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人工智能研究组织OpenAI

不要与OpenAL或OpenAPI混淆

OpenAI是一家美国人工智能（AI）研究实验室，由非营利组织OpenAI Inc.和其营利性子公司OpenAI, L.P.组成。OpenAI进行人工智能研究，并宣称其目标是开发“安全和有益”的人工通用智能，它定义为“在大多数经济价值工作中胜过人类的高度自主系统”。

OpenAI成立于2015年，由Ilya Sutskever, Greg Brockman, Trevor Blackwell, Vicki Cheung, Andrej Karpathy, Durk Kingma, Jessica Livingston, John Schulman, Pamela Vagata和Wojciech Zaremba创建，Sam Altman和Elon Musk担负最初的董事会成员。微软于2019年向OpenAI L.P.提供了10亿美元的投资，并在2023年提供了100亿美元的投资。

历史

2015⑵018年：非营利开始

2015年12月，与TechCrunch领导的调查一样，非营利组织OpenAI的资金来源依然不清楚，最大的捐赠者是马斯克，而另外一位捐赠者YC Research没有任何捐赠。该组织表示将“自由合作”于其他机构和研究人员，通过公然其专利和研究成果来使其对大众开放。OpenAI总部位于旧金山Mission区的Pioneer Building。

根据Wired的报导，Brockman与深度学习“开创之父”之一Yoshua Bengio会面，并制定了一个“领域最好研究者”的名单。Brockman成功地在2015年12月将其中九名研究人员聘为首批员工。2016年，OpenAI支付的是企业级（而不是非营利组织级）薪水，但并未支付AI研究人员与Facebook或Google同等水平的薪水。

微软的Peter Lee表示，一位顶级AI研究人员的本钱超过一位顶级NFL橄榄球新秀的本钱。OpenAI的潜力和使命使这些研究人员加入了该公司；一位谷歌员工表示他愿意为了OpenAI而离开谷歌，“部份缘由是由于组织中有一群非常出色的人，而且，在很大程度上，是由于它的使命。”Brockman表示，“我能够想象的最好的事情就是以安全的方式令人类更接近于构建真实的AI”。OpenAI联合开创人Wojciech Zaremba表示他放弃了两到三倍市场价值的“近乎疯狂”的报价，选择加入OpenAI。

2016年4月，OpenAI发布了“OpenAI Gym”的公共测试版，这是用于强化学习研究的平台。2016年12月，OpenAI发布了“Universe”，这是一个用于衡量和训练AI的通用智能的软件平台，可用于全球范围内的游戏、网站和其他利用。

2017年，OpenAI在云计算上花费了790万美元，这占了其运营支出的四分之一。与此相比，DeepMind在2017年的总支出为4.42亿美元。在2018年夏天，仅仅训练OpenAI的Dota 2机器人就需要从谷歌租用12.8万个CPU和256个GPU数周之久。

2018年，由于特斯拉的AI开发和自动驾驶汽车的关系，马斯克辞去了他的董事会职位。Sam Altman宣称马斯克认为OpenAI已落后于谷歌等其他竞争对手，并提议接收OpenAI，但董事会谢绝了马斯克的提议。马斯克随后离开了OpenAI，但宣称或者一个捐赠者，但是他离开后并未进行任何捐赠。

2019年：从非营利转型为有限责任公司

2019年，OpenAI从非营利性组织转变成“有限”的盈利性公司，盈利上限为任何投资的100倍。根据OpenAI的说法，这类盈利性公司的模式允许OpenAI LP从风险投资基金取得投资，并且还允许向员工授与公司的股权，目标是让员工能够说“我加入了OpenAI，但从长远来看对我们家庭没有不利影响”。许多顶级研究人员为谷歌的Brain、DeepMind或Facebook工作，这些公司提供了非营利组织没法提供的股权选择。在转型之前，公然表露OpenAI的顶级员工薪酬是法律要求的。

随后，该公司向员工发放股权并与微软合作，宣布将对该公司投资10亿美元。尔后，OpenAI的系统使用了微软基于Azure的超级计算平台。

OpenAI随后宣布将其技术商业化。OpenAI计划在“五年内，乃至可能更快”内使用这10亿美元。Altman表示，即便花费了十亿美元，也可能不足以实现人工通用智能，实验室可能终究需要比任何非营利组织筹集到的资本都要多。

