原文連結： Sam Altman 於 OpenAI 的歷程與 AI 的未來展望
我們的下一位嘉賓無需介紹，所以我不會費心介紹他，Sam Altman。我只想說，Sam 現在是三度出席，在我們舉辦的三場 AI 活動中與我們分享他的想法，我們對此深表感謝。所以，我只想說謝謝你來到這裡。這是我們的第一個辦公室。 沒錯。哦，是的。再說一次。是的，這是我們的第一個辦公室。所以，很高興能回來。
回到最初的辦公室
讓我們回到這裡的第一個辦公室。他始於 2016 年。2016 年。我們剛才請到了 Jensen，他說他把第一套 DGX1 系統送到這裡。他確實送來了。是的。 現在看來那東西小得驚人。哦。跟什麼比？嗯，現在的機箱還是很大。不過，是的，那是一段有趣的回憶。它有多重？那時候你還能自己搬得動一個。他說大約 70 磅。是的。我的意思是，它很重，但你搬得動。
所以，嗯，你想像過 2016 年的你會是今天的樣子嗎？呃，沒有。那時候，呃，我們坐在那邊，大概有，你知道的，14 個人左右，而你們正在研究這套新系統。我的意思是，即便那時，我們也是圍坐著看白板，討論我們該做些什麼。這是一個……幾乎不可能誇大我們當時有多像一個研究實驗室，沒有……帶著非常堅定的信念、方向和確信，但沒有真正具體的行動計劃。 我的意思是，不僅僅是公司或產品的概念難以想像，像是 LLM 這樣的想法也還非常遙遠。所以，試著玩電動遊戲。試著玩電動遊戲。你現在還在試著玩電動遊戲嗎？現在，我們在這方面已經做得很好了。嗯，好吧。所以，嗯，你們花了六年時間才推出第一款消費者產品，也就是 ChatGPT。
ChatGPT 的誕生與里程碑
一路走來。你是如何思考將某件事發展到那種程度的里程碑，像是歷史的偶然？呃，第一款消費者產品並非 ChatGPT。沒錯。是 Dolly。嗯，第一款產品是 API。所以我們建立了，你知道，我們經歷了一些不同的事情。 我們……我們有幾個我們真正想投注的方向。最終，正如我所提到的，我們說：「好吧，我們必須建立一個系統來看看它是否有效。而且我們不只是在寫研究論文。所以，我們要看看我們是否能，你知道的，玩一款電動遊戲。 好吧，我們要看看我們是否能做一個機器人手。我們要看看我們是否能做一些其他的事情。在某個時候，呃，最初是一個人，然後最終是一個團隊，對嘗試進行無監督學習並建立語言模型感到興奮。這導致了 GPT1，然後是 GPT2，到了 GBT3 的時候，我們都認為我們做出了一些很酷的東西，但我們不知道該如何處理它。 嗯，而且我們也意識到我們需要更多的資金來持續擴展。你知道，我們已經完成了 GBD3，我們想進展到 GPT4。我們正邁向十億美元模型的時代。除非你像是粒子加速器之類的東西，否則很難將這些純粹當作科學實驗來進行。嗯，即使那樣也很難。 所以，我們開始思考，好吧，我們既需要弄清楚這如何能成為一項可以持續所需投資的業務。而且，我們也感覺到這正朝著真正有用的方向發展，我們曾以模型權重的形式發布了 GPT2，但並沒有引起太大迴響。嗯，我觀察到關於公司產品的一個普遍現象是，如果你提供 API，通常在好的方面會奏效。 這在許多 YC 公司中都是如此。此外，如果你讓某些東西更容易使用，通常也會帶來巨大的好處。所以我們想，好吧，運行這些模型有點困難，它們變得越來越大，我們去編寫一些軟體，把運行它們的工作做好。然後，我們不再打造產品，因為我們想不出要打造什麼。 嗯，我們希望其他人能找到可以打造的東西。