而这番观点，是奥特曼在与 MIT 研究科学家 Lex Fridman 长达 2 小时的对话中透露。

　　不仅如此，奥特曼谈及了近期围绕 ChatGPT 产生的诸多问题，坦承就连 OpenAI 团队，也根本没搞懂它是如何“进化”的：

　　从 ChatGPT 开始，AI 出现了推理能力。但没人能解读这种能力出现的原因。

　　虽然他在推特上挺混蛋的，但希望马斯克能看到我们在解决 AGI 安全问题上付出了多大的努力。

　　它是如何训练的？如何在训练模型时避免浪费算力？如何解决 AI 回答不同价值观的人的问题？

　　就已经训练完成，后面一直在进行对齐工作，让它表现得更符合人类需求。相比预训练数据集，RLHF 所用的数据非常少，但效果是决定性的。

　　对此，奥特曼透露了一点数据来源，包含一些开源数据集、以及合作商提供的部分数据集。

　　当然，数据集中也有一点 Reddit 论坛上出现的迷因梗（meme），但不是很多。对此奥特曼遗憾表示：

　　目前对它的解读方式，依旧是通过不断问它问题，通过它的回答来判断它的“思路”。

　　。虽然 ChatGPT 绝大部分时候都被当做数据库使用，但它确实也出现了一定的推理能力，至于这种能力具体如何出现的，目前却无人能回答。

　　但大模型的训练往往意味着大量算力需求。对此奥特曼再次提到了 OpenAI 独特的训练预测方法：

　　（system message）的权限开放给用户，也就是 ChatGPT 中经常见到的那段“我只是一个语言模型……”。通过改变系统消息，GPT-4 会更容易扮演其中规定的角色，比在对话中提出要求的重视程度更高，如规定 GPT-4 像苏格拉底一样说话，或者只用 JSON 格式回答问题。

　　所以，对于 GPT 系列来说，谁最可能载入人工智能史册？奥特曼倒不认为是 GPT-4：

　　奥特曼只是很笼统的介绍了有公开数据集、有来自合作伙伴的内容（如 GitHub 提供的代码）还有来自网络的内容。活像 ChatGPT 也能写出来的那种赛博八股文，只有在谈到 Reddit 的时候透露了网络梗图在训练数据中占比不大，“不然 ChatGPT 可能更有趣一些”。

　　。但在主持人 Lex 突然抛出一些时下针对 GPT-4 的尖锐观点时，奥特曼的应对也堪称“AI 般淡定”（狗头）。

　　问题。一名斯坦福教授仅仅用 30 分钟，就诱导 GPT-4 制定出了越狱计划，并全部展示了出来。

　　对此奥特曼表示，就如同当年iPhone也面临被“黑”或者说越狱的问题（如当年免费的越狱版 App Store）一样，这并非不能解决的事情。

　　奥特曼甚至坦承，他当年就把自己的第一台苹果手机越狱了 —— 甚至当时觉得这是个很酷的事情。

　　奥特曼表示，OpenAI 的应对思路同样如此，即把功能做的足够强，他甚至表示，愿意在这方面给用户开更多权限，以便了解他们到底想要什么。

　　对于奥特曼的批评。奥特曼虽然是当年被马斯克一手提拔的人才，但如今马斯克不仅退出了他们联手创办的 OpenAI，还对 OpenAI 现状十分不满，经常在推特上阴阳怪气这家公司。

　　作为 OpenAI 现任 CEO，奥特曼并未直接回应此事，而是调侃了一下马斯克在航天领域也经常被“老前辈”们批评的事情。

　　这一系列采访问答，不禁让人想到在 ChatGPT 发布后，奥特曼对于记者“将 ChatGPT 整合进微软必应和 Office”问题的回应方式：

　　ChatGPT 在推出之初，就不是一个成熟的产品，它需要不断迭代，而在迭代的过程中，仅仅依靠内部的力量是无法完成的。

　　“提前”推出 ChatGPT 技术，是要借助外部世界的集体智慧和能力，同时也能让全世界参与进“塑造 AI”的过程中。

　　而不同人对于问题的看法也各不相同，所以在这个过程中，“偏见”问题就不可避免。

　　的结果，迭代的过程则是更精准地控制“个性化”的过程。有趣的是，期间奥特曼还暗戳戳“背刺”起了马斯克的推特：

　　当然，谈到 ChatGPT，总绕不开其背后的公司 OpenAI，在成立之初，它就立下了两个 Flag：

　　如今，已经过去八年之久，这两个 Flag 也是发生了巨大的变化：AGI 的大旗还在高举，而非营利性这面旗则已经摇摇欲坠。

　　对于 OpenAI“非营利性质”的逐渐削弱，奥特曼直言：很久之前，就已经意识到

　　。仅仅依靠非营利筹集到的资金对 OpenAI 的研究来说远远不够，商业化是必然选择。

　　但在之后奥特曼也试图“找补”回一些，称目前的商业化的程度仅止于满足投资者与员工的固定回报，剩余资金还是会流向非营利性组织。

　　提到 AGI，一开始在 OpenAI 声称要做通用人工智能时，还有一堆人在嘲讽，如今做出 GPT-4 这样的产品，回过头来再看，嘲讽的声音已经越来越少了。

　　而面对外界询问“GPT-4 是 AGI 吗”这样的问题时，奥特曼则是直接给出了自己理解中的 AGI：

　　的，并且具有创造性，能够推动基础科学的发展；而目前所有 GPT 并不能做到这些，想要达到 AGI 还需要在目前 GPT 的范式上进行拓展，至于如何拓展，正是目前所缺乏的。

　　很多关于 AI 安全和挑战的预测被证明是错误的，我们必须正视这一点，并尽早尝试找到解决问题的方法。