“印度成OpenAI最大市场”，Altman首次回应“离职潮”：一群聪明人互不信任

创办 OpenAI 之前，Sam Altman 可以在周六下午坐进一家咖啡馆，点一大杯好喝的咖啡，带上电脑，看着周围的世界照常运转。如今，他很怀念这样的日子。

现在，他的日程安排得严丝合缝，已经很久没有随心所欲地做过一件事了。就连去咖啡馆，也不再能像以前一样，做一个无人注意的普通人。

OpenAI 改变了 Altman 的生活，也掀起了一场席卷整个科技行业的 AI 浪潮。2022 年 11 月，ChatGPT 以研究预览版的形式推出，让更多人开始通过对话使用 AI；几个月后，OpenAI 发布 GPT-4，进一步提升了模型处理复杂任务的能力，开始被用于语言学习、视觉辅助等场景。

此后，随着 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Terra 等模型陆续推出，AI 的应用逐渐扩展到编程、科学研究和操作计算机等更复杂的任务。越来越多的个人和企业开始使用 AI，围绕技术发展速度、安全风险和权力集中的争论也越来越多。

这场 AI 浪潮中，Altman 的一些昔日同事也走上了各自创业的道路。曾经一起推动 OpenAI 发展的核心成员，如今有了不同的团队和技术选择。他们之间的分歧，也成了外界理解 OpenAI 的一个切口：这些最早投身 AI 的人，为什么没能继续共事？

11 月 3 日，Altman 做客 Raj Shamani 主持的播客《Figuring Out》，谈到了这些离开的人。他认为，当人们意识到 AI 的利害关系如此重大时，可能会产生一种想法：“只有自己来做才值得信任。”不认同对方的方法，也就难以接受由对方掌握如此大的权力。在他的解释里，技术路线的分歧与对人的信任，很难分开。而他自己也承认，只有 OpenAI 掌握这项技术，并不是一个好结果。

Sam Altman：按用户数量计算，印度已经是我们全球最大的市场，超过美国，而且增长很快，用户的创造热情也很强。我想，部分原因在于：发展和经济增长更快的国家，对产品和服务的需求更大，供给却远远不足，因此往往比更发达的经济体更愿意接受 AI。

Raj Shamani：是什么让你相信扩大神经网络规模值得押注？面对外界的质疑，你怎么判断自己只是被误解，而不是真的错了？

Sam Altman：你没法确定，只能随着证据增多逐渐建立信心。当时我们看到，神经网络已经开始发挥作用，而且规模越大，能力越强。虽然距离发现规模定律还有几年，但这些观察已经让我们有理由继续投入。很多人认为，模型只能学习训练数据中已有的内容，无法创造新知识；这种解释当时很有说服力，却忽略了模型能够学到通用的推理能力，并将其用于新问题。对我们来说，扩大规模是一场预期价值值得投入的赌注，但远非十拿九稳。

Sam Altman： 大家都觉得好的想法，通常也有很多人在做。你的优势可能在于，比别人更早看懂一项技术，发现它尚未被认识到的价值。即使成功的可能性不高，只要成功后能创造足够大的价值，也可能值得尝试。当然，你得说得清楚自己为什么看好它。对我来说，培养这种判断力最有效的方法，是练习提出好问题：不只是回答别人问了什么，还要自己发现有哪些未知的问题值得探索。

Raj Shamani：GPT-4 训练完成后，你为什么决定押上公司的未来购买算力？面对反对意见，你如何判断该不该坚持？

Sam Altman：当时外界还没见过 GPT-4，但我们已经通过使用它，看到了继续扩大模型规模、开展新研究的潜力。如果它的能力再弱一点，我们就不会有信心下这么大的赌注。

至于如何对待反对意见，我很少违背所有人的建议。身边都是聪明人，大多数时候就应该听取他们的意见；如果所有人都反对，你仍决定继续，就要意识到这可能代价高昂，而且很可能判断错误。过去做对的事情越多、权力越大，就越难听到反对意见，所以我需要老朋友和长期共事的人，也需要建立一种文化，奖励敢于指出我错误的人。