所以我忘了確切的時間，但大概是 2020 年 6 月左右。嗯，我們透過 API 發布了 GPT3，全世界都不在乎，但矽谷注意到了。他們覺得：「哦，這有點酷。這指明了某個方向。」然後發生了一件奇怪的事，我們幾乎沒有得到世界其他地方的任何關注。 而一些新創公司的創辦人則說：「哦，這真的很酷。」或者，我的意思是，有些人認為這是 AGI。我記得唯一利用 GPT3 API 建立起真正業務的，是少數幾家提供文案撰寫服務的公司。這大概是 GPT3 唯一超過經濟效益門檻的應用。 嗯，但我們確實注意到一件事，這最終導致了 ChatGPT 的誕生：即使人們無法利用 GPT3 API 建立很多很棒的業務，但人們喜歡在遊樂場（playground）與它對話。而它在聊天方面表現很差。當時我們還沒有弄清楚如何利用 RHF 讓它更容易聊天，但人們無論如何都喜歡這樣做。 在某種程度上，除了文案撰寫之外，這是 API 產品唯一殺手級的應用，這引導我們最終建立了 ChatGPT。當 ChatGPT 3.5 問世時，可能已經有大約八個類別，而不是一個類別，你可以利用 API 建立業務。嗯，但是我們對於「人們就是想和模型對話」的信念變得非常強烈。 所以我們做了 Dolly，Dolly 表現還不錯，但我們知道我們想打造，特別是配合我們能夠進行的微調，我們知道我們想打造這個模型，這個產品，讓你能夠和模型對話。它在 2022 年左右推出，呃，我想是的，大約六年，第一款是 2022 年 11 月 30 日，是的，所以在那之前有很多工作。2022 年推出，如今每週有超過 5 億人與它對話。是的。好的。
好的。所以，嗯，順便一提，準備好回答一些觀眾的問題，因為那是 Sam 的要求。嗯，正如 Pat 提到的，你參與了每一次的 Ascent 活動，經歷了不少起伏，但過去六個月似乎一直在不斷推出新產品、新產品、新產品。 我們推出了很多深思熟慮的東西，看到產品的開發速度、推出的速度持續增加，真是令人驚嘆。所以這是一個多面向的問題。你是如何讓一家大公司隨著時間的推移提高產品開發速度的？
提升產品開發速度
我認為許多公司常犯的一個錯誤是，他們規模變大了，卻沒有做更多的事情。所以他們只是因為應該變大而變大，但他們仍然只推出相同數量的產品。這時候，效率低下就會真正顯現出來。我……我非常相信你希望每個人都很忙碌。你希望團隊規模小。相對於你擁有的人數，你希望做很多事情，否則你只會在每次會議中都有 40 個人，並且為了誰能得到產品中微不足道的部分而爭吵不休。 嗯，以前有這樣一種古老的商業觀察，那就是一個好的主管是一個忙碌的主管，因為你不希望人們無所事事。嗯，但我認為這是一個好的……你知道，在我們公司和許多其他公司，像是研究人員、工程師、產品人員，他們幾乎創造了所有的價值，你希望這些人既忙碌又有高影響力。 所以，如果你要成長，你最好做更多的事情，否則你只是讓很多人坐在會議室裡爭吵、開會或討論任何事情。嗯，所以我們努力讓相對較少的人承擔巨大的責任。嗯，要做到這一點的方法就是做很多事情。 而且，我們必須做很多事情，像是……我認為我們現在確實有機會去打造一個重要的網路平台。嗯，但要做到這一點，如果我們真的要成為人們跨越多種服務、在他們的一生中、以及在所有這些不同的……所有這些不同的主要類別和所有較小類別中使用的個人化 AI，那麼我們需要弄清楚如何實現這一點，這就需要我們去打造很多東西。