对OpenAI LP从非营利机构转变成盈利性公司的转型，非营利组织Allen AI研究所的Oren Etzioni表示怀疑，他认为吸引顶级研究人员加入非营利机构是困难的，但他表示“我区别意非营利机构不能竞争的观点”，并指出OpenAI和其他机构的成功低本钱项目。他说：“如果越大越充分总是越好，那末IBM依然会是第一”。

虽然是盈利公司，但OpenAI非营利组织是OpenAI LP的唯一控股股东。虽然OpenAI LP是盈利性公司，但它依然对OpenAI Inc.的非营利章程负有正式的信托责任。 OpenAI Inc.的大多数董事成员由于利益冲突不能具有OpenAI LP的财产股分。另外，具有OpenAI LP权益的少数成员由于利益冲突而没法进行某些投票。一些研究人员认为OpenAI LP转为盈利性公司的做法与OpenAI宣称实现“普惠”人工智能的许诺不一致。

2023年至今：ChatGPT，DALL-E和与微软的合作

2023年，OpenAI宣布了GPT⑶，这是一个在大范围互联网数据集上训练的语言模型。GPT⑶旨在通过自然语言回答问题，但它也能够在区别语言之间进行翻译，并能够生成联贯的即兴文本。它还宣布了一个名为“the API”的相关接口，它将成为其第一个商业产品的核心。

2023年，OpenAI推出了DALL-E，这是一个可以根据自然语言描写生成数字图象的深度学习模型。

2023年12月，OpenAI推出了ChatGPT的不要钱预览版，该版本基于GPT⑶.5，是一个新的AI聊天机器人。据OpenAI称，该预览版在5天内取得了超过100万个注册。

根据路透社引述的匿名消息人士的说法，OpenAI预计2023年的收入将到达2亿美元，2024年将到达10亿美元。

截至2023年1月，OpenAI正在寻求新的融资，估值将为290亿美元，是2023年估值的两倍。

2023年1月23日，微软宣布将向OpenAI进行一项10年期间的100亿美元投资。

这项投资被认为是微软将OpenAI的ChatGPT整合到Bing搜索引擎中的努力的一部份。在ChatGPT推出以后，谷歌也宣布了类似的AI利用（Bard），担心ChatGPT可能要挟到谷歌作为信息来源的地位。

2023年2月7日，微软宣布正在基于与ChatGPT相同基础的AI技术在Microsoft Bing、Edge、Microsoft 365和其他产品中构建。

2023年3月3日，Reid Hoffman辞去了他在OpenAI的董事职位，理由是避免OpenAI董事会和他通过Greylock Partners投资在AI技术公司和作为AI技术初创公司Inflection AI的联合开创人之间的利益冲突。Hoffman仍在微软的董事会上任职，微软是OpenAI的主要投资者。

2023年3月14日，OpenAI发布了GPT⑷，作为API的一种情势（带有一个等待列表），并作为ChatGPT Plus功能的一部份。

2023年5月22日，Sam Altman、Greg Brockman和Ilya Sutskever发表了关于超级智能治理的建议文。他们认为超级智能可能在未来10年内实现，为人类带来一个“极为繁华的未来”，并且“斟酌到存在潜伏风险的可能性，我们不能只是被动应对”。他们建议建立一个类似国际原子能机构的国际监管机构，监督超过某一特定能力阈值的AI系统，并建议对超级智能进行更多的技术安全研究，呼吁更多的调和合作。

2023年8月，OpenAI宣布收购纽约初创公司Global Illumination，该公司利用人工智能开发数字基础设施和创意工具。

参与者

OpenAI的首席履行官和联合开创人是Sam Altman。

关键员工：

OpenAI非营利组织董事会：

个人投资者：

公司投资者：

动机

一些科学家，如史蒂芬·霍金和斯图尔特·罗素，表达了对高级AI未来取得以每秒递增速率重新设计自己的能力的耽忧，这类“智能爆炸”可能致使人类灭绝。联合开创人马斯克将AI描写为人类“最大的生存要挟”。马斯克和Altman表示他们部份是出于对AI安全和人工通用智能的存亡风险的耽忧而采取行动。OpenAI表示，“很难想象人类级别的AI能给社会带来多大的好处”，一样难以理解“如果构建或使用不当，它会给社会带来多大的伤害”。安全研究不能被推延：“由于AI的使人惊奇的历史，很难预测人类级别的AI什么时候可能到达”。