Raj Shamani：当时 OpenAI 团队中的大多数人认为 ChatGPT 还不够好、发布为时过早，你为什么仍决定推出？

Sam Altman：在 YC 的经历让我相信，早期产品需要尽快获得反馈。当时 ChatGPT 内部原型的留存率可能只有 5% 左右，这个数据本身也不够可靠，但留下来的部分用户非常喜欢它，也大量使用它。对刚起步的产品来说，一小群人真正喜欢它，比很多人只是有点喜欢更重要。这是让我决定发布的一个重要信号。

Sam Altman：当然会。OpenAI 开发的 AI 技术会对社会产生巨大影响。我相信它总体上会带来巨大的好处，但风险也很高，我们肩负着很大的责任。

Raj Shamani：如果超级智能可能威胁人类的持续生存，为什么由你来做这件事，威胁就会小一些？

Sam Altman：我也不认为只有我们掌握这项技术是件好事。事情可能以两种方式严重出错：一是人类失去对 AI 的控制；二是某个人、公司或国家相对于其他人变得过于强大。我认为，多个采取不同方法、相互竞争的 AI 项目，对世界来说会更好。

Raj Shamani：OpenAI 的一些成员离开后，开始各自研发 AI。你们的分歧主要在于技术方法，还是担心权力集中？

Sam Altman：我想，当很多人意识到这件事的利害关系如此重大时，会产生一种想法：只有自己来做才值得信任。他们对方法的担忧，也可能和对权力集中的担忧联系在一起：如果认为另一个人的方法不好，就不愿意让权力集中在他手里。

Raj Shamani：如果有一天你无法再陪伴和保护孩子，你会放心让他们在你参与创造的 AI 世界里长大吗？

Sam Altman：我想会的。未来可能出现各种问题，我也不知道世界会变成什么样。但我相信人们能找到办法适应变化，改善生活，让社会变得更好。我觉得世界很可能会继续变得越来越好，这让我感到安心。

Sam Altman：我非常期待创造一台能够帮助人类发现新科学知识的机器，让我们更好地理解世界、探索物理学规律、寻找新疗法和新能源。数学方面的成果让我觉得，我们距离这个里程碑可能比我原本想象的更近。

Raj Shamani：Sam，欢迎来到《Figuring Out》。很荣幸能邀请到你，非常感谢你接受我们的采访。

Raj Shamani：如果有人第一次看到你，完全不知道你是谁，你会如何在 60 秒内向他们介绍自己？

Sam Altman：我是一个科技爱好者，一个对世界充满好奇的人。我相信 AI 会触及我们每个人的生活，也希望它带来的绝大部分影响都是非常积极的。我还是一位父亲，我非常爱我的孩子。大概就是这样。

Raj Shamani：你平时会不会提前想好，自己要怎么去思考、怎么表达，或者提前想好接下来要说些什么？

Sam Altman：我一般就是很自然地谈论自己脑海里正在想的事情，或者我感兴趣的话题。

Raj Shamani：你从小就是这样吗？总是在想接下来有什么有意思的事情可以说？

Sam Altman：我想大多数孩子都会有这样的感觉吧。我小时候是个很典型的书呆子，不擅长运动。在我成长的那个年代，擅长运动是件很酷的事情。

Sam Altman：没错。虽然我一直有很多朋友，也能和大家相处得很好，但我从来都算不上一个很酷的孩子。

Sam Altman：有一点。但我没有像其他人那样，因为自己不够酷而感到特别困扰。孩子们大概都希望自己受欢迎、看起来很酷。小时候，如果你觉得自己融不进大家的圈子，心里会很难受。

Raj Shamani：你说自己没有像有些人那样困扰，为什么这么说？你当时是怎么想的？

Sam Altman：我跟一些人聊过，他们会说：“我童年最鲜明的特点就是我是个书呆子，一点也不酷，我特别讨厌那样。”我是个不酷的书呆子，这让我有点在意。但我有自己的电脑，也有几个关系很好的朋友。我的童年非常美好，我觉得那时的自己很快乐。

Raj Shamani：接下来，我想多聊聊你的思维方式：你是怎么思考的，实际上又是怎么做决定的，以及你怎么看待一些事情。这些对我来说非常有意思，而且我觉得人们对这些方面的探讨还不够。

Raj Shamani：你在很多采访中零零散散地谈到过一些这类话题，我不知道为什么大家没有沿着这些话题继续深入下去，所以我想试试看。比如，我在美国和一些普通人聊起 AI 时，他们的态度多少有些悲观；但在印度，人们谈起 AI 时却非常乐观。这种差异大得惊人。你觉得为什么会这样？