在過去六個月裡，有沒有什麼你特別引以為傲的產品？我的意思是，現在的模型非常好。當然，它們仍然有需要改進的地方，我們也正在快速努力，但我認為，目前來說，ChatGPT 是一個非常好的產品，因為模型非常好。 我的意思是，其他方面也很重要，但我……我驚訝於一個模型竟然能如此出色地完成這麼多事情。你們正在打造小型模型和大型模型。正如你所說，你們正在做很多事情。那麼，這裡的聽眾如何避開你們的發展方向，而不至於成為犧牲品？
新創公司如何脫穎而出
嗯，我的意思是，我認為理解我們的方式是，我們希望打造……我們希望成為人們的核心 AI 訂閱服務和使用該服務的方式。 其中一部分會像你在 ChatGPT 內部所做的事情。嗯，我們的訂閱服務還會有一些其他非常關鍵的部分。但最主要的是，我們希望能打造出越來越聰明的模型。我們會有這些介面，像是未來的裝置、未來類似作業系統的東西等等。 嗯，然後，你知道，我們希望……我們還沒有完全弄清楚，我認為，我們的平台究竟是什麼樣的 API 或 SDK 或任何你想稱呼它的東西。但我們會的。我們可能需要嘗試幾次，但我們會做到的。嗯，我希望這能在世界上創造出令人難以置信的財富，並讓其他人能夠在此基礎上進行建設。 但是，是的，我們將致力於核心 AI 訂閱和模型，然後是核心服務，還會有大量其他的事情可以做。好的。所以，不要成為核心 AI 訂閱服務，但你可以做其他所有事情。我們會努力。我的意思是，如果你能做出比我們更好的核心 AI 訂閱服務，那就去做吧。 那會很棒。好的。嗯，有傳聞說您正在以 3400 億美元的估值募集 400 億美元左右的資金。有傳聞說……我不確定我們是否宣布了。我們還好。嗯，如果……我只是想確認你們是否宣布了。
未來的雄心與基礎設施
從這裡開始，您的雄心規模有多大？從這裡開始，我們將努力打造出色的模型並推出優質的產品，除此之外沒有什麼宏偉的計劃。 就像我們將會……我……我想……當然。不，我……我的意思是，我看到觀眾席裡有很多 OpenAI 的人。他們可以為此作證。就像我們不會坐在那裡，擁有……我非常相信你可以做眼前的事情，但如果你試圖從某個瘋狂複雜的目標倒推回來。 嗯，那通常效果不佳。就像……我們知道我們需要大量的 AI 基礎設施。我們知道我們需要建立大量的 AI 工廠產能。嗯，我們知道我們需要不斷改進模型。我們知道我們需要打造一個頂級的、類似消費者產品的堆疊，以及所有相關的組件。 但我們以敏捷和隨世界變化調整策略而自豪。所以，我們明年要打造的產品，我們現在可能甚至還沒有考慮到。我們相信我們能夠打造出一系列人們真正喜愛的產品。嗯，我們對此抱有堅定不移的信心，我們也相信我們能夠打造出色的模型。 事實上，我從未像現在這樣對我們的研究路線圖感到如此樂觀。嗯，研究路線圖上有什麼？非常聰明的模型。嗯，但是就眼前的步驟而言，我們傾向於一次走一兩步。所以你相信向前推進，而不一定是倒推回來。 我聽過一些人談論他們那些高明的策略，說他們要達到某個目標，然後倒推回來，你知道，這是要佔領世界，這是佔領世界之前要做的事，然後是這個，然後是那個，然後是那個，然後是那個，然後是我們今天的樣子。 我從未見過那些人真正取得巨大的成功。明白了。
大型企業在 AI 轉型上的盲點
