差點(diǎn)被Ilya摁掉，胎死腹中！ChatGPT爆紅內(nèi)幕首次公開(kāi)

作者：新智元 2025-07-03 15:00:00

從「與GPT-3.5暢聊」到「ChatGPT」，OpenAI團(tuán)隊(duì)如何在混亂中拍板上線(xiàn)、又怎樣被用戶(hù)「點(diǎn)贊」調(diào)教成「賽博舔狗」？從產(chǎn)品發(fā)布、命名內(nèi)幕、團(tuán)隊(duì)文化到AI時(shí)代核心競(jìng)爭(zhēng)力，深度訪談揭開(kāi)幕后全過(guò)程！

自2022年11月30日上線(xiàn)以來(lái)，ChatGPT迅速爆紅。

連OpenAI自己都沒(méi)料到會(huì)這么火。

在OpenAI播客第二期中，ChatGPT負(fù)責(zé)人Nick Turley和首席研究官M(fèi)ark Chen首度揭秘這款產(chǎn)品的幕后故事。

從名字的由來(lái)，到病毒式傳播的意外驚喜；

從內(nèi)部激烈的發(fā)布爭(zhēng)論，到模型行為如何調(diào)整，他們逐一詳解。

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他們還討論了圖像生成技術(shù)的突破、編程方式的變革以及OpenAI的企業(yè)文化等。

這場(chǎng)對(duì)話(huà)不僅揭示了ChatGPT成功的原因，也展望了AI在醫(yī)療、研究等領(lǐng)域的未來(lái)機(jī)遇。

??本來(lái)只是預(yù)覽，沒(méi)想到火了！

OpenAI起名爛得出名，在ChatGPT發(fā)布前，這款日后爆火、載入史冊(cè)的產(chǎn)品叫「與GPT 3.5暢聊」(Chat with GPT 3.5)。

至于GPT到底是啥意思？

在當(dāng)時(shí)，OpenAI內(nèi)部眾說(shuō)紛紜。一半的人認(rèn)為是「生成式預(yù)訓(xùn)練」（generative pre-training），另一半人認(rèn)為它是「生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer」（generative pre-trained transformer）。

事實(shí)上，GPT是后者「generative pre-trained transformer」的縮寫(xiě)。

OpenAI是如何決定ChatGPT這個(gè)酷炫的名字的？

某天，他們意識(shí)到「Chat with GPT 3.5」這個(gè)稱(chēng)呼有些拗口，難以發(fā)音。

于是，在發(fā)布前的某個(gè)深夜，他們決定簡(jiǎn)化一下。

具體的改名時(shí)間，難以回憶了：在發(fā)布前的前一天晚上，也可能是發(fā)布當(dāng)天。

那時(shí)候，各種情況已經(jīng)很混亂了，一團(tuán)亂麻。

當(dāng)時(shí)GPT 3.5模型已經(jīng)發(fā)布好幾個(gè)月了，ChatGPT只是一個(gè)低調(diào)的研究預(yù)覽。

研究預(yù)覽意味著不保證穩(wěn)定性，系統(tǒng)可能會(huì)宕機(jī)。

因?yàn)閺哪芰嵌葋?lái)看，當(dāng)只看看評(píng)估結(jié)果時(shí)，你會(huì)覺(jué)得「哦，還是老一套，只是加了一個(gè)界面，減少了提示需求，然后聊天功能就出來(lái)了」。

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發(fā)布時(shí)，OpenAI的博客稱(chēng)：「ChatGPT是InstructGPT的姊妹模型——后者經(jīng)專(zhuān)門(mén)訓(xùn)練，能夠精準(zhǔn)遵循用戶(hù)指令并生成詳盡的回應(yīng)。」

日后ChatGPT的火爆，在他們的意料之外。

那么，ChatGPT 是什么時(shí)候開(kāi)始爆火的呢？

毫無(wú)疑問(wèn)，每個(gè)人都有自己的記憶，因?yàn)槟嵌螘r(shí)期非常混亂。

對(duì)ChatGPT負(fù)責(zé)人Nick Turley來(lái)說(shuō)，直到發(fā)布后第四天，他才意識(shí)到ChatGPT就是「AI界的iPhone」，它將改變世界。

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第一天，數(shù)據(jù)暴漲，他還在想：「儀表盤(pán)是不是壞了？日志數(shù)據(jù)肯定不對(duì)。」

第二天，他心想：「哦，奇怪，日本Reddit網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)了這個(gè)東西，也許這只是小范圍的現(xiàn)象。」

第三天，他意識(shí)到：「好吧，它確實(shí)火起來(lái)了，但熱度很快就會(huì)消失。」

到了第四天，他才明白：「它將改變世界。」

不過(guò)，對(duì)于當(dāng)時(shí)的前沿研究負(fù)責(zé)人Mark Chen而言，第一天就是意識(shí)到ChatGPT不一樣：它的增長(zhǎng)速度非常快。

