OpenAI的所有秘密，隐藏在200份简历中

在凌晨的新闻发布会上，OpenAI展示了新一代大型GPT-4o，让很多同行感到坐针毡。然而，一直热爱整个大新闻的奥特曼这次并没有亲自上阵，而是把聚光灯留给了首席技术官米拉·穆拉蒂。（Mira Murati）。

Mira Murati

米拉也是一位典型的技术精英，就像首席科学家伊利亚一样：

曾经在达特茅斯学院学习过机械工程，并且在法国航空公司Zodiac Aerospace曾经是一名高级工程师。此后，米拉再次加入特斯拉，领导Model。 X电机系统的开发。米拉开始接触自动驾驶，对人工智能的兴趣日益增加[1]。

最终，她被奥特曼招募到了自己的手下。

人工智能竞争，一直延续着人才第一、数据第二、计算率第三的规律。OpenAI的高层，都是米拉这样的技术精英。如此庞大的人才军火库，是OpenAI遥遥领先的秘密。

但是，在OpenAI的“军火库”中，不仅有传统的技术精英，还有更多的“非常规天才”。

例如GPT-4o多模态负责人Prafullalla Dhariwal，实际上只有本科文凭。

在Sora的论文作者中，还有一位只有高中文凭的研究员。他17岁开始学习打代码。他今年刚满21岁，脸上还有痘痘的痕迹[2]。

“高中研究员”Will DePue

Christopher，OpenAI曾经的技术总监。 Olah，没有认真读过两天书。在领英主页上，他的教育经历一栏，赫然写着“University of Real Life Experience(真实生活经历大学)”。

很明显，OpenAI对什么是“科研人才”有自己的理解。

人才军火库

翻了很多简历之后，我们发现OpenAI的人才招聘有两个显著的特点，那就是“两不看”：

第一，不看文凭。博士学位一般是各种科研机构求职的必需品。

杨立昆曾经提到，Meta将研究岗位分为两类：基本上只有具有博士学位的人才能担任研究科学家。（Research Scientists），其余的都是研究工程师（Research Engineers），被迫直接失去一个等级[4]。

但是OpenAI并没有那么重视。

例如，印度小哥Adityaaditya，创造了DALL·E的文生图模型。 Ramesh，只有纽约大学的学士学位。事实上，印度小哥有继续深造的想法，但是无法忍受OpenAI一直催促他尽快入职。

Aditya Ramesh

上述“高中生研究员”Will DePue，更加极端。

高中的时候，他不在乎学习，创业了一家数据分析公司。公司被收购后，他去了美国一家激进的民间组织，做了7个月的志愿者。因此，Will 在求职OpenAI的时候，DePue根本拿不到一份像样的简历。

去年2月，智谱研究对ChatGPT团队的学历分布进行了统计，发现本科、硕士、博士的数量实际上是平均的，分别占33%、30%、37%[5]。

第二，不看资历。OpenAI非常勇敢地让新人挑起大梁。

Aditya 在研究DALL·E的时候，Ramesh实际上没有多久就转正了。现在，这个只有6个。、有7年工作经验的印度年轻人已经在DALL。·E 2、DALL·E 3、GPT-在Sora的论文中，还留下了自己的名字。

这种情况曾经让印度媒体非常兴奋，“DALL·E居然是印度血系[7]。

但是在Sora团队中，这种现象更加明显。Billllll是主导该项目的研究人员。 Peebles，博士毕业于2023年，应届毕业生彻头彻尾。

Bill Peebles

OpenAI内部当然也有很多传统意义上的超级精英。

例如，另一位Sora领导者Tim Brooks，虽然他很年轻，但他有很深的资历。他的老师Alyosha Efros是计算机视觉领域的领军人物，曾在谷歌、英伟达等大公司从事人工智能研究。以奥特曼为首的管理层，大部分简历都是硅谷大公司。