誰有問題？麥克風正朝你這邊過來，被丟過來了。嗯，你認為大型企業在將其組織轉型為更具 AI 原生性方面，無論是在使用工具還是生產產品方面，都犯了哪些錯誤？你知道，在創新方面，小型公司顯然把大型公司打得落花流水。 我認為這基本上在每一次重大的科技革命中都會發生。嗯，對我來說，這並不令人意外。他們犯的錯誤和他們過去常犯的錯誤一樣，那就是人們變得非常固執己見。組織變得非常固執己見。如果情況每隔一兩個季度就會發生很大的變化，而你卻有一個每年只開一次會的資訊安全委員會來決定允許哪些應用程式，以及將數據放入系統意味著什麼，那……那真是…… 看著這裡發生的事情實在太痛苦了。但是，你知道，這就是創造性破壞。這就是新創公司獲勝的原因。這就是產業向前發展的方式。嗯，我……我想說我感到失望，但對於大公司願意這樣做的速度並不感到驚訝。嗯，他們會……我的預測是，還會有幾年的時間，他們會繼續抗拒，假裝這不會重塑一切，然後就會出現屈服和最後一刻的倉促應對，但那時已經有點太晚了。 總的來說，新創公司就是這樣超越那些墨守成規的人。嗯，我的意思是，這種情況也發生在人身上，就像看著……你知道，一個可能像你一樣開始的人……你和一個普通的 20 歲年輕人交談，看看他們如何使用 ChatGPT，然後你再去和一個普通的 35 歲的人交談，看看他們如何使用它或其他服務，你會發現差異令人難以置信。 這讓我想起，你知道，當智慧型手機問世時，每個孩子都能非常熟練地使用它，而年長的人則花了三年時間才弄清楚如何進行基本操作。然後當然人們會整合，但是……但是目前在 AI 工具上的代溝非常嚴重，我認為公司只是這種現象的另一個症狀。
年輕世代如何使用 AI
還有其他人有問題嗎？接續剛才的問題，嗯，你觀察到年輕人使用 ChatGPT 有哪些可能令我們驚訝的酷炫用法？ 他們確實把它當作作業系統來使用。嗯，他們有複雜的方式來設定它，將它連接到一堆檔案，而且他們腦中記著或是在某個地方複製貼上相當複雜的提示。嗯，我認為這些都很酷且令人印象深刻。還有另一件事，他們在做人生重大決定前，幾乎都會問 ChatGPT 該怎麼做。 嗯，而且它掌握了他們生活中每個人的完整背景資訊，以及他們談論過什麼，你知道，記憶功能在這方面帶來了真正的改變。但是，是的，我認為這是一個過於簡化的說法，但年長的人把 ChatGPT 當作 Google 的替代品。 也許二三十歲的人把它當作生活顧問之類的，然後大學生則把它當作業系統。你們在 OpenAI 內部是如何使用它的？嗯，它寫了我們很多程式碼。多少？我不知道確切數字。而且當人們說出數字時，我總覺得那很蠢，因為就像你說的，Microsoft 的程式碼有 20% 到 30% 是 AI 寫的，用程式碼行數來衡量實在太荒謬了，我……我……也許有意義的事情，也許我能說的是，它正在編寫有意義的程式碼，就像它正在編寫…… 我不知道有多少，但它正在編寫真正重要的部分。那……那很有趣。下一個問題。
API 的未來與平台願景
嗨，Sam，麥克風過去了。這樣可以嗎？嗨，Sam。呃，我覺得有趣的是，你對 Alfred 關於你們未來發展方向的問題的回答，主要集中在消費者和成為核心訂閱服務，而且你們大部分的收入也來自消費者訂閱。 為什麼十年後還要保留 API？我真心希望這一切最終能融合成一體。就像你應該能夠用 OpenAI 帳號登入其他服務。其他服務應該有一個非常棒的 SDK，以便在某個時候能夠接管 ChatGPT 的使用者介面。但是，如果你將擁有一個了解你、擁有你的資訊、知道你稍後想分享什麼，並且擁有你所有背景資訊的個人化 AI，你會希望能夠在很多地方使用它。 現在，我同意目前版本的 API 距離那個願景還很遙遠，但我認為我們可以達到。呃，是的，我也許有一個後續問題。你有點搶了我的問題。嗯，但是像我們這些建立應用程式層級公司的人，我們想要使用那些建構模塊，那些不同的 API 組件，也許是深度研究 API（這不是已發布的東西，但可能是），然後用它們來打造東西，這會成為優先事項嗎？為我們啟用那個平台？我們應該如何思考這個問題？是的，
