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文：Web3天空之城·城主

前言：

OpenAI高管訪談不算少，但一般都是講大模型研究或者愿景，這個(gè)訪談是難得一見的企服負(fù)責(zé)人談OpenAI如何做金融企業(yè)客戶的服務(wù)，對(duì)于那些做企服的大模型公司，這是一個(gè)難得的資料。本城在這里分享全文書面整理版和中英視頻。

B站傳送：【精?！縊penAI如何服務(wù)企業(yè)級(jí)金融 | OpenAI平臺(tái)主管James Dyett訪談 2024.6.25 【中英】-嗶哩嗶哩】

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主持人:

人工智能將徹底重塑金融。我來(lái)到舊金山市中心的 OpenAI 總部，看看未來(lái)是什么樣子。您可能已經(jīng)看過(guò)他們最新模型 ChatGPT 4o 的演示。這非常令人印象深刻。但我認(rèn)為更令人印象深刻和更有趣的是這些模型今天在實(shí)際中是如何使用的。

摩根士丹利和 Klarna 都是 OpenAI 的客戶。摩根士丹利在一年內(nèi)開發(fā)出一款工具，供其 100% 的財(cái)富經(jīng)理使用，從而改變他們的工作方式。在企業(yè)時(shí)間線上，這是超光速。另一方面，Klarna 僅用兩個(gè)月就開發(fā)出一款工具，實(shí)現(xiàn)了其客戶服務(wù)工作票務(wù)工作流程三分之二的自動(dòng)化。一個(gè)大問(wèn)題是，這些客戶服務(wù)代表下一步會(huì)做什么，或者 Klarna 現(xiàn)在有了更多的能力，將如何使用他們。

但我們不僅要談?wù)撃Ω康だ?Klarna，還要看看 Oscar Health 等一些客戶。我們今天的嘉賓是 James Diet。他之前曾管理過(guò) Stripe的 GoToMarket 團(tuán)隊(duì)，現(xiàn)在是 OpenAI 的平臺(tái)銷售負(fù)責(zé)人。當(dāng)世界上最大的銀行（如摩根士丹利）或最大的初創(chuàng)公司（如 Klarna）致電 OpenAI 并希望使用最新模型時(shí)，他和團(tuán)隊(duì)是第一批聽到他們消息的人，也是第一批看到這些模型如何在實(shí)際中部署的人。談?wù)撎囟ǖ目蛻粲美?、他們今天在做什么、未?lái)會(huì)做什么將會(huì)非常有趣，不僅是摩根士丹利和 Klarna，還有其他一些精選的人。

我們還將討論構(gòu)建和擴(kuò)展企業(yè) GoToMarket 動(dòng)議需要什么，因?yàn)檎材匪挂呀?jīng)成功服務(wù)了兩家標(biāo)志性的硅谷公司，即以前的 Stripe 和今天的 OpenAI。

詹姆斯，歡迎參加節(jié)目。

James：

謝謝你邀請(qǐng)我，雷克斯。

所以第一個(gè)問(wèn)題，我想了解你的背景。你當(dāng)時(shí)從 Stripe 轉(zhuǎn)到了 OpenAI。那時(shí)OpenAI 的知名度不高，而你卻要與谷歌和亞馬遜等公司的 30,000 名銷售人員競(jìng)爭(zhēng)。那么你為什么要做出這一舉動(dòng)呢？

是的，事實(shí)上這是一個(gè)有趣的故事。當(dāng)我 2016 年剛開始在 Stripe 工作時(shí)，我們的辦公室距離我們今天所在的位置只有幾個(gè)街區(qū)，位于舊金山 Mission。我們當(dāng)時(shí)在一間小辦公室里，它被稱為先鋒大廈。這是一間漂亮的辦公室。

是的，我也去過(guò)那里，不太遠(yuǎn)。

它非常非常迷人，而且有著悠久的歷史。事實(shí)上，在我加入 Stripe 三個(gè)月后，我們就搬走了，一家小型非營(yíng)利組織搬進(jìn)了同一個(gè)辦公室。我了解到，這個(gè)非營(yíng)利組織是 OpenAI。我很好奇，OpenAI 是什么？Stripe 的創(chuàng)始 CTO Greg Brockman 是 OpenAI 的創(chuàng)始人之一。我很好奇，為什么這位工程師決定跳槽到這家公司？這家公司是什么？我讀了一些關(guān)于它的內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)它創(chuàng)造了人工智能，而且是非營(yíng)利性的，多么古怪。

確實(shí)如此。

我?guī)缀醪恢榔吣昵皶?huì)發(fā)生什么。所以這個(gè)故事很有影響力。我在 Stripe 待了六到七年后離開。然后我收到了 OpenAI 某人發(fā)來(lái)的 LinkedIn 消息，上面寫著，OpenAI 的銷售。我記得 OpenAI，他們以前在我們以前的辦公室工作，但他們?yōu)槭裁葱枰N售？這是一個(gè)非營(yíng)利組織，他們?cè)噲D制造出造福全人類的人工智能。但我非常好奇，所以我接了電話。

這是在 DALL-E 推出之前，也是 ChatGPT 推出之前。我被這項(xiàng)技術(shù)迷住了。這是在這項(xiàng)技術(shù)炒作前、真正商業(yè)化前。我無(wú)法擺脫這對(duì)公司來(lái)說(shuō)將是一件大事的想法。但正如你所說(shuō)，我不認(rèn)為我會(huì)與亞馬遜和谷歌競(jìng)爭(zhēng)。我以為我會(huì)敲開人們的門，試圖說(shuō)服他們和我開會(huì)討論這些瘋狂的大型語(yǔ)言模型以及它們?nèi)绾斡杏谩?/p>

所以我在 11 月接受了這份工作。我上任后，我們推出了 ChatGPT。然后，在 ChatGPT 發(fā)布后的 2 月份第一周，我突然發(fā)現(xiàn)自己處于一個(gè)與預(yù)期截然不同的環(huán)境。

這非常有趣。希望現(xiàn)在，有時(shí)客戶也會(huì)來(lái)敲你的門。這就是我們?cè)谶@里要談?wù)摰摹?/p>

我想談?wù)勈澜缟弦恍┳畲蟮你y行，像摩根士丹利、Klarna 這樣的銀行。在此之前，請(qǐng)先給我一個(gè)客戶如何使用 OpenAI 的框架。

是的，我們喜歡說(shuō)，企業(yè)今天似乎有三種方式使用我們的技術(shù)。首先，他們將人工智能帶入員工隊(duì)伍。因此，他們正在幫助員工提高編碼或文案撰寫等任務(wù)的效率，甚至撰寫績(jī)效評(píng)估等。所以有這種勞動(dòng)力生產(chǎn)力類別。

第二個(gè)是關(guān)于自動(dòng)化工作流程。因此，將過(guò)去可能非常手動(dòng)或低效的東西，以及將這些模型應(yīng)用于特定任務(wù)。第三類是將人工智能引入公司提供的核心產(chǎn)品和服務(wù)。因此，如果你看看所有關(guān)于將人工智能引入 XYZ 公司的公告，它們往往會(huì)遵循并屬于這三類之一。

是的。讓我們用這個(gè)框架來(lái)談?wù)勀愕囊恍┨囟蛻簦苍S從摩根士丹利開始，看看他們?cè)谪?cái)富管理部門內(nèi)部所做的事情。

當(dāng)然。所以摩根士丹利實(shí)際上在我們推出 ChatGPT 或我們現(xiàn)在的旗艦?zāi)Ｐ?GPT-4 之前就押注了我們。我們花了大約一年的時(shí)間與他們合作開發(fā)一種工具，該工具將使他們的財(cái)務(wù)顧問(wèn)能夠?yàn)榭蛻籼峁└玫呢?cái)富管理和支持。這種工作方式使這些模型非常擅長(zhǎng)推理任何類型的數(shù)據(jù)，無(wú)論是定量數(shù)據(jù)、定性數(shù)據(jù)，還是現(xiàn)在的視覺(jué)數(shù)據(jù)或音頻數(shù)據(jù)。

