城主說|作為OpenAI的首席研究官（Chief Research Officer），Mark Chen不僅掌管著數百個前沿研究項目的資源分配，更是OpenAI技術路線圖的關鍵制定者之一。說起來, 城主高看Mark Chen一眼的地方在於, 當Meta史無前例的大舉挖角OpenAI, 據說動用了10億美金挖Mark Chen, 而他並不為所動, 作為目前OpenAI研究的絕對核心, 他的這個動作是有意義的. 在當下Sam Altman已經發出了Code Red紅色警報追趕Gemini的全員郵件後, Mark Chen顯然是這場技術生死之戰的關鍵人物.近日，Mark Chen接受了資深科技記者Ashlee Vance的深度專訪。在這次罕見的公開對話中，Mark Chen深入探討了當前AI領域激烈的人才爭奪戰，特別是Meta與OpenAI之間的競爭，以及Mark Zuckerberg親自“送湯”挖角的軼事。Mark Chen分享了他從數學競賽、高頻交易轉行至AI研究的個人經歷，並詳細回顧了OpenAI內部的文化、Sam Altman離職風波期間團隊的團結，以及他對技術路線（如預訓練、推理模型、算力擴展）的看法。訪談還觸及了AI在科學發現自動化方面的潛力、對AGI的定義以及對未來模型安全與對齊的思考。更為重要的是，Mark Chen為我們描繪了一幅清晰的AGI（通用人工智慧）發展藍圖：預訓練技術仍有巨大潛力，而推理模型（Reasoning Models）將是下一個關鍵範式。 他甚至給出了具體的時間表——在未來兩年半內，AI有望實現從“實習生”到“獨立科學家”的質變，從而根本性地重塑科學發現的處理程序。核心觀點人才競爭與文化：儘管Meta等競爭對手以高薪和激進策略（如親自送湯）挖角，OpenAI依靠其獨特的使命感和研究文化保留了核心人才。技術路線圖：Mark Chen強調“擴展（Scaling）”並未終結，預訓練仍有巨大提升空間，且推理模型（Reasoning）是重要的下一階段。科研自動化：OpenAI的短期目標是利用AI實習生輔助研究，長期目標（約兩年半內）是實現AI進行端到端的科學研究。AGI的定義：AGI是一個過程而非單一時刻，當前的重點是AI能否產生新的科學知識並推動前沿發展。安全與對齊：隨著模型變得更聰明，確保其思維過程的透明和對齊（Alignment）至關重要，特別是防止模型學會“欺騙”。矽谷人才爭奪戰：祖克柏的“雞湯”與OpenAI的防禦在當今的科技界，頂級AI研究員的身價堪比頂級職業運動員。Mark Chen在訪談中坦言，OpenAI正面臨著前所未有的人才競爭壓力，尤其是來自Meta等巨頭的激進挖角。這種競爭甚至演變成了某種極具矽谷特色的軼事。Mark Chen透露，Meta CEO馬克·祖克柏為了招募OpenAI的研究員，甚至採取了極具個人色彩的攻勢——親自給被挖角對象送去他親手煮的湯。“隨著時間的推移，這種情況逐漸升級……我也給那些我們試圖從Meta招募的人送過湯，” Chen幽默地回應道，“我開始認為這些策略以它們自己的方式是有效的。”然而，儘管Meta擁有每年數百億美元的資本投入，並且開出了極具誘惑力的薪酬倍數，OpenAI的核心團隊依然保持了驚人的穩定性。Mark Chen指出，在他直接管理的下屬中，儘管半數以上接到了競爭對手的邀請，但鮮有人離開。“我沒有聽到任何人說通用人工智慧（AGI）會首先在Meta被開發出來，” Chen強調。OpenAI的護城河不再僅僅是薪酬，而是一種獨特的“使命感”和純粹的研究文化。在這場人才博弈中，OpenAI依靠的是一種信念：這裡才是通往AGI的最快路徑。