OpenAI通常会让少数超级精英，带着年轻而有才华的技术天才，一起从事科学研究。

从某种意义上说，OpenAI的生活确实符合普通人对极客天才的浪漫想象。

然而，现实毕竟不是一部励志电影，“天才”这个词也不会刻在应聘者的脸上；选择“两不看”的OpenAI，靠什么招人？

OpenAI的哲学

实际上，OpenAI的招聘一直都很严格。2017年，有人在海外论坛Reddit上分享了OpenAI的面试经验：

经过初步筛选，他经历了四轮面试，包括一次演讲、两次研究面试和一次编程面试，堪比五关六将。而且，两次研究面试的方向不同。一次考察技术知识的积累，一次重点讨论哲学，要求求职者分享对人工智能技术进化的探索[8]。

近一半的人对美国招聘平台Glassdoor的求职经历给予了负面评价。

因为OpenAI的面试过程很长，而且面试官总是喜欢一些奇怪的技巧。OpenAI人力副总裁Diane Yoon，这样做的原因已经公开解释：

OpenAI更注重“解决问题的能力”。

他提到，OpenAI虽然是一家科研机构，但是行为风格并没有丢掉书袋。OpenAI认为，研究的目的是解决实际问题，并鼓励研究人员尝试最简单的方法，而不是盲目追求学术创新，因为前者通常效率更高。

OpenAI的许多成就，都是这种文化的延续。

例如令世界震惊的Sora，更多的是改进和发扬谷歌提出的技术路线。Sora的基础论文是去年。《Scalable diffusion models with transformers》，甚至因为“缺乏创新”而被顶级人工智能学术会议CVPR拒绝。

刚刚发布的GPT-4o也是如此。OpenAI没有做任何学术创新，但是凭借强大的工程能力，可以在科幻电影中自由交谈的AI变成了现实。

但是，解决这一问题的能力，并不能直接体现在简历上。所以OpenAI制定了很多招数。Diane 比如Yoon说，她经常要求求职者提供“有影响力的工作”，目的是观察求职者是否有解决问题、促进创新的想法[9]。

这一行为实际上并不少见，很多科技公司都有很独特的“招人姿势”。

《乔布斯传》记载，早期的苹果从来不招“老实人”。乔布斯经常问一些奇怪的问题来测试求职者是否有幽默感和叛逆精神。有时候，乔布斯甚至会在面试中互相戏弄，问他“是不是好的”“吃了几次药”[10]。

因为招募的“疯子”越多，创新就越“野”。

虽然乖巧的招数层出不穷，但并不妨碍OpenAI搜索最优秀的技术天才。例如，上面提到的印度兄弟Adityaa Ramesh，曾经是杨立昆的学生，在Meta做了一些研究。不过，他最终还是给导师发了一张“好人卡”。

因为对于那些打算从事科学研究的人来说，OpenAI这个组织，可谓天生媚骨。

宏大叙事的魅力

OpenAI身上，正好有一种奥本海默理想主义。

奥本海默不仅亲自加速了核弹的诞生，而且强烈反对乱用核弹。

奥特曼成立OpenAI的初衷也是担心人工智能会被科技巨头滥用，对人类造成伤害。因此，他们成立了一个不受大型科技公司控制，不盈利的实验室作为制衡。

奥特曼一直认为，推动这样一个看似疯狂、不切实际的想法并不难。“因为人们会觉得太酷了，会积极参与帮助。”实际方向就像他想的那样。

OpenAI成立于2015年底，实际上起步相当晚。当时，谷歌、Facebook等科技巨头已经刮掉了AI人才。然而，凭借浪漫的公司理念，OpenAI已经成功地挖出了伊利亚等顶级学术大牛。

那时候，谷歌给伊利亚提供了200万美元的年薪，他反复思考，毕竟还是觉得“拯救人类”更重要。

2018年，OpenAI发布了《公司宪章》，进一步明确了“确保通用人工智能惠及人类”的使命。然而，在GPT-4o发布后，奥特曼并没有忘记在公告中重新画出这个蛋糕。

奥本海默式理想主义就像一条旗帜，汇聚了无数热情的技术人才。

对于大多数普通人来说，人类福祉是一个遥远的话题，人们更关心什么时候加薪还房贷。然而，目前这些技术天才确实相信他们正在从事一项关系到人类未来的事业。

冰山之下

然而，浪漫主义的公司理念只是OpenAI的华丽外套；理想的种子之所以能健康成长，是因为它们种在坚实的土壤上。

在OpenAI的高级研究人员中，有一位名叫Li。 国人Jing。

本人毕业于北京大学，随后选择到麻省理工学院深造，获得博士学位。毕业后，他有机会在Meta从事博士后研究，并直接向图灵奖获得者杨立昆学习。经过近三年的Meta研究，Li Jing再次投资OpenAI。