OpenAI表示，AI“应当成为个人意志的延伸，并且在自由的精神下尽量广泛和均衡地散布”。联席董事长Sam Altman预计这个长达数十年的项目将超过人类的智能。

Infosys的前首席履行官Vishal Sikka表示，他支持OpenAI的“公然原则”，其中该努力将“产生基本上符合人类利益的结果”，这与他们“长时间以来的价值观非常契合”，和他们的“目标是要做一些成心义的工作”。《连线》杂志的Cade Metz认为，亚马逊等公司可能出于使用开源软件和数据来与具有大量专有数据的谷歌和Facebook竞争的欲望而遭到动机的驱动。Altman表示，Y Combinator公司将与OpenAI共享其数据。

策略

马斯克提出了一个问题：“我们能做的最好的事情是确保未来变得美好吗？我们可以坐在一旁，或我们可以鼓励监管监督，或我们可以通过正确的结构和深入关心的人共同参与开发AI，以安全和有益于人类的方式。”马斯克承认，“实际上，尝试推动（友好）AI的风险就是我们可能会创造出我们所担心的东西”；但是，最好的防御是“赋予尽量多的人具有AI的气力。如果每一个人都具有AI的气力，那末就不会有任何一个人或一小部份人可以具有AI的超强能力”。

马斯克和Altman通过试图减少AI酿成的整体伤害风险的策略来保护未来，这类策略引发了担心人工智能灭绝风险的人的争议。哲学家尼克·博斯特罗姆对马斯克的方法持怀疑态度：“如果你有一个可能对世界造成破坏的按钮，你不会把它交给每一个人。”2016年关于技术奇点的讨论中，Altman表示“我们不打算公然我们所有的源代码”，并提到“允许世界各地广大范围的人选出新的管理委员会的代表”的计划。Greg Brockman表示：“我们目前的目标是…做最好的事情。这有点含糊。”
OpenAI最初由GPT⑵的缘由隐瞒是对潜伏误用的谨慎，包括用于编写假新闻。一些专家对GPT⑵会不会构成重大要挟表示怀疑。

不久以后，OpenAI在2019年完全释放了GPT⑵的完全版本。几个网站提供了GPT⑵和其他转换模型的交互式演示。

OpenAI最近在2023年发布了其对齐问题的方法。他们预计将超级智能与人类价值观保持一致可能比现有的AI系统更困难：“不一致的超级智能可能对人类构成重大风险，解决超级智能的对齐问题可能很困难，需要所有人类的共同努力”。他们探索如何更好地利用人类反馈来训练AI系统，还斟酌使用AI逐渐自动化对齐研究。

产品和利用

截至2023年，OpenAI的研究重点是强化学习（RL）。OpenAI被认为是DeepMind的重要竞争对手。

Gym

Gym于2016年宣布，旨在提供易于实行的通用智能基准环境，涵盖各种各样的环境，类似于但广泛于监督学习研究中使用的ImageNet大范围视觉辨认挑战。它希望标准化环境在AI研究出版物中的定义方式，以便使发布的研究更容易复制。

RoboSumo

RoboSumo是2017年发布的虚拟世界，其中的人形元学习机器人代理起初不知道如何行走，但目标是学会移动并将对方代理人推出比赛场地。通过这类对抗性学习进程，代理人学会了如何适应不断变化的条件。当将代理人从虚拟环境中移除并放置在有强风的新虚拟环境中时，代理人做出了保持平衡的动作，这表明它已学会了一种泛化的保持平衡的能力。OpenAI的Igor Mordatch认为，代理人之间的竞争可以创建一个智能“军备比赛”，这可以增加代理人的功能，乃至可以超出竞争的背景以外。

视频游戏机器人和基准

OpenAI Five

OpenAI Five是由五个由OpenAI策划的机器人组成的团队，通过实验和毛病的算法，完全通过与人类选手的比赛来学习以高水平的技术对战。在成为一个由五个人组成的团队之前，第一次公然演示是在《国际锦标赛》（The International）2017中，该锦标赛是这款游戏的年度冠军赛，那里Dendi，一名乌克兰职业选手，在与机器人进行的一场一对一比赛中输掉了比赛。OpenAI的CTO Greg Brockman解释说，这台机器人学习是通过自我对抗两周的真实时间进行的，而训练软件是朝着开发能够处理复杂任务（如外科手术）的软件的方向迈出的一步。

