作者:陳彬,編輯:李墨天
凌晨的發(fā)布會上,OpenAI展示了新一代大模型GPT-4o,令一眾同行如坐針氈。然而,一向喜歡整個大新聞的奧特曼,這次卻沒有親自上陣,而是將聚光燈留給了首席技術(shù)官米拉·穆拉蒂(Mira Murati)。
和首席科學(xué)家伊利亞一樣,米拉也是位典型的技術(shù)精英:
她曾在達(dá)特茅斯學(xué)院學(xué)習(xí)機(jī)械工程,并在法國航空公司Zodiac Aerospace擔(dān)任過高級工程師。后來,米拉又加入了特斯拉,領(lǐng)導(dǎo)了Model X電機(jī)系統(tǒng)的開發(fā)。在這過程中,米拉開始接觸自動駕駛,對人工智能的興趣與日俱增[1]。
最終,她被奧特曼招至麾下。
人工智能的競爭,永遠(yuǎn)延續(xù)著這樣一條規(guī)律:人才第一,數(shù)據(jù)第二,算力第三。OpenAI的高層,清一色都是米拉這樣的技術(shù)精英。如此龐大的人才軍火庫,才是OpenAI遙遙領(lǐng)先的秘密。
然而,OpenAI的“軍火庫”中,不僅有傳統(tǒng)技術(shù)精英,還有更多“非常規(guī)天才”。
例如GPT-4o的多模態(tài)負(fù)責(zé)人Prafulla Dhariwal,實際只有本科學(xué)歷。
而Sora的論文作者中,還有一位研究員,僅有高中畢業(yè)證。他17歲開始學(xué)習(xí)寫代碼,今年剛滿21歲,臉上還殘留著青春痘的痕跡[2]。
連OpenAI曾經(jīng)的技術(shù)主管Christopher Olah,都沒正經(jīng)念過幾天書。他領(lǐng)英主頁的教育經(jīng)歷一欄,赫然寫著“University of Real Life Experience(真實生活經(jīng)歷大學(xué))”。
很顯然,對于何謂“科研人才”,OpenAI有自己的理解。
人才軍火庫
我們翻了大量簡歷后發(fā)現(xiàn),OpenAI的人才招募,有兩個顯著的特征,即“兩不看”:
一是不看學(xué)歷。在大型研究機(jī)構(gòu)當(dāng)中,博士學(xué)歷通常都是求職的敲門磚。
楊立昆曾提及,Meta將研究崗分成兩類:基本只有博士學(xué)歷的人,才有機(jī)會擔(dān)任研究科學(xué)家(Research Scientists),剩下的都是研究工程師(Research Engineers),逼格直接掉了一個檔次[4]。
但OpenAI沒那么多講究。
例如創(chuàng)造了文生圖模型DALL·E的印度小哥Aditya Ramesh,只有紐約大學(xué)的學(xué)士學(xué)位。印度小哥其實有繼續(xù)深造的打算,但架不住OpenAI一直催他早點入職。
前面提到的“高中生研究員”Will DePue,更為極端。
他高中時心思就不在念書上,創(chuàng)業(yè)做了家數(shù)據(jù)分析公司。公司被收購后,他又跑去美國的民間激進(jìn)組織中,做了7個月的志愿者。因此,Will DePue求職OpenAI時,根本拿不出一份像模像樣的簡歷。
去年2月,智譜研究曾統(tǒng)計過ChatGPT團(tuán)隊的學(xué)歷分布,發(fā)現(xiàn)本科、碩士、博士的人數(shù)竟然持平,占比分別為33%、30%、37%[5]。
二是不看資歷。OpenAI非常敢于讓新人挑大梁。
Aditya Ramesh在研究DALL·E時,其實轉(zhuǎn)正沒多久。如今,這位僅有6、7年工作經(jīng)歷的印度年輕人,已經(jīng)先后在DALL·E 2、DALL·E 3、GPT-4,以及Sora的論文中,留下了自己的名字。
這一度令印度媒體極其興奮,“DALL·E原來是印度血統(tǒng)”[7]。
而在Sora團(tuán)隊,這個現(xiàn)象更明顯。主導(dǎo)該項目的研究員叫Bill Peebles,2023年才博士畢業(yè),徹頭徹尾的應(yīng)屆生。
當(dāng)然,OpenAI內(nèi)部也有不少傳統(tǒng)意義上的超級精英。
例如Sora的另一位主導(dǎo)者Tim Brooks,雖年輕,卻資歷頗深。他的老師Alyosha Efros是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的泰斗,自己也曾在谷歌、英偉達(dá)等大廠,從事過人工智能研究。而以奧特曼為首的管理層,其履歷多是清一色的硅谷大廠。
OpenAI通常會讓少數(shù)超級精英,帶著年輕且才華橫溢的技術(shù)天才們,一同搞科研。
某種意義上,OpenAI的生活,確實很符合世俗對于極客天才的浪漫想象。
然而,現(xiàn)實畢竟不是一部勵志電影,“天才”二字并不會刻在應(yīng)聘者的臉上;選擇了“兩不看”的OpenAI,究竟靠什么招人?