过后来看，Li Jing的每一个选择，几乎都是职业生涯的最佳解决方案。

这些“最佳解决方案”的融合在美国建立了一个巨大的“人才造血机器”。从学术到工业，美国提供了完整的一站式服务:

在伯克利、MIT等高校的教学一线，活跃着大量著名的领军人物，包括上面提到的大神Alyosha。 Efros，以及ResNets的开发者何恺明。

这些顶尖大学的教授与行业密切相关，足以“分配工作包”。纽约大学的杨立昆是最典型的，他的学生基本上都在Meta工作过。

人工智能领域的顶级学术会议基本都是美国组织的。例如，CVPR(国际计算机视觉和模式识别会议)在计算机视觉领域。、ICCV(国际计算机视觉大会)，其主办方均为纽约电气电子工程师协会总部。（IEEE）。

当大量年轻人对计算机工作感兴趣，准备取得巨大成就时，他们通常会惊讶地发现，美国已经在科研的轨道上铺设了一个又一个辉煌的供应站。

如果他们厌倦了一个人在荒野中行走，难免会翻车前驶向另一条轨道。

所以，我们不必批评那些去美国的研究人员。

美国凭借强大的产业基础，聚集了世界上最多的计算机人才。

MacroPolo曾经对NeurIPS接受过论文的研究人员进行了统计，并将NeurIPS定义为“顶级AI研究人员”，发现截至2022年，57%的顶级AI研究人员都在美国工作；相比之下，中国排名第二的只有12%。

自然，我们进步很快——2019年，中国正处于“其他”一栏。

但是，如果按照国家资格划分，你会发现只有28%的美国顶尖研究人员[12]。中国人、印度人和欧洲人不断涌入，形成了美国人工智能的一半。

所以，对于美国以外的追赶者来说，OpenAI的理想主义故事，很难说有多少启发。

尾声

OpenAI时任技术总监奥拉2020年（Christopher Olah），分享一个博客。在计算机科学家的圈子里，奥拉可以算是一个传奇人物。他只有高中文凭。通过自学和老板的指导，他成功地找到了一份工作。

奥拉在这个博客上分享了他自学人工智能的方法[13]，名为“我需要上大学吗？”：积极参加教授课程，参加学术会议，参观实验室等。

这些学术资源在美国向所有人公开。奥拉有幸认识了一位量子物理学家，并在他的指导下完成了第一篇论文。

后来，他再次得到了约书亚·本吉奥的赏识，他曾经想把他招进大学。

在此期间，奥拉还获得了10万美元的经济补贴，这样就不用分心实际问题了。这笔钱来自蒂尔奖学金（Thiel Fellowship），这是由彼得·蒂尔创办的，专门为那些半途而废，渴望从事科技行业的年轻人提供支持。

毫无疑问，奥拉的成功，既有个人努力的因素，也得益于更加宽容的人才环境。

这一环境，才是企业、经济创新的真正来源。

参考资料

[1] Where We Go From Here with OpenAI's Mira Murati，a16z

[2] Will Depue: 20 Year Old OpenAI Researcher Shares The Secret To Building Anything，THE DOCK with Omar Waseem

[3] Linkedin

[4] Yann LeCun，X

[5] ChatGPT团队背景调查报告，智谱研究

[6] Two years after DALL-E debut, its inventor is “surprised” by impact，VentureBeat

[7] Aditya Ramesh: The Inventor Of AI Text-To-Visual Tool Dall-E Has Indian Origins，HomeGrown

[8] What is the job interview process like at OpenAI，Reddit

[9] So you want to work at OpenAI? Here’s what it takes，FastCompany

[10] 沃尔特·艾萨克森·史蒂夫·乔布斯传

[11] 深入学习革命，凯德·梅茨

[12] The Global AI Talent Tracker 2.0，MacroPolo

[13] Do I Need to Go to University?

本文来自微信公众号“远川科技评论”（ID:kechuangych），作家：陈彬，编辑：李墨天，36氪经授权发布。

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