在一日一變的AI圈，有句格言值得銘記：“你今天用的AI模型，會是你用過最過差的AI模型。”這一振聾發聵的觀點出自OpenAI首席產品官Kevin Weil之口，道出了AI發展速度之快令人咋舌。

Kevin Wheel曾在Twitter、Instagram、Facebook和Planet等科技公司擔任產品負責人，也是Facebook Libra加密貨幣的共同創建者，同時他還是Planet、Strava、黑人產品經理網絡和自然保護協會的董事會成員。但他說，這些職業經歷與在OpenAI工作的體驗截然不同。

站在AI、AGI、也許未來還有超級智能的最前沿，Kevin Wheel在一次長達1個半小時的深度訪談中，討論了OpenAI的產品思維、AI對工作和產品的影響、OpenAI可能不會做的市場、在AI時代最重要的技能是什么、甚至他教自己的孩子關注什么等等一系列干貨。本文特此梳理其中的十條經驗之談，希望能夠為AI創業者和AI愛好者帶去思考。

油管博主Lenny對話OpenAI首席產品官Kevin Weil

【經驗一】對AI產品開發的思考

與此前的工作體驗不同，Wheel指出在OpenAI工作體驗的差異：技術和速度。

“在我以前工作過的所有地方，你基本上知道你在構建什么技術、你花時間思考解決什么問題、為誰構建產品、如何改善他們的生活。但你構建的基礎技術基本上是固定的，你今年使用的數據庫可能比兩年前的好5%。”Wheel說道，“但在AI領域完全不同。每兩個月，計算機就能做一些前所未有的事情，你需要完全重新思考你正在做的事情。”

這種快速變化的環境，也改變了產品開發的思維模式。在傳統科技公司，開發團隊通常有相對確定的技術邊界，而在OpenAI，團隊必須不斷適應和利用快速進化的AI能力。

OpenAI最初是一家研究公司，隨著公司轉型后推出了ChatGPT，但Wheel強調：“OpenAI永遠不應該成為一家純粹的產品公司，我們需要同時成為一家世界級的研究公司和一家世界級的產品公司，兩者需要真正地結合。”

這種研究與產品的融合是OpenAI產品成功的關鍵。Wheel解釋說，“最好的產品來自于產品設計和研究團隊一起工作，共同構建新穎的東西。”他指出公司約有25名產品經理，相對較少，這是有意為之，以保持組織的靈活性和執行力。

在OpenAI，產品開發遵循幾個核心理念：迭代式部署、模型至上、自下而上式創新。

1、迭代式部署：OpenAI采用了“迭代式部署”的理念。“我們都在一起學習這些模型，最好的方式是，即使在你不知道全部功能的情況下發布產品，然后在公開場合一起迭代會更好。我們與社會一起進化，共同學習這些模型的不同之處。”

2、模型至上。Wheel提出了“模型至上”的思考。模型不是完美的，它們會犯錯，對于不那么嚴重的部分，OpenAI的心態是：兩個月后會有一個更好的模型，它會徹底打破當前的所有限制。這種心態引導團隊專注于探索邊界，而不是完善現有能力：“如果你正在構建的產品正處于模型能力的邊緣，請繼續前進，因為你走對了方向。再等幾個月，模型會變得更好，突然間，你那個原本勉強工作的產品將真正閃耀。”

3、自下而上式創新。談到公司的路線圖規劃，Wheel引用了艾森豪威爾的名言：“計劃毫無用處，但做計劃卻絕對必要”。他說明OpenAI確實進行季度路線圖規劃，但不會嚴格遵循，因為底層技術變化太快。相反，他們更注重自下而上的方式，授權團隊快速行動。

“我們有優秀的工程師、產品經理、設計師和研究人員，他們對正在構建的產品充滿熱情，而且他們也是構建這些產品的人，所以他們對產品的功能有真正的認識，這一點非常重要。”Wheel說。

【經驗二】 AI時代的核心技能：評估基準(Evals)

與傳統軟件不同，大模型(LLM)存在一種模糊性。Wheel指出：“在Instagram這樣的平臺上，有特定功能的按鈕，你知道它們的作用。當你給計算機明確的輸入時，你會得到明確的輸出。但大模型完全不同，它們擅長處理模糊、微妙的輸入，所有人類語言和交流的細微差別它們都能處理得很好。”

