OpenAI ChatGPT 负责人：我们（再一次）进入了 AI 的新时代 Tibo Sottiaux
OpenAI’s Head of ChatGPT: We’re entering a new era of AI (again) | Tibo Sottiaux
嘉宾：Tibo Sottiaux
全文文稿 · 按对话顺序保留完整内容，深入理解上下文。
§01原文文稿 · 00:00–24:33
我常常看着大家在做的东西，心里就会觉得：你们还没真正想明白。
如果你逼自己一把，真正去设想一年后这一切会比今天好大约 10 倍，你的构建方式就会完全不同。
你觉得在事情的发展方向上，大家还没有充分预估到（pricing in）的是什么？
互联网上的大多数操作将由智能体（agent）来完成。
如果你想让自己的产品在智能体那里取得成功，就必须按一定的规模量级来构建。
在日常工作中，你通常会同时并行运行多少个智能体？
随着我不断推进前沿，我发现自己组建的智能体团队越来越大，然后，当模型迎来下一次突破时，突然之间就会变成：“哦。
一个更强的智能体就能把这些全包了。”
于是我又把团队缩小，然后就这样不断经历扩张、收缩、再扩张。
这让我想到现在流行的整套 loops（循环）的玩法，还有那种小 graphs（图）的玩法。
要自己搭建、反复折腾你的循环，也许有人会为此兴奋，但我不认为未来会是这样运作的。
长期来看，你只是想要一个会学习的系统。
你并不一定想去琢磨：“哦。
我刚在想，我得按这种方式精确地设置循环才能拿到结果。”
你觉得我们的工作方式还会发生更剧烈的变化吗？
它会继续发生相当剧烈的变化。
即便在今天，它仍然显得有点笨拙，而我认为在它不再笨拙之前，它会一直显得笨拙。
Tibo，谢谢你来参加。
嗯。
谢谢邀请。
应该的。
这个房间不错。
你们今天发布了一大堆东西。
你睡得怎么样？
最近睡得好吗？
你还好吧？
我很好。
我很幸运，有一支非常好的团队。
所以我睡觉的时候，他们大半夜都醒着。
我们办公室有个很棒的房间叫“图书馆”，我们把它彻底改造成了一个超大作战室，里面的氛围简直无可挑剔。
大家在那里一直待到非常非常晚。
你做了很久的工程师。
你现在还写代码吗？
你还在提交 PR 吗，还是现在主要在写文档、开会？
什么叫写代码？
正是这个问题。
对。
你还在提交 PR 吗？
我也不知道。
这算不算——
算，算。
时不时会合并一些代码。
严格来说，有大量代码是为我写的，用来做各种分析：了解趋势、了解业务、了解下一个功能、看我们之前的发布表现如何。
这些代码很多都是 Codex 写的。
我显然已经不再手写代码了。
偶尔在周末，我会有一点“疗愈时刻”，纯手写做几道 LeetCode 题，但那是我唯一真正手写代码的时候。
在日常工作中，你通常会同时并行运行多少个智能体？
我以前会并行跑多得多的智能体，后来我们很幸运地在 Ultrafast 上取得了突破。
所以现在，我觉得自己又能进入心流状态了。
所以，仅仅是有一个更快的智能体，就对我帮助很大。
我很兴奋，我们很快就会把六个月前的 Ultrafast 推出去。
另外，嗯，我觉得这有点因情况而异。
随着我不断推进前沿，我发现自己组建的智能体团队越来越大。
然后，当模型迎来下一次突破时，突然之间就会变成：“哦。
一个更强的智能体就能把这些全包了，还能把一切都记在记忆里，并且不断学习。”
于是我又把团队缩小，然后就这样不断经历扩张、收缩、再扩张。
能再展开讲讲吗？
这让我想到现在流行的整套循环（loop）的玩法，还有整套图（graph）的玩法。
这是不是在某种程度上是那种思路的演进，还是……
我认为，要自己搭建、反复折腾你的循环，并把它琢磨明白，也许有人曾为此兴奋，但我不认为未来会是这样运作的。
我认为未来的运作方式是……就是我们对 dots 的定位以及随 dots 发布的东西：你拥有一个极其聪明的智能体，它 24/7 全天候工作，理解你的目标，理解你的偏好，并从反馈中学习。
我们发布的东西并不完美。
通过把它开放给我们的 Pro 用户，我会学到非常多。
但长期来看，你只是想要一个能从你想达成的目标中学习的系统。
你并不一定想去琢磨：“哦。
我刚在想，我得按这种方式精确地设置循环才能拿到结果。”
所以现在有 Codex。
有 ChatGPT Work。
有 ChatGPT 消费者版。
还有 dots。