OpenAI的哲學(xué)
實際上,OpenAI的招聘向來以嚴(yán)苛著稱。2017年時,曾有人在海外論壇Reddit上,分享過OpenAI的面試經(jīng)歷:
在通過初步篩選后,他先后經(jīng)歷了4輪面試,其中包括1次演講、2次研究面試,以及1次編程面試,堪比過五關(guān)斬六將。并且,2次研究面試的方向還不一樣,一次考察技術(shù)知識儲備,另一次則側(cè)重哲學(xué)探討,要求應(yīng)聘者分享對人工智能技術(shù)演進(jìn)的思考[8]。
在美國招聘網(wǎng)站Glassdoor上,近一半的人都對求職經(jīng)歷給出了負(fù)面評價。
因為OpenAI的面試流程極長,且面試官總愛出一些怪招。去年年初,OpenAI人力副總裁Diane Yoon,公開解釋了這么做的原因:
OpenAI更側(cè)重考察“解決問題的能力”。
她提到,OpenAI雖是一家研究機(jī)構(gòu),但行事風(fēng)格并不掉書袋。OpenAI認(rèn)為,研究的目的是解決現(xiàn)實問題,并鼓勵研究員嘗試最簡單的方式,而不是盲目追求學(xué)術(shù)創(chuàng)新,因為前者通常更有效。
OpenAI的許多成果,都是這一文化的延續(xù)。
例如震撼世界的Sora,更多是改良并發(fā)揚了谷歌提出的技術(shù)路線。去年,Sora的基礎(chǔ)論文《Scalable diffusion models with transformers》,甚至因“缺乏創(chuàng)新”而被頂級人工智能學(xué)術(shù)會議CVPR拒收。
剛剛發(fā)布的GPT-4o亦是如此。OpenAI并沒有做什么學(xué)術(shù)創(chuàng)新,只是借助強大的工程能力,將科幻電影中能夠自由交談的AI,變成了現(xiàn)實。
然而,這種解決問題的能力,并不會直接體現(xiàn)在簡歷上。因此,OpenAI設(shè)計了很多套路。Diane Yoon舉例說道,她經(jīng)常會要求應(yīng)聘者提供,曾做過“有影響力的工作”,目的是觀察應(yīng)聘者是否具備解決問題、推動創(chuàng)新的意識[9]。
這種做法其實并不罕見,很多科技公司都有非常獨特的“招人姿勢”。
《喬布斯傳》中曾記載,早年的蘋果從來不招“老實人”。喬布斯經(jīng)常會問一些稀奇古怪的問題,來考驗應(yīng)聘者是否有幽默感與叛逆精神。有時,喬布斯甚至?xí)诿嬖囍凶脚獙Ψ?,問他“是不是處”“嗑過幾次藥”[10]。
因為招的“瘋子”越多,做出來的創(chuàng)新就越“野”。
盡管乖僻套路層出不窮,并不妨礙OpenAI將最優(yōu)秀的技術(shù)天才們搜刮殆盡。例如前文提到的印度小哥Aditya Ramesh,當(dāng)年曾是楊立昆的學(xué)生,在Meta做過一些研究。然而,他最終還是給導(dǎo)師發(fā)了“好人卡”。
因為對志在搞科研的人來說,OpenAI這個組織,可謂天生媚骨。
宏大敘事的魅力
OpenAI的身上,剛好有一種奧本海默式理想主義。
奧本海默既親手加速了核武器誕生,同時也極力反對濫用核武器。
奧特曼創(chuàng)辦OpenAI的初衷,同樣是擔(dān)心人工智能被科技巨頭濫用,危害人類。因此,他們設(shè)立了一間不受大型科技公司控制,且非盈利的實驗室,作為制衡。
奧特曼一直認(rèn)為,推動這么一個看似瘋狂、不切實際的想法,其實并不困難,“因為人們會覺得這太酷了,并主動投身進(jìn)來提供幫助?!睂嶋H走向也正如他所料。
