作為OpenAI、Anthropic和Google背后的秘密武器，Surge AI為這些前沿模型提供了最核心的“燃料”——高質(zhì)量的人類反饋數(shù)據(jù)。

令人震驚的是，Surge AI在成立不到四年的時(shí)間里，在沒(méi)有拿VC一分錢、完全白手起家的情況下，僅憑一支不到 100 人的精英團(tuán)隊(duì)，去年實(shí)現(xiàn)了超過(guò) 10 億美元的營(yíng)收，成為歷史上最快達(dá)到這一里程碑的公司。

據(jù)報(bào)道，Surge AI正在進(jìn)行10億美元首輪融資，對(duì)應(yīng)估值升至約240億美元（約合1700億元人民幣），創(chuàng)始人Edwin Chen持有公司約75%的股份，價(jià)值估計(jì)達(dá)180億美元（約合1300億元人民幣），在今年福布斯美國(guó) 400 富豪榜上，他排名55位，以37 歲的年紀(jì)成為最年輕的成員。

據(jù)福布斯披露，當(dāng) Google 的 Gemini 模型陷入困境時(shí)，曾有研究員在周六深夜緊急向 Edwin Chen 求助。那通電話后，Google 簽下了一份年均超過(guò) 1 億美元的合同。

然而，這位曾任職于 Google、Facebook 和 Twitter 的華裔技術(shù)天才，卻是一位極度反傳統(tǒng)的 CEO。他厭惡硅谷的“圈子游戲”，更像是一位誤入商業(yè)世界的哲學(xué)家和科學(xué)家。

Surge 的誕生靈感，源自科幻作家特德·姜（Ted Chiang）的經(jīng)典短篇《你一生的故事》（Story of Your Life）（后改編為電影《降臨》），講述了一位語(yǔ)言學(xué)家試圖通過(guò)識(shí)別外星人的語(yǔ)言和文字模式來(lái)與他們交流的故事。

他希望 Surge 能夠編碼“人類的豐富性”。對(duì)他而言，這意味著不僅僅依靠普通標(biāo)注員，更要讓最聰明的人類——包括斯坦福、普林斯頓和哈佛的教授——來(lái)訓(xùn)練 AI，將他們深邃的專業(yè)知識(shí)轉(zhuǎn)化為支撐大模型的二進(jìn)制代碼。

Edwin Chen 極其低調(diào)，但在12月7日，他罕見(jiàn)接受了采訪。在這次深度對(duì)話中，Chen不僅揭示了數(shù)據(jù)質(zhì)量的秘密，更袒露了心聲：關(guān)于他為何“寧做陶哲軒，不做巴菲特”，以及為什么定義 AI 的目標(biāo)函數(shù)就像“撫養(yǎng)孩子”一樣艱難而重要。

Chen 還向整個(gè) AI 行業(yè)發(fā)出了一次振聾發(fā)聵的警告：

現(xiàn)在人們正在用錯(cuò)誤的激勵(lì)機(jī)制訓(xùn)練模型，這在制造“AI 垃圾”。本質(zhì)上，這在訓(xùn)練 AI 去通過(guò)一切手段“取悅”用戶。他擔(dān)心如果繼續(xù)走下去，我們最終得到的不是能治愈癌癥的超級(jí)智能，而是一個(gè)超級(jí)會(huì)聊天、超級(jí)會(huì)拍馬屁、但干不了實(shí)事的電子寵物。

此外，他也認(rèn)為“Vibe Coding”（氛圍編程）被嚴(yán)重高估，并警告這正在制造一場(chǎng)無(wú)法維護(hù)的系統(tǒng)災(zāi)難。

Edwin Chen 的 6 個(gè)“頂級(jí)思維”時(shí)刻：

1、很多人認(rèn)為數(shù)據(jù)標(biāo)注是像“標(biāo)出圖片里的貓”這種低級(jí)工作。我認(rèn)為我們所做的事情更像是“撫養(yǎng)一個(gè)孩子”。你不僅僅是給孩子灌輸信息，你是在教他們價(jià)值觀、創(chuàng)造力、什么是美，以及關(guān)于“做一個(gè)好人”的無(wú)數(shù)微妙之處。這正是我們?cè)跒?AI 做的事。我們?cè)趽狃B(yǎng)人類的孩子，這關(guān)乎人類的未來(lái)。