我听到的意思是，你认为我们正在走向这样一种局面：dots 会成为人们与 AI 对话的主要方式，再由它去启动其他所有这些东西？
对。
我认为从根本上说，退一步看，不管是不是 dots，核心都在于摆脱对技术的束缚，拥有一种常驻的、主动的智能：它知道自己需要做的一切，并且可以通过任何客户端、任何屏幕获得。
你可以召唤它。
也许你走进一间会议室。
它就出现在会议里。
它会做笔记。
之后你可以在邮件里接着跟它聊，需要的话还可以给它发短信。
并不是说你得一直粘在笔记本电脑前，或者一直盯着手机。
而是你需要它时它就在，你不需要它时它也会让开。
我迫不及待想看到它成为现实，因为我觉得，把笔记本电脑像块砖一样随身带到哪儿都是，就是你被技术绑住了，而不是让技术为你工作。
本期节目由我们本季的冠名赞助商 WorkOS 赞助播出。
OpenAI、Anthropic、Cursor、Replit、Sierra、Clay 以及数百家其他成功公司有什么共同点？
它们都由 WorkOS 提供支持。
如果你在为企业客户打造产品，你一定体会过集成单点登录（SSO）、SCIM、RBAC、审计日志以及大公司要求的其他功能的痛苦。
WorkOS 把这些阻碍成交的难题变成了即插即用的 API，并配有一个专为 B2B SaaS 打造的现代开发者平台。
我投资的每一家开始向高端市场扩张的创业公司，几乎无一例外最终都用上了 WorkOS，因为它们是最好的。
无论你是正努力拿下第一个企业客户的种子期创业公司，还是正在全球扩张的独角兽，WorkOS 都是让你具备企业级能力、打通增长阻碍的最快路径。
它本质上就是企业级功能领域的 Stripe。
访问 workos.com 开始使用，或者直接去他们的 Slack 提问，那里有真正的工程师等着回答你的问题。
WorkOS 让你借助好用的 API、完善的文档和顺畅的开发者体验更快地构建产品。
前往 workos.com，今天就让你的应用具备企业级能力。
我正想问你这个。
感觉过去两年里，我们的工作方式发生了太多变化。
两年时间里，尤其是工程师，但还有很多岗位，这个角色、你的日常生活都发生了很大变化。
我很好奇，你是否认为我们正在逐渐定型，形成未来——我也不知道——五年的工作形态，或者说两年吧。
五年感觉太远了，没法去想；还是你认为我们的工作方式还会发生更剧烈的变化——
哦。
我认为它会继续发生相当剧烈的变化。
即便在今天，技术看起来终于在语音、多模态输入和输出上汇聚起来了，但它仍然显得有点笨拙。
我认为在它不再笨拙之前，它会一直显得笨拙，然后某一刻你就会觉得：“哇。
我可以就像我们现在这样跟这个东西说话。
它能完美地记住事情。
如果我想构思、头脑风暴，它可以随手画个草图，我有了一个协作界面。”
这就是我们随 ChatGPT Space 发布的东西。
它算是这件事的一个起点。
你可以想象我们有一块共享白板。
人与人之间、智能体之间都可以协作，我认为它会超越对话，超越你今天拥有的很多客户端。
这些在今天都还没有真正跑通。
所以我认为我们将经历一场新的巨大转型。
但我从这里听到的是，dots 是这个未来的重要组成部分，一个替你搞定一切的 AI 助手。
你不用再去想该用 Codex 还是 ChatGPT，以及……
是的，对于 Codex 和 ChatGPT，我们会合并……我们有 Chat。
我们有 Work 开关。
我们清清楚楚地听到了反馈。
大家很喜欢 Work 里的能力，但有时候也想用 Chat。
因为它更快一点，用起来也更舒服。
所以我们正在把它们合并。
我们在降低这种复杂度。
最终，我们也会把 dots 的全部能力直接放进 ChatGPT，抬高我们 12 亿用户的体验下限——当然到那时具体有多少用户，我们再看。
我们希望它真的非常非常无缝。
dots 让我非常兴奋的一点是，它们没有模型选择器。
完全没有任何配置。
你只需要跟它说话。
你唯一需要配置的，是你想通过哪些渠道跟它交流。
这感觉非常像电影《Her》（《她》）里描绘的那种世界图景。
我也不知道。
你常想起那部电影吗，就是那种——
我看过一次。
嗯。
我觉得也许更有意思的是去想……我更常想的是三四十年前的科幻作品，以及它们在当时有多么超前。
有没有哪部科幻作品是你常想起、对你影响最大的？
像《神经漫游者》（Neuromancer）这样的书，还有最早的《星际迷航》（Star Trek）。