如果您考慮財(cái)務(wù)顧問(wèn)的工作，假設(shè)您是我的客戶雷克斯，您會(huì)經(jīng)常問(wèn)我一些問(wèn)題，而我可能不知道這些問(wèn)題的答案。比如，您可能會(huì)問(wèn)：“詹姆斯，我的表現(xiàn)只有一半?！睕](méi)錯(cuò)。但更重要的是，您可能會(huì)好奇摩根士丹利對(duì)某個(gè)特定問(wèn)題的看法。答案肯定存在于摩根士丹利的某個(gè)地方。

過(guò)去，獲得答案的傳統(tǒng)方法是打電話給您知道的蘋果股票專家、利率專家或大學(xué)儲(chǔ)蓄計(jì)劃專家，然后刷新您的記憶，這樣您就可以給雷克斯一個(gè)很好的答案。

作為一名顧問(wèn)，您可能支持50多個(gè)客戶，每個(gè)客戶可能有10種產(chǎn)品或更多。摩根士丹利內(nèi)部有這些產(chǎn)品線的專家，但可能需要多個(gè)不同的登錄名才能訪問(wèn)數(shù)據(jù)，更不用說(shuō)打電話給這些人了。

把所有東西都記在腦子里是一項(xiàng)不可能完成的任務(wù)。

因此，過(guò)去財(cái)務(wù)顧問(wèn)曾使用過(guò)一些工具。在摩根士丹利成立初期，他們可能有一些紙質(zhì)文件，可以查看最新的公司研究報(bào)告或公司提供的產(chǎn)品。隨著時(shí)間的推移，這些文件可能轉(zhuǎn)移到公司內(nèi)聯(lián)網(wǎng)，即內(nèi)部搜索門戶。這些AI工具只是讓這些財(cái)務(wù)顧問(wèn)能夠回答客戶問(wèn)題的下一步。這就是摩根士丹利提供的服務(wù)。

他們有一個(gè)工具，就像是坐在財(cái)務(wù)顧問(wèn)旁邊的助手。顧問(wèn)只需輸入客戶提出的任何疑問(wèn)，就可以實(shí)時(shí)得到很好的答案。這很重要，因?yàn)樵谑鼙O(jiān)管的行業(yè)中，您無(wú)法處理模型產(chǎn)生的任何幻覺(jué)或錯(cuò)誤。這個(gè)助手實(shí)際上會(huì)鏈接到主要來(lái)源。因此，財(cái)務(wù)顧問(wèn)可以看到實(shí)際的研究報(bào)告，討論公司對(duì)利率的看法。顧問(wèn)可以快速掃描，確保給雷克斯的信息是正確無(wú)誤的。

因此，這確實(shí)是人機(jī)交互的，并且是助手。我們發(fā)現(xiàn)這對(duì)于銀行和其他受監(jiān)管公司來(lái)說(shuō)非常重要，因?yàn)樗麄兿Ｍ浪麄兎窒淼男畔⑹?00%準(zhǔn)確的。

我很想看到使用的具體細(xì)節(jié)和一些數(shù)字。所以我之前和他們談過(guò)，他們花了大約一年的時(shí)間推出這個(gè)工具。我很好奇獲得認(rèn)可和訓(xùn)練的情況如何，今天有多少顧問(wèn)在使用它，摩根士丹利和OpenAI以及您的團(tuán)隊(duì)在評(píng)估最新模型以升級(jí)平臺(tái)方面的反饋循環(huán)是什么樣的。

是的，這個(gè)問(wèn)題問(wèn)得很好。這個(gè)和大多數(shù)AI計(jì)劃都是C級(jí)計(jì)劃。因此，在技術(shù)的這個(gè)階段，它不是自下而上的。我們正在與一個(gè)部門合作，我們將與這個(gè)小部門取得成功，并將這種成功帶給其他人。

在金融等受監(jiān)管的行業(yè)中，很難自下而上地進(jìn)行上市動(dòng)議，因?yàn)槟佑|的是受監(jiān)管的數(shù)據(jù)，您不能產(chǎn)生幻覺(jué)，所以您必須從高層開始。

摩根士丹利當(dāng)時(shí)的首席執(zhí)行官詹姆斯·戈?duì)柭硎荆@是公司想要做的事情。讓我們從財(cái)富管理開始吧。我們與摩根士丹利的合作非常緊密，因此他們?cè)趦?nèi)部需要做出很多決定，關(guān)于如何將人工智能引入公司，設(shè)立什么樣的護(hù)欄和內(nèi)部政策，以及從哪個(gè)部門開始。

在人工智能中，有一個(gè)評(píng)估的概念。評(píng)估是用來(lái)確定模型在某項(xiàng)任務(wù)中表現(xiàn)如何的工具。你可以想象一堆問(wèn)題和答案，我們會(huì)將其評(píng)為A+，即優(yōu)秀答案。然后你測(cè)試模型，看看它與答案的接近程度。這就是我們所說(shuō)的評(píng)估。

例如，GPT-3.5在100個(gè)問(wèn)題中可能得分40%，而GPT-4在同樣的問(wèn)題中得分可能為70%。如果為GPT-4提供一些額外的背景信息，它可能會(huì)達(dá)到80%。經(jīng)過(guò)一些微調(diào)，GPT-4可能會(huì)達(dá)到85%。每周我們都會(huì)和摩根士丹利團(tuán)隊(duì)一起審查這些評(píng)估。我們的目標(biāo)是，只有當(dāng)模型超過(guò)一定的績(jī)效標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，才會(huì)交給財(cái)務(wù)顧問(wèn)，然后得到他們的反饋。

模型在靜態(tài)問(wèn)題組上表現(xiàn)良好是一回事，而了解它對(duì)財(cái)務(wù)顧問(wèn)是否真的有用又是另一回事。摩根士丹利團(tuán)隊(duì)不斷迭代哪些問(wèn)題可以代表該技術(shù)在該領(lǐng)域的應(yīng)用。OpenAI和我們的客戶都使用這種創(chuàng)建評(píng)估的框架來(lái)判斷我們是否做得好，這是一種很好的工作方式。

這可能是您的團(tuán)隊(duì)專門為大型企業(yè)開發(fā)的一項(xiàng)重要技能，幫助他們共同創(chuàng)建這些評(píng)估。

這是一種判斷我們是否達(dá)到幫助他們解決某個(gè)問(wèn)題的標(biāo)準(zhǔn)的方法。當(dāng)我們探索模型行為時(shí)，會(huì)與公司合作，確保模型必須超過(guò)一定的標(biāo)準(zhǔn)才能提供給員工。企業(yè)通常需要經(jīng)歷一段旅程來(lái)確定這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)是什么，對(duì)于我們來(lái)說(shuō)，優(yōu)秀意味著什么。

很多公司以前沒(méi)有購(gòu)買過(guò)這樣的工具，也沒(méi)有制定標(biāo)準(zhǔn)，所以你們必須幫助定義這些標(biāo)準(zhǔn)。

我們?cè)谡務(wù)撈渌蛻魰r(shí)會(huì)更多地談?wù)撨@個(gè)問(wèn)題，但他們往往不太清楚這些公司的人在評(píng)判模型的評(píng)估中表現(xiàn)如何。這就是事情變得非常有趣的地方。

我認(rèn)為這是人工智能中最有趣的事情之一。你會(huì)說(shuō)，哦，你怎么可能相信一個(gè)模型能做到這一點(diǎn)，尤其是當(dāng)它是非確定性的？然后你會(huì)想，等等，只有5%的企業(yè)數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的，95%是非結(jié)構(gòu)化的。財(cái)富管理部門與客戶進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化的互動(dòng)，提供非常重要的財(cái)務(wù)建議。你意識(shí)到你實(shí)際上并不知道你的公司是如何運(yùn)作的。