Sam Altman：首先，按用户数量计算，印度是我们在全球最大的市场，而且增长得非常快。这里有很多人在使用我们的产品，他们展现出的创造热情令人惊叹。

Sam Altman：是的，光是印度的用户数量就超过了美国。人们正以各种令人惊叹的方式使用这些工具，比如用它们创办公司。我刚刚听说，有一个印度孩子需要为学校筹款。他以前从来没有做过这件事，但借助我们的一系列工具，他完成了筹款所需的整套工作，这真的很棒。

所以我觉得，印度有很多人正在采用 AI，而且使用规模增长得非常快。不过，至少从人们表达出来的态度看，相比世界其他地方，美国人对 AI 的看法似乎格外负面，而印度人可能又格外积极。

Raj Shamani：但为什么会这样？你怎么看待这种差异？为什么两个国家的人会有这么不同的态度？

Sam Altman：很多人都观察到了一点：在发展速度更快、经济增长更快的国家，人们对产品和服务的需求更大，而供给又远远不足。相比那些更发达的经济体，这些国家往往更愿意接受 AI。我想，这肯定是原因之一。

Raj Shamani：很有意思。我读过美国和印度媒体对你的报道，发现人们对 AI 的悲观或乐观态度，也体现在他们对你的看法上。

最让我觉得有意思的是，你开启了我们这个时代最了不起的一场技术革命，是最早做这件事的人之一。你甚至没有持有自己公司的股份，却在突然之间成了人们眼中的“坏人”。这是怎么发生的？为什么？

Sam Altman：我觉得，美国人对掌握权力的人有很强的怀疑态度，尤其是对科技行业所拥有的巨大权力。从某些方面来看，这或许是件好事。只是我觉得，这种怀疑现在可能有点过头了。

Sam Altman：你刚才提到了其中一个。我觉得，自己没有持有 OpenAI 的股份，可能是个错误。当初做这个决定时，我认为自己有充分的理由，但现在看来，这件事似乎让很多人感到非常困惑。

对我来说，这挺有意思的。如果一位艺术家全身心投入创作，或者一位运动员刻苦训练，即使他们没有从中赚到很多钱，也没有人会觉得有什么问题，大家能理解他们为什么如此地投入。对我来说，我投入的这项事业，和他们投入的艺术创作或运动是一样的。

Sam Altman：我想，这和人们通常认为的创业或经商的动机很不一样。在他们看来，这很奇怪，而人们不喜欢奇怪的事情。

Sam Altman：是的，人们会想，那他到底为什么要这么做？是不是因为有某些原因？

Sam Altman：我觉得，这是我能想象到的最有意思的工作，也是我能做的最重要、最有价值的事情之一。这件事本身非常有趣，能够参与其中也让人无比兴奋。我的意思是，这是一场多么了不起的探索。

Raj Shamani：确实。这个话题可能会越聊越深，因为和很多人一样，我还是不太理解。但我真的很尊重你所做的事情，所以谢谢你。你曾经说过一句话，我想照着原文念出来：“你应该愿意用短期的低地位，换取长期的高地位。”你还说，大多数人似乎不愿意这样做；只要你是对的，被大多数人误解就是一种优势，而不是弱点。我觉得这个观点很有意思。

Sam Altman：困难的地方就在于，你其实并不知道。你可以对自己的判断有很强的信心，也可以随着获得的证据越来越多，变得越来越确信。我认为这才是正确的做法，但你没法百分之百确定。而这种不确定，本身也是令人兴奋的地方之一。

刚创办 OpenAI 的时候，我们做的事情在别人眼里非常不受重视。我们知道，如果能把它做成，就会创造巨大的价值，但当时几乎没有人把我们当回事。大家的反应大概是：“AGI？也许一百年后才会出现，也许永远都不会出现。你们就是一群年轻人，又没有什么拿得出手的学术背景。”总之，外界的态度非常负面。

我们有理由押注这件事。随着我们弄明白的东西越来越多，也有了更多理由相信自己的判断。但即便如此，这一切最终能走到今天，还是挺不可思议的。我认为，从预期价值来看，这是一场值得下的赌注，但它远远谈不上十拿九稳。

