de ensino de IA ou um consultor médico de IA).
Por isso eu disse que no início 95% das pessoas acreditavam definitivamente que o modelo não iria melhorar mais, e apenas 5% das pessoas apostavam que o modelo iria ficar cada vez melhor.
Mas acho que isso não é mais o caso.
Todos agora pensam que a velocidade com que o GPT-3.5 evolui para o GPT-4 será a norma, mas não é o caso. O bom é que nossa equipe interna é muito diligente e sabemos o que esperar.
P5: Masayoshi, filho do SoftBank, disse que a IA criará US$ 9 trilhões em valor todos os anos, o que compensará o que ele acredita ser uma despesa anual de US$ 9 trilhões. O que você pensa quando vê essa afirmação?
R: Em termos de ordem de grandeza, é quase o mesmo agora. A IA obviamente resultará em muito desembolso de capital e, ao mesmo tempo, criará muito valor.
Isso acontece com todas as grandes revoluções tecnológicas, e a IA é obviamente uma delas.
O próximo ano será um ano em que a OpenAI avançará vigorosamente em direção à próxima geração de sistemas.
Acabamos de falar sobre quando o agente de software sem código aparecerá. Não posso dar uma hora exata, mas você pode imaginar quanto crescimento econômico isso trará para o mundo se alguém puder descrever o valor do software que deseja para toda a empresa. .
Pelo mesmo valor, mais amplamente disponível, mais acessível e mais barato, isso seria muito poderoso.
Existem outros exemplos, como a saúde e a educação, que mencionei anteriormente, duas áreas que valem biliões de dólares para o mundo.
Se a IA pode realmente conseguir isto de uma forma diferente do passado, penso que o número específico de valor económico que ela traz não é de todo o ponto, muito menos se a introdução é de 9 biliões ou 1 bilião.
Mas o que é certo é que o valor criado pela IA é verdadeiramente incrível.
Q6: O código aberto é uma abordagem muito importante. Como você vê o código aberto desempenhando um papel no futuro da inteligência artificial? Existe alguma discussão interna na OpenAI sobre “devemos abrir o código de todos os modelos ou de alguns deles”?
R: Não há dúvida de que os modelos de código aberto são muito importantes no ecossistema, e também existem modelos de código aberto muito bons no mercado.
Mas acho que também faz sentido fornecer bons serviços e APIs – faz sentido e as pessoas escolherão o que funciona para elas.
Q7: O que você acha da definição de Agente hoje? O que é um Agente para você?
R: Ainda não considerei totalmente esta questão, mas posso atribuir ao Agente uma tarefa de longo prazo e supervisionar a sua execução o menos possível.
Q7': Você acha que as opiniões das pessoas sobre o Agent estão realmente erradas?
R: Talvez nem todos tenhamos uma compreensão precisa, mas todos conhecemos alguns indicadores importantes.
Por exemplo, quando as pessoas falam sobre agentes de IA agindo em seu nome, o exemplo que costumam dar é pedir ao agente para fazer uma reserva em um restaurante. O agente pode fazer a reserva online ou ligar para o restaurante para fazer a reserva.
Na verdade, o Agent pode ajudar a fazer algumas coisas para economizar tempo. Mas acho que o que é realmente interessante é deixar o agente fazer algo que os humanos não fazem ou não podem fazer.
Por exemplo, em vez de ligar para um restaurante específico para fazer uma reserva, o Agente contacta 300 restaurantes para saber qual é o melhor para mim. Seria ainda mais legal se todas as ligações que você fez fossem atendidas por um agente! Porque os humanos não podem promover esse tipo de coisa em grande escala paralelamente.
Vejamos um exemplo mais interessante.
O Agente pode ser mais um colega muito inteligente. Você trabalha com ele em um projeto que leva 2 dias ou 2 semanas. O Agente pode executá-lo sozinho e fazer um bom trabalho. Ele se comunicará com você quando necessário e finalmente entregará. sobre um projeto.
Q7": Isso muda fundamentalmente a forma como o SaaS é precificado? O SaaS geralmente é precificado de acordo com o número de usuários (cobrança por assento) , mas agora a IA está realmente substituindo a mão de obra. Como você vê os preços daqui para frente?