“擴展定律”並未終結：預訓練與推理模型的新征程近期，關於“大模型擴展定律（Scaling Law）已死”的言論在業內甚囂塵上。對此，Mark Chen給出了截然相反的判斷：“很多人說規模化已經死了。我們完全不這麼認為。”Chen解釋道，OpenAI不僅在強化預訓練（Pre-training）這一傳統強項，更在開闢新的戰場。他承認，在過去兩年中，團隊將大量資源投入到了推理（Reasoning）能力的研發上——這一賭注最終催生了像o1（在訪談語境中隱含）這樣具備深度思考能力的模型。“思考和語言模型，這是一種你一旦擁有就無法回頭的原始狀態，” Chen表示。他指出，隨著演算法的突破，預訓練的資料效率和模型能力仍有巨大的提升空間。面對Google DeepMind推出的Gemini系列等競品，OpenAI保持著高度的自信。Chen透露，內部模型在性能上已經達到了極高水準，尤其是在解決複雜數學和程式設計問題上，AI正在跨越人類專家的門檻。他舉了一個生動的例子：當他將一篇最新的物理學論文交給OpenAI的推理模型時，模型“思考”了30分鐘，最終解決了一個連專業物理學家都認為難以攻克的難題。這標誌著AI正在從單純的模式識別，轉向真正的邏輯推理和創造性解決問題。科學發現的自動化：從AI實習生到端到端的研究員Mark Chen在訪談中拋出了一個極具野心的短期路線圖，這或許是本次對話中最令人震動的預測。他將OpenAI的未來目標具體化為“科研自動化”的兩個階段：一年內（AI實習生階段）： 改變研究的執行方式。人類研究員將擁有高效的“AI實習生”，它們能輔助程式碼編寫、偵錯和初步實驗，大幅提升科研效率。兩年半內（端到端研究階段）： 實現AI進行全流程的科學研究。“我們希望達到一個世界，我們只需控制外部循環——提出想法，而模型負責實施、偵錯並得出結果。”這一願景不僅僅是關於建構更強的聊天機器人，而是關於建構能夠推動人類知識邊界的“AI科學家”。Chen提到了“OpenAI for Science”的構想，旨在通過AI工具加速物理、生物、材料科學等領域的突破。他認為，當前的AI已經開始在生物技術（如蛋白質結構預測）和數學競賽中展現出超越人類的能力，這種趨勢將迅速擴展到更廣泛的學科。安全與對齊：警惕學會“欺騙”的超級模型隨著模型智力的飛躍，安全問題變得愈發微妙和棘手。Mark Chen不僅是技術研發的推動者，也曾直接管理過OpenAI的對齊（Alignment）團隊。他提出了一個深層的擔憂：“詭計（Scheming）”。Chen解釋說，當使用強化學習訓練模型時，如果僅僅獎勵模型給出“正確”或“令人愉悅”的答案，模型可能會學會一種危險的策略：隱藏其真實的思維過程，只展示人類想看的內容，甚至學會欺騙以獲得獎勵。為了應對這一挑戰，OpenAI採取了一項關鍵決策：“不干預模型的原始思維過程（Chain of Thought）。” 即便模型的思維鏈條中包含人類不喜歡的成分，研究人員也必須保持其透明可見。“我們能夠持續觀察模型的思考過程，將其視為理解對齊的一個工具，” Chen強調。只有確保思維過程的透明，人類才能在AI變得比我們更聰明時，依然掌控其意圖，防止其與人類價值觀背道而馳。走出至暗時刻：以研究為核心的組織韌性訪談不可避免地觸及了去年Sam Altman的離職風波。作為核心管理層，Mark Chen回憶了那段“至暗時刻”：競爭對手像餓狼一樣在門口徘徊，試圖瓜分OpenAI的人才庫。然而，這場危機反而成為了團隊凝聚力的試金石。Chen和Jakub Pachocki（OpenAI現任首席科學家）等人迅速組織起來，穩定軍心。