OpenAI是一家專注於在推廣和開發「接地氣」人工智能的研究公司。去年的ChatGPT和DALLE-2促使AI人工智能走入了主流，現在這家公司正在嘗試擴展他們的合作夥伴，讓人工智能的發展能夠再度往前突破。

但這一切從何開始呢？

AI人工智能對我們的影響是什麼呢？

在今天的文章中，我們將帶你打開視野和回顧歷史，來看看OpenAI的歷史以及它未來的發展方向。

OpenAI是什麼？

OpenAI於2015年在舊金山成立，是由Elon Musk、Sam Altman、Greg Brockman、Wojciech Zaremba、Ilya Sutskever和John Schulman共同發起的計劃。這個使命非常簡單，但極具野心-開發安全且開放的AI工具，以賦予人們權力（而不是消滅人類）。

「OpenAI的使命是確保人工通用智能（AGI）——我們指的是高度自主的系統，在大多數經濟上有價值的工作中優於人類——使全人類受益。」

自成立以來，OpenAI 推出了一系列令人印象深刻的工具，包括 AI 圖像生成器 DALL·E，以及為 GitHub 的編程建議工具 CoPilot 提供支持的 CodexAI。

但這些都只是前菜……..

去年，OpenAI 成為了科技領域最熱門的品牌，這都歸功於 ChatGPT的發布，一個強大且令人毛骨悚然的 AI 聊天機器人，它基於公司的旗艦 GPT-3 語言模型。與懷疑論者的預測相反，它證明了自己不僅僅是一個類似於類比語言生成器的存在。

讓我們回溯歷史，看看ChatGPT的起源。

OpenAI的歷史:人工智慧的起源

那麼，什麼是人工智慧呢？

簡單來說，加上一點魔法，撒上精靈塵，再加入一整個科學家和工程師們的咖啡因加油營養，就是了。

好吧，答案比那複雜一些….

在人類歷史的進程中，我們一直試圖讓物體動起來並賦予它們人類的品質。但第一個真正推動這一進程的人是艾倫·圖靈( 英語：Alan Mathison Turing )。

圖靈在1950年代初的研究奠定了現代計算機科學的基礎。當時，人工智慧還只是虛構小說中的事物，但足以吸引更多聰明的人加入這個領域，其中包括約翰·麥卡錫，他在1956年創造了「人工智慧」的詞彙。

兩年後，麥卡錫和他的同事在MIT(麻省理工學院)成立了人工智慧項目。人工智慧研究的未來開始變得充滿希望，但只是過於樂觀了些。

在最初的興趣之後，人工智慧泡沫破裂，資金枯竭，主要是由於令人失望的結果和有限的計算能力。一些人把這段時期稱為第一次「人工智慧冬季」。

在1990年代，機器學習和自然語言處理技術的進步使人工智慧重新受到關注。一些宣傳噱頭幫助人工智慧維持了關注度。

1997年，IBM的電腦「Deep Blue 深藍」在一場六局比賽中擊敗了世界象棋冠軍加里·基莫維奇·卡斯帕洛夫。這是人工智慧在「神預言家」在一年前擊敗「危險墨菲」(Ken Jennings)贏得Jeopardy比賽之後的第二次勝利。

輸給電腦後，加里·基莫維奇·卡斯帕洛夫在參加一場TED演講中，除了分享當初的經歷之外，更呼籲大家「不要畏懼AI人工智能的發展，而是要與AI一起工作。」

21世紀初帶來了一些有趣的進展，例如大數據爆炸、更精細的演算法和不斷增加的計算能力。先進的AI系統之門敞開著。

OpenAI加入戰局（2015年-2017年）

在圖靈突破性論文發表後65年，人工智慧系統的快速擴張引起了一些人的關注，也讓一些人對它的發展方向感到擔憂。

2015年，Y Combinator的前CEO Sam Altman和商業巨頭Elon Musk發起了一個開發安全和開放人工智慧的倡議，這就是OpenAI的歷史開端。

在成立OpenAI之前，Altman和Musk就對AI技術的風險和機遇表達了高度的擔憂，他們認為AI技術是「對人類最大的威脅」。

OpenAI公司創立後，最初專注於開發應用於電子遊戲等領域的人工智能。2016年，它發布了其第一批工具，一個用於強化學習（RI）的開源工具箱OpenAI Gym和一個名為Universe的測試平台，用於訓練AI代理。