這種模糊性延伸到輸出結果：“對于同一個問題，你可能會得到本質上相同的答案，但肯定不是每次都是同樣的一組詞。”這種特性對產品設計帶來了獨特挑戰——如果模型在某一任務上準確率是60%、95%或99.5%，每種情況都需要設計完全不同的產品體驗。

在AI產品開發領域，Wheel強調了一項正在變得至關重要的技能：評估基準(evals)——這是“對模型的一種測驗、測試，用來衡量它對某一特定主題的了解程度，或者它對某一系列問題的回答能力有多好。”

這就像給模型進行單元測試，確定它在創意寫作、科學問題或編程等各個領域的能力水平。Wheel認為，「評估」對于AI產品開發很重要，因為它幫助團隊了解模型在各種任務上的準確率，從而指導如何構建產品。

“如果模型在某些事情上只有60%準確，你就需要完全不同地構建你的產品。更重要的是，這些評估不是靜態的——它們成為持續學習和改進的基礎。”他說。

【經驗三】讓大模型像人一樣：要思考、要聊天

Wheel分享了一個令人驚訝的信息：設計AI產品體驗時，團隊經常會思考，如果這是一個人，他們會如何做？

也就是說，當OpenAI團隊開發AI推理模型時，團隊需要解決的一個問題是，從用戶體驗上如何表現出“AI像人類一樣在思考”：

“如果你問人類一個問題，這個人在思考的時候，不會完全沉默20秒，然后突然回答問題。所以，我們也不應該只是在那里顯示一個進度條，體驗很不好。但我也不會開始喋喋不休地說出所有的想法，所以我們也不應該展示模型的整個思維鏈。我可能會說：‘嗯，好問題，讓我想想...’，然后給出一些小思考。這實際上就是ChatGPT最終呈現出來的體驗。”這種以人類交流為模型的設計思路，幫助OpenAI創造了更自然、更人性化的AI交互體驗。

同理，盡管許多人認為，聊天不是與AI交互的終極界面，但是Wheel持不同觀點：

“聊天是一個絕佳的界面，因為它非常通用，而且它還原了人類最自然的交流方式。如果我必須用某種僵硬的界面與你交互，我能跟你討論的內容就會少得多，它會阻礙我們達到最大的溝通帶寬。”他說，“過去這種方式不起作用，是因為沒有模型能夠理解人類語言，這正是大語言模型的神奇之處。所以，聊天界面是一個完美體現這些模型力量的界面。”

【經驗四】微調模型：AI產品開發的未來

Wheel預測，未來每個產品團隊中都會有更多的研究人員，甚至不僅僅是在基礎模型公司，因為「微調模型」將成為構建大多數產品的核心工作流程。

他解釋道：“很多人知道這些基礎模型非常好，我們的API做了很多事情非常好，但是微調使模型在特定用例上表現得更好。”

他分享了OpenAI內部如何使用多種模型和微調模型的例子：“如果我們有10個不同的問題，我們可能會用20個不同的模型調用來解決它們，其中一些使用專門的微調模型。它們使用不同大小的模型，因為你可能對不同的問題有不同的時延要求或成本要求。”

這種方法類似于人類組織的工作方式——每個人具有不同的專長，通過組合這些不同專長的人，整體的輸出比任何一個人的輸出都更好。

【經驗五】AI不會取代創造力

談到AI對創意工作的影響，Wheel分享了一個影視制作領域的例子。一位導演告訴他，以前制作一個電影轉場特效，他需要支付一家3D效果公司10萬美元，等一個月，只能得到兩個版本供選擇。

但現在有了Sora（OpenAI的視頻生成模型），他可以獲得這個轉場的50個不同版本，只需向模型提供提示詞進行頭腦風暴。他仍然會找那個3D效果工作室制作最終版本，但他已經經過了頭腦風暴，有了更具創意的方法，結果會更好。