我們的總裁格雷格·布羅克曼說(shuō)，這些模型并不完美，我們也不完美。我認(rèn)為，這是一個(gè)很好的框架，讓我們能夠?qū)⑦@種人工智能范式帶入一個(gè)全新的境界，那就是真正謙遜地對(duì)待我們?nèi)祟愃茏龅氖虑椋瑫r(shí)也謙遜地對(duì)待模型所能做的事情。如果我們能做好自己的工作，希望你能將模型與人類聯(lián)系起來(lái)，最終的結(jié)果會(huì)比我們現(xiàn)在的更好。

這是一個(gè)有趣的想法，即使你不使用該模型，它也可能讓你更多地思考如何建立和運(yùn)營(yíng)你的業(yè)務(wù)，并在這方面做得更好。此外，也許還有一個(gè)模型可以為你完成這項(xiàng)工作。那么摩根士丹利的推廣情況如何？他們?nèi)绾蔚u(píng)估？有多少比例的顧問(wèn)已經(jīng)開始使用它？

這個(gè)工具現(xiàn)在已經(jīng)推廣到所有的財(cái)務(wù)顧問(wèn)。

這非常重要，因?yàn)橥ǔＴ谀Ω康だ瞥鲞@樣的工具，可能需要三年以上的時(shí)間才能簽署、簽約，更不用說(shuō)推出。所以現(xiàn)在它已經(jīng)推出并上線，這非常令人印象深刻。

事實(shí)上，我有一個(gè)好朋友是摩根士丹利的財(cái)務(wù)顧問(wèn)。我問(wèn)他，吉姆，你覺(jué)得這個(gè)工具怎么樣？他很喜歡?，F(xiàn)在他可能只是想對(duì)我好一點(diǎn)。但我們從摩根士丹利團(tuán)隊(duì)那里聽說(shuō)，他們最初得到了很好的反饋。不過(guò)，我認(rèn)為，如果你和摩根士丹利的人交談，他們會(huì)認(rèn)為這是他們?cè)诠緝?nèi)部推出的第一款產(chǎn)品。這可能是他們?cè)诠緝?nèi)部推出的最差的人工智能產(chǎn)品。

他們有長(zhǎng)遠(yuǎn)的眼光。我喜歡與摩根士丹利的關(guān)系，這不僅僅是我們?yōu)樨?cái)務(wù)顧問(wèn)做了什么，而是他們將如何長(zhǎng)期利用人工智能？比如，我們從為財(cái)務(wù)顧問(wèn)構(gòu)建這個(gè)工具中學(xué)到了什么，關(guān)于如何使用這些模型。正如你所說(shuō)，這些模型是概率性的，是一項(xiàng)全新的技術(shù)，隨著時(shí)間的推移會(huì)變得更加智能，需要換成新的模型。他們從這個(gè)過(guò)程中學(xué)到了什么，可以帶到公司的下一個(gè)AI項(xiàng)目中？他們現(xiàn)在有幾十個(gè)積壓項(xiàng)目。

這對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)就像學(xué)習(xí)如何使用新工具然后采用它們。所以聽到這個(gè)故事非常有趣。我們來(lái)談?wù)勀Ω康だ?，世界上最大的銀行之一，用例和財(cái)富管理。我想談?wù)勈澜缟献畲蟮慕鹑诳萍脊局籏larna。他們最近發(fā)布公告稱，我們已經(jīng)將客戶服務(wù)代表目前所做的工作中的三分之二自動(dòng)化。他們是OpenAI客戶，所以很高興聽到他們?nèi)绾卫迷撈脚_(tái)。此外，這些客戶服務(wù)代表現(xiàn)在都應(yīng)該找工作還是在內(nèi)部做其他事情？

這是一個(gè)很好的問(wèn)題。因此，如果我們回到企業(yè)使用人工智能的初始框架，你可以將摩根士丹利對(duì)其財(cái)務(wù)顧問(wèn)所做的事情視為勞動(dòng)力生產(chǎn)力。我認(rèn)為 Klarna 將人工智能引入了他們的核心產(chǎn)品，即客戶與支持團(tuán)隊(duì)的體驗(yàn)。因此，Klarna 的首席執(zhí)行官 Sebastian 為他的團(tuán)隊(duì)設(shè)定了一個(gè)非常大膽的愿景，看看這些模型在自動(dòng)化客戶服務(wù)方面能走多遠(yuǎn)。正如您所說(shuō)，他們走得相當(dāng)遠(yuǎn)?，F(xiàn)在，大約三分之二的 Klarna 客戶支持傳入票證都是由模型端到端自動(dòng)化的。

我認(rèn)為這是非常了不起的。不僅僅是三分之二的端到端是自動(dòng)化的，而且他們構(gòu)建和發(fā)布所需的時(shí)間不到一年。

我想我們大概是幾個(gè)月。我認(rèn)為他們所做的事情很重要，這不僅僅是簡(jiǎn)單的客戶服務(wù)。大多數(shù)時(shí)候，我們會(huì)想，客戶服務(wù)就是提出一個(gè)問(wèn)題，然后得到一個(gè)答案。實(shí)際上，大多數(shù)時(shí)候，你希望你聯(lián)系的公司能代表你做某事。你希望他們提供退款，取消某些服務(wù)，或者為你升級(jí)。因此，模型不能僅僅用正確的答案做出回應(yīng)。這不僅僅是一個(gè)查詢，你必須做代理工作，采取行動(dòng)。這就是 Klarna 與我們一起做的大量工作。三分之二的自動(dòng)化票證中的大多數(shù)都需要實(shí)際行動(dòng)才能完成。

我們意識(shí)到，這不僅僅是針對(duì)只需要文本回復(fù)的一小部分票證，而且你可以承擔(dān)這些代理目前正在做的相當(dāng)大一部分工作量。

既然 Klarna 的自動(dòng)化已經(jīng)奏效了，他們今天來(lái)找你們是為了什么，并希望做些不同的事情？我相信他們想使用最新的模型。

有趣的是，如果你仔細(xì)想想，我們剛剛發(fā)布的 GPT-4o 比 GPT-4 Turbo 更智能，后者是之前最先進(jìn)的模型。但我認(rèn)為，新模型最讓客戶興奮的是其人性化音頻功能。這正是我們幾周前演示的。如果你考慮客戶服務(wù)，每當(dāng)我打電話給航空公司時(shí)，這些功能都是自動(dòng)化的，如果你需要，只需用一個(gè)詞告訴我們你的想法。你會(huì)說(shuō)，代理，代理，代理。因?yàn)橛袝r(shí)他們實(shí)際上有生物識(shí)別軟件。

但現(xiàn)在，這些模型實(shí)際上可以進(jìn)行像人類一樣的對(duì)話。盡管我們已經(jīng)有一段時(shí)間的文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音和語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本技術(shù)，但它有很長(zhǎng)的延遲，所以它對(duì)于你想要的像人類一樣的客戶服務(wù)對(duì)話并沒(méi)有真正起作用?，F(xiàn)在，這更像是在播客上和你交談，也許你是 GPT-4 的幕后推手，你可以開始將其指向電話客戶服務(wù)體驗(yàn)。目前，我們還沒(méi)有在生產(chǎn)中看到這一點(diǎn)，也沒(méi)有在 GPT-4 中推出音頻功能。但這是 Klarna 等公司接下來(lái)會(huì)真正興奮的事情。

我認(rèn)為這確實(shí)提供了更好的客戶體驗(yàn)，因?yàn)闆](méi)有人喜歡在線等待。然而，這也觸及了一個(gè)巨大的社會(huì)焦慮，即我們?cè)诿绹?guó)聯(lián)絡(luò)中心有 280 萬(wàn)人，他們中的許多人為銀行和其他金融機(jī)構(gòu)工作。