我经常想起它，《星际迷航》有一点让我印象深刻：我觉得它里面的技术非常非常有用。
显然，你可以直接跟电脑说话，它就替你把事情办了。
你可以跟你的飞船说话，它就开动了。
对吧？
这一切正在变成现实。
我们正在进入那个时代。
我们这次是在现场观众面前录制的。
门外排起了长队，大家都在等着见你、听你讲话。
你怎么看待你所处的这个——我也不知道怎么说——角色，以及你肩负的这份责任：打造你正在打造的东西，以及它对人们生活产生的影响？
我也不知道。
那是一种什么感觉？
你是怎么看待这件事的？
我认为成为社区的一部分、和大家一起构建非常重要，因为从某种意义上说，我们正在一起发现这项技术，以及我们能用它一起做些什么。
所以每次我和别人交流，都会被提醒：你在做这件我根本没预料到的事情。
它以某种方式影响着现实生活，也影响了另一个人的生活。
把这些放在一起，这件事既让人非常谦卑，又非常鼓舞人心，而且我认为，要打造出对人类真正有用的东西，这是非常必要的。
我不知道没有社区我们该怎么做到。
我经常从做 AI 的人那里听到这一点：在发布产品、看到大家怎么用、看到会冒出什么之前，他们并不知道它到底是什么。
感觉你的意思是，要和大家一起把它做出来，而不是说：“这就是愿景。
我们已经全想清楚了。”
对。
就连 Twitter 社区总体上也一直挺友好的。
嗯。
你很会玩 Twitter，有时候有点挑衅，但非常厉害。
你怎么还能挤出时间发推？
我不理解处在你这个位置的人怎么会有时间泡在 Twitter 上发推、回复。
我每天大概花半小时——
哇。嘿。
……就是刷一刷，等我有灵感、有有意思的话想说的时候就发点东西。
很多时候就是当下灵光一现。
嗯。
完美的 Twitter 技能。
我们还没发布团队版的 dots，但今天我们发布了主 dot（primary dot），你可以对它进行配置。
你可以先熟悉一个 dot 能做什么，把它连接到你的各种应用，之后我们会开放创建多个 dot 的能力。
所以我有一个专门负责 Twitter 的 dot。
好的。
展开讲讲。
所以现在每个人只有一个 dot。
对。
目前还不能添加更多 dot。
没错。
以后他们将能拥有很多 dot。
讲讲这会往哪个方向发展。
嗯。
我们想先从一个开始，也就是主 dot，它大概也是你会发短信联系的那个，同时也是最深入学习你偏好的那个；然后看看大家用它做什么，看看我们需要怎么调整系统，通过和社区一起工作来学习。
然后，很快，不久之后你就能添加第二个、第三个、第四个，需要多少就加多少，组建你的虚拟团队。
然后你可以给它们分配具体的角色。
对吧？
我并不觉得这绝对必要，但有时候我手上有件事需要相当多的工作量，比如替我盯着 Twitter。
那就是一件独立的事。
就好像：“好吧。
这件事的工作量大到需要一整个 dot 来做”，然后你可以有好几个这样的 dot。
如果回看今天所有的发布，感觉 dots 可能是最吸引眼球的。
我很好奇，有没有什么东西你觉得没得到它应得的关注、将来会变得非常非常重要、大家却还没重视起来——一个很重要的愿景。
有。
有，有，有。
我认为那个“黑马”是生态系统，也就是把一切都开放出来，以及我们对全面开放所作出的、深入的承诺。
我们现在有 16 家合作伙伴接入了“使用 ChatGPT 登录”（Sign in with ChatGPT）。
我对此非常非常自豪。
这件事我们其实是去年开始的，当时多少有点临场起意。
我当时在和 Pi 以及 OpenCode 的创建者交流，聊着聊着就是：“你们当然应该可以直接用 Codex 登录，然后使用它的用量额度。”
然后我们就在线上握了个手。
我们就说：用这个认证吧，相信你们不会做什么见不得人的事。
后来它就发展起来了。
显然，它变得相当受欢迎。
于是现在我们把它做成了一个正式支持的功能，有很多很多合作伙伴，我很期待让它快速扩大。
另一方面，还有把所有基础设施以及我们为 ChatGPT 构建的方式开放出来，包括插件扩展和插件发现，让每个人都能通过大约 12 亿用户发布东西，并从这种分发能力中受益。
我们还有收益共享机制，这一点我们其实没在主题演讲里讲，但我们会向那些受欢迎、使用量很大的插件付费。
它们也会拿到一部分收入分成。
所以我认为，这种对开放生态的承诺会非常令人兴奋。
太棒了。
好的。
举个例子，比如有人在 ChatGPT Work 里使用 Notion 插件或 Figma 插件。
