在 AI Engineer 大会的舞台上，OpenAI的联合创始人兼总裁Greg Brockman坐下来，进行了一场坦诚而深入的对话。这位AI领域的关键人物，平时低调，却在这次访谈中分享了他非同寻常的个人经历、OpenAI背后的故事，以及对技术未来的深刻洞见。这不仅仅是一次访谈，更像是一次与朋友的促膝长谈，充满了有趣的轶事和宝贵的经验。

从数学梦到代码“魔法”：一个意外的开始

你可能很难想象，这位如今在代码世界里呼风唤雨的大神，最初的梦想其实是成为一名数学家。他着迷于像伽罗瓦和高斯这样的天才，梦想着能在长达数百年的时间尺度上做出贡献。“如果我提出的任何东西在我有生之年就被用上了，”他开玩笑说，“那说明它还不够长远，不够抽象。”

然而，命运的转折点来得有些突然。高中毕业后，他写了一本化学教科书，但朋友告诉他：“没人会出版这个的。你要么自己想办法，要么就建个网站吧。”面对自费出版的高昂成本和繁杂工作，他果断选择了后者。

“于是，我猜我得学学怎么做网站了。”

他就这样一头扎进了W3Schools的PHP教程（在场的很多老程序员都会心地笑了）。他做的第一个小东西是一个表格排序插件。当他点击列标题，表格真的按照他脑海中的设想排序时，他感到了一种前所未有的“魔法”。

“数学的奇妙在于，你深入思考一个问题，用一种晦涩的方式（我们称之为‘证明’）写下来，然后可能只有三个人会关心。但编程不一样，你同样用一种晦涩的方式（我们称之为‘程序’）写下来，可能也只有三个人会读你的代码，但所有人都能享受到它带来的好处。你脑海中的想法变成了现实，实实在在地存在于世界上。那一刻，我意识到，这才是我真正想做的事。”

对百年时间尺度的执念，瞬间被创造的即时快感所取代。他只想去“构建”（build）。

辍学加入Stripe：挑战极限的“24小时奇迹”

正是这种构建的热情和惊人的天赋，让还在上大学的Greg收到了Stripe的冷启动邮件。当时，Stripe还只是一个三個人的“庞大”公司。通过哈佛和MIT的朋友圈推荐，Stripe找到了这位在两所顶级学府都留下过足迹的“双料红人”。

Greg回忆起与Stripe创始人Patrick Collison的第一次见面，那是个风雨交加的夜晚，两人一见如故，彻夜畅聊代码。他立刻感觉到：“这就是我一直想合作的那种人。”于是，他毅然从MIT辍学，飞往了加州。

早期的Stripe远比外界想象的要艰难。一个流传甚广的“都市传说”是Stripe工程师会帮客户上门安装代码，虽然这只发生过寥寥几次，但它背后“客户至上”的精神是真实的。Greg分享了一个更惊心动魄的故事：

当时，Stripe急需从原有的支付后端迁移到富国银行（Wells Fargo），但银行方面表示，技术对接通常需要9个月。对于一家初创公司来说，9个月简直是天方夜谭。

“我们不能等，”Greg说。于是，他们把这次技术对接当成了一次大学里的“期末冲刺”。

  • 24小时内，整个团队像解题一样分工合作：Greg负责实现所有功能，John Collison从上到下写测试脚本，Daryl从下往上验证。
  • 第二天早上，他们与银行的认证人员通话，第一次测试失败了。对方习惯性地说：“好的，那我们下周再聊。”
  • Patrick则像个出色的“拖延大师”，在电话里不停地找话题，为Greg争取宝贵的调试时间。就在那通电话里，他们调试了5轮代码。
  • 虽然最终还是失败了，但对方被他们的执着打动，破例在两小时后给了他们第二次机会。这一次，他们成功了。

“就因为我们没有接受那些所谓的‘常规流程’，”Greg总结道，“我们在短短几个小时内，完成了正常情况下需要六周才能完成的开发工作。” 他认为，这种从第一性原理出发，敢于挑战那些不再适用于当今环境的“无形约束”，是创业和创新的关键所在。

点燃AGI之火：从图灵的“孩童机器”到深度学习的春天

早在2008年，Greg就读了艾伦·图灵1950年的那篇奠基之作《计算机器与智能》。最让他震撼的，不是“图灵测试”本身，而是图灵提出的一个超前构想：

“你永远无法为智能写下所有的规则。但如果你能创造一个像人类孩童一样学习的‘孩童机器’（child machine），然后通过奖励和惩罚来教育它，它最终就能通过测试。”

这个想法深深地吸引了他：一台能够自己理解和解决问题，甚至超越人类程序员理解能力的机器。这感觉才是解决人类重大问题的根本之道。然而，当他兴冲冲地去找一位NLP教授时，对方却递给他一堆“语法分析树”（parse trees），这让他感到理想与现实的巨大差距，一度陷入了“绝望之谷”。