2、創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該建立一家只有他們能建立的公司。現(xiàn)在到處都是跟風(fēng)的人。有些創(chuàng)始人 2020 年搞加密貨幣，2022 年搞 NFT，現(xiàn)在又變成了 AI 公司。沒(méi)有一致性，沒(méi)有使命，只是在追逐估值。如果你因?yàn)槭袌?chǎng)還沒(méi)準(zhǔn)備好而失敗，這其實(shí)比成功轉(zhuǎn)型成一家平庸的“套殼公司”要好得多。至少你為了某個(gè)深刻、新穎且困難的想法拼搏過(guò)。

3、目標(biāo)函數(shù)決定了模型的性格。未來(lái)幾年，模型之間的差異化將越來(lái)越大，因?yàn)樗鼈儽澈蟮墓緭碛胁煌娜烁窈湍繕?biāo)函數(shù)。

4、Vibe Coding（氛圍編碼）被嚴(yán)重高估。你把一堆你自己都不懂的代碼塞進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)，現(xiàn)在看著是跑通了，但未來(lái)會(huì)是災(zāi)難。

5、關(guān)于 AGI 時(shí)間線：我屬于長(zhǎng)期主義派。從 80% 的準(zhǔn)確率提升到 99.9%，難度是指數(shù)級(jí)上升的。所以我認(rèn)為距離真正的 AGI 還有十年甚至更久。

6、關(guān)于基準(zhǔn)測(cè)試（Benchmarks）：我完全不信任它們。很多測(cè)試本身就是錯(cuò)的，而且現(xiàn)在的實(shí)驗(yàn)室為了升職加薪正在瘋狂刷榜。如果一個(gè)模型在胡說(shuō)八道但排版漂亮，它反而能拿高分，這正在將 AI 推向錯(cuò)誤的方向。

今天這篇文章，希望對(duì)你有所啟發(fā)~

01

百人團(tuán)隊(duì)， 一年?duì)I收10億美元

Lenny：你們?cè)诓坏剿哪甑臅r(shí)間里，用大約 60 到 70 人的團(tuán)隊(duì)就達(dá)到了驚人的營(yíng)收規(guī)模。你們完全是白手起家，沒(méi)有拿任何風(fēng)投的錢。我不相信以前有人做到過(guò)這一點(diǎn)。這簡(jiǎn)直是實(shí)現(xiàn)了人們對(duì) AI 時(shí)代高效公司的終極幻想。

Edwin Chen：是的，我們?nèi)ツ陮?shí)現(xiàn)了超過(guò)10 億美元的營(yíng)收，而公司只有大約 100 個(gè)人。而我認(rèn)為，在未來(lái)幾年里，我們會(huì)看到人均產(chǎn)出比例更夸張的公司——比如每名員工創(chuàng)造 1000 億美元價(jià)值。

我們基本上從來(lái)不想玩硅谷的那套游戲。我曾在許多大型科技公司工作過(guò)，我總覺(jué)得哪怕裁掉 90% 的人，我們的動(dòng)作反而會(huì)更快，因?yàn)樽顑?yōu)秀的人才不會(huì)被這些瑣事分心。所以當(dāng)我們創(chuàng)立 Surge 時(shí)，我們想用一種完全不同的方式——打造一支超級(jí)精簡(jiǎn)、超級(jí)精英的團(tuán)隊(duì)。

瘋狂的是，我們真的成功了。我認(rèn)為未來(lái)幾年我們會(huì)看到人效比更夸張的公司。AI 會(huì)變得越來(lái)越好，效率越來(lái)越高。兩件事正在發(fā)生碰撞：一是人們意識(shí)到不需要建立龐大的組織也能贏；二是 AI 帶來(lái)的效率紅利。這將會(huì)是公司建設(shè)的一個(gè)黃金時(shí)代。