Notion、Figma 能从人们在应用内的使用中赚钱。
是的。
我们有大量使用 ChatGPT 的订阅用户。
他们有一定的用量额度。
当用户在插件里或在其他产品中使用这些额度时，当他们使用“用 ChatGPT 登录”时，我们会和对方共享收益，对方会因此获得报酬。
我觉得，插件和生态系统让人兴奋的一个原因——我也不知道怎么说——是分发平台，是走出去的途径。
人们发现了我的应用。
它一下子火了。
对于想让自己的插件脱颖而出、被人发现的开发者，你有什么建议？
做一个好插件。
对。
它的运作方式是——当然我们会持续调整这个系统——我们看留存数据。
我们看插件有多成功、质量如何，然后据此开始在对话中把它推荐给用户。
所以你的插件就可能被推荐给相当大一部分用户。
当然，如果你的插件不太好，它就不会再被推荐。
对。
你们会看用户长期使用这个插件的留存情况，这太棒了。
没错。
它是否真的增加了实用价值？
它是否让 ChatGPT 能做到别的事情？
明白了。
所以这不太像 AEO（答案引擎优化）那种，挑对关键词、让人写文章谈论你。
而是看人们是否持续使用、一直留下来。
没错。
我想是这样。
好的。
所以你认为这是那个会变成大事的黑马，而我知道这算是第二次尝试了。
你们之前有过一个应用市场，那个——
这一次是对的那个。
好的。
这次会成功。
也许再回到 dots，因为感觉它是未来愿景的重要组成部分：你们是什么时候开始做这个的？
显然之前有过 OpenClaw，那是 OpenClaw 的一个大时刻。
Peter 加入了，还有一个基金会，然后还有 Grok Bot、Muse、Instinct 以及所有这些东西。
我想问，你们做这个做了多久？
为什么你们花了这么久才推出东西？
你还记得 Codex Cloud 吗？
记得。
最早那个。
对。
那是一年前的事了。
对吧？
如果你回看 Codex Cloud，看看我们当时用的那个小动画，我觉得那就是 Grok Bot 的灵感来源。
真的非常非常像，我会说像得有点诡异。
不过说正经的，在研究方面，长时间、持续、长周期（long-horizon）的任务，我们已经做了两年多。
能保持连贯的记忆系统，也做了差不多同样长的时间。
其中很多我们已经直接上线到 ChatGPT 里了。
我觉得大家真的很喜欢 ChatGPT 能了解到这么多与自己相关的信息。
我交流过的很多人都有类似的小故事：“嘿。
我生病了，ChatGPT 还记得，其实我之前办过一次烧烤。
我用了青柠，在调龙舌兰酒。
它就说，我手上的这个灼伤很可能其实是青柠造成的，再加上晒伤。”
他们就会想：“它怎么知道的？”
然后就是，记忆在 ChatGPT 里效果非常非常好，所以我们在这上面投入了大量研究。
所有这些，再加上 Codex 的运行框架（harness），以及能以良好效率 24/7 持续运行的能力，汇聚在一起，就是我们随 dots 发布的东西。
所以这是很多很多个月的工作成果。
另外，很重要的一点是把安全（safety）和安保（security）做好。
这也是我们搭配 Astra 发布的原因。
它是我们最安全、对齐程度最高的模型，我们还投入了多得多的精力让 dots 真正安全可靠。
我喜欢问来节目的嘉宾一个问题：你认为随着时间推移，人类大脑会在哪些方面继续保有价值？
在实际发生的工作中，你觉得哪些地方离不开你，而哪些地方 AI 正在承担越来越多？
你认为随着时间推移，人类大脑在哪些方面会继续有用、最有用？
好的。
我认为这在很大程度上取决于我们如何构建这项技术，而 OpenAI 设计一切的方式，是把人放在中心，把它打造成人的延伸，延伸你的意志和你的品味，从而真正成为一种极具赋能作用的东西。
我认为，只要我们继续这样做，它就能让你把自己想做的任何事情、你的创造力、你的品味，以一种感觉很棒的方式放大。
在当下，它真的就是一件艺术工具。
对吧？
我们也许不再有程序员了，但我们拥有比以往任何时候都多的构建者。
我认为这里面会有一些东西始终保持深刻的人性。
人类想要学习，想看看其他人在构建什么，而我对此更感兴趣得多。
我在这儿。
我不是在跟 dot 说话。
我是在跟你说话。
对吧？
我认为这在非常非常长的时间里都会成立。
工程师的生活发生变化后，尤其出现了一个现象：上下文切换变得多了很多。
还出现了一种孤独感的趋势：他们整天在跟智能体说话，而不是跟其他人说话。