Raj Shamani：当时有哪些信号让你如此确信，觉得这件事可能行得通，而且值得你投入其中？

Sam Altman：我觉得，我们每个人一生中可能都只会获得少数几个重要的洞见，然后一次又一次地把它们应用到新的事情上。对我来说，其中一个洞见就是：规模扩大之后会带来一些出人意料的变化。

我在公司、国家、城市、个人职业发展和很多技术领域都观察到过这一点。比如 Y Combinator 这样的网络——那是我创办 OpenAI 之前在做的事情。当你把一件已经在小规模下行得通的事情做大时，往往会获得巨大的超线性回报。

和其他人一样，不管有没有意识到，我都在寻找事物之间的规律。所以，当我们看到神经网络开始发挥作用，而且随着规模扩大，表现也在变好时，我就产生了浓厚的兴趣。我有一种很强烈的直觉：我们应该尝试把它们的规模扩大得多得多。

那时候，我们还不知道能以多精确的程度预测模型性能随规模扩大的变化。距离我们发现规模定律还有好几年。但我们大致观察到了一个现象：如果把神经网络做得更大，它就能完成更令人惊叹的事情。最早的 AlexNet 成果体现了这一点，后来又出现了很多类似的进展。

Raj Shamani：但这些信号应该有很多人都看到了，对吧？是让他们没有继续在这个方向上做下去？

Sam Altman：这是我整个职业生涯中观察到的最让我困惑的事情之一。为什么在 2015 年、2016 年，甚至到了 2018 年至 2021 年，其他人看着同样的数据，却没有人觉得：“这太惊人了，我们必须在这上面投入更多资源”？

这件事在我和公司里的其他人看来实在太明显了。我们甚至觉得自己是不是有点疯了，因为我们会想：“怎么会有人看不到这一点？他们怎么可能看不到？”我想，可能是因为这件事看起来太容易了，容易得让人难以置信。

你看看当时那些神经网络犯下的错误，可能会觉得，一个这么“笨”的东西，不可能仅仅通过扩大规模就解决所有问题。很多聪明人都在说，你必须引入符号表示，或者必须做这样那样的事情；他们还能给出听起来很有说服力的理由。我记得有人解释过，为什么我们的方法永远行不通，当时听起来真的很有道理。

Sam Altman：大概是这样：这些模型所做的事情，是根据训练集里的内容，学习预测接下来最有可能出现什么。但这意味着，它们永远无法创造新的知识，因为它们只能对训练集中已有的内容建模。

这个说法听起来很合理。你可以给模型看一百万道数学题，它或许能学会解答这些题目；但对于一个尚未被证明的新问题，由于答案还没有被发现，你就不可能把它放进训练集让模型看到。因此，模型也就不可能解决它。

显然，我们现在知道这种说法站不住脚，但在当时，它听起来非常有说服力。这种观点忽略的是：模型学到的并不只是那些具体的数学题——它们当然也会学到这些，但更重要的是，它们学到了一种通用的推理能力，而这种能力可以拓展到新的问题上。

Raj Shamani：我想请你讲一个具体的决定。当你们在做这些事情，而其他人都告诉你们“这可能永远行不通”的时候，你做过什么影响重大的决定？那种你只有一半把握，另一半可能只是异想天开的决定。

我记得那大概是在 2022 年 8 月，我们完成训练的时间比向公众发布它早了七八个月，差不多是这样。当时模型就在我们手里，我们仔细观察它，知道它非常出色。

但我们花了一些时间才意识到，它将打开多少新的研究方向，以及 GPT-4 之后模型的能力可能会提升得多快。我们也意识到，自己可以开展后来被称为思维链的研究，并开发推理模型。

于是，我们决定在算力上下一笔非常大的赌注。因为我们看到，模型的规模可以继续扩大，而且这些模型会有非常重要的价值。但这一切当时都还很新，世界上的其他人还没有看到这些。他们甚至还没有见过 GPT-4，也没有真正理解我们认为它能够做到什么。

所以，我们决定押上公司的未来，购买大量算力。在很多人看来，这是一个非常疯狂的决定。但我们有足够的信心，认为自己很可能是对的，因为我们能够使用这个模型，也已经理解了模型性能随规模扩大而变化的规律。