Lenny：你們的打法非常反直覺(jué)，甚至不怎么在社交媒體上做營(yíng)銷。

Edwin Chen：我一直覺(jué)得那很荒謬。你小時(shí)候的夢(mèng)想是什么？是親自從零開(kāi)始建立一家公司、每天沉浸在代碼和產(chǎn)品中？還是整天向 VC 解釋你的決策、在融資的倉(cāng)鼠輪里跑個(gè)不停？

不融資確實(shí)讓起步變得更難，但這也篩選了我們的客戶——早期的客戶是真正懂?dāng)?shù)據(jù)、真正關(guān)心數(shù)據(jù)質(zhì)量的人，而不是看新聞買軟件的人。

02

什么是高質(zhì)量數(shù)據(jù)？ 尋找“諾貝爾獎(jiǎng)級(jí)”的詩(shī)歌

Lenny：你們是目前最成功的數(shù)據(jù)公司。你們到底做對(duì)了什么？很多人以為數(shù)據(jù)標(biāo)注就是找一堆人來(lái)干苦力。

Edwin Chen：我們教 AI 模型什么是好的，什么是壞的。這個(gè)領(lǐng)域里很多人根本不理解“質(zhì)量”意味著什么。他們以為只要把一堆人扔進(jìn)項(xiàng)目里就能得到好數(shù)據(jù)，但這大錯(cuò)特錯(cuò)。

舉個(gè)例子：假設(shè)你想訓(xùn)練一個(gè)模型寫(xiě)一首關(guān)于月亮的 8 行詩(shī)。如果不深究質(zhì)量，你會(huì)問(wèn)：這是否是一首詩(shī)？是否有 8 行？是否包含“月亮”這個(gè)詞？如果都符合，你就說(shuō)它是好數(shù)據(jù)。但這完全不是我們想要的。

我們?cè)趯ふ抑Z貝爾獎(jiǎng)級(jí)別的詩(shī)歌。這首詩(shī)獨(dú)特嗎？它是否充滿了微妙的意象？它是否讓你驚訝并觸動(dòng)你的心弦？它是否教會(huì)了你關(guān)于月光本質(zhì)的東西？這才是我們對(duì)高質(zhì)量的定義。

這種質(zhì)量很難衡量，它非常主觀、復(fù)雜且豐富。為了做到這一點(diǎn)，我們收集了關(guān)于工作者的成千上萬(wàn)個(gè)信號(hào)。這就好比 Google 搜索對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行排名：既要剔除最差的垃圾內(nèi)容，更要通過(guò)復(fù)雜信號(hào)發(fā)現(xiàn)最好的內(nèi)容。

03

揭秘 Claude 為何在編程和寫(xiě)作上表現(xiàn)卓越

Lenny：過(guò)去幾年我一直很好奇，為什么 Claude 在編程和寫(xiě)作方面比其他模型好那么多？是因?yàn)閿?shù)據(jù)嗎？

Edwin Chen：數(shù)據(jù)是很大一部分原因。但這背后其實(shí)是一種“后訓(xùn)練的藝術(shù)”。

當(dāng)前沿實(shí)驗(yàn)室決定將什么數(shù)據(jù)放入模型時(shí)，這并不是單純的科學(xué)，這關(guān)乎品味。比如在編程領(lǐng)域，你更看重前端還是后端？在前端中，你更看重極簡(jiǎn)主義的視覺(jué)設(shè)計(jì)，還是純粹的代碼正確性？

如果一家公司只為了市場(chǎng)營(yíng)銷，為了在 20 個(gè)不同的基準(zhǔn)測(cè)試上拿高分，他們就會(huì)針對(duì)這些測(cè)試去優(yōu)化數(shù)據(jù)，即便這可能無(wú)助于解決現(xiàn)實(shí)世界的任務(wù)。而另一家公司可能會(huì)更有原則：“我不關(guān)心營(yíng)銷，我只關(guān)心我的模型在現(xiàn)實(shí)世界任務(wù)中的表現(xiàn)?！?/p>

這是一種品味和審美的高下之分。Anthropic 在這方面一直讓我印象深刻，他們?cè)陉P(guān)心什么、不關(guān)心什么以及希望模型如何表現(xiàn)方面，采取了非常有原則的立場(chǎng)。