那么，Klarna 今天對(duì)他們的客戶服務(wù)代理和基地做了什么？他們?nèi)绾沃匦吕眠@些員工？從就業(yè)角度來(lái)看，這是什么樣子？

我給 Klarna 的首席執(zhí)行官塞巴斯蒂安很大的贊譽(yù)。他在推出這項(xiàng)服務(wù)后在 Twitter 上宣布，這些模型占據(jù)了我們很大一部分的票房。他直面就業(yè)問(wèn)題，說(shuō)當(dāng)時(shí)他們還沒(méi)有對(duì)員工隊(duì)伍做出任何改變，但他也指出，這項(xiàng)技術(shù)將改變我們的工作方式。

Klarna 的做法是讓他們的代表處理那些沒(méi)有得到正確解決的棘手問(wèn)題，這才是客戶服務(wù)真正發(fā)揮作用的地方，不是在交易問(wèn)題上，而是在真正棘手的客戶服務(wù)問(wèn)題上。我認(rèn)為這項(xiàng)技術(shù)將以各種方式對(duì)勞動(dòng)力產(chǎn)生真正的影響，其中一些我們可以預(yù)測(cè)，比如某些工作將會(huì)消失。我想到的是翻譯的工作。最近在日本，我們有一個(gè)翻譯坐在我們身邊。她說(shuō)，你們看起來(lái)很棒，你們會(huì)接替我的工作。我沒(méi)有給她一個(gè)很好的答案，因?yàn)檫@些模型的翻譯能力非常好。

當(dāng)然，勞動(dòng)力將會(huì)發(fā)生一些變化，但我認(rèn)為也會(huì)出現(xiàn)一些新的工作崗位和新的工作方式，我們目前還不知道，無(wú)法預(yù)測(cè)。舉個(gè)小例子，我現(xiàn)在工作的每家公司都有一個(gè)人工智能主管的職位，這個(gè)職位以前并不存在，后來(lái)才被創(chuàng)造出來(lái)。我想象，有進(jìn)取心的產(chǎn)品經(jīng)理會(huì)說(shuō)，我有機(jī)會(huì)進(jìn)入高管層，我可以成為首席人工智能官，這些職位是存在的。18 個(gè)月前它們還不存在。

顯然，并不是每家公司都有那么多首席人工智能官，但有一個(gè)概念，比如即時(shí)工程師，真正懂得如何使用模型的人。所以我認(rèn)為我們將看到某些領(lǐng)域的工作類型發(fā)生很大變化。我們沒(méi)想到，第一批受到人工智能等新技術(shù)影響的工作實(shí)際上是地位相當(dāng)高的知識(shí)型工作。你可能會(huì)想，這可能會(huì)解決更多的低技能勞動(dòng)力問(wèn)題，但這根本不是發(fā)生的事情。

我確實(shí)認(rèn)為變化即將到來(lái)，而且變化正在發(fā)生。我們只是不完全知道它會(huì)以什么形式出現(xiàn)。

當(dāng)你遇到那些關(guān)于就業(yè)的社交焦慮問(wèn)題時(shí)，這真的很難。很容易看到哪些工作會(huì)受到影響，甚至可能減少，但很難考慮等式的另一邊。而且可能會(huì)產(chǎn)生意想不到的后果。我認(rèn)為金融服務(wù)的一個(gè)很好的例子是自動(dòng)取款機(jī)。如果你看看自動(dòng)柜員機(jī)的推出，實(shí)際上是自動(dòng)取款機(jī)在20世紀(jì)60年代的引入。自動(dòng)取款機(jī)的推出導(dǎo)致銀行柜員人數(shù)增加，因?yàn)樗鼫p少了柜員的部分工作負(fù)擔(dān)。這一變化花了40年的時(shí)間才顯現(xiàn)出來(lái)。然而，從2010年代開始，這種情況發(fā)生了變化。隨著時(shí)間的推移，雖然可能會(huì)出現(xiàn)壓縮，但當(dāng)出納員可以從發(fā)放現(xiàn)金轉(zhuǎn)移到實(shí)際銷售新產(chǎn)品時(shí)，運(yùn)營(yíng)分支機(jī)構(gòu)的邊際成本降低，使得運(yùn)營(yíng)分支機(jī)構(gòu)比以往任何時(shí)候都更有利可圖。因此，銀行因?yàn)锳TM的引入而開設(shè)了更多分支機(jī)構(gòu)，雇用了更多出納員。

我們正處于人工智能和金融服務(wù)的有趣階段，也許這是真的，人工智能實(shí)際上是互補(bǔ)的，但它的發(fā)展速度更快。進(jìn)入2010年代，這一變化不再需要40年，可能只需要五年左右。

回到摩根士丹利的情況，摩根士丹利財(cái)富顧問(wèn)通常管理的資產(chǎn)為1000萬(wàn)美元或更多。正如你所說(shuō)，有了新的生產(chǎn)力工具，現(xiàn)在可以為更多的人服務(wù)。對(duì)于擁有2.5億到1000萬(wàn)資產(chǎn)的人來(lái)說(shuō)，之前為這些人提供服務(wù)是有利可圖的，這對(duì)于引入AI來(lái)說(shuō)是很棒的，因?yàn)槟銜?huì)擁有更多的客戶。

我們實(shí)際上在另一位客戶身上看到了這一點(diǎn)，那就是巴西和整個(gè)拉丁美洲的Nubank。Nubank是一家總部位于巴西的拉丁美洲新銀行，規(guī)模龐大。很多美國(guó)人并不了解他們有多大、有多有價(jià)值。我認(rèn)為他們是世界上最有價(jià)值的金融科技公司之一。Nubank的規(guī)模比你通常認(rèn)為的新銀行要大得多。很多歐洲新銀行可能只擁有相對(duì)較少的人口在它們那里開戶，而在拉丁美洲，Nubank在整個(gè)客戶群中所占的比例要大得多。

重要的是，Nubank的客戶并不是摩根士丹利那種擁有1000萬(wàn)美元資產(chǎn)的客戶。事實(shí)上，Nubank現(xiàn)在確實(shí)做到了這一點(diǎn)，而摩根士丹利可能會(huì)想，他們也許可以進(jìn)入低端市場(chǎng)，在那里他們可以更有效地為客戶服務(wù)。像Nubank這樣的公司實(shí)際上能夠通過(guò)提供的服務(wù)類型進(jìn)入高端市場(chǎng)，因此他們可能不需要為每個(gè)客戶都配備一個(gè)單獨(dú)的財(cái)務(wù)顧問(wèn)。你不能真的去Nubank尋求貸款產(chǎn)品或儲(chǔ)蓄計(jì)劃的建議，但現(xiàn)在，這些模型能夠以自然語(yǔ)言提供真正出色的建議，使用其他語(yǔ)言，而不僅僅是英語(yǔ)、葡萄牙語(yǔ)或西班牙語(yǔ)。

因此，Nubank客戶的體驗(yàn)得到了改善。Nubank提供相同的服務(wù)不僅變得更便宜了，他們實(shí)際上能夠提供以前無(wú)法提供的新服務(wù)。

回到最初的框架，如果你有員工生產(chǎn)力，你就有面向最終用戶的東西。然后，你還有整個(gè)領(lǐng)域，基本上就是開辟可以為客戶打造的新產(chǎn)品線。我們很想聽到更多關(guān)于 Nubank 推出的情況。類似的問(wèn)題，比如他們花了多長(zhǎng)時(shí)間推出，他們給你和你的團(tuán)隊(duì)的反饋是什么？

是的，我認(rèn)為他們所做的事情令人興奮的地方，在運(yùn)營(yíng)速度方面與 Klarna 非常相似。此外，如果你考慮 Klarna 和 Nubank，我們能夠與他們合作，而無(wú)需在巴西或瑞典設(shè)立辦事處?，F(xiàn)在，我們充分利用了虛擬會(huì)議。但在很多情況下，這些客戶能夠用我們很少的資源做很多事情。

