18個月晉級獨角獸,當前估值200億美金,頂級AI創企OpenAI究竟是何方神聖？

近期，一款名爲ChatGPT的AIGC工具迅速走紅，以一種“殺瘋了”的架勢佔領了海外各大媒體平台，短短五天斬獲百萬用戶，成爲了2022年當之無愧的殺手級應用，連首富埃隆馬斯克都不禁發出了“許多人陷入了對ChatGPT的癡迷當中”的感慨。

ChatGPT不僅僅是一個聊天機器人，還可能是AGI領域的重要裏程碑事件。和讓用戶有時候哭笑不得的Siri不同，用戶和ChatGPT的互動可謂絲滑，無論是作爲搜索引擎、解答問題、做數學題還是構建研究型文章，ChatGPT都可以對答如流，甚至提出一些建設性的意見。

盡管當前的ChatGPT還不夠完美，對某些問題的答案認知也很有限，導致了一些具有誤導性的錯誤答案產生，以至於Stack Overflow對其進行了暫時封禁，避免混淆錯誤答案。ChatGPT的錯誤答案具有較高的邏輯性，以至於不得不需要具有專業知識的人詳細閱讀才能分辨。

同時由於其缺乏專屬於人類的類比思維和價值判斷，用戶可能會繞過ChatGPT的安全訓練，給出用戶一些具有攻擊性的危險問題，因此“調教ChatGPT”一度成爲了社區熱議的笑話。

然而瑕不掩瑜，ChatGPT引爆了用戶對AIGC的熱情，其狂熱的用戶群體也讓企業看到了AI時代來臨的开端，ChatGPT背後的AI公司OpenAI也再一次進入了大衆視野。

這家略顯神祕的公司實際上早在2016年就成爲了獨角獸公司，並在近期達到了200億美元的估值，不過其在AI領域的建設性貢獻不僅僅是ChatGPT，下面讓我們來剖析OpenAI“开掛”般的發展旅程。

OpenAI是誰？

OpenAI是一家人工智能研究和部署公司，其使命是創造通用人工智能，英文叫Artificial General Intelligence，也就是我們常說的AGI，OpenAI希冀確保AGI可以造福人類，並爲之奮鬥了8年之久。

OpenAI於2015年由埃隆馬斯克牽頭出資創立，是一家非盈利的研究性創業公司，硅谷知名創業孵化器Y Combinator掌門人Sam Altman和Elon Musk作爲OpenAI首屆聯合主席，爲其籌得了10億美金的起步資金。

在短短四年內，OpenAI推出了用於开發和比較強化學習的算法工具包OpenAI Gym，用於在全球遊戲、網站和其他應用程序中測量和訓練AI的一般智能軟件平台Universe，新的強化學習算法近段策略優化，Dota AI OpenAI Five，類人機械手Dactyl，GPT1和GPT2等諸多產品。從人工智能的底層架構出發，打造AGI的全方位研究版圖。

2018年2月，馬斯克離开了OpenAI，投身於SpaceX，而Sam Altman成爲了OpenAI的CEO。

2019年，Reid Hoffman的慈善基金會和Khosla Ventures向OpenAI注入了一筆數量不明的資金。

同年，OpenAI轉型爲OpenAI LP，從一家非盈利性機構轉變爲半盈利性機構，在確保機構總體發展方向不變的情況下，爲投資機構和員工創造具有“利潤上限”的價值。之後，微軟向OpenAI投資10億美金，強強聯合，共同構建具有經濟價值的AGI。

在過去的四年裏，OpenAI如有神助般的發展迅速。

2019年， OpenAI Five連續兩場战勝了當時《Dota 2》的世界冠軍OG，讓OG惱恨不已。然而這也促成了在當年的T19總決賽上OG衛冕成功，成爲了歷史上第一個雙冠王。OG的成員N0tail大方在社交媒體中表示，其從 OpenAI Five的策略上學到了很多新的技術和想法。

同時， AI生成音樂深度神經網絡MuseNet上线，這款可以生成不通過風格音樂的軟件爲編曲提供了更多的想象空間。

除此之外，“小藍小紅捉迷藏”的模型在YouTube上一度走紅，全方面的展示了程序員是如何把一幫“人工智障”通過強化學習變成“人工智能”的全部歷程，OpenAI對多代理交互中的緊急工具使用模型取得了階段性的進展。

同年Dactyl實現了單手解魔方，驗證了只要有足夠豐富的虛擬環境和足夠多的計算，即使在虛擬環境中訓練AI，這個AI也有可能在現實生活中工作。

時間的維度飛速前進，2020年，MuseNet的升級版AI生成音樂深度神經網絡Jukebox上线。而更加具有裏程碑意義的是OpenAI推出了其API，讓人工智能技術的民主化不再是紙上談兵。

2021年，精准圖片搜索OpenAI CLIP和生成圖像上线，將AIGC推向了歷史舞台，而隨着ChatGPT的爆紅，OpenAI被推向了大衆視野。

OpenAI如何實現AI技術民主化？

OpenAI不僅僅有ChatGPT這一款產品，其主要產品包括DALL.E2、Whisper、Alignment、創業基金以及OpenAI API等，涵蓋了人工智能研究領域的方方面面，爲人工智能的發展和廣泛應用提供了全方位的助力。