Sam Altman：我们可以在算力上投入得没那么激进，扩大模型规模的速度也可以慢一些。

Raj Shamani：你觉得，如果当时获得了其他信息，有什么可能让你改变这个决定？

Sam Altman：我想，如果模型的能力哪怕再弱一点，比如 GPT-4 的表现只达到了 GPT-3.8 的水平，我们就不会有信心下这么大的赌注。

Raj Shamani：即使到了今天，你和其他人交流时，他们有时候还会说你异想天开吗？

Sam Altman：会。但我觉得，我或许应该多听到一些这样的声音。因为很多处在我这个位置上的人，事情之所以会出问题，一个原因就是他们身边围绕着太多只会附和的人。你真的需要有人提出反对意见。

Sam Altman：身边有老朋友，会很有帮助。有一些共事了十年以上的人，也非常有用。除此之外，还要真正培养一种文化：当你犯错时，奖励那些敢于坚决提出反对意见的人，让他们能够轻松地这么做。我觉得这也很重要。

但这需要你主动、用心地维护。我觉得，你过去做对的事情越多，在世界上拥有的权力越大，就越难听到这样的声音。

Raj Shamani：作为创始人，我有一个困惑：假设你身边有老朋友，有真正聪明的人，还有你视为导师的人，他们都告诉你：“这件事不对，你想的方向错了。”那你该怎么说服他们，或者决定不听他们的？你又怎么知道，自己此刻坚持与他们不同的看法是对的？我相信这种情况一定会发生。

Sam Altman：我很少会违背所有人的建议，坚持按自己的想法做事。这样的情况确实有，但很少。我认识一些人，尤其是一些创始人，他们最引以为傲的事情，就是在所有人都说他们错了的时候，仍然坚持去做。

而我自己认为，你应该非常谨慎地做这样的决定。如果你身边都是聪明人，大多数时候就应该听取他们的意见。如果他们没有一个人认为你做的是对的，而你还是决定继续，那么你应该意识到，这很可能是一个代价高昂、正确概率不高、风险又很大的决定。你真的需要有足够坚定的信念。

Raj Shamani：说到聪明人和其他创始人，你觉得是什么阻碍了他们？他们显然很聪明，那为什么他们没有创造出像你这样了不起的东西？

Sam Altman：我觉得，AI 这样的事情只发生过一次。所以，在选择要解决的问题上，我们可能是运气好，也可能是做得不错，或者有其他原因。但我认为，很多人都在创造了不起的东西。

目前，全世界优秀公司的诞生速度之快，是我从未见过的。我相信，对于创造一些东西、创办一家新公司，或者开发一种新技术、开启一个新的创意项目来说，这很可能是我见过的最好时机，也可能是有史以来最好的时机。我们刚刚获得了一份令人难以置信的礼物，而人们现在正在做的事情，也让我觉得非常不可思议。我想，我们会看到很多了不起的公司和其他成果被创造出来。

Raj Shamani：现在大家都在创办公司，各种事情都在发生。可能有位创始人正在看我们的节目，他觉得，因为 AI 和技术的发展，有些事情在自己看来显而易见，但很多人却看不到。那么，这个人该怎么判断自己做的事情是对的，自己只是没有被理解？

Sam Altman：在某种程度上，这就是创始人需要做的事，对吧？如果你要创办一家自己能想到的、最有雄心的公司，你肯定会被人误解。

当然，还有很多公司的创意显而易见地很好，你做这些事情也依然可能取得巨大的成功。但如果一个想法很明显，许多其他有雄心的人也会去做。

2015 年我们创办 OpenAI 的时候，那一年成立的 AGI 实验室，一只手恐怕都数得过来。也许根本用不了一只手，也许那一年只有 OpenAI 一家，我不确定。但与此同时，大概有一万家照片分享公司。

大多数人都认为，创办一家照片分享公司是个更好的主意。但问题是，已经有另外一万家公司在做了，而且 Instagram 已经拥有很强的网络效应，还有其他各种优势。

所以，我认为，你要寻找那些你有理由相信其价值比表面看起来更大的事情。即使它不太可能成功，只要一旦成功就足够有价值，那么从预期价值来看，这依然是一笔不错的赌注。当你找到这样的机会时，就拥有了真正的优势。

当你比其他人更早理解某项技术、某个科学问题，或者世界运行的某个方面时，人很容易产生一种我能够理解的本能反应：“有那么多聪明人，我不想让他们觉得我很蠢。他们不理解我的想法，肯定会劝我放弃。”

