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本文整理自 OpenAI 教育负责人对 ChatGPT 的深度解读，带你 5 分钟了解这篇访谈的精华。 ChatGPT会让人变笨吗？来自OpenAI和一线学生的真实答案 当ChatGPT横空出世，整个教育界都为之一振。无数的讨论瞬间点燃：这玩意儿会让学生变懒、变笨，甚至让“脑子生锈”吗？它是不是就是个终极作弊工具？ 为了搞清楚这些问题，我们不妨听听两种最真实的声音：一个是来自行业内部的顶层设计者——OpenAI的教育负责人Leah Bellski；另一个则来自每天都在使用这些工具的一线学生——Yabi和Alaa。他们的分享，或许能帮我们拨开迷雾，看到一个更清晰的未来。 一个宏大的“登月计划”：为每个人打造AI导师 Leah Bellski在教育领域深耕了15年，曾在世界银行和Coursera致力于让教育普惠全球。当她加入OpenAI时，首席运营官Brad Lightcap给了她一个听起来既疯狂又鼓舞人心的任务——去追逐那个“登月计划”。 这个计划的核心梦想是：AI能极大地提升人类潜能，成为伴随每个人一生的有效导师和伙伴。 这不仅仅是一个产品目标，更是一种愿景。Leah的任务就是要去实现它，并确保这个工具一旦建成，全世界的每一个人都能用上。这个愿景也解释了为什么OpenAI如此看重教育。 如今，拥有6亿用户的ChatGPT，已经可以说是世界上最大的学习平台之一。“学习”是其最核心的用途之一。这不仅限于传统课堂，更延伸到了课堂之外的广阔世界。 AI在全球教育领域的真实足迹 AI教育的浪潮正以前所未有的速度席卷全球。 教师们是早期拥抱者：他们不仅用AI来减轻备课、批改作业等行政负担，还积极地将其带入课堂，探索新的教学方法。 国家级的战略布局：像爱沙尼亚这样教育水平顶尖的国家，率先看到了AI的潜力，希望用它来进一步激发学生潜能、赋能教师。紧随其后的国家络绎不绝，他们不仅希望通过AI提升教育质量，更意识到，要建立一个AI驱动的经济体，就必须培养出懂得使用AI的下一代。这已经不是开设几门AI课程那么简单，而是要让AI融入每一门课，成为学生毕业时必须掌握的核心技能。 从“猫鼠游戏”到建立信任 当然，AI进入校园并非一帆风顺。最初，许多学校的第一反应是“防堵”，推出了各种不靠谱的“AI内容检测器”。这种做法不仅伤害了那些被误判为作弊的学生，也让师生关系从一开始就站错了脚。 Leah坦言，我们最初“走错了路”，把重点放在了监管和限制上，而不是去思考如何重新设计我们的评估方式和作业形式。 更深层次的问题在于信任。现在的大学生是“新冠一代”，他们对在线监控式的教育技术有着天然的警惕。如果学校只是提供一个AI工具，却不明确承诺不会监控学生的对话，学生们是不敢放心使用的。 好在，情况正在好转。越来越多的教育者意识到，单纯的禁止是行不通的。他们开始积极探索如何将AI融入教学，设计出更有挑战性、更能激发创造力的项目。 不只是给答案：“学习模式”的诞生 为了解决“AI只会给答案，让人无法深度学习”的担忧，OpenAI推出了一个名为**“学习模式”（Study Mode）**的新功能。 这个功能的灵感来源于一次印度之行。团队发现，在印度，家庭会在课后辅导上投入巨额开销，年轻人有着极强的学习意愿。这促使他们思考：如何让ChatGPT成为一个比现在更好的导师？ “学习模式”就是答案。它彻底改变了交互方式： 它不会直接给你答案，而是像苏格拉底一样，通过反问来引导你思考。 它会个性化定制内容，根据你的知识水平调整难度。 它会鼓励你、追问你，比如“你想不想就这个话题来个小测验？”或者“你想不想再深入聊聊？” 简单来说，它把一个“问答机”变成了一个真正的“学习伙伴”。未来，它甚至可能变得更加主动和多模态，比如在你学习有机化学时弹出交互式图表，或者在几周后提醒你：“嘿，还记得你说要攻克期末考试吗？我们再来复习一下吧？” 这个功能的目标，就是让学生不必成为一个“提示词工程师”，也能自然而然地进入深度学习的状态。 