你提到，我正在與亞馬遜和谷歌等公司競(jìng)爭(zhēng)。我的團(tuán)隊(duì)中沒(méi)有數(shù)萬(wàn)人來(lái)支持所有這些部署。但我們能夠做的是提供非常出色的建議，告訴人們?nèi)绾螌⑦@些模型推向他們想要的方向。因此，我們與 Nubanks 和 Klarna 合作的很多工作并不是提供項(xiàng)目計(jì)劃，也不是親自提供部署支持。更重要的是，我們遇到了這個(gè)問(wèn)題。我們已經(jīng)閱讀了你們所有的文檔。我們自己做了很多研究，但我們有點(diǎn)陷入了困境。這就是我們可以讓專家發(fā)揮作用的地方。這基本上就是我在市場(chǎng)上的價(jià)值主張，即深厚的人工智能專業(yè)知識(shí)。

是的。這是否屬于，您是否有一個(gè)解決方案團(tuán)隊(duì)、客戶成功？比如，您實(shí)際上是如何構(gòu)建它的？

是的。因此，OpenAI 的結(jié)構(gòu)方式是，我們基本上有三個(gè)不同的組織部分。有研究。研究人員是那些將新模型變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)并不斷突破可能性邊界的博士和人工智能專家。然后，我們有了應(yīng)用組織，其中包括工程師和產(chǎn)品經(jīng)理。他們將這些模型帶入應(yīng)用環(huán)境。因此，他們正在構(gòu)建 API，在研究人員提供的核心智能之上構(gòu)建 ChatGPT。然后，你還有像我這樣的市場(chǎng)營(yíng)銷人員的業(yè)務(wù)。如果我們與 Nubank、Klarna 或 Morgan Stanley 這樣的客戶交談，我們主要會(huì)利用我所在組織和同行組織中的解決方案資源和業(yè)務(wù)資源。偶爾，如果出現(xiàn)他們無(wú)法解決的新問(wèn)題，我們會(huì)深入研究。這樣的例子可能是為特定任務(wù)或用例定制模型。我們與一家名為 Harvey 的公司合作，該公司希望打造一位法律服務(wù)專家。在那里，我們與我們研究團(tuán)隊(duì)的一些人合作，建立了一個(gè)法律模型，即法律 AI 專家。但是，在大多數(shù)此類合作中，我們只需依靠團(tuán)隊(duì)中整天與企業(yè)合作開發(fā) AI 的解決方案專家就能取得真正的成功。

是的。讓我們看看其他一些客戶。所以我們談過(guò)了摩根士丹利、Klarna、Nubank。也許讓我們回到美國(guó)。但看看醫(yī)療保健和 Oscar Health。我認(rèn)為他們也是另一個(gè)。所以我喜歡 Oscar Health。你花了很多時(shí)間考慮金融服務(wù)。

Oscar Health 也處于一個(gè)高度監(jiān)管的行業(yè)。醫(yī)療保健和金融服務(wù)之間的交集非常大，特別是在賬單、索賠、保險(xiǎn)和付款方面，有很多重疊之處。

如果我們把Oscar看作一家企業(yè)，它是醫(yī)療保健企業(yè)還是金融服務(wù)企業(yè)？從某種意義上說(shuō)，它管理著臨床醫(yī)生和患者或支付患者護(hù)理費(fèi)用的企業(yè)之間的資金流動(dòng)。

Oscar Health是一家健康保險(xiǎn)公司，他們的主要業(yè)務(wù)是有效地支付其會(huì)員的醫(yī)療費(fèi)用。坦率地說(shuō)，他們被視為世界上技術(shù)最先進(jìn)的醫(yī)療保健公司之一。然而，他們面臨的挑戰(zhàn)是，在醫(yī)療保健領(lǐng)域與United Healthcare、Cigna和Blue Cross Blue Shield等規(guī)模極大的組織競(jìng)爭(zhēng)，這些組織擁有很大的議價(jià)能力和規(guī)模效益。為了找到另一種競(jìng)爭(zhēng)方式，Oscar Health真正接受了人工智能作為他們的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

如果仔細(xì)思考，健康保險(xiǎn)公司需要做什么？它需要理解大量數(shù)據(jù)，包括醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)和索賠數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些信息采取行動(dòng)。例如，它可能是在與醫(yī)生的對(duì)話中，根據(jù)醫(yī)生提供的信息批準(zhǔn)或拒絕某項(xiàng)服務(wù)，或者是處理索賠及相關(guān)的所有文書工作。這些模型的優(yōu)勢(shì)在于能夠快速準(zhǔn)確地處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。醫(yī)生在做筆記時(shí)并不以特別有條理而聞名，但這些模型能夠快速準(zhǔn)確地做出決定。

如果我們回到摩根士丹利的例子，財(cái)務(wù)顧問(wèn)面臨的挑戰(zhàn)是擁有大量數(shù)據(jù)，客戶希望訪問(wèn)這些數(shù)據(jù)中的知識(shí)。如何使用這些模型來(lái)提取客戶需要的信息？Oscar也遇到了同樣的問(wèn)題，所有答案都在數(shù)十、數(shù)百和數(shù)千頁(yè)的索賠或醫(yī)療記錄中，但沒(méi)有時(shí)間花上數(shù)小時(shí)來(lái)閱讀所有這些內(nèi)容。如何快速總結(jié)關(guān)鍵信息以便做出決定？

Oscar主要在保險(xiǎn)、患者和臨床醫(yī)生方面使用這些技術(shù)。他們構(gòu)建了一個(gè)稱為“索賠助手”的工具，可以快速為代理總結(jié)與特定患者相關(guān)的所有信息，從而回答客戶和患者的問(wèn)題，例如某個(gè)程序是否在保險(xiǎn)范圍內(nèi)等。這就是他們使用技術(shù)的核心。

作為醫(yī)療保健系統(tǒng)的客戶，這非常令人沮喪。你經(jīng)常會(huì)問(wèn)提供商或健康保險(xiǎn)公司，某個(gè)問(wèn)題是否涵蓋在內(nèi)，但他們可能會(huì)告訴你先做，然后再告訴你結(jié)果。

對(duì)于我們所有人來(lái)說(shuō)，在這個(gè)領(lǐng)域，能夠更快地得到答案是非常重要的。這些模型在許多測(cè)試中還不如人類聰明，但它們的速度更快。當(dāng)我們思考人工智能如何融入我們的生活時(shí)，這一點(diǎn)非常重要。比如，你希望人工智能做什么工作？你是否希望它完成一些我們?nèi)祟愖霾坏降氖虑椋驗(yàn)槲覀儾粔蚵斆?，例如下棋。人工智能的下棋水平可能比你我高得多?/p>

但有時(shí)我們希望人工智能做一些你我特別擅長(zhǎng)的事情，只是希望它做得更快、更便宜。在絕大多數(shù)情況下，這可能是一個(gè)更好的類比。比如，你我可能可以篩選醫(yī)療記錄并總結(jié)出來(lái)，但我們是否想這么做？這么做是否劃算？

絕對(duì)劃算。

我很好奇大家對(duì)企業(yè)采用該平臺(tái)的一些一般想法。比如，您的客戶上線這些產(chǎn)品的瓶頸是什么？

當(dāng)我接受這份工作時(shí)，我認(rèn)為瓶頸是讓他們關(guān)注我們。如果您考慮一下顛覆理論，一項(xiàng)新技術(shù)出現(xiàn)時(shí)，最大的客戶一開始往往會(huì)忽視它。而您獲勝的方式是從初創(chuàng)公司和早期采用者開始，然后證明其價(jià)值。

這就是 Stripe 所做的，也是您幫助 Stripe 做出的改變。在 Stripe 成立大約六七年后，它從初創(chuàng)公司轉(zhuǎn)向向企業(yè)銷售。