當我們想要了解OpenAI是如何實現人工智能技術民主化的同時，我們首先要明確的是，技術的民主化指的是向普通用戶提供簡化的專業技術或業務領域專業知識，用戶無需進行耗時和昂貴的培訓便可應用，也就是技術具有易得性、易用性等用戶友好的特性。

在應用模型方面，OpenAI涉及的範圍涵蓋了機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理等人工智能重要應用領域。

ChatGPT作爲一種語言模型，通過學習和理解人類語言對話，並生成相應的答復。在論文撰寫、智能搜索、編劇、編程等諸多領域，成爲了對創作者和开發者而言有益的工具之一。

DALL.E2在今年也小火了一把，20s就可以生成一張高質量的圖像並可用於商用，從而允許用戶快速地進行創作。Cosmopolitan都忍不住利用其生成了一張雜志的封面，並獲得了用戶的好評。雖然用戶需要爲DALL.E2支付一定的費用，但依舊大大地降低了用戶制圖的難度和成本。

而Whisper則是一款英語語音識別AI，支持多語言的轉錄，並將這些語言翻譯成英文。我們可以合理的設想，Whisper爲高效的同聲譯機器提供了基礎，或許在不久的將來會再一次如同ChatGPT般成爲AGI改變人類生活的重要裏程碑。

而Alignment則側重於訓練AI系統變得更加的有用、真實和安全，從人類的反饋中學習並協助人類評估AI。如果說OpenAI的前三款產品爲AI的應用落地提供了良好的範式，那么Alignment就像是一個最強輔助，使得AGI與人類的價值觀保持一定的一致性。

除了這些應用模型，OpenAI還推出了1億美金的創業基金，幫助AI領域的初創公司成長，當前已經投資了Descript、Harvey AI、Mem 和 Speak四家初創公司，並達成了良好的合作夥伴關系。

而備受矚目的OpenAI API作爲語言和代碼生成模型，使得AI應用程序的低代碼和無代碼解決方案成爲了可能，向超過300萬开發人員提供了構建AI應用程序的鑰匙，包括執行各種自然語言任務的 GPT-3、將自然語言翻譯成代碼的 Codex 以及創建和編輯原始圖像的 DALL·E，促進了人工智能技術的進一步民主化發展。

某一領域的專家，擁有多年的經驗和相關領域專業知識，通過創建有價值的人工解決方案，其工作的效率和成果將更易於在該領域脫穎而出，而這就是人工智能技術民主化爲我們帶來的紅利，OpenAI在人工智能民主化的執着，極大地推動了技術紅利的全民普適性。

我們距離人工智能的世界還有多遠？

我們通曉地球到星辰的廣袤空間，卻往往在地面到頭骨之間迷失方向。我們一邊對當前技術的發展視而不見，一邊對人工智能替代人類心存恐懼，那么我們究竟距離人工智能的世界有多遠？OpenAI的成功爲我們的帶來的是未來的曙光，還是鐐銬的聲響。

◉ 人工智能的現狀

在百度搜索中，人工智能被定義爲是研究、开發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。究其本質是對人的思維的信息過程的模擬。簡單點理解就是，人工智能可以像人一樣思考並且輔助人類享受更具有效率的生活。

人工智能已逐漸走向成熟，不再是研究院裏令人嘖嘖稱奇如同魔法般的新興事物，而是悄無聲息地走進了千家萬戶，成爲了人類日常生產生活的重要一環。

埃森哲面向全球領先企業1600余名高管和數據科學家的調研發現，近75%的企業已將AI整合至自身業務战略當中，並對30%的AI試點項目進行了後續擴展，以期取得規模化成效，42%的受訪企業表示AI項目回報超出了預期。而未達到預期的僅爲1%。

人工智能正在逐漸成爲企業的創新型驅動器，加速產品研發速度，從多層次多維度上極大程度地提升了客戶的體驗。

當前針對人工智能的研究主要集中在機器學習和深度學習領域。基本上所有AI模型的構建都會運用機器學習，作爲人工智能的核心，機器學習是使計算機具有智能的根本途徑。

而深度學習則指的是，通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵的神經網絡化的深度置信網絡。也就是說深度學習更好地模擬了人類的大腦，通過多個隱藏層的多層感知器形成了深度學習結構。

然而人工智能發展至今依舊存在一定的局限性。首先AI不會自主跨領域學習，比如美團訓練的AI可以給用戶推送適合的外賣，但是用戶無法讓美團的AI幫自己打車。AI需要對單一領域進行研究，即使是火爆全球的ChatGPT本質上也是一款語言處理人工智能，尚無法面面俱到。

同時AI的構建需要海量的數據。以OpenAI爲例，2018年第一代GPT的參數量就有1.17億，而2020年5月發布的GPT-3的參數量已經達到了1750億，雖然當前ChatGPT的參數量尚未公布，但毫無疑問也是巨量的。

