破晓的宣布会上，OpenAI展示了新一代大模子GPT-4o，令一众偕行如坐针毡。然而，一直喜欢整个大新闻的奥特曼，这次却没有亲自上阵，而是将聚光灯留给了首席手艺官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）。

和首席科学家伊利亚一样，米拉也是位典型的手艺精英：

她曾在达特茅斯学院学习机械工程，并在法国航空公司Zodiac Aerospace担任过高级工程师。厥后，米拉又加入了特斯拉，向导了Model X电机系统的开发。在这历程中，米拉最先接触自动驾驶，对人工智能的兴趣与日俱增[1]。

最终，她被奥特曼招至麾下。

人工智能的竞争，永远延续着这样一条纪律：人才*，数据第二，算力第三。OpenAI的高层，清一色都是米拉这样的手艺精英。云云重大的人才军器库，才是OpenAI遥遥*的隐秘。

然而，OpenAI的“军器库”中，不仅有传统手艺精英，另有更多“非通例天才”。

例如GPT-4o的多模态认真人Prafulla Dhariwal，现实只有本科学历。

而Sora的论文作者中，另有一位研究员，仅有高中结业证。他17岁最先学习写代码，今年刚满21岁，脸上还残留着青春痘的痕迹[2]。

连OpenAI曾经的手艺主管Christopher Olah，都没正经念过几天书。他领英主页的教育履历一栏，赫然写着“University of Real Life Experience（真实生涯履历大学）”。

很显然，对于何谓“科研人才”，OpenAI有自己的明白。

1、人才军器库

我们翻了大量简历后发现，OpenAI的人才招募，有两个显著的特征，即“两不看”：

一是不看学历。在大型研究机构当中，博士学历通常都是求职的敲门砖。

杨立昆曾提及，Meta将研究岗分成两类：基本只有博士学历的人，才有时机担任研究科学家（Research Scientists），剩下的都是研究工程师（Research Engineers），逼格直接掉了一个档次[4]。

但OpenAI没那么多考究。

例如缔造了文生图模子DALL·E的印度小哥Aditya Ramesh，只有纽约大学的学士学位。印度小哥实在有继续深造的设计，但架不住OpenAI一直催他早点入职。

前面提到的“高中生研究员”Will DePue，更为极端。

他高中时心思就不在念书上，创业做了家数据剖析公司。公司被收购后，他又跑去美国的民间激进组织中，做了7个月的自愿者。因此，Will DePue求职OpenAI时，基本拿不出一份像模像样的简历。

去年2月，智谱研究曾统计过ChatGPT团队的学历漫衍，发现本科、硕士、博士的人数竟然持平，占比划分为33%、30%、37%[5]。

二是不看资历。OpenAI异常敢于让新人挑大梁。

Aditya Ramesh在研究DALL·E时，实在转正没多久。现在，这位仅有6、7年岁情履历的印度年轻人，已经先后在DALL·E 2、DALL·E 3、GPT-4，以及Sora的论文中，留下了自己的名字。

这一度令印度媒体极其兴奋，“DALL·E原来是印度血统”[7]。

而在Sora团队，这个征象更显著。主导该项目的研究员叫Bill Peebles，2023年才博士结业，彻头彻尾的应届生。

固然，OpenAI内部也有不少传统意义上的超级精英。

例如Sora的另一位主导者Tim Brooks，虽年轻，却资历颇深。他的先生Alyosha Efros是盘算机视觉领域的泰斗，自己也曾在谷歌、英伟达等大厂，从事过人工智能研究。而以奥特曼为首的治理层，其履历多是清一色的硅谷大厂。