這就是劇本。我沒(méi)有參與向云的轉(zhuǎn)型，但我的理解是云也是這樣運(yùn)作的。它不像世界上最大的銀行……

云仍然是這樣運(yùn)作的。J.P.摩根大通去年宣布了云核心基礎(chǔ)設(shè)施遷移，用于核心銀行系統(tǒng)。因此，他們有工作流在運(yùn)行它，但仍有大約 50% 或更多是在本地。

這是一個(gè)完美的例子。如果我們進(jìn)入革命的 20 年，企業(yè)應(yīng)該這樣采用新技術(shù)。如果我們回顧過(guò)去，這個(gè)新事物不同，它會(huì)改變我們的工作方式，但它有一些好處。誰(shuí)會(huì)冒險(xiǎn)開始？初創(chuàng)公司和小公司會(huì)進(jìn)入高端市場(chǎng)。這 100% 是我在 Stripe 所做的。這就是 Stripe 取得巨大成功的方式。我們花了很多年才為亞馬遜處理付款，我們必須一路學(xué)習(xí)，就像你從成長(zhǎng)中的小客戶那里學(xué)到東西一樣。他們說(shuō)，如果你要支持我們 1000 萬(wàn)的支付量，你最好提供這些功能?？蛻魰?huì)逐漸迫使您做好企業(yè)準(zhǔn)備。

這與人工智能完全不同。這就是我仍在思考的原因。

我認(rèn)為為什么非常有趣。初創(chuàng)公司面臨的一個(gè)大問(wèn)題是，初創(chuàng)公司是否在現(xiàn)有企業(yè)之前獲得創(chuàng)新，或者現(xiàn)有企業(yè)是否在初創(chuàng)公司建立全新業(yè)務(wù)之前獲得創(chuàng)新的分配并將其實(shí)際集成到他們的系統(tǒng)中？而且他們做得更快。Clarinet花了兩個(gè)月的時(shí)間，Bore和Stanley花了一年時(shí)間。他們沒(méi)有像JPM那樣花20年時(shí)間將核心系統(tǒng)遷移到云端。

所以我認(rèn)為，如果我們考慮云基礎(chǔ)設(shè)施或Stripe支付平臺(tái)所采用的模式，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這需要幾年時(shí)間。某個(gè)時(shí)候，像摩根士丹利這樣的公司會(huì)關(guān)注我。

但我不會(huì)從那里開始。我加入OpenAI時(shí)，我們剛剛推出了ChatGPT。我想不出有多少財(cái)富500強(qiáng)的CEO沒(méi)有聯(lián)系過(guò)OpenAI要求會(huì)面。

我不認(rèn)為AWS或Azure以及其他云提供商的情況會(huì)如此。我認(rèn)為ChatGPT可能在11月推出。假期來(lái)了，很多高管都說(shuō)，他們一直在讀關(guān)于ChatGPT的文章，并嘗試了一下。然后他們有了這種發(fā)自內(nèi)心的頓悟時(shí)刻，覺(jué)得這可能會(huì)對(duì)他們的員工產(chǎn)生真正的影響。

ChatGPT的本能性質(zhì)在于，當(dāng)你與它互動(dòng)的那一刻，它就是一款非常引人注目的產(chǎn)品。它的演示非常清晰，這實(shí)際上是ChatGPT的目標(biāo)。它本應(yīng)是一個(gè)低調(diào)的研究預(yù)覽，也是人們的一種方式。GPT-3是ChatGPT的基礎(chǔ)模型，已經(jīng)上市很長(zhǎng)時(shí)間了，我想有一年多了，而這只是一個(gè)頂層界面。

我的理論是，這些高管看到它后頓悟了，認(rèn)為這是下一個(gè)技術(shù)平臺(tái)，我們需要領(lǐng)先于它。所以你最終沒(méi)有走上那條通往企業(yè)的緩慢道路。企業(yè)意識(shí)到，我們必須快速行動(dòng)。也許他們從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中吸取了教訓(xùn)，比如移動(dòng)和云計(jì)算，認(rèn)為這些事情即將到來(lái)，他們最好快速行動(dòng)，而不是等待。

無(wú)論如何，突然之間，我們被迫成長(zhǎng)為一家公司，比我們計(jì)劃的要快得多。這是我遇到過(guò)的最有趣的職業(yè)挑戰(zhàn)之一。

這不僅僅意味著擁有一款出色的產(chǎn)品，但如果你有一款出色的產(chǎn)品，再加上出色的演示，那么它真的可以吸引核心客戶。

我認(rèn)為對(duì)于假期在家的高管來(lái)說(shuō)，云演示效果不是很好。

Chachi Bouti的演示，Snowflake很棒，但對(duì)于高管來(lái)說(shuō)，Snowflake演示并不那么令人興奮。

Chachi Bouti所做的所有愚蠢的東西、詩(shī)歌和韻律，至少當(dāng)我第一次看到它時(shí)，就像魔術(shù)一樣。這太神奇了，并要求它寫一首關(guān)于任何事情的詩(shī)。它能夠想出完美的押韻方案。我認(rèn)為，這種看似愚蠢的功能很快就能證明其價(jià)值。哦，等等，能夠?qū)懺?shī)的系統(tǒng)也可能寫得出法律摘要。

您從 Stripe 的建立、上市實(shí)踐和企業(yè)過(guò)程中學(xué)到了什么？這些經(jīng)驗(yàn)是否已經(jīng)轉(zhuǎn)化為開放式 AI？開放式 AI 是一種不同的產(chǎn)品，一家不同的公司。

是的，雖然有一些相似之處，但我們?cè)?Stripe 和 OpenAI 看待世界的方式有所不同。我們有不同的市場(chǎng)細(xì)分，并且在 Stripe 開發(fā)了銷售團(tuán)隊(duì)來(lái)為初創(chuàng)公司、我們所謂的數(shù)字原生代和傳統(tǒng)企業(yè)制定計(jì)劃。在 OpenAI，我仍然以這種方式看待世界，并經(jīng)常使用這個(gè)框架。

不同的是，在 Stripe，當(dāng)我們第一次創(chuàng)建企業(yè)銷售團(tuán)隊(duì)時(shí)，這是一個(gè)實(shí)驗(yàn)。我們的想法是看看我們需要什么才能贏得一家企業(yè)。因此，第一個(gè)企業(yè)銷售團(tuán)隊(duì)更像是一群前瞻性部署的產(chǎn)品經(jīng)理，他們也在嘗試做交易。我們會(huì)走進(jìn)市場(chǎng)，與很多企業(yè)交流。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，我們向他們展示的 API 文檔雖然在創(chuàng)業(yè)社區(qū)中很受歡迎，但企業(yè)客戶并不在意。

事實(shí)證明，企業(yè)公司購(gòu)買支付服務(wù)的人并不是我們?cè)?Instacart 的買家，后者通常是產(chǎn)品經(jīng)理。企業(yè)中有一個(gè)新角色，叫做支付主管。這個(gè)支付主管在一個(gè)完全不同的組織里，他們?cè)谪?cái)務(wù)部門，關(guān)心很多不同的事情。他們是支付生態(tài)系統(tǒng)的專家，而我們當(dāng)時(shí)的銷售團(tuán)隊(duì)中沒(méi)有人具備這種專業(yè)知識(shí)。所以，如果我們要贏，我們必須完全重新設(shè)想我們的市場(chǎng)行動(dòng)。這就是我們?cè)?Stripe 所做的。我們花了相當(dāng)多的時(shí)間才到達(dá)那里。

人們認(rèn)為 Stripe 非常成功，事實(shí)也確實(shí)如此，它是一家偉大的公司。但是，進(jìn)入企業(yè)市場(chǎng)需要學(xué)習(xí)很多東西。