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他認(rèn)為這是通向通用人工智能（AGI）夢(mèng)想的里程碑，OpenAI將成為谷歌這樣耳熟能詳?shù)拇笃放啤?/p>

但ChatGPT，真的只是一個(gè)很隨意的名字。

只答對(duì)了一半問(wèn)題，它值得發(fā)布嗎？

那OpenAI內(nèi)部對(duì)ChatGPT是否真的「有用」、是否應(yīng)該發(fā)布，其實(shí)意見(jiàn)也不一致。

Mark回憶稱(chēng)：「并不是所有人都同意發(fā)布。」

甚至在上線(xiàn)前一天晚上，聯(lián)合創(chuàng)始人Ilya對(duì)模型提了十個(gè)問(wèn)題，難度都非常大。其中只有五個(gè)回答，他認(rèn)為還算「可以接受」。

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這成了OpenAI內(nèi)部的「經(jīng)典傳說(shuō)」。

所以，當(dāng)時(shí)他們面臨一個(gè)「艱難的抉擇」：「到底要不要上線(xiàn)這個(gè)模型？外界會(huì)怎么看它？它到底夠不夠好？」

這也反映出類(lèi)似「知識(shí)詛咒」的現(xiàn)象——

當(dāng)在內(nèi)部開(kāi)發(fā)這些模型時(shí)，你很快就會(huì)對(duì)它的能力習(xí)以為常。

你很難再設(shè)身處地地站在一個(gè)沒(méi)有參與模型訓(xùn)練過(guò)程的人的角度，去感受那種真正的魔力。

對(duì)此，Nick也非常贊同。這也是一個(gè)提醒：在AI上，其實(shí)OpenAI經(jīng)常判斷錯(cuò)誤：

你以為它還不夠好，但現(xiàn)實(shí)卻是用戶(hù)覺(jué)得非常有用。

這就是為什么與現(xiàn)實(shí)頻繁接觸如此重要。

因?yàn)闆](méi)有哪個(gè)明確的時(shí)間點(diǎn)，你能斷定：「現(xiàn)在模型終于有用了。」

「有用」是連續(xù)的光譜，并沒(méi)有一條清晰的界線(xiàn)。

你可能還在猶豫它是否達(dá)到那個(gè)「理想點(diǎn)」，但現(xiàn)實(shí)的用戶(hù)已經(jīng)從中受益了。

只有真正讓模型接觸用戶(hù)，才能理解它的實(shí)際價(jià)值。這就是「與現(xiàn)實(shí)頻繁接觸」的核心含義。

在ChatGPT項(xiàng)目上，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)非常有原則，就是不讓項(xiàng)目范圍無(wú)限制地膨脹。他們堅(jiān)決要求盡快獲得反饋和數(shù)據(jù)。

這與傳統(tǒng)科技巨頭的發(fā)布慣例不同。

在假期來(lái)臨之前，傳統(tǒng)巨頭會(huì)發(fā)布一些新東西。比如說(shuō)如果在11月某個(gè)時(shí)間點(diǎn)之后，某個(gè)項(xiàng)目還沒(méi)有上線(xiàn)，那它就得等到來(lái)年2月了。好像總有那么一個(gè)發(fā)布窗口期。

而OpenAI要靈活得多，這也是ChatGPT首次發(fā)布留下的影響：一旦人們開(kāi)始使用ChatGPT，改進(jìn)速度就變得非常驚人。

OpenAI當(dāng)然可以考慮用更多數(shù)據(jù)、在更大的規(guī)模上訓(xùn)練，擴(kuò)大計(jì)算資源，但真實(shí)用戶(hù)使用所帶來(lái)的信號(hào)，是完全不同的概念。

隨著時(shí)間的推移，反饋已經(jīng)真正成為OpenAI構(gòu)建產(chǎn)品不可或缺的一部分。它也成了OpenAI安全工作的一部分。

大家總能感覺(jué)到，因?yàn)楠q豫而錯(cuò)失反饋所帶來(lái)的時(shí)間成本。

當(dāng)然，可以閉門(mén)造車(chē)地反復(fù)思量：用戶(hù)會(huì)更喜歡這個(gè)，還是更喜歡那個(gè)？

但這完全無(wú)法替代把它直接推向市場(chǎng)的檢驗(yàn)。

最初發(fā)布AI模型的方式，更像是發(fā)布硬件：很少發(fā)布，每次發(fā)布都必須盡善盡美，發(fā)布后就不再更新，然后轉(zhuǎn)頭去做下一個(gè)大項(xiàng)目。它資本密集，周期漫長(zhǎng)。

但隨著時(shí)間的推移，ChatGPT帶來(lái)了轉(zhuǎn)折點(diǎn)。現(xiàn)在，OpenAI的理念就是讓模型與真實(shí)世界接觸。他們轉(zhuǎn)向了更像軟件的發(fā)布方式：頻繁更新，快速試錯(cuò)，靈活回滾，降低單次發(fā)布的風(fēng)險(xiǎn)。

現(xiàn)在，這也成了OpenAI提升模型性能最重要的杠桿之一。