但我鼓励大家培养另一种本能：如果你真的理解一件事，而不是一厢情愿，而且能够清楚地解释为什么这是一场值得下的赌注，那你就应该珍惜这样的时刻。对创造者来说，这是很了不起的事，也正是你最应该感到兴奋的时候。

Sam Altman：这是个好问题。就我自己的经历来说，从来没有人教过我怎么做这件事。在学校里，我很少有机会思考应该提出什么问题。你学到的是如何回答别人提出的问题；到了某个阶段，比如成为博士生之后，你或许才开始提出更多问题，慢慢地，这样做的机会也越来越多。

我觉得，我们应该更加重视教人们，尤其是教年纪很小的孩子，思考应该提出什么问题，以及有哪些我们还不知道、却值得探索的有趣事情。对我来说，练好这项能力，是找到那些不被大多数人看好的机会的最好方法。

Sam Altman：是的，弄明白该怎么提出好问题。我觉得这可以学会。和所有事情一样，也许不是每个人在每件事上都有同样的天赋，但我认为，很多人似乎都能学会这项能力。

Raj Shamani：有一种文化，我忘了是哪个国家的了，总之，在某种文化里，有这样一个习惯，孩子从学校回来后，妈妈不问孩子今天最精彩的事情是什么，而是问：“你今天提出了什么问题？”你觉得这是一个好习惯吗？

Sam Altman：这真不错。我准备开始这样问我的孩子。大概十五年后再来告诉你结果吧。

Raj Shamani：但你怎么知道，自己的想法不是一厢情愿？有没有什么迹象，或者有没有一些东西是你可以明确指出来的，让你觉得：“好，如果我的思考中出现了这些信号，那我的想法可能是有道理的？”

Sam Altman：有一个判断方法是：你能不能把这个想法解释给一位乐观、热情，同时又思维严谨的聪明朋友听？你能不能让他听完之后重新考虑，觉得这可能是一场值得下的赌注？

我记得刚开始创办 OpenAI 的时候，大家的第一反应通常是强烈怀疑。但我会和他们聊：“你看，这是我们掌握的证据，这是我们观察到的现象；这是它可能行得通的原因；如果成功了，它会产生巨大的影响。而且，我们认为这条路径是有发展前景的。”如果我们真的能创造出超级智能，它为什么有价值，答案其实是很明显的。

当然，并不是每次都能说服对方。但在我们交谈过的人当中，有一些聪明、却不是这个领域专家的人会说：“好吧，你让我改变了一些看法。这件事看起来值得去做。”

如果我们说服了所有人，可能说明这个想法太显而易见了。但如果我们连一个人都说服不了，我自己也会更加怀疑这个想法。

不过，我现在说出来才想到，历史上肯定也有这样的例子：有些人没能说服任何人，但他们最终还是对的。所以到了某个时候，你还是得相信自己的直觉。

Raj Shamani：你的人生中有没有出现过这样的时刻：其他人都不相信，只有你一个人坚信？能举个例子吗？

Sam Altman：在一些相对小的决定上有过。当我说：“OpenAI 要做某件事。”可能有领导团队的其他人都不想做。

推出 ChatGPT 算是其中一个例子。并不是说大家不想推出聊天机器人，而是大多数人觉得推出得太早，产品还不够好。

Raj Shamani：是什么让你决定不听大家的意见，说：“我们就把它推出去吧”？是因为你在 YC 的经历吗？

Sam Altman：对，我觉得是因为那段经历。我花了很长时间向创始人反复强调：如果你对产品的第一个版本没有感到一点不好意思，那你就已经等得太久了，因为你需要获得反馈。

还有一件事。我们当时有一个内部版本，而这里面其实有个很有意思的发现：内部版本的用户留存率非常糟糕。我记得第一个版本可能只有 5% 左右的用户使用之后会继续使用。

当然，这个数据本身有很多不理想的地方。我们还有更好的模型，也有其他使用界面。但很多人看到这个数字会说：“留存率只有 5% 的产品怎么能发布？这太糟糕了。”通常情况下，这样说是对的。

但如果你去跟那 5% 的用户交流，就会发现其中有些人真的非常喜欢它。这里还有一个我从 YC 学到的经验：对于一个刚起步的项目来说，拥有一小群真正热爱它的人，比拥有很多只是有点喜欢它的人更重要。