與此同時，人工智能的研究需要大量的資金支持，以我們上文提到的OpenAI Five爲例，OpenAI每天使用256塊GPU和13萬塊CPU訓練它。

當前的AI產業隨着快速地發展，逐漸走向了一場拼數據、拼算力的沒有硝煙的战場。如果一定要對AI的現狀下一個定義，借用李开復先生的一句話，“技術的發展永遠會快過我們的預測，我們會對兩三年內的技術過於樂觀，但是對十年內的技術過於低估和悲觀。”

人工智能或許無法在三年內對我們的生產生活方式帶來徹底的變革，但在不久的將來，AI的普及和利用將成爲歷史的趨勢和使命。

◉ 人工智能面臨的困境

現如今，人工智能的發展雖然面臨許多困境，但已經不再是錦衣夜行般的不爲人知。當前人工智能面臨的問題主要集中在算法偏差、黑盒問題、算力制約、技術集成、實時策略、法律問題等諸多方面。

人工智能系統的質量往往取決於數據質量，算法有可能隨着時間的推移產生偏見，從而導致可怕的不道德的結果。實際上AI是很難形成價值判斷的，其行爲有時候甚至難以信任。

人工智能算法就像一個黑盒，我們很難系統的預測人工智能自我演化的結果，在上文提到的“小藍小紅捉迷藏”的模型中，研究人員發現了許多不可思議且意想不到的有趣的事，人工智能的表現更具有創造性和難以解釋性。

而任何事物都具有兩面性，人工智能自我進化所形成的價值觀往往不具備人文特質，刻板且教條，這也爲人工智能的發展帶來了一定的隱患。就如同威爾·史密斯主演的著名電影《我，機器人》中描寫的，人工智能爲了讓人類過上它眼中的“更好的生活”不惜展开屠殺，並試圖對人類進行圈養。如果沒有對人工智能進行良好的規範和約束，這並非無稽之談。

而在應用落地層面，人工智能需要巨大的算力，超算的發展極限極大地制約了人工智能的普及。由於復雜的人工智能集成，企業對實施策略缺乏了解，以及敏感數據收集的安全性保障，更是讓人工智能的廣泛應用顯得有些步履沉重。

◉ 我們該如何應對

我們常常會討論究竟是“時代造英雄”還是“英雄造時勢”，無論是前者還是後者，任何人都需要積極的面對世界的改變，從而更好的享受生活。

經濟學家預測2030年，人工智能將爲全球經濟帶來15.7億美元的財富，而其中很多收益來源於自動化取代大量的人工，這意味着AI重構了整個行業，滿足了整個產業用人的基本需求，帶來了工作崗位的變化和人口失業率的波動。

不具備技術壁壘、弱社交關系且結構化的工作將逐漸被人工智能所取代，那么掌握一門切實可行的技術、增強自己溝通交流的能力，提高創新創造能力變得尤爲重要。李开復博士在其《AI未來》一書中描繪了人工智能普及帶來的工作崗位的變化，讓我們不得不承認人工智能迫使我們重新思考工作、價值和人的意義之間的關系。

與此同時，隨着人工智能所帶來的挑战，社會經濟治理會發生一定的變化，消費將進一步升級，社會經濟體系的重構以及全方位的經濟和社會轉型需要引起大衆的普遍關注。

或許在未來的兩三年內，AI不會取代太多的工作。但十年、二十年之後，可以提高平均社會生產效率的AI毫無疑問會成爲社會發展的重要技術。轉移支付以及對失業人員的重新培訓和重新就業就顯得尤爲重要。

除此之外，數據將會成爲新時代的能源。2011年，麥肯錫全球研究院發布了《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領域》研究報告，闡述了數據所能夠釋放的潛在價值，分析了大數據相關的經濟活動和業務價值鏈。2019年，國內也明確將數據作爲生產要素，按照市場化機制進行資源配置，數據作爲能源逐漸地深入人心。

隨着元宇宙時代的發展，用戶數據屬於用戶並可以構建數字資產的觀點在潛移默化的影響着新時代的人類，合理的管理並且運用屬於自己的數據，是每個人應該關注的話題。

後記

隨着技術的發展、經濟全球化和社會數字化的深入，人工智能已經成爲了改變世界不容小覷的力量。

互聯網邁向了“元宇宙”的新時代，體驗經濟取代服務經濟登上歷史舞台，在元宇宙中無論是作爲關鍵要素的數字人、元宇宙空間，還是風靡雲蒸的UGC、AIGC，都離不开人工智能的發展。OpenAI作爲獨角獸公司站在AI產業的金字塔頂端，爲用戶帶來應接不暇的驚喜。

然而OpenAI並不是這個賽道唯一的爆款產品出品商，Stability AI推出了AI繪畫平台Stable Diffusion，英偉達推出了GauGAN，諸如此類不勝枚舉。

在火車或高速行駛的客車上，如果司機毫無徵兆的轉彎，我們往往會覺得晃得很厲害，會抱怨爲什么不提前預告一下。然而今天我們就站在了技術高速發展要急轉彎的列車上，大家需要振作精神來面對這樣的挑战，不僅你我，全社會亦需如此。

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