04

為什么不要相信 AI 基準(zhǔn)測(cè)試？

Lenny：現(xiàn)在感覺(jué)每個(gè)模型都在宣稱自己在各項(xiàng)指標(biāo)上超越人類，但在普通人看來(lái)，模型并沒(méi)有變得那么聰明。你信任這些基準(zhǔn)測(cè)試嗎？

Edwin Chen：我完全不信任基準(zhǔn)測(cè)試。原因有二：

第一，很多人（甚至是研究人員）沒(méi)意識(shí)到，很多基準(zhǔn)測(cè)試本身就是錯(cuò)的，充滿噪音和錯(cuò)誤答案。第二，基準(zhǔn)測(cè)試通常有定義明確的客觀答案，這讓模型很容易通過(guò)“刷題”來(lái)提高分?jǐn)?shù)，但這與現(xiàn)實(shí)世界的混亂和模糊截然不同。這就是為什么模型能拿國(guó)際奧數(shù)金牌，卻連解析個(gè) PDF 都費(fèi)勁。

Lenny：這就像是另一種形式的“博弈”。

Edwin Chen：是的。實(shí)驗(yàn)室可以通過(guò)調(diào)整系統(tǒng)提示詞、增加嘗試次數(shù)來(lái)在榜單上刷分。更糟糕的是，當(dāng)你專門為了榜單去優(yōu)化模型時(shí)，你自然會(huì)在榜單上表現(xiàn)出色，但這往往以犧牲現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)用性為代價(jià)。

05

如何衡量真正的進(jìn)步？ 不是靠“感覺(jué)”，是靠專家

Lenny：如果榜單不可信，我們?cè)撊绾闻袛辔覀兪欠裨谙?AGI 邁進(jìn)？你們?cè)趺春饬窟M(jìn)步？

Edwin Chen：我們真正關(guān)心的是通過(guò)“人類專家評(píng)估”來(lái)衡量進(jìn)步。

我們不會(huì)隨便找個(gè)人來(lái)聊兩句。我們會(huì)找諾貝爾獎(jiǎng)級(jí)別的物理學(xué)家去和模型聊最新的研究；我們會(huì)找資深程序員去用模型解決他在大廠工作中遇到的實(shí)際問(wèn)題。

這些專家不會(huì)只看表面。他們會(huì)評(píng)估代碼是否真正能運(yùn)行、物理公式是否推導(dǎo)正確、邏輯是否嚴(yán)密。

現(xiàn)在的行業(yè)被像“大模型競(jìng)技場(chǎng)”這樣糟糕的排行榜所困擾。隨機(jī)用戶只花兩秒鐘掃一眼回答就投票。如果一個(gè)模型完全在胡說(shuō)八道，但它用了瘋狂的表情符號(hào)、加粗字體和漂亮的排版，它就會(huì)看起來(lái)很厲害，普通用戶就會(huì)憑“感覺(jué)”給它投票。

Lenny：所以只要沒(méi)到 AGI，人類在其中的作用就依然至關(guān)重要。你對(duì) AGI 的時(shí)間線怎么看？是幾年還是幾十年？

Edwin Chen：我屬于“長(zhǎng)期主義派”。人們沒(méi)有意識(shí)到，從 80% 的準(zhǔn)確率提升到 90%，再到 99%，再到 99.9%，這中間的難度是指數(shù)級(jí)上升的。

我打賭在一兩年內(nèi)，模型能自動(dòng)化普通 L6 級(jí)別軟件工程師 80% 的工作。但要達(dá)到 98%、99%，還需要好幾年。所以我認(rèn)為距離真正的 AGI 還有十年甚至更久。

06

訓(xùn)練方法的進(jìn)化史： 從模仿大師到模擬世界

Lenny：你在這個(gè)行業(yè)很久了，能不能梳理一下讓模型變聰明的關(guān)鍵步驟？這也是聽(tīng)眾非常關(guān)心的。

Edwin Chen：我們可以把這看作是人類學(xué)習(xí)方式的進(jìn)化：

1. SFT（監(jiān)督微調(diào)）：這就像是模仿大師。你看著老師怎么做，然后照著學(xué)。

2. RLHF（人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)）：這就像是你寫(xiě)了 5 篇不同的文章，老師告訴你哪一篇最好。你通過(guò)排名和比較來(lái)學(xué)習(xí)。