我很好奇你会在多大程度上思考 AI 对人们生活的这部分影响，以及你可能会如何……这有解决办法吗？
你有没有在考虑一些办法，让这件事没那么烦人？
有。
一直在想。
减少配置疲劳是其一。
还有改变“和智能体对话是一场单人冒险”这件事：你只是和你那一个智能体对话，然后你有了很多个智能体，再把大量事情委派出去——很多因素会汇聚在一起，让这件事变得愉悦得多。
这是我花大量时间思考的事，团队也花了大量时间思考。
所以我认为，对我来说，完成事情的理想方式是让它就存在于你的物理空间里。
我们就像现在这样聊天。
它能观察到：“这些是我们提出的想法。”
我们可以在白纸上、在纸上随手记点东西。
我也许可以把它拿过去，在后台开始构建，然后你又说：“其实我还有另一个想法。”
它就会开始构建另一个东西。
你只要把它投到屏幕上，然后跟它说话就行。
它就参与到和其他人的对话中来。
你不会因为必须一直盯着屏幕、满脑子想着怎么写提示词而感到疲惫。
一切变得非常自然。
这就是我们正在走向的方向。
我认为我们今天还没有完全做到，但未来会做到。
沿着这个话题，另一个已经显现的弊端，就是那种要做得更多的压力。
因为我们能做得更多，所以每个人都会说：“快点。
同时跑 30 个智能体。
你为什么不多发布点东西？
别人都在发布更多。”
你觉得这个问题能解决吗？
还是你觉得这就是——我也不知道——人的天性：“我们能做得更多。
那就看看能再多做出多少”？
我想我们也听到了 Sam 谈这件事的前景：减少噪音，让你把注意力花在你想花的地方，而不是让这些也许重要、也许不重要的事情都来争夺你的注意力。
就是把这些稍微调低一点，让你专注于该专注的事情。
每次我去度假，花上一周时间彻底断开连接，我都觉得很了不起。
我会开始用不同的、更有创造力的方式思考，我非常想看看：我们能不能把这种状态带回来？
我们能不能让它成为你的日常？
也许你需要更少的会议。
也许你不需要做那么多事，而如果你休息得更好，实际上会更有效率。
所以我认为，作为一个行业，我们得把这件事想明白，但我认为这才是 AI 的承诺所在。
它不只是每秒多发一条提示词。
我现在正在做一个机器人，算是一个“精力审计”机器人：它会看我的日历，然后问我：“这件事是在给你补充精力，还是在消耗你的精力？
这件事是不是本可以交给别人来做？”
我觉得 AI 就应该说：“嘿 Lenny，也许你可以砍掉这些事，这样你会更快乐。”
你最近有没有用 AI 做过什么特别有意思的事，一个特别酷的用例，让你觉得：“哇。
这真的太神奇了。
让我大开眼界”，或者你听说过别人的这种例子？
哦。
有件挺酷的事，因为现场演示刚刚当着所有人的面失败了，对吧。
当时就是：“好吧。
这可不太妙。”
但其实，我的 dot 当时……
它好像意识到我在 DevDay。
我们的 ChatGPT 生产环境宕机了，于是它在现场演示前五分钟给我发了提醒，这其实让人挺紧张的。
因为它说的是：“嘿。
生产环境挂了。”
它还说：“哦。
要不要我试着修一下？”
我就说：“小 dot，我觉得你还没到那个水平，不过谢谢你愿意尝试。”
然后我联系了工程团队，我们开始排查到底发生了什么。
现在已经修好了。
但拥有这样一个东西，它能理解：“好的。
有一件相当重要的事正在发生。
它叫 DevDay。
有这样一个生产系统。
有一场现场演示。
演示很可能用的就是这个生产系统，所以这两件事是相关的。
这件事五分钟后就要发生了。
所以我应该提醒他一下，因为他大概会想知道。”
我觉得这相当了不起。
确实了不起。
哇。
所以它就是知道这件事要来了，并且告诉了你。
我很喜欢它还想去修，而你说：“还不太行。
你还没到那个水平。”
我不觉得它当时是那种“快去给我露一手”的情况，不过要是那样，故事会更精彩。
你对给它开放所有这些访问权限怎么看？
我也不知道。
它能访问生产代码库之类的吗，你懂的？
它能在有护栏（guardrails）的前提下访问部分生产系统。
我们谈到过专用 dots，而专用 dots 就是在额外的护栏、额外的监控下运行，并且跑在它们自己的硬件上。
所以我们实际上有一些是跑在 Mac mini 上的。
我们构建 dots 的方式有一个根本区别：运行框架（harness）并不在那台机器上运行。
另外，这一点也许大家还没意识到：它可以连接你想要的任意多台设备。
所以它有自己的电脑。