Wheel強調，AI不會取代創造力——沒有人會輸入“給我做一部偉大的電影”，并期望AI完成所有工作，相反，它將成為創意過程中的強大輔助工具。

【經驗六】培養孩子與AI共存

作為三個孩子的父親，當被問及他鼓勵孩子未來學什么時，Kevin說，他的孩子們已經是“AI原生代”，對他們來說，無論是與AI對話，還是自動駕駛汽車，都已經很常見。

他還對“AI個性化輔導”的潛力表示驚訝：“這可能是AI能做的最重要的事情之一。每項研究都表明，當你將課堂教育與個性化輔導相結合時，學習速度會有多項標準差的提升。ChatGPT是免費的，模型已經足夠好了，這真的可以改變世界。”

雖然他認為，「編程技能」在很長一段時間內都很重要，但他更強調培養孩子的好奇心、獨立性、自信和思考能力：“我不知道未來會怎樣，但這些技能在未來的任何配置中都是重要的。”

【經驗七】對創業者的建議：OpenAI不會進入的領域

對于想知道OpenAI或其他基礎模型公司可能不會“碾壓”的領域，Kevin提供了一些見解：

“無論你的公司多大，無論人有多優秀，墻外總有更多聰明人，而不是墻內。這就是為什么我們如此專注于建立一個偉大的API。我們有300萬開發者使用我們的API。無論我們多么雄心勃勃，不論我們增長多快，AI可以從根本上改善我們生活的用例有太多太多，我們不可能有足夠的人力，我們不可能擁有所有專業知識來構建這些東西。”

“數據是特定于行業的，特定于用例的，存在于某些公司的圍墻后面。在世界上每個行業和每個垂直領域，都有巨大的機會去構建基于AI的產品，改進現有技術。我們不可能自己做所有這些事情，我們也不想做，即使我們想做，我們也做不到。”

【經驗八】從失敗中學習，向前看

在采訪的最后部分，Wheel談到了他在Facebook領導的Libra加密貨幣項目，稱其為“我職業生涯中最大的失望”。

該項目旨在解決全球匯款問題，讓30億WhatsApp用戶能像發送短信一樣簡單地互相發送資金。“我們正在解決的問題，是非常真實的問題。比如匯款領域，人們向其他國家的家庭成員匯款，卻要支付20%的費用，這太離譜了。而我們有30億人在世界各地使用WhatsApp，每天互相交流，尤其是朋友和家人，正是那些會互相匯款的人。為什么你不能像發送短信一樣立即、便宜、簡單地發送錢呢？”

盡管項目最終未能成功，但Facebook開發的技術現在繼續以開源形式存在，并被其他區塊鏈公司如Aptos和Miston采用。Wheel思考道：“可能現在Meta應該重新考慮這個項目，因為現在的政府對加密貨幣更友好，而Meta的聲譽也處于一個不同的位置。”

【經驗九】人生哲學：持續的良好工作

當被問及他最喜歡的座右銘時，Wheel分享了扎克伯格在Facebook的一次財報電話會議上說的話：“有時候不是一件事，而只是長期持續的良好工作。”

這句話深深影響了Wheel，他將其制作成海報放在自己的房間里。他解釋說：“人們太經常尋找靈丹妙藥，而生活中的很多事情，很多卓越實際上是每天都出現，日復一日地做好工作，每天都變得更好一點。如果你繼續做，收益會不斷復合，在一年、兩年、五年的過程中，它會累積得非常驚人。”

【經驗十】AI的樂觀未來

盡管人們擔憂AI會帶來工作崗位流失和更嚴重的問題，Kevin對技術保持樂觀：

"我是一個技術樂觀主義者。如果你回顧過去200年，技術推動了使我們成為今天這個世界和社會的許多進步。它推動了經濟進步、地緣政治進步、生活質量和壽命的進步。技術是幾乎一切的根源。"

就像每一次重大技術變革一樣，AI也將改變我們工作和生活的方式，但最終會創造出更多可能性。而如Kevin所說，今天我們使用的AI模型只是未來模型的最基礎版本，科技創新的浪潮才剛剛開始。

他指出，模型正在以驚人的速度變得更智能、更快、更便宜和更安全，并且這種進步速度遠超摩爾定律的預測。

作為站在AI革命前沿的領導者，Kevin Wheel的見解不僅提供了對OpenAI內部運作的難得一瞥，還揭示了技術如何重塑我們的工作方式，以及我們應如何適應和利用這些變革。正如他所強調的，我們正在經歷的只是開始。