每個(gè)在那里的人都會(huì)告訴你，事實(shí)并非如此簡(jiǎn)單。這是一條坎坷的道路，我們花了一段時(shí)間才弄清楚。

這就是 OpenAI 真正與眾不同的地方。我們?nèi)匀槐仨氄业揭环N方法來(lái)服務(wù)所有這些客戶，但我們沒(méi)有像在 Stripe 那樣經(jīng)歷漫長(zhǎng)的學(xué)習(xí)期。所以，最終，我與團(tuán)隊(duì)分享的答案是，我們可以取勝的地方在于我們與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的不同之處。我們每天醒來(lái)，所想的都是人工智能。

與亞馬遜競(jìng)爭(zhēng)是相當(dāng)可怕的。當(dāng)你從競(jìng)爭(zhēng)的角度看誰(shuí)會(huì)讓你害怕，是亞馬遜還是谷歌？

如果你仔細(xì)想想，亞馬遜和谷歌可能擁有世界上最大的銷售團(tuán)隊(duì)，或者接近最大的銷售團(tuán)隊(duì)，以及龐大的用戶群。他們可以提供各種交叉補(bǔ)貼和信貸。因此，他們應(yīng)該因?yàn)樗羞@些原因而擊敗我們，而且他們甚至不應(yīng)該接近我們。但他們沒(méi)有的是我們那樣的專注力，這又回到了我們關(guān)于顛覆的討論。如果你是 AWS 或 GCP 的銷售代表，你不僅要銷售 AI，而 AI 目前只是整個(gè)云支出的一小部分，你還必須銷售所有其他服務(wù)，并且你必須是所有這些服務(wù)的專家。而你獲得報(bào)酬的方式可能不會(huì)因你將 AI 帶給客戶而給予不成比例的獎(jiǎng)勵(lì)。因此，我們?cè)谑袌?chǎng)上看到很多行為，AWS 或 GCP 銷售代表會(huì)試圖將 AI 捆綁到更廣泛的更新中。

客戶實(shí)際上確實(shí)需要深厚的 AI 專業(yè)知識(shí)，因?yàn)樗麄兠媾R著生存挑戰(zhàn)：AI 如何融入我的業(yè)務(wù)？他們不知道答案。他們不想聽到這樣的推銷，比如，這里有 25 件東西，我想向你推銷，但你需要做一點(diǎn)，這是 Microsoft Word 和剪輯。他們想要的只是獲得 AI 方面的幫助。

我們?cè)噲D與客戶打交道的真正方式是說(shuō)，看，我們無(wú)法像競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手那樣為您提供那么多的時(shí)間或人力，但我們能為您提供的是對(duì) AI 的癡迷。所以我告訴團(tuán)隊(duì)，讓我們專注于 AI 的最佳部署，而不是最多的部署，我們不會(huì)以最多的部署取勝。我們不會(huì)以規(guī)模取勝，但我們可能能夠以質(zhì)量取勝。如果你這樣做，你就會(huì)在市場(chǎng)上樹立聲譽(yù)。

實(shí)際上，我覺(jué)得這對(duì)任何公司來(lái)說(shuō)都完全一樣，如果你以卓越和滿意的客戶而聞名，沒(méi)有人會(huì)回頭說(shuō)，我不應(yīng)該在早期的客戶關(guān)系上投入那么多。我應(yīng)該把自己分散到極致。我們?nèi)匀皇且患页鮿?chuàng)公司，我們還處于起步階段。因此，我們能否成功取決于我們能否真正實(shí)現(xiàn)出色的人工智能部署。

這又回到了 YC 的建議，比如，做一些無(wú)法擴(kuò)展的事情。雖然我認(rèn)為他們真正想說(shuō)的是，做一些適合你的規(guī)模的事情。你們規(guī)?；\(yùn)營(yíng)，你可以支持大客戶，但可能無(wú)法支持每天給你和你的團(tuán)隊(duì)發(fā)電子郵件的 10,000 名客戶。

當(dāng)我聽到“做一些無(wú)法擴(kuò)展的事情”時(shí)，我也聽到“實(shí)際上要嘗試非常深入地了解客戶問(wèn)題，即使這意味著要花費(fèi)比你認(rèn)為應(yīng)該花在客戶身上更多的時(shí)間?！币?yàn)橐坏┠阏嬲钊氲乩斫饬诉@一點(diǎn)，你就可以以一種可行的方式進(jìn)行擴(kuò)展。

但是，在你理解客戶問(wèn)題之前，你將無(wú)法擴(kuò)展，因?yàn)槟銜?huì)假設(shè)，我認(rèn)為這是我面臨的最大挑戰(zhàn)，有很多公司只是在購(gòu)買人工智能，因?yàn)樗麄儽桓嬷惚仨殞?duì)人工智能做些什么，去找到一種與 OpenAI 合作的方法。你可能會(huì)產(chǎn)生這種虛假的安全感，比如，哦，我們的產(chǎn)品適合市場(chǎng)，你看，美元進(jìn)來(lái)了，注冊(cè)人數(shù)也進(jìn)來(lái)了。但在我看來(lái)，現(xiàn)在的北極星不是收入，而是人工智能的成功部署。

這需要做一些無(wú)法擴(kuò)展的事情，那就是花時(shí)間和客戶打交道，說(shuō)，好吧，你在我們身上花了很多錢，這有效嗎？這能提供投資回報(bào)嗎？如果答案是肯定的，那很好。但很多時(shí)候，答案可能是，我們已經(jīng)做了很多實(shí)驗(yàn)，這五個(gè)實(shí)驗(yàn)都沒(méi)有成功，這兩個(gè)實(shí)驗(yàn)，你能幫我們理解為什么嗎？

是的，我認(rèn)為公司內(nèi)部最重要的溝通循環(huán)之一，尤其是在金融科技領(lǐng)域，我很好奇這如何轉(zhuǎn)化為OpenAI，是在工程和客戶聲音之間?？蛻舻穆曇羰紫缺宦牭?，比如，當(dāng)你在Stripe時(shí)，你稱自己為前線部署的銷售人員，但實(shí)際上，你就像一個(gè)產(chǎn)品人員一樣運(yùn)營(yíng)。所以我很好奇你如何整合客戶的反饋并將其提供給研究團(tuán)隊(duì)，因?yàn)槟銈兊漠a(chǎn)品非常技術(shù)化。

我明白在金融科技公司，產(chǎn)品技術(shù)性較低，這個(gè)循環(huán)需要非常緊密。但它實(shí)際上是如何在OpenAI中體現(xiàn)出來(lái)的，即接受客戶反饋并通知，比如訓(xùn)練核心模型或頂層？

是的，簡(jiǎn)短的回答是，我們真的沒(méi)有向研究人員提供大量的客戶研究人員和客戶洞察。研究人員正在嘗試制作更智能的模型。他們知道建立一個(gè)更智能的模型需要做什么，他們有自己的評(píng)估等。但客戶研究對(duì)于您提出的第二點(diǎn)非常重要，即模型頂層。那么我們的客戶希望如何與模型交互？例如，他們希望輸出處于某種受限模式嗎？他們希望批量調(diào)用還是獲得同步響應(yīng)？他們有多關(guān)心延遲、吞吐量和成本？因此，這種反饋非常有價(jià)值。

現(xiàn)在的困難是核心模型正在以更快的速度改進(jìn)，以至于它們幾乎取代了整個(gè)其他層。

是的，但您與模型交互的方式仍然很重要，因?yàn)樵谙旅?，智能?huì)變得更好。但如果智力很難建立，那么無(wú)論智力是處于五年級(jí)、七年級(jí)還是九年級(jí)的水平，我都無(wú)法真正使用它。

所以我認(rèn)為，獲得反饋的方法是聘請(qǐng)一支非常好奇的團(tuán)隊(duì)。因此，花時(shí)間與客戶打交道的團(tuán)隊(duì)需要非常高效、技術(shù)嫻熟，因?yàn)槟阕霾坏?，他們只是，PM組織比上市組織要小。所以你必須有人……