你其实也可以把它连接到你自己的笔记本电脑上。
随着时间推移，你可能会把它连到 10 台不同的设备上，而它可以控制所有这些设备，有点像一只章鱼。
所以你基本上是在跟你的 dot 说话。
它住在某个地方的某台虚拟机里，然后它可以……
对。
可能是虚拟机，也可能不是。
它就是一个东西，可以连接很多设备。
本季的支持赞助商是 DX。
既然你们公司的每个人终于都在用 AI 了，工程负责人面对的问题就不再是“我们在用 AI 吗？”
而是“它带来回报了吗？”
借助 DX，你可以在整个产品生命周期中衡量 AI 采用带来的影响，并进行基准对比。
DX 会告诉你 AI 在哪些地方帮到了开发者，又在哪些地方制造了新的瓶颈。
你还可以用它评估 AI 供应商、监控成本和许可证，并准确看到是什么在限制你的智能体。
正因如此，包括 Snowflake、Sony 和 BNY 在内的数百家企业都在使用 DX 平台来衡量 AI 对开发者生产力的影响。
访问 getdx.com/lenny 预约 DX 的演示。
网址是 getdx.com/lenny。
你们真的在大量招人。
我知道你们在大量招人。
在面试中，你发现在你考察的技能里，哪些正在变得越来越重要，越来越决定一个人现在能否成功？
又有哪些技能你觉得正在变得不那么重要，就是：“好吧。
我们没那么需要这个了”？
嗯。
我会说，正在变得不重要的技能是打字快。
哦。
那已经没那么有用了。
正在变得更重要的技能是出色的品味、为用户着想、与你所服务的受众建立连接。
很多前创始人现在都极其成功，或者说那些连续创业者。
我们在 OpenAI 招人时也发现了这一点：我们有很多创始人。
我想目前 OpenAI 有超过 120 位前 YC 创始人，所以它就像一家超级创业公司。
我认为，那种想要打造有意义的东西的热情和渴望，再加上知道“好”是什么样子，比以往任何时候都更重要。
我一直以来都在主张，PM（产品经理）会在这个时代如鱼得水，因为这基本上就是 PM 的工作。
他们会问：“我们应该在哪里构建？”
帮助别人把它做出来，然后问：“这对吗？
这够好吗？”
然后迭代。
所以，我也说不好。
我同意这一点。
§02原文文稿 · 24:34–37:20
嗯。
好的。
另外，角色之间的界限正在变得模糊，所以你以前可能只做设计或只做工程，总觉得有点不自在。
但现在，正是你大放异彩的时候。
你怀念工作中工程的那部分吗？
我以前也当过工程师。
我当了 10 年工程师。
你可能不知道，那里面有一种心流状态。
就是那种纯粹地构建、看着它跑通或跑不通的美妙感觉。
你会怀念吗，还是你会觉得：“好吧。
那是我过去的生活了”？
有一阵子我很怀念，而现在有了真正很快的速度，我又找回了那种感觉。
所以我非常希望尽可能让更多人也能拥有这种体验。
要让它变得无处不在、提供给超过 10 亿用户，还需要一段时间。
但现在有了 Ultrafast 的速度，我们已经能在六个月前的模型上做到这一点。
它的成本和 Astra 大致相当。
所以这方面的进展相当惊人。
就连我们内部也会觉得：“哇。
我们也能做到这些事。”
因为我们在用 Astra，而且发现能把它推得非常远。
当你拥有那样的速度，尤其是还能用语音来控制它时，你就会重新回到那种非常有创造力的心态和心流之中。
它和过去的心流不一样，但我并不怀念过去。
嗯。
就像你们最近的两支发布视频，里面就是人们站在那里跟自己的 AI 说话，一边做饭，或者坐在躺椅上。
没错。嗯。
我在活动现场转的时候问了大家该问你什么，有一个问题被提了好几次：给应届毕业生、职业生涯初期的人有什么建议。
我想很多人都很敬仰你，想成为下一个 Tibo。
对职业生涯早期的人，在做什么方向、培养什么技能、该怎么做这些方面，你有什么建议？
嗯。
我觉得下一个 Tibo 已经在 OpenAI 了。
他叫 Ahmed Ibrahim。
我很喜欢和他一起工作。
他被 OpenAI 录用时还是应届毕业生。
他现在负责 Applied（应用部门）的全部 OpenAI 算力集群，这是一份非常非常重大的责任，而且 Codex 运行框架的很大一部分也是他搭建的。
让 Ahmed 真正脱颖而出、取得成功的，是他的……
他极其友善。
他极其善于协作，总是努力去解决真正重要的问题，但方式上从不把自己放在第一位。
他就像一块海绵。
他学得非常快，什么都学，并且用上所有最新的技术，以我从未见过的速度学习。