直到深度学习的浪潮袭来。

2012年的AlexNet在ImageNet竞赛中一鸣惊人，一个相对通用的学习机器，用卷积神经网络，轻松击败了计算机视觉领域几十年的研究成果。很快，这个“魔法”开始在NLP、机器翻译等各个领域复现，打破了不同学科间的壁垒。

“那一刻，我意识到，这就是图灵所说的那种技术。”Greg说。

他发现，神经网络的核心思想可以追溯到1943年，而那些在“AI寒冬”中被嘲笑为“只会堆砌更大计算机”的研究者，恰恰做对了事情。“是的，”他笑着说，“这正是我们所需要做的。”

所有因素都已具备，现在，只需要去构建。

构建OpenAI：当工程师文化遇上学术研究

在2022年，Greg曾写道：“现在是成为ML工程师的时代。”他坚信，优秀的工程师与优秀的研究员对未来的贡献同等重要。这种“研究与工程并重”的理念，从一开始就根植于OpenAI的文化中。

但他坦言，融合两种文化并不容易。

  • 工程师习惯于清晰的接口（interface），认为只要接口不变，背后的实现可以随意更改。
  • 研究员则不然，因为模型性能的细微下降可能来自系统任何地方的bug，他们必须理解整个系统，接口的抽象在他们看来并不可靠。

这种思维差异曾导致项目停滞不前。最终，他们摸索出了一种合作模式，其核心是Greg所强调的“技术谦逊”（Technical Humility）。

“对于加入OpenAI的工程师，我总会说，你带着宝贵的技能而来，但这和传统的Web创业公司是完全不同的环境。最重要的事情是，带着谦逊的心态，去倾听、去理解，直到你真正明白‘为什么’。在那之后，你再去做出改变，重构架构，改进抽象。”

这种互相尊重、深度融合的伙伴关系，最终成为了OpenAI强大创新能力的基础。

发布幕后：从“心流编程”到AGI时代的开发新范式

1. 疯狂的发布日

无论是ChatGPT还是最新的GPT-4o，OpenAI的每次发布都像一场风暴。ChatGPT在5天内吸引了100万用户，而GPT-4o的图片生成功能更是在5天内吸引了1亿用户。

“我们原本以为ChatGPT需要等到GPT-4发布才能火起来，”Greg透露，“结果我们大大低估了用户们的热情。”

面对远超预期的流量，他们做出了一个艰难但必要的决定：从研究团队那里临时抽调大量算力来支持线上服务。“这相当于抵押了未来，”他说，“但如果你能让用户体验到魔法，这一切都是值得的。”

2. “心流编程”与未来

在GPT-4的发布会上，Greg现场演示了让模型根据一张手绘草图生成网站代码，这个“心流编程”（vibe coding）的时刻让世界第一次直观感受到了AI编程的魔力。（一个有趣的彩蛋是：那张草图是他妻子画的，因为他自己的字迹连AI都识别不了。）

他认为，“心流编程”只是一个开始，它代表着一种赋权。未来，AI编程将朝着更强大的“智能体”（Agentic）方向发展。我们不再只是与AI进行交互式编程，而是可以部署成千上万个AI智能体，像管理同事一样管理它们，让它们在云端自主完成任务。

3. AI如何重塑我们的编码方式？

在Greg看来，Codex等AI编程工具正在深刻地改变我们组织代码的方式。过去，我们的代码库是为人类的优势而设计的；未来，我们需要为模型的优势而设计。

这意味着：

  • 更小的模块化：将代码拆分成更小、功能单一的模块。
  • 完善的测试：编写可以被快速、频繁运行的测试用例。
  • 清晰的文档：让模型能够理解每个模块的作用。

“这听起来就像是优秀的软件工程实践，对吧？”他说，“只是过去我们因为人力成本高而常常“偷懒”。现在，模型会比你多运行成千上万次测试，所以这些‘好习惯’变得前所未有的重要。” 从某种意义上说，我们应该像为初级开发者构建代码库一样，来最大化AI的效能。

4. 迎接AGI时代的开发新范式

NVIDIA创始人黄仁勋（Jensen Huang）也通过视频提出了一个问题：当AGI时代来临，开发者的工作流会发生怎样的变化？

Greg认为，未来不会是“一个无所不能的AI在天上”，而更像是一个**“由各种模型组成的大观园”（menagerie of different models）**。

  • 一些是强大的基础模型。
  • 另一些是通过蒸馏等技术优化而来、针对特定领域的小模型。
  • 开发者需要构建工作流、数据飞轮来训练和管理这些领域专属的智能体。

“经济的本质是多样化的，”他强调，“AI的价值不在于简单地替代现有工作，而在于创造10倍的经济活动和人类福祉。无论是医疗、教育还是其他领域，都需要深厚的领域知识和大量细致的工作去构建。这为在座的每一位工程师都提供了无限的机会。”

访谈的最后，他看着满座的AI工程师，眼神里充满了期待和鼓励。

“这才是正确的能量。”

是的，这股能量，正是构建未来的动力。