所以，尽管内部 ChatGPT 原型的留存率非常低，但那些喜欢它的人，真的在大量使用它，也真的很喜欢它。我认为这是一个非常好的信号。

Raj Shamani：你刚才说了两件不同的事。第一件是关于感到不好意思：如果你对自己的第一个产品版本不感到不好意思，那就说明推出得太晚了，对吧？即使到了今天，你也能接受这种不好意思的感觉吗？你能接受被误解，也能接受感到不好意思？

Sam Altman：可以。我当然希望我们推出的都是很棒的产品，但我也乐于让我们拿出一些早期的产品雏形，借此获得反馈、从中学习。它们不一定都会成功。

Raj Shamani：但随着你的公司发展到现在的规模，这一点不会有所改变吗？毕竟已经有那么多用户信任你们……

Sam Altman：我是说，我们向整个 ChatGPT 用户群体推出的东西，必须达到很高的标准。而且现在，很多公司都非常依赖这些产品，它们已经接近关键基础设施了。所以，我们发布企业产品时，标准非常非常高。

但我们仍然可以在其他方面做实验。我希望你们能看到我们尝试很多新产品。其中有些会真的让你们感到惊喜，最终成为核心体验的一部分；也有些产品，人们看到后可能会说：“理论上听起来很酷，但它并不适合我。”

Sam Altman：我觉得到了现在，世界上大多数人看到 AI 时，都会说：“好吧，我相信这件事正在发生。”当然，这不代表所有人都喜欢它。我认为，人们对我们设想的世界，以及我们希望大家如何使用这种工具、这项技术，仍然不太理解。但至少他们已经意识到，AI 正在成为现实。

Raj Shamani：我们再回到你尝试做非凡事情的话题上，也聊聊你如何把赌注押在其他人身上。刚才你提到了 YC。我记得你写过一句话，我不一定记得完全准确，大意是：你改变现实、或者按照自己的意愿改变世界的能力，其实比你想象中强得多，但大多数人甚至不会去尝试。你还记得吗？

Sam Altman：我记得有这么个说法。大概是说，你能够改变现实的程度比自己想象中大得多。或者说，人们能做到的比他们自己以为的多得多。但大多数人尝试得还不够，大概是这个意思。

Sam Altman：我有很多种猜测，但归根结底，很多人都希望自己能够留在群体之中。不去做那些与众不同的事情，会让人感觉更舒服，因为一旦去做，你可能会失败，可能会显得自己错了，也可能会显得很愚蠢。

要从进化生物学的角度解释这种现象并不困难：你不希望自己被赶出部落之类的。我想，社会的构成方式也使得人们面临很强的压力，不愿意去做这种与众不同的事。

甚至可以反过来说，我觉得社会之所以会变成现在这个样子，本身也是进化压力的结果。对我们大多数人来说，这种倾向可能已经根深蒂固了。

Raj Shamani：那你身上有什么不一样？是什么让你能够按照自己的意愿改变现实，或者改变世界？

Sam Altman：我想，和很多科技行业的人一样，我一直以来都没有那么强烈地感受到那种内在压力：一定要沿着既定轨道走，做和其他人一样的事情。当然，在很多其他情境下，这可能是个缺点。我觉得，这在很大程度上可能是遗传因素决定的。

Sam Altman：我相信肯定也有其他因素。但你可以找到很多相关研究，比如有轻度自闭症特征的人，可能更有倾向去做出新的科学发现，或者执着于一个想法，不顾种种困难，在实验室里非常努力地钻研。

Sam Altman：大概是创办 OpenAI 吧。希望如此。现在下结论还太早，但我觉得，这很可能会是我这辈子做过的最重要的事情。

Sam Altman：当然会。我最担心我们将要做的事情——或者说，我们已经做了、并将继续做下去的事情——会成为影响社会的一股巨大力量。我相信，它可以成为一股向善的力量；而且总体而言，它会带来巨大的好处。但这件事的利害关系非常重大，我们肩负着很大的责任。

Raj Shamani：是的。这让我想到，你最初写过一篇关于超级智能的文章。之后，在那个五月，你还给 Elon 写信，提到除了谷歌之外，最好也有其他人开始做这件事。你说过，超级智能将成为人类持续生存所面临的最大威胁。那么，为什么你认为，由你来做这件事