一线学生的声音：从史莱克同人小说到学习利器 理论归理论，学生们的真实体验又是怎样的？我们和来自南加州大学（USC）的Yabi与来自伯克利大学的Alaa聊了聊。 第一次“啊哈！”时刻 每个人的AI初体验都充满了故事感。 Alaa的经历很经典。高三时，他和同学们围在电脑前，抱着试一试的心态，让ChatGPT写一篇关于《杀死一只知更鸟》的论文。当一篇完整的文章瞬间生成时，所有人都被震撼了。他说：“我当然没有交那篇作业，但那一刻真的太酷了。” Yabi的经历则更有趣。她第一次使用ChatGPT，是让它写一篇……史莱克（Shrek）的同人小说。当她把这个“杰作”分享给室友时，大家觉得这事儿挺傻的。但对Yabi来说，这个有点无厘头的尝试让她看到了AI的另一种可能性——它不仅能用于学术，更能融入日常生活的方方面面，成为一个激发创意的工具。 课堂正在如何改变？ 两位同学都观察到，教授们正在积极适应AI带来的变化。 从“是什么”到“怎么用”：作业和考试题目正在悄悄改变。过去那种“定义某个术语”的问题越来越少，取而代之的是“如何应用这个概念？”“它在更宏大的背景下意味着什么？”等更侧重于思辨和应用的问题。 分轨制的项目挑战：Alaa的计算机科学教授设计了两种项目路径供学生选择。你可以选择不用AI，完成一个传统的项目；或者使用AI，但必须接受一个更难的挑战，并写一篇反思，说明你是如何利用AI的。这种做法既保证了学生对基础知识的掌握，又鼓励他们利用新工具去挑战更高的高度。 成为AI的主人：高级玩家的提示技巧 和很多人想象的不同，这些深度用户并不是简单地复制粘贴。他们已经摸索出了一套让AI更好地为自己服务的“独门秘籍”。 设定角色（Persona）：这是最常用的技巧之一。与其泛泛地提问，不如让AI扮演一个特定角色。比如，Yabi在研究阴谋论时，会让ChatGPT扮演不同政治立场的人，来分析同一个（由AI编造的，关于机场镜子的）阴谋论，从而获得更立体、更多元的视角。Alaa则会要求它扮演“顶级公司的顾问”或“极富创造力的教授”，从而获得更专业或更具启发性的回答。 提供明确的约束和背景：Yabi在做研究时，会先把几篇高质量的学术论文喂给ChatGPT，然后要求它“只能基于这些信息进行总结和分析”，从而保证了输出内容的严谨性。 要求批判性反馈：AI的回答往往过于正面和鼓励。为了得到真实的反馈，Alaa会在自定义指令里写上“不要废话，直接点，对我残酷一点”（No fluff, be brutally honest）。这样，AI就会变成一个严厉的批评家，帮助他发现作品中的真实问题。 AI vs. 社交媒体：主动探索与被动接收 一个有趣的趋势是，这两位学生都表示，他们花在ChatGPT上的时间越来越多，而在社交媒体（尤其是TikTok）上的时间则在减少。 他们认为，社交媒体提供的是一种“被动的内容消费”，你只是在无尽地滑动，接收着算法投喂给你的碎片化信息，这会让人变得“自满和懒惰”。 而使用ChatGPT则是一种主动的、有目的性的探索。你可以明确地提出问题，深入挖掘自己感兴趣的领域，这是一种高质量的信息获取方式。Alaa说：“当我想要学习和探索想法时，我会问ChatGPT，而不是去刷社交媒体。” 年轻人的希望与恐惧 对于未来，他们既充满乐观，也有着清醒的思考。 恐惧什么？ Yabi担心“真理的中心化”。如果所有人都依赖同一个信息源，而不去主动寻找和整合不同来源的知识，这可能会形成一个巨大的信息茧房和糟糕的反馈循环。 Alaa则担心人们会因为滥用工具而忽视基础。他认为，教育的核心概念和解决问题的思维方式依然至关重要，如果学生们只想着用AI绕过学习过程，当他们真正进入职场时，会发现自己缺乏真正的竞争力。 希望什么？ 他们都预见了一个人机协作的混合式教育未来。AI可以承担起教科书、助教甚至部分讲师的角色，提供标准化的、个性化的知识。而人类教师则会转型为导师（Mentor），更专注于培养学生的社交技能、批判性思维、伦理观念，以及如何更好地与AI协作。 正如Yabi所说：“教学的核心在于人与人的连接。谁教你，如何教你，会深刻地影响你的一生。这种人性的部分是AI无法替代的。”...