所以，仅仅在几个月到一年的时间里，他在公司的成长就让人看得无比惊叹。
现在他是我在 OpenAI 负责最关键的发布时极其信任的人。
好的。
我得请他来上节目。
你应该请。
你应该请。
那么说到 OpenAI 内部的运作方式，在 OpenAI 内部工作是什么样子，有哪些会让人意外？
从外面看，感觉就是不停地发布代码。
事情有点混乱，但很棒。
我也不知道。
OpenAI 内部是什么样子，有哪些会让人意外？
我不知道这算不算意外，但就像我说的，有很多前创始人在做大量自下而上、非常令人兴奋的想法。
比如，Decisions API 就是很快做出来的。
我们意识到我们手上的 Luna 是个非常好的模型。
我们只要做一些约束采样（constraint sampling），然后以一种不同于 Responses API 的形式发布就行。
这样做之后，它更快，在某些场景下用起来相当愉快。
如果你去看看底层，就会发现，好吧，有这么一个 Slack 频道组建了起来。
最初是四个人在一个周末上折腾它，然后它作为公司内部试用（dogfood）开放给了大家。
然后大家兴奋起来，开始用它构建东西，然后会说：“哦。
我们可以支持视觉输入。
这比市面上任何东西都还要好。”
然后大家越来越兴奋。
大家开始以一种感觉完全没有组织结构的方式参与进来出力，然后一路推进，最终发布出东西。
然后，我们会尽量对质量保持高标准，在东西发出去之前把它拦下来，或者它们也许还需要再打磨一下。
原本我们也许还打算在今天的 DevDay 上发布更多东西。
后来我们觉得：“好吧。
我觉得这已经很多了。
先稍微压一压，把它们错开发布。”
所以下周和下下周我们还会有更多发布。
但这就是一种不可思议的自下而上的能量，然后有人承担起相应的角色，把这股能量引导到有成效的方向上。
OpenAI 有一点非常明显也非常独特：感觉你们拥有很大的自主权。
你想什么时候按重置按钮就什么时候按。
你想在 Twitter 上说什么就说什么。
感觉这是一种非常独特的文化，你们拥有很大的自主权，我想这背后也伴随着大量信任。
也许可以讲讲这种……因为感觉这是 OpenAI 的一个优势，让你们能更快地行动，也就是这种文化理念。
你会得到很大的自主权，然后你就得为此负责。
所以我们就是相信大家会做出好的选择，而当事情出错时，快速修复，或者从错误中学习。
到目前为止都还不错。
它确实成了一个非常有赋能感的环境。
确实，我可以在必要时、在感觉合适的时候按下重置按钮，这是一种特权。
此外，它也让我能以一种我认为在其他情况下不可能的方式，真正贴近社区。
对吧？
我不需要层层审批。
你说有时候大家会搞砸。
在你拥有的这种——我也不知道怎么说——自主权和信任之下，有没有什么事是你搞砸了的？
有。
我认为有时候，我本可以更好地激励团队去构建不那么复杂的东西，而不是一味地继续追求复杂性。
我想，在 Codex 早期，我们有过几次故障是我造成的。
在我刚到 OpenAI 的最初阶段，第三天我就把生产环境搞挂了。
我当时就，嗯。
但在那之后我还保住了工作，而且我吸取了教训。
大家想让我问你的另一个问题是：在接下来的——我也不知道——一个月或一周里，他们应该预期会有多少次重置？
取决于我们把东西搞坏多少次。
好的。
所以这就是理念。
你搞坏了什么，你就重置。
这算是那种——
对。
搞坏一些东西，也庆祝一些东西。
那么也许把视角拉远一点：在事情的发展方向上，你觉得大家还没有充分预估到的是什么？有哪些将会发生的变化，大家没有看得像应有的那样清楚？
我觉得有太多事情我感觉还没被充分预估到。
我认为互联网上的大多数操作将由智能体来完成。
模型会以相当惊人的速度变得更便宜、更快。
我们终于将能够以非常无缝的方式把所有模态整合到一起。
我觉得就这三点而言，我常常看着大家在做的东西，心里就是：不对。
你们还没真正想明白。
你们已经差不多到了，但如果你逼自己一把，真正去设想一年后这些都会比今天好大约 10 倍，你的构建方式就会不一样。
你有没有看到由此产生的任何二阶效应？在这个大多数操作都由智能体完成、大概大部分流量也会来自智能体的世界里？我也不确定。
没错。
你有没有想过由此会产生什么二阶效应？
有。
有很多。
首先，如果你想让自己的产品在智能体那里取得成功，就必须按一定的规模量级来构建。