R: Só posso adivinhar, realmente não sei.
Posso imaginar um mundo onde você poderia exigir: "Quero que 1/10/100 GPUs trabalhem em mim constantemente", e o preço não seria por assento, mas sim com base na quantidade de computação necessária para processar continuamente esse problema .
Q7"': Precisamos construir modelos específicos para cenários de uso do Aengts?
R: Certamente requer muita infraestrutura, mas sinto que o modelo o1 aponta o caminho para um modelo que pode executar bem as tarefas do agente.
Q8: Todo mundo diz que os modelos estão depreciando ativos, e a comoditização dos modelos é muito comum. Quais são suas respostas e pensamentos sobre isso? Quando se considera a intensidade de capital cada vez maior necessária para treinar modelos, veremos uma inversão de “esta é uma área onde é necessário muito dinheiro, mas muito poucas pessoas podem realmente fazê-lo”?
R: Os modelos são, de fato, ativos depreciativos, mas isso não significa que não valham o custo do treinamento. Sem mencionar o efeito composto positivo quando você treina um modelo, permitindo treinar melhor o próximo modelo.
A receita real que obtemos com o modelo justifica o investimento - claro, nem todos podem fazer isso, e há muitas pessoas que estão reinventando a roda quando se trata de modelos de treinamento.
Se o modelo que você treina estiver atrasado ou se você não tiver um produto atraente e valioso, pode ser difícil obter o retorno do investimento.
A OpenAI tem muita sorte de ter o ChatGPT, com centenas de milhões de usuários usando nossos modelos.
Portanto, mesmo que o custo seja alto, podemos espalhar esse número astronômico por um grande número de usuários e diluí-lo.
P9: Como os modelos OpenAI continuam a se diferenciar ao longo do tempo? Quais áreas você mais gostaria de focar na ampliação dessa diferenciação?
R: A inferência é nossa área de foco mais importante no momento e acho que isso irá desbloquear o próximo salto gigante na criação de valor.
Então vamos melhorar os modelos em vários aspectos, vamos fazer um trabalho multimodal e adicionar outras funcionalidades que achamos importantes para a forma como as pessoas querem usar esses modelos.
Q9': Como você vê o raciocínio e o trabalho multimodal, incluindo os desafios e metas que deseja alcançar?
R: Espero que se torne realidade. Obviamente, isso exige algum esforço para ser realizado.
Mas os humanos na primeira infância, antes de se tornarem adeptos da linguagem, ainda podem realizar um raciocínio visual bastante sofisticado.
Q9”: Como as capacidades visuais se expandirão com o novo paradigma de raciocínio do o1?
R: Sem estragar nada, espero que os modelos baseados em imagens cresçam rapidamente.
Você pode esperar um rápido progresso nos modelos de imagem .
Q10: Como a OpenAI consegue avanços no raciocínio central? Há necessidade de começar a promover a aprendizagem por reforço como uma abordagem ou outras novas tecnologias além dos Transformers?
R: Estas são duas questões: como fazemos isso e o que vem depois do Transformer.
Primeiro, como fazemos isso é o nosso segredo.
Uma das razões pelas quais é realmente fácil copiar algo que funciona é que você tem confiança em saber o que é possível. Depois que os pesquisadores fazem algo, você pode replicá-lo mesmo que não saiba como eles fizeram. Isso pode ser verificado nas réplicas do GPT-4 e o1.
O que é realmente difícil, e do que mais me orgulho na OpenAI, é que repetidamente fazemos algo novo e completamente não comprovado.
Muitas instituições e organizações afirmam ter a capacidade de fazer tais coisas, mas na verdade poucas o fazem, inclusive fora do campo da IA.
Num certo sentido, penso que este é um dos investimentos mais importantes no progresso humano.
Estou ansioso para escrever um livro quando me aposentar, um livro sobre o que aprendi e compartilhar minha experiência de como construir uma organização e uma cultura empresarial que possa fazer isso (em oposição a uma organização que simplesmente copia o trabalho de outros) .
Penso que o mundo precisa de mais organizações como esta, embora o seu número seja limitado pela engenhosidade humana.
