United States President Donald Trump says he has voided all pardons and commutations that were signed by his predecessor, Joe Biden, with an autopen. “Any and all Documents, Proclamations, Executive Orders, Memorandums, or Contracts, signed by Order of the now infamous and unauthorised ‘AUTOPEN,’ within the Administration of Joseph R. Biden Jr., are hereby null,…

Elon Musk shared his prediction for the future of the White House at a private event for current and former DOGE members late last month, telling attendees that the U.S. is at the beginning of a “great 12-year span.” Specifically, Musk, via a video appearance, predicted that the end of the second Trump presidency in…

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:…