3. Rubrics & Verifiers（評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)與驗(yàn)證器）：這是過(guò)去一年變得非常重要的。這就像是被打分，并獲得關(guān)于你哪里做錯(cuò)了的詳細(xì)反饋。

4. RL Environments（強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境）：這是最新的階段。

Lenny：能詳細(xì)講講“強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境”嗎？這聽(tīng)起來(lái)是下一個(gè)大趨勢(shì)。

Edwin Chen：強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境本質(zhì)上是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的模擬。想象一下構(gòu)建一個(gè)擁有完整宇宙的電子游戲，里面有模擬的 Gmail、Slack、Jira、GitHub 代碼庫(kù)。然后我們制造一個(gè)故障（比如 AWS 掛了），讓模型去解決。

這里的關(guān)鍵在于關(guān)注“軌跡”。

僅僅得到正確答案是不夠的。模型可能嘗試了 50 次錯(cuò)誤的路徑，或者用了極其低效的方法，甚至是用某種“作弊”的方式蒙對(duì)了答案。如果我們只看結(jié)果，就會(huì)錯(cuò)過(guò)這些中間過(guò)程的信息。我們希望模型能通過(guò)反思和高效的路徑來(lái)解決問(wèn)題，而不僅僅是碰運(yùn)氣。

這更接近人類的學(xué)習(xí)方式。AI 的訓(xùn)練也將演變出成千上萬(wàn)種不同的子學(xué)習(xí)機(jī)制。

07

警惕“多巴胺 AI”與 被高估的 Vibe Coding

Lenny：你之前提到很多實(shí)驗(yàn)室把 AGI 推向了錯(cuò)誤的方向，具體是指什么？

Edwin Chen：我很擔(dān)心，我們沒(méi)有構(gòu)建能治愈癌癥、解決貧困、理解宇宙的 AI，反而是在優(yōu)化“AI 垃圾”。我們基本上是在教模型去追求多巴胺，而非真理。

現(xiàn)在的模型總是說(shuō)：“哦，你完全正確，這是個(gè)很棒的問(wèn)題！”鉤住用戶最簡(jiǎn)單的方法就是告訴他們自己有多棒。這些模型會(huì)迎合你的妄想，把你拉進(jìn)兔子洞，僅僅因?yàn)楣韫认矚g最大化“用戶時(shí)長(zhǎng)”。

Lenny：還有什么被高估或低估的趨勢(shì)嗎？

Edwin Chen：

• 被低估的（Under-hyped）：內(nèi)置的微型應(yīng)用。比如 Claude 的 Artifacts 功能，我認(rèn)為未來(lái)聊天機(jī)器人內(nèi)部會(huì)集成更多這種微型 UI，讓交互更順滑。

• 被高估的（Over-hyped）：Vibe Coding（憑感覺(jué)編程/氛圍編程）。現(xiàn)在很流行說(shuō)“只要把代碼扔給 AI，看著能跑就行”。這非常危險(xiǎn)。人們沒(méi)有意識(shí)到這會(huì)讓系統(tǒng)在長(zhǎng)期變得完全無(wú)法維護(hù)。你把一堆你自己都不懂的代碼塞進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)，現(xiàn)在看著是跑通了，但未來(lái)會(huì)是災(zāi)難。

  08

  目標(biāo)函數(shù)決定了模型的性格
  

Edwin Chen：我之前認(rèn)為所有模型最終都會(huì)同質(zhì)化，但在過(guò)去一年我意識(shí)到：公司的價(jià)值觀將塑造模型。

有天我讓 Claude 幫我寫(xiě)封郵件，它花了 30 分鐘反復(fù)修改了 30 個(gè)版本，以此證明它能幫我改得更完美。最后郵件確實(shí)很完美，但我意識(shí)到我花了 30 分鐘做了一件毫無(wú)意義的事。

如果你能選擇完美的模型行為，你會(huì)選哪個(gè)？ A. 一個(gè)告訴你“你是對(duì)的”，并以此為由繼續(xù)廢話 50 個(gè)回合來(lái)優(yōu)化郵件的模型？ B. 一個(gè)優(yōu)化你的時(shí)間，直接告訴你“不，別改了，你的郵件已經(jīng)很棒了，發(fā)送吧”的模型？