我……我想我希望介於兩者之間，未來網際網路上會出現類似 HTTP 等級的新協定，事物會被聯合起來並分解成更小的組件，而代理程式會不斷地暴露和使用不同的工具，身份驗證、支付、數據傳輸，所有這些都內建在這個大家都信任的層級。 所有東西都與所有東西對話。我不太確定我們知道那是什麼樣子，但它正逐漸清晰。嗯，隨著我們對此有更深入的了解，同樣地，我們可能需要幾次迭代才能達到目標。但那是我希望看到的發展方向。
感測器數據的應用
嗨，Sam。呃，在後面。呃，我叫 Roy。我很好奇，呃，AI 顯然在有更多輸入數據的情況下表現會更好。有沒有考慮過輸入感測器數據，呃，以及哪種類型的感測器數據，無論是溫度，呃，你知道，物理世界中可以輸入的東西，以便它能更好地理解現實。 人們經常這樣做。呃，人們把它們放到……你知道，人們會建立一些東西，然後把感測器數據直接輸入到 API，像是 03 API 呼叫之類的，在某些使用情境下，效果非常好。嗯，我想說最新的模型在這方面似乎做得不錯，而過去並非如此。 所以我們可能會在某個時候更明確地將其整合進去，但目前已經有很多相關的應用了。
語音互動的重要性
嗨，Sam。呃，我非常興奮能在遊樂場裡體驗語音模型，所以我現在有兩個問題。第一個是，就基礎設施的優先順序而言，語音對 OpenAI 有多重要？第二個是，您能否分享一下您認為它將如何呈現在產品和 ChatGPT 這個核心功能中？ 我認為語音極其重要。老實說，我們只是還沒有做出足夠好的語音產品。這沒關係。就像我們也花了一段時間才做出足夠好的文本模型。嗯，我們最終會破解這個難題，當我們做到時，嗯，我認為很多人會更頻繁地使用語音互動。 我非常……當我們最初推出目前的語音模式時，最讓我感興趣的是，它是在觸控介面之上的一個新串流，你可以一邊說話，一邊在手機上點擊。我仍然認為，在語音加上圖形使用者介面（GUI）互動方面，還有一些令人驚奇的事情可以做，但我們還沒有破解。 但在那之前，我們會先把語音做得非常好。當我們做到時，我認為不僅在現有裝置上很酷，而且我有點認為，如果你能讓語音感覺真正達到人類水平，它將催生一類全新的裝置。
編碼的核心地位
類似的問題。關於編碼的類似問題。 我很好奇，編碼僅僅是另一個垂直應用，還是對 OpenAI 的未來更為核心？那個對 OpenAI 的未來更為核心。嗯，我認為編碼將是這些模型……目前如果你問 CHP 一個回應，你會得到文本，也許你會得到一張圖片。嗯，你會希望得到一個完整的程式。 你會希望，你知道，每個回應都有客製化渲染的程式碼，至少我會。嗯，你會希望這些模型能夠在世界上促成事情發生，而我認為編寫程式碼將是你如何驅動世界並呼叫一堆 API 等等的非常核心的方式。所以我會說編碼將更處於核心地位。 我們顯然也會透過我們的 API 和平台來提供它。嗯，但是你知道，ChatGPT 應該非常擅長編寫程式碼。所以我們將從助理的世界轉向代理人的世界，再到基本上是貫穿始終的應用程式。我……我想這感覺會……是的，非常連貫，但是的。
AI 研究成功的關鍵因素
