亲历者揭秘 OpenAI 崛起的关键：兴趣驱动的探索，而非目标导向的马拉松

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沿着 Scaling Law、卷模型性能，可能会走到「死胡同」。 「底稿」对话栏目 谁在影响、定义我们的时代？他们做了什么，如何思考？对话关键人物，记录历史底稿。 本栏目将持续推出。 文 | 黎诗韵 编辑  | 郑玄 我们被倡导要想明白自己的目标是什么、并做出计划。然而，两位人工智能研究者却认为，这只适用于普通的小愿望。 一旦涉及过于高远的、不确定能否实现的目标，比如打造 AGI（通用人工智能）、登月计划等等——那么根据兴趣进行自由的、开放性的探索，才更能实现想要的。他们把这一观点写成了《为什么伟大不能被计划》一书。 在这本书出版的 2015 年，OpenAI 成立，它一开始就确定了实现 AGI 的目标。九年间，OpenAI 取得的巨大成功，似乎证明了人工智能界是一场「目标导向者」的胜利。 「OpenAI 看似是目标导向的，但实际上在内部， ………………………………