到了2018年6月，机器人的能力扩大到可以作为五人团队一起比赛，他们能够击败业余和半职业选手组成的团队。在《国际锦标赛》2018中，OpenAI Five和专业选手进行了两场表演赛，但终究输掉了比赛。2019年4月，OpenAI Five在旧金山的一场现场表演赛中击败了当时的世界冠军OG，比分2:0。机器人的最后一次公然亮相是在同一个月，他们在为期四天的开放在线比赛中参加了总共42,729场比赛，赢得了其中99.4%的比赛。

OpenAI五人小组在Dota 2的游戏机器人中展现了AI系统在多人在线战役竞技游戏（MOBA）中的挑战和OpenAI五人小组如何利用深度强化学习（DRL）代理在Dota 2比赛中实现超人水平的能力。

GYM Retro

GYM Retro于2018年发布，是一个用于视频游戏研究的RL平台。Gym Retro用于研究RL算法和研究广义上的泛化。之前的RL研究主要集中在优化代理以解决单一任务上。Gym Retro允许在具有类似概念但外观区别的游戏之间进行泛化。

辩论游戏

2018年，OpenAI推出了辩论游戏，该游戏教会机器在人类法官眼前辩论虚拟问题。其目的是研究这类方法会不会可以帮助审计AI决策并开发可解释的AI。

Dactyl

Dactyl是在2018年开发的，它使用机器学习训练一个类似人类的机器人手来操纵物体。它完全在摹拟中学习，使用与OpenAI Five相同的强化学习算法和训练代码。OpenAI通过使用称为域随机化的摹拟方法来解决物体定位问题，该方法将学习器暴露在各种区别的体验中，而不是试图适应现实。Dactyl的设置除有运动捕摄像头外，还有RGB摄像头，使得机器人能够通过视察来操纵任意物体。2018年，OpenAI展现该系统可以操纵立方体和多面体。

2019年，OpenAI展现了Dactyl可以解决魔方。这个机器人可以在60%的时间里解开魔方。像魔方这样的物体引入了更复杂的物理特性，这更难以建模。OpenAI通过提高Dactyl对扰动的稳健性来解决这个问题。他们使用了一种称为自动域随机化（ADR）的技术，这是一种摹拟方法，可以不断生成愈来愈困难的环境。ADR与手动域随机化的区别的地方在于不需要人类指定随机化范围。

API

于2023年6月发布的API被OpenAI称为“用于访问OpenAI开发的新的AI模型”的多功能接口，开发人员可以调用该接口以用于“任何英语语言AI任务”。

生成模型

OpenAI的原始GPT模型（“GPT⑴”）

GPT⑴上描写的最初的产生模型的论文是由Alec Radford和他的同事写的，并于2018年6月11日在OpenAI的网站上发布预印版。论文展现了怎样使用训练广泛的文本语料库的生成模型来取得世界知识并处理长距离依赖性。

GPT⑵

在2019年2月首次公然亮相的GPT⑵是一种无监督的transformer语言模型，是OpenAI原始GPT模型（GPT⑴）的继任者。出于对潜伏滥用的耽忧，最初只有有限的演示版本向公众发布。GPT⑵的完全版本最初没有立即发布，关于可能使用来写假新闻的利用的耽忧。

与其前身GPT⑵相比，GPT⑶在基准测试结果上得分显著提高。OpenAI正告称，这类语言模型的扩大可能接近或超过了预测性语言模型的基本能力限制。GPT⑶的预训练需要几千个petaflop/s-days的计算，而GPT⑵完全模型需要几十个petaflop/s-days的计算。与其前身相比，GPT⑶的完全模型并没有立即向公众发布，缘由是担心可能的滥用。在2023年6月开始的为期两个月的不要钱私人测试版以后，OpenAI计划通过付费的云API提供访问。

2023年，OpenAI在代码生成源自GitHub的项目中发布了GPT⑶模型，这是一个从GitHub上的5400万个代码存储库训练的更新版本。

Codex

2023年中旬公布的Codex是GPT⑶的后续版，经过进一步在5400万个GitHub存储库中的代码进行训练。Codex是GitHub Copilot生成代码的AI引擎的动力源。2023年8月发布了API的私人测试版。

Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT⑷)