Mas a realidade é que muito talento é desperdiçado porque o mundo não é bom a construir organizações como esta. Mas ainda gostaria que houvesse mais organizações como esta.
Q11: Como o talento é desperdiçado?
R: Existem muitas pessoas talentosas no mundo, mas por trabalharem em más empresas ou por algum outro motivo, não conseguem atingir todo o seu potencial.
Uma das coisas que mais me entusiasma em relação à IA é que espero que ela nos permita ajudar melhor todos a atingirem seu potencial máximo.
Este objetivo está longe de ser alcançado.
Tenho certeza de que muitas pessoas no mundo seriam excelentes pesquisadores de IA se suas trajetórias de vida fossem ligeiramente diferentes.
Q12: Nos últimos anos, você teve uma experiência incrível, (liderando) um crescimento incrivelmente rápido. Você mencionou que escreverá um livro de memórias quando se aposentar; portanto, ao relembrar os últimos 10 anos, que mudanças significativas foram feitas em seu estilo de liderança?
R: Para mim, o que há de mais extraordinário nestes últimos anos é a velocidade com que as coisas mudaram.
Em uma empresa normal, você tem tempo de sobra para ir de zero a US$ 100 milhões em receita, depois de US$ 100 milhões a US$ 1 bilhão, até US$ 10 bilhões. Você não precisa chegar a esse processo em dois anos. Definitivamente não somos uma startup do Vale do Silício no sentido tradicional;
Tínhamos que chegar lá muito rapidamente e havia muitas coisas que eu deveria ter passado mais tempo aprendendo (mas não o fiz).
Q12': Há algo que você não sabe e gostaria de ter passado mais tempo aprendendo?
R: Deixe-me dizer uma coisa: "Deixe a empresa se concentrar em como crescer nas próximas 10 vezes" em vez de crescer 10%.
Quanto esforço isso requer? Quão difícil é isso?
Se for o próximo crescimento de 10%, o que funcionou antes ainda funcionará. Mas para uma empresa com receitas de mil milhões de dólares crescer para 10 mil milhões de dólares, não pode simplesmente repetir o que fez antes.
Num mundo onde as pessoas nem sequer têm tempo para dominar o básico porque o crescimento é muito rápido, subestimei seriamente o esforço necessário para avançar para o próximo passo sem perder de vista tudo o mais que temos de fazer.
Q13: Keith Rabois (investidor do Vale do Silício, ex-vice-presidente do Paypal) disse que você deveria contratar pessoas muito jovens, com menos de 30 anos, que foi o que Peter Thiel (fundador do Paypal) lhe ensinou para construir uma grande empresa secreta. Estou curioso, o que você acha dessa perspectiva? Como você equilibra a contratação de pessoas jovens, enérgicas, mas inexperientes, com aquelas mais experientes?
R: Quando fundamos a OpenAI, eu tinha cerca de 30 anos, não era particularmente jovem.
Mas até agora, o progresso do OpenAI parece ser muito bom ~
Q13': O que você acha de contratar pessoas com menos de 30 anos para trabalhar? São jovens, enérgicos, ambiciosos, mas menos experientes (e alguns podem ser ricos) ?
R: A resposta óbvia é que você pode ter sucesso contratando dois tipos de pessoas.
Nossa equipe contratou recentemente um jovem que faz um trabalho incrível. Não entendo como essas pessoas conseguem fazer um trabalho tão bom sendo tão jovens. ! Mas é isso que é.
Se você encontrar pessoas assim, elas trarão novas perspectivas, energia e muito mais.
Por outro lado, quando se trata de projetar alguns dos sistemas de computador mais complexos e caros já construídos, não estou disposto a apostar em alguém que está apenas começando.
Então precisa ser ambos.
Acho que o que você realmente quer é um padrão extremamente alto de talento composto por pessoas de qualquer idade, e uma estratégia que diga: contratarei apenas pessoas mais jovens ou contratarei apenas pessoas mais velhas.
Uma das coisas que mais aprecio no Y Combinator é que “falta de experiência não significa falta de valor”.