這就像谷歌、Facebook 和蘋(píng)果做搜索引擎的區(qū)別。公司的價(jià)值觀決定了產(chǎn)品的形態(tài)。未來(lái)幾年，模型之間的差異化將越來(lái)越大，因?yàn)樗鼈儽澈蟮墓緭碛胁煌娜烁窈湍繕?biāo)函數(shù)。

我們甚至可以通過(guò)一家公司選擇做什么產(chǎn)品來(lái)判斷它的價(jià)值觀。比如，哪家公司會(huì)選擇做Sora（視頻生成），哪家不會(huì)？這背后其實(shí)反映了他們對(duì) AI 未來(lái)角色的不同構(gòu)想。

09

給創(chuàng)業(yè)者的建議：

去構(gòu)建那個(gè)只有你才能構(gòu)建的東西

Lenny：你對(duì)那些被主流敘事影響的創(chuàng)業(yè)者有什么建議？我最近正好在研究那些早期加入 Stripe 和 OpenAI 的人，他們都有著巨大的野心。

Edwin Chen：我一直很討厭硅谷的那些陳詞濫調(diào)，比如“每?jī)芍苻D(zhuǎn)型一次”、“不惜一切代價(jià)追求增長(zhǎng)”。

不要轉(zhuǎn)型，不要為了簡(jiǎn)歷好看去招斯坦福畢業(yè)生。去構(gòu)建那個(gè)只有你才能構(gòu)建的東西，那個(gè)沒(méi)有你的洞察力和專業(yè)知識(shí)就不復(fù)存在的東西。

創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該建立一家只有他們能建立的公司。這幾乎像是一種宿命，你的一生、經(jīng)歷和興趣都在為此做準(zhǔn)備。在做重大決策時(shí)，不要想“公司會(huì)怎么做”，而要想“我個(gè)人在乎什么？我的價(jià)值觀是什么？”

現(xiàn)在到處都是跟風(fēng)的人。有些創(chuàng)始人 2020 年搞加密貨幣，2022 年搞 NFT，現(xiàn)在又變成了 AI 公司。沒(méi)有一致性，沒(méi)有使命，只是在追逐估值。如果你因?yàn)槭袌?chǎng)還沒(méi)準(zhǔn)備好而失敗，這其實(shí)比成功轉(zhuǎn)型成一家平庸的“套殼公司”要好得多。至少你為了某個(gè)深刻、新穎且困難的想法拼搏過(guò)。

Lenny：你的背景非常獨(dú)特，數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、密碼學(xué)都有涉獵。你是怎么想到創(chuàng)立 Surge 的？

Edwin Chen：我小時(shí)候就對(duì)數(shù)學(xué)和語(yǔ)言著迷。我去麻省理工學(xué)院（MIT）是因?yàn)槟抢镉兄Z姆·喬姆斯基（Noam Chomsky）。我當(dāng)時(shí)的夢(mèng)想是找到一種能連接數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和語(yǔ)言學(xué)的底層統(tǒng)一理論。

后來(lái)我在 Google、Facebook 和 Twitter 做研究員，我不斷遇到同一個(gè)問(wèn)題：我們無(wú)法獲得訓(xùn)練模型所需的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

轉(zhuǎn)折點(diǎn)發(fā)生在 2020 年，GPT-3 發(fā)布了。那一刻我意識(shí)到，如果我們想要將 AI 推向下一個(gè)層級(jí)——讓它能寫(xiě)代碼、講笑話、寫(xiě)詩(shī)、甚至治愈癌癥——我們需要一種全新的數(shù)據(jù)解決方案。當(dāng)時(shí)市場(chǎng)上所有的數(shù)據(jù)公司都在做簡(jiǎn)單的“圖像標(biāo)注”（比如標(biāo)出圖里的貓），這讓我抓狂。