OpenAI成立于2015年末,起步其實相當(dāng)晚。彼時,谷歌、Facebook等科技巨頭早已將AI人才瓜分殆盡。然而,憑借浪漫的公司理念,OpenAI還是成功挖角來了伊利亞等頂級學(xué)術(shù)大牛。
當(dāng)時,谷歌給伊利亞開出了200萬美元的年薪,他再三思索,最終還是覺得“拯救人類”更重要。
2018年時,OpenAI發(fā)布了一份《公司憲章》,進(jìn)一步明確了使命,即“確保通用人工智能造福全人類”。而在GPT-4o發(fā)布之后,奧特曼也不忘在公告中重畫一遍大餅。
奧本海默式理想主義如同一桿大旗,聚集了無數(shù)滿腔熱情的技術(shù)人才。
對于大多數(shù)普通人而言,人類福祉完全是個遙遙無期的話題,大家更在乎何時能漲工資、還完房貸。然而,眼下的這群技術(shù)天才,卻真的相信,自己正從事一份關(guān)乎人類未來的事業(yè)。
冰山之下
不過,浪漫主義的公司理念,只是OpenAI的華麗外衣;理想的種子能夠茁壯成長,是因為種在了堅實的土壤之上。
OpenAI的資深研究員中,有一位叫Li Jing的國人。
他本科畢業(yè)于北京大學(xué),隨后選擇去麻省理工學(xué)院深造,拿到了博士學(xué)位。畢業(yè)之后,他獲得了在Meta從事博士后研究的機(jī)會,直接跟著圖靈獎獲得者楊立昆學(xué)習(xí)。在Meta科研了近3年之后,Li Jing又轉(zhuǎn)投了OpenAI。
事后來看,Li Jing的每一個選擇,幾乎都是職業(yè)生涯的最優(yōu)解。
而這些“最優(yōu)解”的結(jié)合,在美國構(gòu)建起一臺龐大的“人才造血機(jī)器”。從學(xué)術(shù)到產(chǎn)業(yè),美國提供了完整的一條龍式服務(wù):
在伯克利、MIT等高校的教學(xué)一線,活躍著大批聲名顯赫的泰斗級人物,包括前文提到過的大牛Alyosha Efros,以及ResNets的開發(fā)者何愷明。
這些頂尖高校的教授,又多大與產(chǎn)業(yè)界關(guān)系密切,足以“工作包分配”。紐約大學(xué)的楊立昆最為典型,他的學(xué)生基本都在Meta工作過。
而人工智能領(lǐng)域的頂級學(xué)術(shù)會議,也基本都是由美國組織舉辦。例如計算機(jī)視覺領(lǐng)域的CVPR(國際計算機(jī)視覺與模式識別會議)、ICCV(國際計算機(jī)視覺會議),其舉辦者都是總部位于紐約的電氣電子工程師協(xié)會(IEEE)。
當(dāng)大批年輕人立志計算機(jī)事業(yè),準(zhǔn)備大展宏圖時,往往會驚訝地發(fā)現(xiàn),美國早已在科研的軌道上,鋪設(shè)了一個又一個金碧輝煌的補給站。
當(dāng)他們厭倦了荒野獨行,難免會掉轉(zhuǎn)車頭駛向另一條軌道。
因此,我們大可不必苛責(zé)那些赴美的研究員。
憑借著強大的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ),美國匯聚了全球最多的計算機(jī)人才。
智庫機(jī)構(gòu)MacroPolo曾做過統(tǒng)計,他們將NeurIPS接收過論文的研究員,定義為“頂級AI研究員”,發(fā)現(xiàn):截止至2022年,57%的頂級AI研究員都在美國工作;相比之下,排名第二的中國只占12%。