在2023年3月14日，OpenAI发布了GPT⑷，作为API（待办列表）和ChatGPT Plus功能的一部份。

MuseNet和Jukebox（音乐）

2019年发布的MuseNet是一个训练出来的神经网络，用于预测MIDI音乐文件中的下一个乐符。它可以生成具有十种区别乐器和十五种区别风格的歌曲。据The Verge报导，由MuseNet生成的歌曲常常在开始时相对公道，但随着时间的推移变得混乱愈来愈严重。

2023年发布的Jukebox是一个用于生成带有人声的音乐的开源算法。在训练了120万个样本以后，该系统接受音乐风格、艺术家和歌词片断，并输出歌曲样本。OpenAI表示，歌曲“在局部音乐联贯性和传统和弦模式方面表现良好”，但也承认歌曲缺少“熟习的更大的音乐结构，如重复副歌”，并且“在Jukebox和人工生成音乐之间存在显著差距”。The Verge表示：“虽然结果听起来像质量不高的已很熟习的歌曲，但在技术上使人印象深入。”Business Insider表示：“使人惊讶的是，一些生成的歌曲既好听又有真实感”。

Microscope

2023年发布的Microscope是一个用于解释性研究中常常研究的八种区别神经网络模型每层和神经元的可视化集合。Microscope旨在轻松分析这些神经网络内部构成的特点。所包括的模型有AlexNet、VGG 19、Inception的区别版本和CLIP Resnet的区别版本。

DALL-E和CLIP（图象）

2023年，OpenAI推出了DALL-E，这是一个可以根据文本描写生成图象的转换模型。

2023年，OpenAI还推出了CLIP，它可以根据给定的图象生成描写。DALL-E使用GPT⑶的120亿参数版本解释自然语言输入（例如“一个像袋子一样的绿色皮包”或“一个悲伤水豚的等轴视图”），并生成相应的图象。它可以创建出现现实中的真实对象（如“有一个蓝草莓纹玻璃窗”）和现实中不存在的对象（如“一个负刺猬纹理的立方体”）。截至2023年3月，没有API或代码可供使用。

DALL-E 2

在2023年4月，OpenAI宣布了DALL-E 2，这是该模型的更新版本，展现了更加逼真的结果。在2023年12月，OpenAI在GitHub上发布了一个用于将文本描写转换为三维模型的新的原始软件工具，名为Point-E。

ChatGPT

2023年11月推出的ChatGPT是基于GPT⑶构建的人工智能工具，提供对话界面，用户可以用自然语言发问。然后，系统会在几秒钟内用一个答案回应。ChatGPT在推出后的五天内就取得了100万名用户。

ChatGPT Plus是一个每个月20美元的定阅服务，用户可以在高峰时间使用ChatGPT，在较快的响应时间内获得响应，选择GPT⑶.5或GPT⑷模型，并提供对新功能的初期访问权限。

2023年5月，OpenAI在App Store上推出了ChatGPT的用户界面，随后在2023年7月推出了Play商店。该利用支持聊天记录同步和语音输入（使用OpenAI的语音辨认模型Whisper）。

争议

OpenAI因将包括有害内容的数据集的注释外包给位于肯尼亚的San Francisco公司Sama而遭到批评。这些注释被用于训练一个AI模型来检测有害内容，这可能在ChatGPT的训练数据和生成的输出中过滤掉有害内容。但是，这些文本通常包括对各种暴力类型的详细描写，包括性暴力。Time杂志采访的四名Sama员工称自己心理上遭到伤害。OpenAI向Sama支付每小时12.5美元的工作费用，而Sama向其注释员重新分配的费用相当于每小时税后的1.32至2美元。Sama的发言人表示，12.5美元也用于支付其他隐含本钱，包括基础设施费用、质量保证和管理费用。

OpenAI还因对GPT⑷等产品流露的技术细节特别少而遭到批评，这与其最初的开放许诺相背背，使独立研究人员更难以复制其工作并开发安全措施。OpenAI在2023年辩称，对愈来愈有能力的模型开源带来愈来愈大的风险，对不开源最强大的AI模型的缘由几年后将变得“明显”。

OpenAI面临版权侵权的诉讼，原告是作家Sarah Silverman、Matthew Butterick、Paul Tremblay和Mona Awad。《纽约时报》也在斟酌提起诉讼。

OpenAI因违背欧盟《通用数据保护条例》而遭到诉讼。2023年4月，欧盟成立了欧洲数据保护委员会（EDPB）以提高监管监督。

另请参见

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