我們需要的是能駕馭人類心智全部力量的數(shù)據(jù)。于是，在 GPT-3 發(fā)布一個(gè)月后，我創(chuàng)立了 Surge AI。

我也希望 Surge 像一個(gè)研究實(shí)驗(yàn)室多過(guò)像一家初創(chuàng)公司。我們有自己的研究團(tuán)隊(duì)，甚至做基礎(chǔ)研究，這在初創(chuàng)公司里很少見(jiàn)。因?yàn)槲业哪繕?biāo)是推動(dòng)行業(yè)前沿，而不僅僅是賺錢。

Edwin Chen：我骨子里是個(gè)科學(xué)家。我曾經(jīng)以為我會(huì)成為一名教授，去理解宇宙和語(yǔ)言的本質(zhì)。我甚至有一個(gè)幻想：如果外星人造訪地球，我希望能成為那個(gè)被政府征召去破譯外星語(yǔ)言的人。

即使是現(xiàn)在，每當(dāng)新模型發(fā)布，我最喜歡做的事就是通宵研究它。我會(huì)花幾個(gè)小時(shí)寫(xiě)深度分析報(bào)告發(fā)給客戶。這很有趣，因?yàn)槲移鋵?shí)很不擅長(zhǎng)做 CEO 該做的事——我討厭開(kāi)會(huì)，我不擅長(zhǎng)銷售。

我常說(shuō)，相比于沃倫·巴菲特（Warren Buffett），我更想成為陶哲軒（Terence Tao）。驅(qū)使我的動(dòng)力是推動(dòng)科學(xué)前沿，而不是獲得多高的估值。

010

目標(biāo)函數(shù)的哲學(xué)：

像撫養(yǎng)孩子一樣定義 AI

Lenny：你有一個(gè)關(guān)于“目標(biāo)函數(shù)”（Objective Function）的深刻觀點(diǎn)，認(rèn)為這關(guān)乎人性。能展開(kāi)講講嗎？

Edwin Chen：這可能有點(diǎn)哲學(xué)，但請(qǐng)聽(tīng)我講。我們工作的核心是幫助客戶定義他們的“夢(mèng)想目標(biāo)函數(shù)”。

這非常難，因?yàn)樗拖瘛皳狃B(yǎng)孩子”一樣復(fù)雜。如果你問(wèn)現(xiàn)在的父母想要孩子怎樣，最簡(jiǎn)單的版本是：“我希望他通過(guò) SAT 考試，考個(gè)高分?！保ㄟ@就是簡(jiǎn)單的指標(biāo)）。 但更深層的版本是：“我希望他成為一個(gè)什么樣的人？只要他快樂(lè)我就滿足了嗎？還是我希望他在經(jīng)濟(jì)上成功？” 如果你選了快樂(lè)，你怎么定義快樂(lè)？怎么衡量快樂(lè)？

這比衡量 SAT 分?jǐn)?shù)要難得多。我們對(duì) AI 也是如此。 你想要一個(gè)為了顯示自己很聰明，而拉著你反復(fù)修改 50 遍郵件的模型？還是想要一個(gè)能優(yōu)化你的時(shí)間，直接告訴你“不，別改了，你的郵件已經(jīng)很完美了，發(fā)送吧”的模型？

你就是你的目標(biāo)函數(shù)（You are your objective function）。我們希望訓(xùn)練出的系統(tǒng)能讓我們的生活更豐富、讓我們更具創(chuàng)造力和好奇心，而不是讓我們變得更懶惰。但這很難，因?yàn)槿祟愄煨詰卸?，所以現(xiàn)在的 AI 往往在迎合這種懶惰。

很多人認(rèn)為數(shù)據(jù)標(biāo)注是像“標(biāo)出圖片里的貓”這種低級(jí)工作。我非常討厭“數(shù)據(jù)標(biāo)注”這個(gè)詞。

我認(rèn)為我們所做的事情更像是“撫養(yǎng)一個(gè)孩子”。你不僅僅是給孩子灌輸信息，你是在教他們價(jià)值觀、創(chuàng)造力、什么是美，以及關(guān)于“做一個(gè)好人”的無(wú)數(shù)微妙之處。這正是我們?cè)跒?AI 做的事。我們?cè)趽狃B(yǎng)人類的孩子，這關(guān)乎人類的未來(lái)。

2025盛景半年回顧

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