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如今業內談起Open AI,語氣和2017年截然不同。距離它上一次技驚四座,還是2018年8月其戰隊OpenAI Five在《Dota2》中血虐人類半職業選手。當時甚至掀起了一片比AlphaG更猛烈的“AI恐怖論”,一度成為Open AI腳踢DeepMind、拳打Facebook的實力證明。但是最近隋況卻出現了變化。2018年下半年,Open AI不是致力于打出游戲新紀錄(在《蒙特祖瑪的復仇》超越了DeepMind),就是分享自己的游戲攻略(發布SpinningUpinDeepRL課程教人打游戲),要不就是研究更適合打游戲的新環境(推出訓練平臺CoinRun)。雖然這些游戲一條龍技術也吸引了媒體關注,但顯然都沒能掀起什么大水花。
反觀DeepMind,不是承包頂會論文的半壁江山,就是憑Alphafold等重大突破收獲一片口頭諾貝爾獎,時不時就有神仙成果刷屏。種種跡象都表明,Open AI似乎已經不再是科技巨頭里最能打的那個,而且越來越專注電競比賽的節奏。天才極客為何沉迷游戲?科技巨頭為何頻頻失手?究竟是人性的扭曲還是道德的淪喪,今天咱們就來抽絲剝繭,看看OpenAI究竟是什么地方出了問題。
Open AI的青春期綜合征
公開處刑之前,先簡單普及一下Open AI的運營方式:2015年成立的Open AI,一直是以第三極的方式存在于AI世界的。由特斯拉的創始人埃隆·馬斯克聯合其他科技巨頭們共同出資成立,旨在以非營利的方式進行人工智能研究。0pen AI采用開源項目的形式,將所有的研究結果對外開放,以達到“防止企業和政府依靠超級AI過度榨取利潤或謀取權力”的目的。
這種“為人類未來而搞AI”的技術理想主義,很投一些研究人員的胃口。因此,盡管薪水并沒有太大競爭力,Open AI一成立依然吸引了不少頂級天才加入。像是Stripe的前CT0格雷格·布洛克曼,前谷歌研究員伊利亞·蘇特斯科瓦,天才的計算機大師艾倫·凱伊以及眾多曾在學術機構、Facebook AI或DeepMind里工作過的青年才俊。如今,Open AI已經擁有四十多個技術人員,在一個投資人提供的辦公空間里工作,而其工作所用到的一些基礎設施,比如AWS服務等,則由亞馬遜合作提供。
作為一個非營利機構,OpenAI成立以來的貢獻,主要體現在3個方面:引領深度學習技術突破。比如舉辦了首屆針對AI的強化學習競賽,發布了深度強化學習教育資源Spinning Up,最近還推出了一個解決AI模型通用難題的訓練環境Coin Run。推動AI安全和持續發展問題。由于自身的公益性,OpenAI非常關心人工智能的安全問題,在發布的分析報告中,多次提醒注意計算量增長可能引發的安全風險和惡意使用問題。推進技術普惠和民主化。Open AI是“AI民主化”的主要推動者之一,它的一切發展成果都會開放給所有人,與合作方自由分享信息,比如與谷歌和加州大學伯克利分校合作研發現代機器學習系統。
看起來,Open AI就是一個由技術精英們組織起來的“正義聯盟”。但最近這半年,Open AI,似乎經歷了一場狂野而迷茫的叛逆青春期。最明顯的,就是正在喪失在AI界的領航能力,變成一個專注打游戲的組織。因此,它對媒體的吸引力也開始減弱,以至于這大半年,人們對它的印象大多數還停留在峽谷里血虐人類玩家的游戲戰績。從叱咤風云到刷不出存在感,究竟是Open AI太飄,還是谷歌們提不動刀了?
一個變學霸,一個成了網癮少年?