OpenAI的轉型與成長（2017年-2019年）

在接下來的兩年裡，OpenAI 著重於進行更一般性的人工智慧研究和開發。

在2018年，公司發布了一篇名為「通過生成式預訓練來改進語言理解」的論文，介紹了生成式預訓練轉換器（GPT）的概念。

簡而言之，GPT是神經網絡 – 受人類大腦結構和功能啟發的機器學習模型 – 訓練於大量由人生成的文本數據集。它可以執行許多功能，例如生成和回答問題。

總之，OpenAI團隊實踐言出必行的信念，開發了GPT-1，是他們的第一個語言模型，以包含超過7,000本未發表書籍的BookCorpus為基礎進行「訓練」。

這個模型最終演變成GPT-2，是一個更強大的版本，訓練樣本來自8百萬個網頁，含有15億個參數（這些訓練值使得文本預測成為可能）。

但OpenAI 公司最初決定不向大眾發布 GPT-2。

原因是什麼呢？

根據 OpenAI 的一篇BLOG公告表示， OpenAI 團隊擔心 GPT-2 會被用於寫騙局電子郵件或生成假新聞。

OpenAI 公司這次的轉變，恰逢伊隆馬斯克（Elon Musk）於 2018 年離開 OpenAI 董事會。馬斯克表示對於OpenAI公司的運作方式有所擔憂，認為該公司沒有足夠關注人工智慧可能帶來的風險，而是過度關注商業應用。

2019 年，OpenAI 做出了另一個爭議性的決定，轉變為「有上限利潤」組織，成立了 OpenAI LP，這是「營利和非營利的混合體」。

OpenAI正式發動:DALL·E、GPT-3 和 ChatGPT (2021年–至今)

在2021年，OpenAI推出了DALL-E，這是一個使用與GPT-2類似架構的人工智慧系統。與生成文本不同，DALL-E可以創建逼真的圖像，看起來像是從空氣中創造出來的。它的名字是WALL-E和西班牙超現實主義藝術家薩爾瓦多·達利的混成詞。

2022年，OpenAI再次引領了技術發展，推出了GPT-3。作為前兩個模型的升級版，GPT-3輸入了45TB的文本數據，轉化為1750億個參數，比我們之前見過的任何模型都更聰明、更快，也更讓人害怕。

為實現這一目標，微軟為OpenAI設計了一台超級計算機，包括285,000個CPU核心和10,000個GPU。它也是Top500超級計算機排名中的第5名。

GPT-3的成功孕育了另一個偽裝成怪獸的東西。

2022年11月，OpenAI推出了ChatGPT，這是一款建立在GPT-3之上的語言模型聊天機器人。

ChatGPT最令人驚嘆的一個方面是其理解上下文的能力-聊天機器人可以生成答案並根據對話歷史進行調整。這意味著您可以在對話串中「訓練ChatGPT」，以獲得更準確的答案。

對許多人來說，與 ChatGPT 或 DALL-E 2（DALL-E 的後繼者，於同一個月份發佈）的互動是與人工智慧的首次「有意識的」而又超現實的接觸。一開始並不是一見鍾情的感覺。但這件事情卻清楚地表明了未來是人工智慧，而且它已經正式到來。

OpenAI在強化:GPT-4現身

人工智慧的發展就像看著一個孩童學習走路般的蹣跚，既令人感到可愛，又讓人感到擔憂。尤其是在其前任僅四個月後，GPT-4已經問世。

根據OpenAI的說法，GPT-4的準確回答機率提高了40%，但這還需要進一步的檢驗。此外，它的輸出內容也降低了82%違反OpenAI內容政策的機率。

新模型可以「理解」視覺輸入，也就是說，它可以在文本命令之上加載圖像。此外，它還消除了ChatGPT的一個重要限制，將令牌數量增加到8,192個，約相當於25,000個單詞。

OpenAI聲稱GPT-4比其前身更聰明、更有創造力，不過，在人工智慧的情況下，這究竟意味著什麼還需要觀察。這歸功於其底層架構的改進、更豐富的訓練數據（包括人類訓練師）以及更複雜的算法。

目前，GPT-4可供ChatGPT Plus訂閱者使用，也可以作為獨立API使用，並已為Duolingo、Stripe等多個應用程式提供支持（包括自我推銷的Taskade）。