我認(rèn)為這是最難招聘的角色。我稱他們?yōu)榻鉀Q方案工程師，因?yàn)檫@不是一個(gè)很好的術(shù)語(yǔ)。他們不是產(chǎn)品人員，不是客戶成功人員，也不是銷售人員。解決方案很笨拙，但它有點(diǎn)正確……我認(rèn)為兩者兼而有之。

我認(rèn)為，對(duì)于任何上市團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)，要想真正出色地工作，你需要那些更偏向業(yè)務(wù)方面但又非常技術(shù)嫻熟的人，以了解核心業(yè)務(wù)問(wèn)題。但你還需要這些解決方案工程師，我們稱他們?yōu)榻鉀Q方案架構(gòu)師，他們技術(shù)性更強(qiáng)，能夠理解技術(shù)挑戰(zhàn)。那么，你們這兩個(gè)人，這種業(yè)務(wù)主管和技術(shù)主管，花了大量的時(shí)間與客戶打交道，他們可以回到產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)，說(shuō)，好吧，這些是我們正在解決和沒(méi)有解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題。這些是我們正在解決和沒(méi)有解決的技術(shù)問(wèn)題。如果這個(gè)團(tuán)隊(duì)在做他們的工作，那么產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)就可以行動(dòng)得更快。但我認(rèn)為很多公司失敗的地方在于他們從現(xiàn)場(chǎng)得到的反饋很差勁，他們不知道要為誰(shuí)或什么而構(gòu)建?，F(xiàn)場(chǎng)的人們并不認(rèn)為提供反饋是他們的工作。他們覺(jué)得，他們的工作是達(dá)到配額，這是另一回事。我們現(xiàn)在在 OpenAI 沒(méi)有配額，我認(rèn)為這非常重要。

你如何激勵(lì)銷售團(tuán)隊(duì)？

他們只是拿工資，沒(méi)有獎(jiǎng)金。他們只得到現(xiàn)金和股權(quán)，和 OpenAI 其他人一樣得到報(bào)酬。

這就創(chuàng)造了一種完全不同的銷售人員，不管是好是壞，它都會(huì)吸引到一種完全不同的銷售人員。

我認(rèn)為在這個(gè)階段這實(shí)際上更好，因?yàn)槲覀冞€不確定劇本是什么。當(dāng)市場(chǎng)尚未確定時(shí)，重要的是，市場(chǎng)尚未確定，流程也尚未確定。

比如，如果我說(shuō)，這是你的劇本，我可以給你一個(gè)配額，雷克斯。這是你取勝的方法。如果你做這些事情，你可能會(huì)得到你的配額。但我現(xiàn)在不知道劇本說(shuō)了什么，所以我需要愿意幫助制定劇本的人。如果我給他們?cè)O(shè)定配額，這些人將無(wú)法有效地做到這一點(diǎn)。因?yàn)槿绻医o他們?cè)O(shè)定配額，他們會(huì)做很多事情來(lái)優(yōu)化他們的配額，而不是優(yōu)化幫助我制定劇本。

我可以想象這是真的，盡管我不確定，可能是谷歌和微軟……好吧，你們正在與微軟合作，但谷歌和亞馬遜，他們的銷售人員有配額。

哦，100%。他們有配額。所以他們?cè)噲D將人工智能強(qiáng)行塞入現(xiàn)有的配額系統(tǒng)，這對(duì)新技術(shù)來(lái)說(shuō)并不適用。你希望你的銷售代表處于發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)模式，而不是早期的交易模式。五年后，也許這對(duì)全球的 GCP 和 AWS 來(lái)說(shuō)會(huì)很好，但我認(rèn)為它今天不起作用。

我認(rèn)為你構(gòu)建的東西越創(chuàng)新，配額就越不奏效。因?yàn)樗拇_定性較差。早期階段與后期階段，

我認(rèn)為在早期階段，你根本無(wú)法生存。

五年后你會(huì)有配額嗎？

也許，可能，但今天不行。

我認(rèn)為這是對(duì)的。

在建立市場(chǎng)營(yíng)銷組織方面還有其他有趣的經(jīng)驗(yàn)嗎？比如，你需要擴(kuò)大到什么程度？你是否需要為上市組織招聘一大批人？

是的，我們會(huì)的，但你只能這么快地招聘。為了讓你了解我們面臨的規(guī)模，我們?cè)?75 萬(wàn)張未答復(fù)的來(lái)電單。

OpenAI 現(xiàn)在有多少名員工？

我們今天大約有 1,200 名員工。go-to-market組織包括支持、銷售、解決方案、開發(fā)者關(guān)系等，那是 200。對(duì)于我們這樣規(guī)模的公司來(lái)說(shuō)，這個(gè)比例實(shí)際上比你預(yù)期的要小。因?yàn)檫^(guò)去五年多來(lái)它主要是一家研究公司，因此我們規(guī)模很小。我們正在努力擴(kuò)展業(yè)務(wù)，目前我們已經(jīng)有200名員工。當(dāng)我一年多前開始創(chuàng)業(yè)時(shí)，我們大約有10到15名員工。因此，盡管我們?nèi)栽诟咚僭鲩L(zhǎng)，但這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足以滿足我們的需求。

在招聘方面，我認(rèn)為你需要弄清楚的是我的終端速度是多少，并且要非常自律地控制這個(gè)速度。因?yàn)槿绻阍鲩L(zhǎng)得太快，會(huì)破壞很多東西。早期公司的魔力之一就是創(chuàng)造一種像滾雪球一樣發(fā)展的文化。如果你的團(tuán)隊(duì)正在做你希望他們做的活動(dòng)，他們就會(huì)訓(xùn)練下一批員工做這些活動(dòng)。如果你發(fā)展得太快，你就無(wú)法了解第二批、第三批和第四批員工的活動(dòng)。因此，你要以一種你覺(jué)得舒服的方式，以能夠自我復(fù)制的速度發(fā)展。

我認(rèn)為，當(dāng)你在一年內(nèi)增長(zhǎng)兩倍或三倍以上時(shí)，這種情況就會(huì)開始改變。

文化非常重要。你必須非常自律地制定激勵(lì)機(jī)制，無(wú)論是配額、雇傭?qū)ο?，還是其他方面。

接下來(lái)，我們應(yīng)該考慮客戶和金融服務(wù)如何使用這些技術(shù)。你對(duì)今天正在探索的特定用例感到興奮嗎？

是的，我認(rèn)為我們將看到的最大變化可能是在金融服務(wù)領(lǐng)域，即我之前談到的多模式內(nèi)容。因此，與模型進(jìn)行更多的音頻交互和語(yǔ)音交互。我認(rèn)為我們還將開始看到模型承擔(dān)更復(fù)雜的任務(wù)。在某些情況下，模型可能會(huì)一次思考幾個(gè)小時(shí)。

在我們當(dāng)前與技術(shù)的互動(dòng)中，有很多事情是我們要求一些東西，然后希望它立即得到回報(bào)。我們對(duì)技術(shù)沒(méi)有太多的耐心。但如果你開始把人工智能看作是工作中的助手或同事，你不會(huì)說(shuō)，"嘿，雷克斯，你能幫我做一點(diǎn)關(guān)于西班牙衍生品市場(chǎng)的研究嗎？你能在1.2秒內(nèi)完成嗎？" 這就像一件荒唐的事。而且，我不需要它在1.2秒內(nèi)完成。隨著這些模型的發(fā)展，我認(rèn)為你會(huì)看到更多像模型一樣的長(zhǎng)期工作，特別是在金融服務(wù)領(lǐng)域，產(chǎn)出的卓越性非常重要。但在某些流程中，你獲得的時(shí)間并不那么重要。

是的，絕對(duì)如此。這真的非常有趣。

感謝您向我們介紹各種不同的客戶用例，也感謝您與我們分享您的空間。感謝您的邀請(qǐng)，

非常感謝。