本文整理自 Anthropic 的联合创始人 Jared Kaplan 在 YC 创业学校的演讲，带你 5 分钟了解这篇访谈的精华。 “AI 的进步并不是因为研究人员突然变聪明了，而是因为我们找到了一个非常简单、系统性的方法来让 AI 变得更好，并且我们正在不断地转动那个曲柄。” 说这话的人是 Jared Kaplan，Anthropic 的联合创始人之一。有趣的是，仅仅在六年前，他的身份还是一位理论物理学家。他的职业生涯始于一个颇具科幻色彩的梦想——受到科幻作家母亲的影响，他想知道人类是否能造出超光速引擎。物理学，似乎是解答这个问题的唯一途径。 从研究大型强子对撞机到宇宙学，再到弦理论，Kaplan 沉浸在探索宇宙最根本规律的乐趣中。但慢慢地，他感到一丝沮丧，觉得物理学的进展不够快。与此同时，他身边许多朋友——包括后来 Anthropic 的同事们——都在谈论一个让他一度非常怀疑的领域：人工智能（AI）。 “AI？人们不是已经研究了50年了吗？” Kaplan 当时的想法代表了很多人的心声。但最终，他被说服了。他将物理学家那种探寻宏大规律、提出最根本问题的思维方式带入了 AI 领域，并幸运地发现了一些足以改变游戏规则的东西。 AI 训练的“秘密配方”其实很简单 在我们惊叹于 Claude 或 ChatGPT 的强大能力时，可能会觉得它们的训练过程高深莫测。但 Kaplan 指出，其核心原理可以归结为两个基本阶段。 第一阶段：预训练 (Pre-training) 这就像让一个学生海量阅读。模型会学习庞大的人类书面文本（现在也包括图片等多模态数据），目标只有一个：预测下一个词。 比如，当你说“在座谈会上，发言人很可能……”时，模型会知道，“说某些话”是高概率的词，而“是一头大象”则是极低概率的。通过这种方式，模型不仅学会了语言，更重要的是，它理解了信息之间的内在关联和世界知识的结构。 一张非常复古的图，展示了早期GPT-3的预测界面 第二阶段：强化学习 (Reinforcement Learning) 预训练后的模型更像一个知识渊博但行为散漫的“书呆子”。它知道很多事，但不知道如何与人有效互动。这时，就需要强化学习来“调教”它。 在这个阶段，人类（比如众包工作者）会与模型进行对话，并对模型的不同回答进行比较和选择，告诉模型哪个回答更好。这个“更好”的标准通常是 Anthropic 奉行的“HHH”原则：有帮助的 (Helpful)、诚实的 (Honest)、无害的 (Harmless)。 通过这种反馈，模型会逐渐学会哪些行为是值得鼓励的，哪些是需要避免的。它从一个单纯的“预测机器”转变为一个有用的对话助手。 另一张复古的图，展示了早在2022年为早期Claude收集反馈的界面 “规模法则”：AI 进步的可预测引擎 Kaplan 从物理学带来的最大洞见，莫过于发现了 AI 发展中的“规模法则”（Scaling Laws）。 作为一个物理学家，他习惯于从宏观视角提出一些“看起来很傻”的问题。当时，“大数据”的概念很流行，他就问：“数据到底要多大才算大？它究竟有多大帮助？” 同样的，大家都说更大的模型表现更好，他就问：“究竟好多少？” 在探寻这些问题的答案时，他和团队幸运地发现了一个惊人的规律：当你扩大 AI 的训练规模（包括计算量、模型参数量、数据集大小）时，模型性能的提升是可预测的，其表现出来的趋势像物理学或天文学中的规律一样精确。 这张图展示了模型性能（Y轴的Loss）随着计算量、数据量和模型大小（X轴）的增加而平滑、可预测地下降 这个发现在当时（大约2019年）给了他们巨大的信心。当一个趋势在好几个数量级上都成立时，你就有理由相信它在未来很长一段时间内会继续成立。 而更妙的是，这种规模法则不仅存在于预训练阶段。研究者 Andy Jones 在研究一个名为“六贯棋”（Hex）的棋类游戏时也发现，AI 的棋力（用 ELO 等级分衡量）同样随着训练量的增加呈现出漂亮的直线增长。...