所以你對更聰明模型的路線圖抱有信念，太棒了。我有一個心智模型，其中有一些要素，比如更多數據、更大的數據中心、Transformer 架構、測試時運算。有哪些被低估的要素，或者將會成為該組合的一部分，但可能不在大多數人的心智模型中？ 嗯，我的意思是，這些事情中的每一件都很困難，而且你知道，顯然，槓桿效應最大的仍然是重大的演算法突破，我認為可能仍然存在一些 10 倍或 100 倍的突破，雖然不多，但即使一兩個也是了不起的。 嗯，但是，是的，這有點像演算法、數據、運算，這些是主要的要素。呃，嗨，呃，所以我的問題是，你管理著世界上最好的機器學習團隊之一。呃，你如何在讓像 Issa 這樣的聰明人去追尋深度研究或其他看起來令人興奮的事情，與自上而下地說我們要建立這個，我們要讓它發生，我們不知道它是否會成功之間取得平衡？ 有些專案需要如此高度的協調，以至於必須有一些自上而下的指揮，但我認為大多數人嘗試做得太多了。我……我的意思是，這就像……或許有其他方法可以運營好的人工智慧研究實驗室或一般的研究實驗室，但當我們創立 OpenAI 時，我們花了很多時間試圖了解一個運營良好的研究實驗室是什麼樣子的。 你必須追溯到很久以前的過去。事實上，幾乎所有能為我們提供建議的人都已經去世了。嗯，已經有很長一段時間沒有好的研究實驗室了。你知道，人們經常問我們，為什麼 OpenAI 能不斷創新，而其他 AI 實驗室卻只是模仿，或者為什麼生物實驗室 X 做不出好的成果，而生物實驗室 Y 卻能，諸如此類。 我們總是說，這是我們觀察到的原則。這是我們如何學習它們的。這是我們過去所研究的。然後每個人都說，太好了，嗯，但我還是要去做別的事情。我們說，沒關係。就像你來找我們尋求建議。你想做什麼就做什麼。嗯，但我發現，我們試圖用來運營我們研究實驗室的這幾個原則——我們並沒有發明它們。 我們從歷史上其他優秀的研究實驗室那裡無恥地抄襲過來——對我們來說是多麼有效。然後那些因為某些聰明的原因而決定做其他事情的人，卻沒有成功。
AI 在人文社科領域的潛力
嗯，在我看來，呃，這些大型模型，作為一個知識愛好者，對它們真正著迷的一點是，它們潛在地體現並允許我們回答人文學科中這些長期存在的、關於藝術週期性變化等有趣事物的驚人問題，甚至像是，呃，你知道，系統性偏見和其他類似事情在社會中真正發生的程度，以及我們是否能夠檢測到這些。我……非常微妙的事情，我們以前除了假設之外，從未真正能做到。我想知道 OpenAI 是否有考慮，甚至是否有路線圖，與學術研究人員合作，以幫助解鎖這些我們在人文學科和社會科學領域首次可以學習到的新事物。 我們有。嗯，是的，我的意思是，看到人們在那裡所做的事情真是太棒了。我們確實有學術研究計畫，我們會合作並進行一些客製化的工作，但大多數人只是說，我想要存取模型，或者也許我想要存取基礎模型，我認為我們在這方面做得非常好。 嗯，我們所做的事情有一個很酷的地方，那就是我們的許多激勵結構都傾向於讓模型盡可能聰明、便宜且廣泛可用，這對學術界乃至整個世界都非常有益。所以，你知道，我們……我們確實進行一些客製化的合作，但我們常常發現，研究人員或使用者真正想要的只是我們全面改進通用模型。 嗯，所以我們試著將，你知道，大約 90% 的主要力量集中在這方面。
客製化與模型的未來