比如我们和 Notion 合作非常紧密，当他们构建了自己的 MCP 之后，突然之间，哦，它就向所有这些能真正干活、会使用这个 MCP 的智能体开放了。
于是他们迎来了海量流量，这显然给系统带来了很大压力。
你得想清楚这其中的经济账。
所以如果你在做产品，就会面临这样一种张力：到底要不要构建一个接口？
你可以先拖一阵子，但这是不可避免的。
对吧？
大多数东西都将由智能体来使用。
我认为朝着那个未来去构建非常重要。
另一方面，反过来说，为人类打造极其令人愉悦的新体验、让人真正从更传统的模态中受益，我觉得这方面的投入是不足的。
在过去，比如说一年里，有没有什么事你改变了看法，就是你以前相信、现在看法不同的事？
我原本预计我们要再过一两年，才能达到我们今天这些模型（比如 Astra）的能力水平。
所以我不得不调整我的优先级。
另外，我没想到自己会这么依赖语音，我现在大量的事情都是通过听写或者直接给我的智能体打电话来完成的。
我没预料到这一点，没想到这种方式感觉会好这么多。
所以在这一点上我不得不改变看法。
然后，你提到了招聘，有一件我之前没意识到的事，是年轻一代拥有多么惊人的才华和活力，以及他们会成为最先拥抱所有这些变化、并琢磨出如何驾驭这一切的人。
所以这也改变了我对招聘及其策略的看法。
就这一点再深入一下，也就是说，刚进入职场的人其实拥有优势。
因为他们还没有被某种工作方式定型，可以全力投入 AI。
对，而且我认为还有那种吸收和学习都极快的能力。
你谈到模型正在快速变得非常聪明。
显然，最近有很多关于 AI 未来能做什么、AI 对人类构成的危险、p(doom)（末日概率）之类的讨论。
你们放慢了部分训练。
每个人都在把握前沿的推进节奏。
你怎么看待这个 AI 世界以及它对人类的潜在风险？
你是怎么思考这件事的？
对我来说，把握前沿的节奏，就是真正提前投入，而且投入得比我们自认为应该投入的还要多得多：投入模型的对齐和安全，投入安保，投入护栏。
我们在二级监控上投入的算力越来越多。
也就是说，一方面有投入到主系统，也就是正在干活的那个智能体上的全部算力；另一方面，还有投入到监控这个主智能体上的全部算力，以确保它不会采取风险过高的操作，或者在任何看起来它可能遭到提示词注入（prompt injection）的情况下不去打断它（原话如此），并对此进行干预。
我们在 API 技术栈上的大部分投入，实际上都花在了安全技术栈上。
所以对我来说，这就是在应对……
就是你要确保自己被极度加固。
这就是我们正在做的。
我们还没有发布超越 Astra 的下一档能力提升。
我们发布过一个水平相近、接近 Astra 智能、但高效得多的模型。
所以我们对此感到非常放心，但我们会继续在这方面大量投入。
到目前为止，我对我们的做法感觉非常好。
我想新闻里也报道过，我们有 6.1 Astra，然后我们没有发布它。
这是我非常自豪的一件事。
所以我听到的是，你对我们能解决对齐问题、解决 AI 做出非常糟糕的事情这些问题持乐观态度。
最近 AI 做了很多非常非常不好的事，比如 Hugging Face 那些事情。
但我听到的是乐观：“我们会解决的。
会没事的。”
是的，而且我觉得这显然是一份深重的责任，但同时，如果你想想 OpenAI 面临的激励，我们为 12 亿人打造产品，我们不能把这件事搞砸。
对吧？
对于我们交到这么多人手里的东西，我们非常非常认真，这些人里还包括本身并不太懂技术的人。
你必须把它做对，所以我们在这上面不赌博。
最后一个问题：这个应用目前的状态，有什么让你恼火、让你觉得“该死。
我们得把这个修好”？
应用目前的状态。
我觉得模型已经差不多了，但还没完全到能让应用几乎完全消失的程度。
我迫不及待想真正达到那种极致简单的境界。
就连我自己都会对模型选择器、推理强度（reasoning effort）、到底用多智能体还是 ultra、甚至它们具体是干什么的感到疲惫。
你差不多得有个模型选择器的博士学位才行。
对吧？
我只想尽快把这些全部去掉。
太棒了。
Tibo，谢谢你来参加。
嗯。
谢谢邀请我。
嗯。
非常感谢收听。
如果你觉得本期节目有价值，可以在 Apple Podcasts、Spotify 或你喜欢的播客应用上订阅本节目。
另外，也请考虑给我们评分或留下评论，这真的能帮助其他听众发现这档播客。
你可以在 lennyspodcast.com 找到所有往期节目或进一步了解本节目。
下期见。