當(dāng)然,咱已經(jīng)進(jìn)步很快了——2019年時,中國在“其他”這一欄。
然而,如果按國籍劃分,會發(fā)現(xiàn)美國籍的頂級研究員其實只有28%[12]。不斷涌入的中國人、印度人、歐洲人,構(gòu)成了美國人工智能的半壁江山。
因此,對美國之外的追趕者而言,OpenAI的理想主義故事,很難說有多少啟示。
尾聲
2020年,OpenAI時任技術(shù)主管奧拉(Christopher Olah),分享了一篇博客。在計算機(jī)科學(xué)家的圈子里,奧拉算得上是個傳奇人物。他只有高中學(xué)歷,靠著自學(xué)與大佬指點,就成功闖出一番事業(yè)。
在這篇題為“我需要上大學(xué)嗎”的博客中,奧拉分享了他自學(xué)人工智能的方式[13]:積極旁聽教授課程、參與學(xué)術(shù)會議、參觀實驗室等等。
在美國,這些學(xué)術(shù)資源面向所有人公開。過程中,奧拉幸運地認(rèn)識了一位量子物理學(xué)家,并在他的指導(dǎo)下完成了第一篇論文。
后來,他又獲得了“深度學(xué)習(xí)泰斗”約書亞·本吉奧的賞識,一度想把他招進(jìn)大學(xué)。
在此期間,奧拉還獲得了一筆10萬美金的經(jīng)濟(jì)補貼,從而不必為現(xiàn)實問題分神。這筆錢來自蒂爾獎學(xué)金(Thiel Fellowship),它由彼得·蒂爾創(chuàng)辦,專門資助那些中途退學(xué),且渴望從事科技行業(yè)的年輕人。
毫無疑問,奧拉的成功,既有個人努力的因素,但同樣也受益于一個更包容人才的環(huán)境。
這樣的環(huán)境,才是一個公司,以及經(jīng)濟(jì)體創(chuàng)新力的真正來源。
參考資料
[1] Where We Go From Here with OpenAI's Mira Murati,a16z
[2] Will Depue: 20 Year Old OpenAI Researcher Shares The Secret To Building Anything,THE DOCK with Omar Waseem
[3] Linkedin
[4] Yann LeCun,X
[5] ChatGPT團(tuán)隊背景研究報告,智譜研究
[6] Two years after DALL-E debut, its inventor is “surprised” by impact,VentureBeat
[7] Aditya Ramesh: The Inventor Of AI Text-To-Visual Tool Dall-E Has Indian Origins,HomeGrown
[8] What is the job interview process like at OpenAI,Reddit
[9] So you want to work at OpenAI? Here’s what it takes,F(xiàn)astCompany
[10] 史蒂夫·喬布斯傳,沃爾特·艾薩克森
[11] 深度學(xué)習(xí)革命,凱德·梅茨
[12] The Global AI Talent Tracker 2.0,MacroPolo
[13] Do I Need to Go to University?
編輯:李墨天
視覺設(shè)計:疏睿
制圖:疏睿
責(zé)任編輯:李墨天