無論我們是否喜歡，人工智慧的精靈已經出現，並且在未來幾年將顛覆許多行業。我們只能希望OpenAI的原始目標仍然存在。

Microsoft Bing + ChatGPT

來自Redmond的巨額資金增強了OpenAI與Microsoft之間的聯繫，而這種合作關係現在才開始開花結果。在2023年2月，Microsoft宣布將在其兩款旗艦產品Microsoft Edge和Bing搜索引擎中集成ChatGPT。

今天，我們推出了全新的人工智能搭載的 Bing 搜尋引擎和 Edge 瀏覽器，現在可以在 Bing.com 上預覽使用，以提供更好的搜尋、更完整的答案、全新的聊天體驗和生成內容的能力。我們將這些工具視為網絡的人工智能副駕駛  —  Yusuf Mehdi，企業副總裁兼消費者首席營銷官。

那麼，OpenAI的獨特之處到底在哪裡呢？

OpenAI在業界目前處於獨特的位置，是因為它擁有一系列可行的產品，最好的人才，以及在去年推出的ChatGPT和DALL-E 2等產品所帶來的良好宣傳。

而當你有東西可以展示時，就更容易獲得更多的交流並分享想法。

2022年，Greylock Partners – LinkedIn的創始人Reid Hoffman是Greylock的合夥人之一 -。與OpenAI和AdeptAI實驗室等其他公司展開合作，開發AI工具，這些工具將「賦予人類權力」，而不是取代我們的工作。

通過與不同行業的合作夥伴接觸，OpenAI可以擴展到醫療保健、運輸和金融等新領域。此外，還有一個難以拒絕的機會，可以獲得大量的真實客戶數據來訓練其AI模型。

至少目前來看，這似乎對每個人都是一個雙贏的局面。

OpenAI承認產品的不足

在 DALL-E 2 推出後不久，一些藝術家注意到該工具生成的圖像與他們自己的藝術作品相似。這並沒有幫助 OpenAI 的數據收集實踐，因為圖像中包含了模糊簽名的痕跡，引起了合理的不滿。

當然，像 ChatGPT 這樣的工具未受限制地使用還存在其他風險。

一些教師和學者擔心，AI 工具可能會損害學生的表現和可信度。一些人已經發現他們的學生在考試中使用 ChatGPT 作弊。

當然，AI 系統的安全和道德使用責任既在其創建者，也在最終用戶。但在這個時候，這仍然是未知的領域。

OpenAI進行組織營利改組:沒錢萬萬不能！

開發人工智慧系統極其昂貴，也如同剛剛提到DALL-E 2和ChatGPT都還存在備受質疑的風險。需要大量資金來優化產品的不足，因此OpenAI必須在財務穩定和使命之間取得平衡。當你處於一場競賽中時，這是一個很大的難題。

本以非營利人工智慧研究為宗旨的 OpenAI在2019年宣布改組成一家「營利公司」以吸引更多投資。這一舉動引發了一波批評，讓許多人工智慧研究人員充滿反抗心情。

沒錢萬萬不能的 AI開發之路

為了開發人工智慧系統所需的龐大運算能力，需要巨額資金支持，而缺乏資金會使實現人工智慧的目標更加困難。OpenAI 經過回顧過去的組織結構，發現他們在資金籌集和實現使命之間的平衡存在困難。為了提高籌集資金的能力，他們決定成立一個綜合體，既有營利性的部分，也有非營利性的部分。

OpenAI 承認，以非營利機構的身份運作，讓他們很難獲得融資。即使非營利機構可以透過部分附屬專案或子業務賺取收入，但對投資人來說，非營利機構進行投資確實不是最大化利益的好方法。

OpenAI的潛力

OpenAI 所開發的 ChatGPT 和其他工具，將如何改變世界，這是一個很難預測的問題。但可以確定的是，未來幾年，它將顛覆許多產業。

強大的神經網路的出現，是一個重大的機會，可以幫助解決人類難以獨自解決的複雜問題。

AI 系統已經開始應用於評估 X 光和 CT（電腦斷層）掃描、分析病歷、監督公共交通，甚至優化作物產量。

ChatGPT 等工具可以將這些好處轉移到其他領域，例如教育、行銷、金融服務和客戶服務等。當然，這些改變也會帶來相應的風險。

無論我們喜不喜歡，未來的 AI 將掌握在像 OpenAI 這樣的公司手中，它們將在塑造景觀和定義「安全」和「有益」使用方面發揮關鍵作用。