本文整理自 John Collison 对 Anthropic CEO Dario Amodei的 深度访谈，带你 5 分钟了解这篇访谈的精华。 当一家公司在一年内将年化收入（ARR）从0做到1亿美元，第二年又从1亿冲向10亿，并在第三年过半时轻松突破40亿美元，你很难不感到好奇。这家公司就是前沿AI实验室Anthropic，而坐在驾驶座上的是其CEO——达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）。 从物理学家到计算神经科学家，再到谷歌大脑、OpenAI的核心研究员，达里奥的履历闪闪发光。但如今，他不仅是技术领袖，更是一家全球增长最快企业的掌舵人。在这次深度对话中，他以前所未有的坦诚，揭示了Anthropic火箭般增长背后的商业逻辑、独特的公司文化，以及他对AI未来的深刻洞见。 一切始于信任：七位联合创始人与“反常识”的股权结构 很多人会好奇，和自己的亲兄妹一起创业是种怎样的体验？达里奥的妹妹丹妮拉（Daniela）正是公司的总裁。达里奥笑着说，这其实是一种绝佳的互补。他负责战略，思考那些别人没看到或最重要的事；而丹妮拉则负责将战略落地，高效执行。他们各司其职，彼此拥有绝对的信任。 但Anthropic的“反常识”之处远不止于此。公司创立之初，竟有七位联合创始人。当时几乎所有人都警告他：“这简直是场灾难，公司很快就会在内斗中分崩离析。”更让人大跌眼镜的是，达里奥决定给每位联合创始人完全相同的股权。 “事实证明，这恰恰是我们力量的源泉。”达里奥解释道。这七个人不仅是同事，更是长期并肩作战、价值观高度一致的伙伴。这种深度的信任基础，让公司在指数级扩张的过程中，依然能牢牢守住核心价值观和团结。七位创始人就像七个灯塔，将公司的理念投射到不断壮大的团队中。 AI的商业引擎：像开发新药一样，打造一个个“盈利公司” Anthropic的增长速度堪称商业史上的奇迹。达里奥分享了他们令人难以置信的融资经历： 2023年初，公司收入为零。他向投资者预测当年能实现1亿美元营收。许多人认为他“疯了”、“失去了所有信誉”。结果，他们做到了。 2024年初，他预测能从1亿美元增长到10亿美元。质疑声依旧，但他们再次做到了。 如今，公司的年化收入已远超40亿美元。 这种指数级增长的背后，是一种完全不同于传统软件的商业模式。达里奥将其类比为药物研发。 “你可以把我们训练的每一个模型，都看作一个独立的公司。” 想象一下这个场景： 2023年：你投入1亿美元训练一个模型（就像研发一款新药）。 2024年：这个模型为你带来了2亿美元的收入。从单个项目看，它是盈利的。 但与此同时，在2024年，你基于技术进步，又投入了10亿美元去训练一个更强大的下一代模型。 2025年：这个10亿美元的模型可能会带来20亿美元的收入，但你可能又会投入100亿美元去研发下一个…… 从传统的损益表（P&L）来看，公司似乎一直在“亏损”，而且亏损额越来越大。但如果我们把每个模型看作一个独立的产品（或一家公司），它们实际上是盈利的。真正发生的是，公司在享受上一代模型带来的回报时，正以前所未有的规模对下一代技术进行更庞大的研发投资。 “我们正处在这条指数曲线上，”达里奥说，“这条曲线何时会放缓？我们会在多大的规模上达到平衡？这是我们每天都在面对的不确定性，也是这个领域最迷人的地方。” 他半开玩笑地补充道，这种商业增长与模型能力的提升存在一种“换算关系”。当你投入10倍的资源，模型能力从“聪明的本科生”跃升为“聪明的博士生”，客户（比如一家制药公司）会发现，后者的价值远远超过前者的10倍。这就像模型自身就有一种学习和在市场上取得成功的内在资本主义冲动，而产品和市场团队的工作，就是“擦亮窗户，让光芒照射进来”。 钱从哪儿来？编码只是冰山一角 AI到底在被用来做什么？为什么能产生如此巨大的收入？ 达里奥指出，目前增长最快的应用是编程。这并非因为AI只能写代码，而是因为程序员这个群体本身就是技术的早期采用者，他们与AI开发者在技术和社交上都非常接近，使得新技术的扩散速度极快。 “一个新功能发布两小时后，网上就已经有人用它尝试了一万种可能，并形成了初步的社群意见。”他感叹道。 但编程只是一个预兆，它预示了即将在所有行业发生的事情。 客户服务：与Intercom等公司的深度合作，自动化处理大量重复但又各有不同的客户问询。 