OpenAI通常会让少数超级精英，带着年轻且才气横溢的手艺天才们，一同搞科研。

某种意义上，OpenAI的生涯，确实很相符世俗对于极客天才的浪漫想象。

然而，现实事实不是一部励志影戏，“天才”二字并不会刻在应聘者的脸上；选择了“两不看”的OpenAI，事实靠什么招人？

2、OpenAI的哲学

现实上，OpenAI的招聘向来以严苛著称。2017年时，曾有人在外洋论坛Reddit上，分享过OpenAI的面试履历：

在通过开端筛选后，他先后履历了4轮面试，其中包罗1次演讲、2次研究面试，以及1次编程面试，堪比过五关斩六将。而且，2次研究面试的偏向还纷歧样，一次考察手艺知识贮备，另一次则偏重哲学探讨，要求应聘者分享对人工智能手艺演进的思索[8]。

在美国招聘网站Glassdoor上，近一半的人都对求职履历给出了负面评价。

由于OpenAI的面试流程极长，且面试官总爱出一些怪招。去年年头，OpenAI人力副总裁Diane Yoon，公然注释了这么做的缘故原由：

OpenAI更偏重考察“解决问题的能力”。

她提到，OpenAI虽是一家研究机构，但行事气概并不掉书袋。OpenAI以为，研究的目的是解决现实问题，并激励研究员实验最简朴的方式，而不是盲目追修业术创新，由于前者通常更有用。

OpenAI的许多功效，都是这一文化的延续。

例如震撼天下的Sora，更多是改良并发扬了谷歌提出的手艺蹊径。去年，Sora的基础论文《Scalable diffusion models with transformers》，甚至因“缺乏创新”而被*人工智能学术集会CVPR拒收。

刚刚宣布的GPT-4o亦是云云。OpenAI并没有做什么学术创新，只是借助壮大的工程能力，将科幻影戏中能够自由攀谈的AI，酿成了现实。

然而，这种解决问题的能力，并不会直接体现在简历上。因此，OpenAI设计了许多套路。Diane Yoon举例说道，她经常会要求应聘者提供，曾做过“有影响力的事情”，目的是考察应聘者是否具备解决问题、推动创新的意识[9]。

这种做法实在并不罕有，许多科技公司都有异常怪异的“招人姿势”。

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《乔布斯传》中曾纪录，早年的苹果从来不招“忠实人”。乔布斯经常会问一些稀新鲜僻的问题，来磨练应聘者是否有诙谐感与起义精神。有时，乔布斯甚至会在面试中捉弄对方，问他“是不是处”“嗑过几回药”[10]。

由于招的“疯子”越多，做出来的创新就越“野”。

只管乖僻套路层出不穷，并不故障OpenAI将*秀的手艺天才们搜索殆尽。例如前文提到的印度小哥Aditya Ramesh，昔时曾是杨立昆的学生，在Meta做过一些研究。然而，他最终照样给导师发了“好人卡”。

由于对志在搞科研的人来说，OpenAI这个组织，可谓天生媚骨。

3、远大叙事的魅力

OpenAI的身上，恰好有一种奥本海默式理想主义。

奥本海默既亲手加速了核武器降生，同时也全力否决滥用核武器。

奥特曼开办OpenAI的初衷，同样是忧郁人工智能被科技巨头滥用，危害人类。因此，他们设立了一间不受大型科技公司控制，且非盈利的实验室，作为制衡。

奥特曼一直以为，推动这么一个看似疯狂、不切现实的想法，实在并不难题，“由于人们会以为这太酷了，并自动投身进来提供辅助。”现实走向也正如他所料。

OpenAI确立于2015年终，起步实在相当晚。彼时，谷歌、Facebook等科技巨头早已将AI人才朋分殆尽。然而，依附浪漫的公司理念，OpenAI照样乐成挖角来了伊利亚等*学术大牛。

那时，谷歌给伊利亚开出了200万美元的年薪，他再三思索，最终照样以为“拯救人类”更主要。

2018年时，OpenAI宣布了一份《公司宪章》，进一步明确了使命，即“确保通用人工智能造福全人类”。而在GPT-4o宣布之后，奥特曼也不忘在通告中重画一遍大饼。