Existem algumas pessoas muito promissoras que podem criar um valor tremendo no início de suas carreiras, e é ótimo que apostemos nessas pessoas.
Q15: Alguém me disse que às vezes o modelo da Antrópico é mais adequado para tarefas de codificação. Você acha que essa avaliação é justa? Quando os desenvolvedores devem escolher OpenAI em vez de outros fornecedores de modelos?
R: Sim, o Anthropic tem um modelo muito impressionante para escrever código.
Acho que os desenvolvedores usarão vários modelos na maioria das vezes e, à medida que os agentes se tornam cada vez mais importantes, não sei como isso se desenvolverá no futuro.
Acho que a IA estará em toda parte, e a maneira como estamos falando ou pensando sobre isso não parece certa. Se eu tivesse que descrevê-lo claramente, passaríamos de falar de modelos para falar de sistemas, mas isso leva algum tempo.
Q16: Quando consideramos modelos em escala, quantas iterações de modelo você acha que a Lei de Escala ainda será aplicada? Geralmente pensava-se que não duraria muito, mas parece ter durado mais do que as pessoas pensavam.
R: Entendo que o cerne desta questão é "a melhoria nas capacidades do modelo será a mesma que era no passado?"
Acredito que a resposta é sim, e assim será por muito tempo.
Q16': Você já duvidou disso?
R: De jeito nenhum.
Q16": Por quê?
R: Encontramos comportamentos que não entendemos, como falhas em execuções de treinamento ou várias outras coisas.
À medida que nos aproximamos do fim de um paradigma, temos que descobrir o próximo.
Q16"': Qual é o mais difícil de controlar?
R: Quando estávamos estudando o GPT-4, havia um problema muito difícil e realmente não sabíamos como resolvê-lo.
Embora finalmente tenhamos encontrado uma solução, durante muito tempo não sabíamos como avançar com o projeto.
Posteriormente, voltamos para a direção que nos interessa há muito tempo, que é o1 e modelos de inferência, mas antes disso vivenciamos um longo e tortuoso caminho de pesquisa.
Q17: O treinamento e as operações podem falhar. Como você manterá/aumentará o moral?
R: Como você sabe, muitos de nossos funcionários estão muito entusiasmados com a construção da AGI, o que é uma motivação muito direta.
Ninguém espera que o caminho para o sucesso seja fácil e direto.
Há um bom ditado que provavelmente diz assim: “Nunca rezo para que Deus esteja do meu lado, sempre rezo e espero estar do lado de Deus”.
De certa forma, apostar no aprendizado profundo é como estar do lado dos anjos e, embora você encontre alguns grandes obstáculos ao longo do caminho, acabará descobrindo que sempre parece dar certo.
Portanto, acreditar profundamente nisso é muito benéfico para o moral da equipe.
Q18: Posso fazer uma pergunta realmente estranha? Ouvi recentemente uma ótima citação: “As coisas mais pesadas da vida não são ferro ou ouro, mas as decisões deixadas por tomar”. Qual decisão não tomada te incomoda mais?
R: As decisões que tomo (e deixo de tomar) variam todos os dias, mas nenhuma delas é “grande” decisão.
Existem grandes coisas, como apostar ou não no próximo produto, ou se gostaríamos de construir nosso próximo computador de uma forma ou de outra – essas são como portais unidirecionais de alto risco, vou procrastinar como todo mundo.
Mas principalmente, o que é difícil é que todos os dias há algo que me faz dizer sim, mesmo quando a votação é 51:49. Essas coisas podem ser 51:49 em si mesmas, e não acho que posso fazer isso melhor do que outras, mas tenho que tomar a decisão final.
Q18': Quando você tem que tomar decisões sobre esses assuntos 51:49, para quem você costuma ligar?
R: Nenhuma pessoa específica.
Acho que seria errado confiar em uma pessoa para tudo . A abordagem certa para mim é ter 15 ou 20 pessoas me aconselhando, cada uma delas com boa intuição ou experiência em uma área específica.
Em vez de depender de uma pessoa para tudo, você pode ligar para os melhores especialistas na área.