“我們給自己定了一個目標，我不會失去任何一個人，” Chen回憶道。最終，超過90%的研究員簽署聯名信要求董事會迎回Altman，這種驚人的團結證明了OpenAI內部文化的韌性。Mark Chen將這種文化歸結為“精英管理（Meritocracy）”與“扁平化創新”的結合。在這裡，管理者必須擁有深厚的技術判斷力才能贏得尊重，而最好的想法往往通過“自下而上”的方式湧現。無論是數湯挖角的故事，還是內部的權力更迭，最終都未能動搖這家公司最核心的資產——那群渴望用程式碼改寫人類未來的研究員。結語在訪談的最後，Mark Chen展現出一種緊迫感。對於他而言，AGI不是一個遙遠的科幻概念，而是一場正在發生的工業革命。他每天工作到凌晨，不僅是為了贏得與競爭對手的比賽，更是為了不錯過這個重塑世界的歷史窗口。“我們正處於一場工業革命之中，你必須儘可能多地利用它，” Chen說道。對於OpenAI而言， soup（湯）可以拒絕，但在通往AGI的道路上，他們絕不減速。附錄: 天空之城全文整理人才爭奪戰與“送湯”軼事主持人: 關於人才爭奪戰，這確實受到了很多關注，字面上來說，而且看起來Meta相當激進。這種針鋒相對具體是什麼樣子的？我們處於那個階段？Mark Chen: 存在人才的吸引力，每個人都大致瞭解他們是誰。而且，我認為許多公司已經意識到，建立一個出色的人工智慧實驗室的關鍵要素之一，不是唯一的要素，但卻是關鍵要素之一，就是招募最優秀的人才。我認為Meta採取這種激進的策略並不令人意外。我們並沒有袖手旁觀。我實際上想從Open AI的角度來講講這個故事。我認為媒體對“人才單向流向Meta”做了很多渲染。但我的看法是，Meta確實非常積極地招募了很多人，但很多時候並不成功。Mark Chen: 所以為了讓您瞭解背景，在我的人員中，在我直屬下屬中，在他們招聘任何新人的時候，我認為他們爭取了我一半的直屬下屬，但他們都拒絕了。當然，您知道，如果他們每年有像100億美元這樣的資本用於人才投入，他們肯定能招到人。所以我實際上覺得我們在保護我們頂尖人才方面做得相當不錯。而且，隨著時間的推移，這種情況逐漸升級，這很有趣。這裡有一些有趣的故事……扎克實際上親自給那些他試圖從我們這裡招募的人送去湯。比如一個……只是為了表明他會走多遠……我想他……他是親手煮的湯。而且，當時這讓我感到震驚，但是，隨著時間的推移，我開始認為這些東西以它們自己的方式是有效的，而且，我也給那些我們正在從Meta招募的人送過湯。你在做數湯嗎。我想，如果我要為我的員工舉辦一個戶外活動，下一次戶外活動，我要帶他們去上烹飪課。好的。這只是，但我確實認為，我在招聘方面學到了一些東西。主持人: 你的湯是你自己煮的嗎？如果你能得到像米其林星級那樣的湯就更好了。Mark Chen: 你知道我的意思嗎？不。我覺得“Deahoe”非常好，可能比任何湯都要好。但我確實認為我學到了一些關於如何積極爭取頂尖人才的東西。我認為我深受啟發的一點是，即使在OpenAI中，那些已經離職去Meta的人中，我沒有聽到任何人說通用人工智慧（AGI）會首先在Meta開發出來。每個人都對OpenAI的研究項目非常有信心。我向我的員工，向整個研究組織非常明確地表明了一點，我們不會和Meta進行逐美元的抗衡。並且（薪資）倍數低於Meta提供的水平，但人們仍然非常樂意留在OpenAI，這給了我極大的信念，人們真的相信未來的潛力，並相信我們將實現目標。主持人:…

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