奥本海默式理想主义犹如一杆大旗，群集了无数满腔热情的手艺人才。

对于大多数通俗人而言，人类福祉完全是个遥遥无期的话题，人人更在乎何时能涨人为、还完房贷。然而，眼下的这群手艺天才，却真的信托，自己正从事一份关乎人类未来的事业。

4、冰山之下

不外，浪漫主义的公司理念，只是OpenAI的华美外衣；理想的种子能够茁壮发展，是由于种在了坚实的土壤之上。

OpenAI的资深研究员中，有一位叫Li Jing的国人。

他本科结业于北京大学，随后选择去麻省理工学院深造，拿到了博士学位。结业之后，他获得了在Meta从事博士后研究的时机，直接随着图灵奖获得者杨立昆学习。在Meta科研了近3年之后，Li Jing又转投了OpenAI。

事厥后看，Li Jing的每一个选择，险些都是职业生涯的*解。

而这些“*解”的连系，在美国构建起一台重大的“人才造血机械”。从学术到产业，美国提供了完整的一条龙式服务：

在伯克利、MIT等高校的教学一线，活跃着大批声名显赫的泰斗级人物，包罗前文提到过的大牛Alyosha Efros，以及ResNets的开发者何恺明。

这些*高校的教授，又多大与产业界关系亲热，足以“事情包分配”。纽约大学的杨立昆最为典型，他的学生基本都在Meta事情过。

而人工智能领域的*学术集会，也基本都是由美国组织举行。例如盘算机视觉领域的CVPR（国际盘算机视觉与模式识别集会）、ICCV（国际盘算机视觉集会），其举行者都是总部位于纽约的电气电子工程师协会（IEEE）。

当大批年轻人立志盘算机事业，准备大展宏图时，往往会惊讶地发现，美国早已在科研的轨道上，铺设了一个又一个金碧绚烂的补给站。

当他们厌倦了荒原独行，难免会掉转车头驶向另一条轨道。

因此，我们大可不必苛责那些赴美的研究员。

依附着壮大的产业基础，美国汇聚了全球最多的盘算机人才。

智库机构MacroPolo曾做过统计，他们将NeurIPS吸收过论文的研究员，界说为“*AI研究员”，发现：停止至2022年，57%的*AI研究员都在美国是情；相比之下，排名第二的中国只占12%。

固然，咱已经提高很快了——2019年时，中国在“其他”这一栏。

然而，若是按国籍划分，会发现美国籍的*研究员实在只有28%[12]。不停涌入的中国人、印度人、欧洲人，组成了美国人工智能的半壁山河。

因此，对美国之外的追赶者而言，OpenAI的理想主义故事，很难说有若干启示。

5、尾声

2020年，OpenAI时任手艺主管奥拉（Christopher Olah），分享了一篇博客。在盘算机科学家的圈子里，奥拉算得上是个传奇人物。他只有高中学历，靠着自学与大佬指点，就乐成闯出一番事业。

在这篇题为“我需要上大学吗”的博客中，奥拉分享了他自学人工智能的方式[13]：起劲旁听教授课程、介入学术集会、旅行实验室等等。

在美国，这些学术资源面向所有人公然。历程中，奥拉幸运地熟悉了一位量子物理学家，并在他的指导下完成了*篇论文。

厥后，他又获得了“深度学习泰斗”约书亚·本吉奥的欣赏，一度想把他招进大学。

在此时代，奥拉还获得了一笔10万美金的经济津贴，从而不必为现实问题分神。这笔钱来自蒂尔奖学金（Thiel Fellowship），它由彼得·蒂尔开办，专门资助那些中途退学，且盼望从事科技行业的年轻人。

毫无疑问，奥拉的乐成，既有小我私人起劲的因素，但同样也受益于一个更包容人才的环境。

这样的环境，才是一个公司，以及经济体创新力的真正泉源。