科学与生物：与Benchling这样的科学平台合作，也与大型制药公司如诺和诺德（Novo Nordisk）合作。一个惊人的案例是，过去需要九周才能完成的临床研究报告，Claude能在五分钟内生成初稿，人类只需几天时间检查即可。 金融服务：推出针对金融行业的Claude版本。 国防与情报：尽管这在外界看来颇具争议，但达里奥认为这是在践行“捍卫民主”的使命，而非简单的商业考量。他坦言，从商业角度看，从一家编程创业公司那里赚到同样多的钱，要比和政府打交道容易一个数量级。 API不是商品，模型就像有不同性格的厨师 有人认为，API生意没有粘性，最终会被商品化。达里奥和采访者都笑了，他们都经营着成功的API业务。 “这种说法就像是在说，如果我跟九个身高差不多、大脑结构相似的人待在一个房间里，我就被‘商品化’了，谁还需要我呢？”达里奥打了个风趣的比方。 他认为，AI模型远非商品。每个模型都有自己独特的**“个性”和“风格”**。 “这有点像烘焙蛋糕，或者说请不同的厨师做菜。你放入同样的食材，但不同的厨师做出来的味道就是不一样。你无法让一个厨师完全复制另一个人的手艺。” 客户会发现，在处理特定任务时，某个模型的回答就是更符合他们的偏好，即使他们也说不清为什么。而未来，**个性化（Personalization）**将成为加深这种“粘性”的强大护城河。当一个模型深度学习了你的个人偏好或公司业务流程后，切换的成本会变得极高。 “AGI信仰者”文化：如何在一个指数时代航行？ 面对AI领域激烈的人才争夺战和天价薪酬包，Anthropic如何留住核心人才并保护商业机密？达里奥的答案是，打造一个**“AGI信仰者”（AGI-pilled）**的组织。 “AGI信仰者”意味着整个公司的每个人，从财务到招聘，从产品到法务，都深刻理解并围绕一个核心假设来工作：我们正处在一个技术能力呈指数级增长的时代，这会带来巨大的机遇和颠覆性的变化。 人才与IP：相比于个别的“价值一亿美元的几行代码”，达里奥认为公司真正的护城河是**集体性的“know-how”**和难以泄露的复杂工程能力。同时，他们通过信息分级（Compartmentalization）和非常高的员工保留率（在AI公司中最高）来保护自己。人们之所以留下，是因为对公司使命的真正信仰，以及对公司股权未来价值的看好。 产品开发：在AI时代，传统的产品路线图可能毫无意义。“如果你计划用六个月打造一个完美产品，那可能已经太晚了。”达里- 奥建议。产品必须围绕AI能力的未来发展方向来设计，避免成为一个轻易被下一代模型迭代掉的“包装纸”（wrapper）产品。迭代速度必须极快，因为你总是在**“第一天”**探索未知。 用户界面（UI）：达里奥承认，目前的AI交互方式（比如文本框）还非常原始，处在“拟物化”（Skeuomorphism）或“无马马车”（horseless carriage）的阶段。未来的挑战在于设计一种全新的交互范式：既能让AI代理高效自主地完成任务，又能在关键时刻让用户轻松介入、审查和引导，而不会被海量信息淹没。 冲破“墙壁”，拥抱奇特的未来 从“AI无法推理”到“AI无法做出新发现”，再到“AI无法持续学习”，历史上AI的发展一次次冲破了人们设下的“根本性壁垒”。达里奥认为，这些所谓的“墙壁”，很多时候源于一种现代“活力论”（vitalism）——人们总想相信人类的认知有某种机器无法企及的、神秘的特殊性。 “事实是，AI模型的错误会比人类少得多，但它们的错误会更‘奇怪’。”他指出。一个喝醉酒的客服人员，我们能轻易识别他的状态不可信。但AI在犯错时，可能听起来依然条理清晰、充满自信。这需要我们人类去适应一种全新的协作模式和判断标准。 对于未来，达里奥预测，像AI自动完成报税这样的复杂任务，可能在2026或2027年就能实现，比许多人预想的要早。 面对AI带来的风险和潜在的经济冲击，他并不主张“暂停”或“减速”，因为这在现实中既不可能也不明智。他更倾向于建立**“护栏”**。如果说AI能带来10%的经济增长，那么为了安全和稳定，我们是否愿意接受9%的增长，并用那1%来购买“保险”？ “我不想停止这场化学反应，”达里奥最后说，“我只想聚焦它的方向，确保它不会过热或冲出跑道。” 在与达里奥的对话中，你能清晰地感受到一种独特的张力：一边是对技术指数级进步的狂热信念和巨大野心，另一边则是对随之而来的巨大责任的冷静思考和审慎前行。这或许就是一家注定要深刻改变世界的公司，所应有的姿态。