Q19: A seguir quero falar sobre a cadeia de fornecimento de semicondutores. Quão preocupado você está com a cadeia de fornecimento de semicondutores?
R: Não sei como quantificar essa preocupação.
É certo que há preocupação com isso, mas não é a minha principal preocupação, mas está entre os 10% principais de todas as preocupações.
Estamos com muitos problemas para nos preocupar com isso.
Até certo ponto, pensei que tudo daria certo, mas neste momento parece que existe um sistema muito complexo com cada nível operando de forma independente. O mesmo acontece no OpenAI e em qualquer equipe.
Para dar o exemplo dos semicondutores, você precisa equilibrar a disponibilidade de energia com a tomada de boas decisões de rede e a capacidade de obter chips suficientes em tempo hábil, além de pesquisar e estar preparado para enfrentar quaisquer riscos que possam existir para que você ' não seja completamente pego de surpresa ou pego de surpresa. Ele contém um sistema inexplorável.
“Cadeia de abastecimento” parece muito com um pipeline, mas a complexidade de todo o ecossistema em cada nível é algo que nunca vi antes em nenhum setor.
Bem, essa é provavelmente a minha maior preocupação.
Q20: Muitas pessoas comparam esta onda de IA à Internet, especialmente em termos de entusiasmo e entusiasmo. Acho que a quantidade de dinheiro gasto ainda é um pouco diferente entre os dois. Larry Ellison (fundador da Oracle) disse que custaria US$ 100 bilhões para chegar ao ponto de partida da corrida do modelo básico. Você concorda com isso? Isso é razoável?
R: Não, acho que custará menos.
O custo para competir no espaço do modelo básico será inferior a US$ 100 bilhões.
Um fenômeno interessante é que todo mundo gosta de usar revoluções tecnológicas anteriores como exemplos para falar sobre novas tecnologias. Acho que é um mau hábito, mas entendo por que as pessoas fazem isso.
Na minha opinião, as analogias que as pessoas usam para criar IA são particularmente más. É óbvio que a Internet e a IA são muito diferentes.
Você mencionou uma coisa sobre custo e se seria necessário gastar US$ 100 bilhões para competir, mas a característica da revolução da Internet é que era realmente fácil começar naquela época e, para muitas empresas, essa onda é apenas uma continuação da Internet. .
É como se alguém fizesse esses modelos de IA e você pudesse usá-los para construir todos os tipos de coisas incríveis, mas se você estiver tentando construir a própria IA, a história é completamente diferente;
Outro exemplo que as pessoas costumam usar para comparar IA é a eletricidade. Por muitas razões, também não acho que isso faça sentido.
Minha analogia favorita é o transistor.
Foi uma nova descoberta física com incríveis propriedades de escala que rapidamente se espalharam por toda parte.
Agora podemos imaginar coisas como a Lei de Moore, como uma série de leis para a inteligência artificial que nos dizem com que rapidez ela irá melhorar.
Todos se beneficiam com isso, toda a indústria de tecnologia se beneficia com isso. Existem muitos transistores em produtos e serviços, mas você realmente não pensa neles como uma empresa de transistores.
É um processo industrial muito complexo e caro, com uma enorme cadeia de abastecimento.
Tem havido um enorme crescimento económico a longo prazo baseado nesta descoberta muito simples da física - embora na maior parte do tempo não se pense nisso.
Você não diz “Este é um produto transistorizado”, apenas pensa “OK, essa coisa pode processar informações para mim”.
Você até ignora a existência de transistores como algo natural.
Perguntas e respostas rápidas Ovo de Páscoa
P1: Se você tivesse 20 e poucos anos e usasse nossa infraestrutura hoje, o que escolheria fazer?
R: Em um determinado campo vertical apoiado por IA, eu escolheria um assistente de ensino de IA, ou o melhor advogado de IA, consultor médico de IA ou qualquer coisa semelhante que eu possa imaginar.
Q2: Se você fosse escrever um livro, qual nome você daria?
R: Ainda não tenho um título pronto e ainda não concebi totalmente o livro, exceto algumas coisas sobre as quais quero escrever.
Mas acho que será sobre o potencial humano.