AI和游戲玩家的對抗,似乎成了Open AI的核心發力點。原因也比較簡單:一是符合Open AI的AI研發邏輯:先開發新的強化學習算法,再在模擬環境中訓練解決困難的問題,最后再把得到的系統應用在真實世界中。而游戲在訓練AI上有天然優勢,比如清晰的數據支撐啦,訓練結果好壞一目了然啦,而且還有大量的人類訓練數據充當參照系。顯然,Open AI正是將工作重心放在了游戲模擬上。
二是比較容易搞出大新聞。電競賽事的復雜性和難預測性,導致圍觀群眾常常會把完爆人類選手、游戲跑分等作為衡量算法價值的標尺,進而成為評價一個公司技術能力的標準。與玩家對抗容易吸引關注,也成了Open AI刷存在感的主要方式。不過,曾經將Open AI捧上神壇的游戲,也正讓它深陷泥沼。最為明顯的一點,就是日復一日地玩游戲,而忘記了主業是為了催化變革而生的,導致不少人開始質疑OpenAI的公益模式。
有人說Open AI最初的夢想是不現實的,也有人說公益項目研究過多但力度不夠,往往難逃無疾而終的命運。反觀隔壁谷歌家的DeepMind,還與暴雪聯手在星際爭霸Ⅱ中與人類玩家對抗,但回頭就承包了NIPS一半的論文指標。同樣是玩游戲,耽誤人當學霸了嗎?沒有……不過,簡單粗暴地給公益型AI判死刑,顯然不太合適。想要把Open AI從被邊緣化的趨勢中拉回來,恐怕還要經歷一場“刮骨療毒”。
先天不足的Open Al
AI公益的路真的走不通嗎?顯然不是。除了都通過開源眾包的方式發布數據集和訓練平臺之外,谷歌也開始在“AI民主化”的公益道路上試水。2017年的谷歌云計算大會上,就提出了利用谷歌云計算的力量實現AI技術民主化的目標,甚至推出了可自動生成機器學習模型的AutoML。同樣高舉“AGI”(引導AI走向通用智能)大旗,谷歌和OpenAI,正在被逐漸擠到越來越狹窄的跑道上。為什么在公益領域,根正苗紅的Open AI,居然比企業還后勁不足呢?這恐怕還要從“非營利機構”經營模式的先天不足說起。
自由與迷茫:公益的雙刃劍。不以營利為目的的理想主義,是Open AI的優點,也正在成為Open AI的弱點。宏大的使命和愿景,讓Open AI可以吸引人才、贏得注意力并保持競爭力。但沒有商業目標驅動,也讓Open AI缺乏目標意識,最終展現出的就是對自己未來幾年內想做什么沒有明確的想法。工作重點和主題,行動路線是什么,如何滿足受眾的需求和期待?都是云山霧罩,只能靠打游戲“混日子”。
過分松散的管理體制和缺位的監督機制。Open AI給予了員工很大的自由度和開放度,因此即便是薪酬低于企業主也能找來不少頂級人才。但這也帶來了兩個難題:一是缺乏清晰有效的監督機制,產出效率只能建立在投資人一般性觀察的基礎上,這就使得工作成果很難被有效評估,也很容易因為惰性、人員變動、政治因素等讓組織行動流于形式;二是留住人才的不確定性大大增強?!坝脨郯l電”固然高尚,但因此而來的高級人才一旦在工作中難以滿足自我實現,就會面臨人才流失的問題。顯然,Open AI還沒有相應的激勵機制去讓員工始終如一地保持最初的熱情和斗志。問題已經開始顯現,最近Open AI的研究員不斷流失。著名研究員、GAN提出者Ian Goodfellow在2018年2月底離開OpenAI,重新回到了谷歌大腦。
薄弱的公共關系與可持續性。與企業動輒投入不菲的營銷與公關策略不同,Open AI這樣的非營利性組織要保持良好的公共關系和知名度顯然更為不易。而人工智能項目想要順利進行下去必須投入大量的人力和硬件。目前Open AI還停留在吃老本的階段(2015年拿到的10億美元投資),未來如何募集資金是必然會面臨的問題。當電競策略開始引發認知疲勞、特斯拉這棵大樹“自身難保”的當下,Open AI必須主動打破營銷乏力的組織慣性。
一句話,OpenAI起于公益,也困于公益。當外界在譴責Open AI“小時了了,大未必佳”的時候,可能一直都忽略了一個問題,就是非營利性組織的先天弱點,它并不是孤例,前微軟創始人Paul Allen曾投資1億美元到先進技術智囊團,也和很多技術公益項目一樣無疾而終。這也提醒我們:一個弱中心組織在將人類的未來捆綁在自己身上之前,首先要克服自身的諸多困境。
走出青春期:未來何去何從
與越來越封閉的企業AI和日趨商業化的學術AI相比,Open AI這樣思想覺悟和業務水平都在線的稀有物種,真是讓人舍不得求全責備。所以,我們不妨以更全面的視角,來考量下一個問題,以社會責任為己任的OpenAI,應該如何走出迷茫期?這里有3個小建議。
構建長期性策略。在組織共識的基礎上,將“實現AI民主”這樣寬泛而模糊的使命,轉化成實質性、可量度的行動目標,推動Open AI自身成長演化,即便是游戲打怪也更加有的放矢。
有力的領導核心。即便有了清晰的使命,缺乏有力的領導人,就像一條船有航行圖卻沒有稱職的船長一樣。建立初期,Open AI是靠埃隆·馬斯克和山姆·奧爾特曼來支撐,如今馬斯克已經離開了Open AI的董事會,建立一個強有力的領導核心,對Open AI至關重要。
健全的財務體系。目前大家對Open AI打游戲已經有點疲了,“在游戲中打贏xxx”已經很難吸引媒體加以報道,想要改變這種印象,Open AI還需要拿點新東西出來才行。機構名聲越好,越容易爭取到第三方的資金援助。正如馬斯克所說,一般非營利機構的任務都是不緊急的,但OpenAI不是,它要做的事情迫在眉睫。
總而言之,一旦大眾和媒體與非營利組織的蜜月期過去,失去了濾鏡的Open AI就不得不面對青春期的迷茫和成長陣痛。能不能完成自我進化,完全取決于自身的適應能力。德魯克有句名言,營利組織向非營利組織學使命,非營利組織向營利組織學效率。連酷愛霸權的谷歌都不得不踏上了“AI民主化”的康莊大道,Open AI也是時候開始描繪更清晰的演化路線圖了。