我很好奇你們是如何思考客製化的。所以，你提到了聯合式的，像是用 OpenAI 登入，帶入你的記憶和情境。我只是好奇你是否認為客製化以及這些針對特定應用的後續訓練，是為了彌補核心模型的不足，還是試圖讓核心模型變得更好，以及你是如何思考這個問題的。 我的意思是，在某種程度上，我認為理想的柏拉圖式狀態是，一個非常小的推理模型，擁有一兆個 token 的上下文，你可以把你的一生都放進去。模型永遠不需要重新訓練。權重永遠不需要客製化。但是那個東西可以根據你的整個上下文進行推理，並且高效地做到。你一生中進行過的每一次對話，你讀過的每一本書，你讀過的每一封電子郵件，嗯，你看過的每一件東西都在裡面，再加上連接你所有來自其他來源的數據。 而且，你知道，你的生活就不斷地附加到上下文中，你的公司對所有公司數據也做同樣的事情。嗯，我們今天還做不到。呃，但是……但我認為任何其他東西都是對那個柏拉圖式理想的妥協，這是我希望我們最終能做到客製化的方式。
未來一年價值創造的來源
最後一個問題在後面。嗨，Sam，謝謝你的時間。你認為未來 12 個月大部分的價值創造會來自哪裡？會是更先進的記憶能力，還是安全性，或者是允許代理人做更多事情並與現實世界互動的協定？ 嗯，我的意思是，在某種程度上，價值將繼續來自三個主要方面：建立更多的基礎設施、更聰明的模型，以及建立將這些東西整合到社會中的支架。 如果你在這幾方面努力，我認為其餘的自然會迎刃而解。嗯，在更高層次的細節上，我有點認為 2025 年將是代理人執行工作的一年。特別是編碼，我預計它會成為主導類別。我想也會有一些其他的。嗯，明年我預計會是更多……呃，像是 AI 發現新事物的一年，也許我們會讓 AI 做出一些非常重大的科學發現，或協助人類做到這一點。 而且你知道，我……我有點相信，人類歷史上大部分真正可持續的經濟增長，在你已經擴展並殖民地球之後，大部分來自於更好的科學知識，然後將其應用於世界。然後是 27 年，我猜那將是這一切從知識領域轉移到物理世界的一年，機器人將從新奇事物變成嚴肅的經濟價值創造者。 但那只是我現在隨口的一個猜測。
結語快問快答
我可以問幾個簡短的問題來結束嗎？太好了。其中一個是，嗯，ChatGPT 5。它會比我們在座的所有人都聰明嗎？ 嗯，我的意思是，如果你認為自己比 03 聰明很多，那麼也許你還有一段路要走，但 03 已經相當聰明了。 嗯，兩個私人問題。上次你在這裡的時候，你剛經歷了 OpenAI 的一個小插曲。呃，現在有了一些時間和距離，你對這裡的創辦人有沒有關於韌性、耐力、力量的建議？ 嗯，隨著時間的推移，事情會變得更容易。我想，作為一名創辦人，你的旅程中會面臨很多逆境，挑戰會變得更艱難，風險也更高，但隨著你經歷更多糟糕的事情，情感上的負擔會減輕。 所以，呃，你知道，在某種程度上，是的，即使從抽象上看，挑戰變得更大更難，但你處理它們的能力，你建立起來的那種韌性，會隨著每一次經歷而變得更容易。嗯，然後我……我想，作為創辦人，遇到重大挑戰時最困難的事情，並不是挑戰發生的那一刻。 呃，就像公司歷史上會有很多事情出錯。嗯，在緊急情況下，你可以……你知道，你會得到很多支持，你可以憑藉大量的腎上腺素運作。就像那樣，你知道，你甚至會覺得……即使是非常大的事情，比如你的公司資金耗盡而倒閉，也會有很多人來支持你。 嗯，然後你挺過去，繼續做新的事情。我認為更難管理自己心理的是事後的餘波。嗯，我想，如果……你知道，人們非常關注如何在危機發生的那一刻工作。而真正有價值的學習是如何收拾殘局。 關於這方面的討論少得多。我想我從未找到過什麼好的東西可以推薦給創辦人去閱讀，不是關於如何在危機發生的第零天、第一天或第二天應對，而是在第六十天，當你只是試圖在事後重建時。 嗯，那才是你可以練習並做得更好的領域。謝謝你，Sam。是的，你名義上還在陪產假。我知道。所以，謝謝你抽空來和我們談話。非常感謝。謝謝。