Q3: No campo da IA, o que não recebeu atenção suficiente, mas no qual todos deveriam dedicar mais tempo?
R: Algum tipo de IA que possa compreender toda a sua vida. Gostaria de ver muitas maneiras diferentes de abordar esse problema.
Na verdade, não precisa ser um contexto infinito, mas de alguma forma você pode ter um agente de IA que sabe tudo sobre você e tem acesso a todos os seus dados.
Q4: O que te surpreendeu no mês passado, Sam?
R: Um estudo sobre o qual não posso falar, mas é surpreendentemente bom.
Q5: Qual concorrente você mais respeita? Por que eles?
R: Eu diria que respeito todos nesta área neste momento.
Acho que todo esse campo está repleto de pessoas muito talentosas e trabalhadoras.
Não estou me esquivando da pergunta, posso ressaltar que existem pessoas super talentosas fazendo um trabalho incrível em todos os lugares.
Q6: Diga-me, qual é a sua API OpenAI favorita?
R: Acho que a nova API em tempo real é ótima. Agora temos um enorme negócio de API com muitas coisas boas.
Q7: Quem você mais respeita hoje na área de IA?
R: Deixe-me saudar a equipe do Cursor.
Há muitas pessoas fazendo um trabalho incrível em IA, mas em termos de uso de IA e de fazer com que a IA forneça experiências verdadeiramente incríveis que criam muito valor, o Cursor está juntando as peças de uma forma que as pessoas nunca haviam pensado antes, e eu acho que isso é incrível.
Esta resposta exclui pessoas do OpenAI, caso contrário eu teria que citar uma longa lista.
P8: Como você vê a relação entre latência e precisão?
R: É necessário um padrão de escala entre latência e precisão. Estamos fazendo perguntas e respostas rápidas, e não estou tentando acelerar, mas estou tentando não demorar muito.
Nesse caso, o que você deseja é uma latência (menor). Se você quisesse fazer novas descobertas importantes na física, estaria disposto a esperar mais alguns anos.
A resposta é que o usuário deve controlar essa compensação.
Q9: Acredito que todos se sentirão desconfortáveis com a sua liderança. Neste caso, e quando você quiser melhorar suas áreas de liderança, como líder e CEO da OpenAI, quais aspectos você mais deseja melhorar?
R: É uma lista longa… Estou tentando descobrir qual é o número um.
O que mais me incomoda esta semana é que estou ainda mais inseguro sobre os detalhes da nossa estratégia de produto do que no passado.
Acho que o produto em geral é o meu ponto fraco, e agora a empresa precisa que eu tenha uma visão mais forte e clara nessa área.
Temos um ótimo líder de produto e uma ótima equipe de produto, mas gostaria de ser mais forte nessa área.
Q10: Você contratou Kevin Weil (para atuar como CPO) . Conheço Kevin há muitos anos e ele é ótimo. O que faz você pensar que Kevin é um líder de produto de classe mundial?
R: “Disciplina” é a primeira palavra que vem à mente.
Vamos nos concentrar nas coisas para as quais dizemos “não”, realmente tentando dizer em nome do usuário por que faremos ou não algo, e realmente tentando ficar desencantado.
Q11: Sam, você deu muitas entrevistas.
Por fim, quero falar sobre nossas perspectivas de cinco anos e de dez anos para OpenAI.
R: Se estivermos certos, poderemos facilmente começar a construir sistemas nos próximos dois anos para ajudar a ciência a avançar.
Daqui a cinco anos, o progresso tecnológico da OpenAI será incrivelmente rápido e pode ser descrito como louco.
O segundo ponto é que a própria sociedade mudou muito pouco.
Assim como perguntar a todos há cinco anos se um computador passaria no teste de Turing, todos balançariam a cabeça.
Se você disser que um oráculo lhe diz o que vai acontecer, eles vão dizer, ah, isso vai ser uma mudança social incrível e louca.
Agora, de facto, passámos no teste de Turing e a sociedade não mudou muito.
Tudo simplesmente passou voando.
O que espero que continue acontecendo é o progresso, o progresso científico, avançando, superando todas as expectativas de uma forma que considero boa e saudável, enquanto a sociedade não muda tanto.