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50封往来邮件揭秘OpenAI的缘起、发展与矛盾
50封往来邮件揭秘OpenAI的缘起、发展与矛盾50封往来邮件揭秘OpenAI的缘起、发展与矛盾
希冯
Sam Altman致Elon Musk（抄送：Greg Brockman、Ilya Sutskever、Sam Teller、Shivon Zilis）- 2018年1月21日
伊隆—
注意，与一些安全团队进行了交谈，他们对 ICO 以及未来可能产生的意外影响有很多担忧。
计划明天与整个团队交谈并征求意见。我要强调保密的必要性，但我认为获得认同并让人们有机会尽早发表意见非常重要。
萨姆
伊隆·马斯克致萨姆·奥特曼（抄送：Greg Brockman、Ilya Sutskever、Sam Teller、Shivon Zilis）- 2018年1月21日
绝对地
Andrej Karpathy致Elon Musk，（抄送：Shivon Zilis）- 2018年1月31日
ICLR 会议（深度学习领域的顶级会议（NIPS 规模更大，但更分散））发布了论文被接受/被拒绝的决定，有人制作了一些精美的图表，显示了当前深度学习/人工智能研究的进展。这是一个不完美的衡量标准，因为并非每家公司都会优先考虑论文发表，但它具有指示性。
以下图表显示了来自任何机构的论文总数（按口头/海报/研讨会/拒绝细分）：
[剧情图片已撤回]
长话短说，谷歌以 83 篇论文提交量占据主导地位。学术机构（伯克利 / 斯坦福 / 卡内基梅隆大学 / 麻省理工学院）紧随其后，各有 20-30 篇论文提交量。
只是觉得这是今天所有活动的有趣快照。
—安德烈
伊隆·马斯克致Greg Brockman、Ilya Sutskever、Sam Altman（抄送：Sam Teller、Shivon Zilis，转寄：Andrej Karpathy）—2018年1月31日
相对于谷歌，OpenAI 走上了一条注定失败的道路。显然，需要立即采取有力的行动，否则除了谷歌之外的所有人都将变得无关紧要。
我考虑过 ICO 的做法，但不会支持。在我看来，这只会导致 OpenAI 和与 ICO 相关的每个人信誉大打折扣。如果某件事看起来好得令人难以置信，那它就是假的。在我看来，这是一次不明智的转移。
我能想到的唯一途径是 OpenAI 的大规模扩张和 Tesla AI 的大规模扩张。也许两者同时进行。前者需要大幅增加捐赠资金，并需要有高度可信的人加入我们的董事会。目前的董事会状况非常薄弱。
明天我会安排一个时间让我们谈谈。要清楚的是，我非常尊重你的能力和成就，但我对事情的处理方式并不满意。这就是为什么我最近几个月与 OpenAI 的合作一直很困难。要么我们解决问题，我的参与度会大大提高，要么我们不会解决问题，我的参与度会降到接近零，并公开减少我的联系。我不会处于这样一种境地：我的影响力和时间的认知与现实不符。
埃隆·马斯克(Elon Musk)致安德烈·卡帕蒂(Andrej Karpathy) - 2018年1月31日
供参考
您认为什么才合理？如果更好的话，我很乐意通过电话交谈。
安德烈·卡帕蒂(Andrej Karpathy)致埃隆·马斯克(Elon Musk) - 2018年1月31日
不幸的是，在 AI 前沿领域工作成本高昂。例如，DeepMind 在 2016 年的运营费用约为 2.5 亿美元（不包括计算费用）。随着他们团队的不断壮大，现在的运营费用可能约为每年 5 亿美元。但 Alphabet 在 2016 年报告的净收入约为 200 亿美元，因此即使 DeepMind 自己没有收入，成本仍然相当低廉。除了 DeepMind，谷歌还有谷歌大脑、研究和云。还有 TensorFlow、TPU，他们拥有大约三分之一的研究成果（事实上，他们举办自己的 AI 会议）。
我还强烈怀疑计算能力对于实现 AGI 是必要的（甚至可能足够）。如果历史趋势有任何迹象，那么人工智能的进步主要由系统驱动 - 计算、数据、基础设施。我们今天使用的核心算法与 90 年代相比基本保持不变。不仅如此，任何在某篇论文中发表的算法进步几乎都可以立即重新实施和纳入。相反，算法进步本身如果没有规模，也是无用的，因此也很难令人生畏。
[物价飞涨的时候 这样省钱购物很爽]
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Sam Altman致Elon Musk（抄送：Greg Brockman、Ilya Sutskever、Sam Teller、Shivon Zilis）- 2018年1月21日
伊隆—
注意，与一些安全团队进行了交谈，他们对 ICO 以及未来可能产生的意外影响有很多担忧。
计划明天与整个团队交谈并征求意见。我要强调保密的必要性，但我认为获得认同并让人们有机会尽早发表意见非常重要。
萨姆
伊隆·马斯克致萨姆·奥特曼（抄送：Greg Brockman、Ilya Sutskever、Sam Teller、Shivon Zilis）- 2018年1月21日
绝对地
Andrej Karpathy致Elon Musk，（抄送：Shivon Zilis）- 2018年1月31日
ICLR 会议（深度学习领域的顶级会议（NIPS 规模更大，但更分散））发布了论文被接受/被拒绝的决定，有人制作了一些精美的图表，显示了当前深度学习/人工智能研究的进展。这是一个不完美的衡量标准，因为并非每家公司都会优先考虑论文发表，但它具有指示性。
以下图表显示了来自任何机构的论文总数（按口头/海报/研讨会/拒绝细分）：
[剧情图片已撤回]
长话短说，谷歌以 83 篇论文提交量占据主导地位。学术机构（伯克利 / 斯坦福 / 卡内基梅隆大学 / 麻省理工学院）紧随其后，各有 20-30 篇论文提交量。
只是觉得这是今天所有活动的有趣快照。
—安德烈
伊隆·马斯克致Greg Brockman、Ilya Sutskever、Sam Altman（抄送：Sam Teller、Shivon Zilis，转寄：Andrej Karpathy）—2018年1月31日
相对于谷歌，OpenAI 走上了一条注定失败的道路。显然，需要立即采取有力的行动，否则除了谷歌之外的所有人都将变得无关紧要。
我考虑过 ICO 的做法，但不会支持。在我看来，这只会导致 OpenAI 和与 ICO 相关的每个人信誉大打折扣。如果某件事看起来好得令人难以置信，那它就是假的。在我看来，这是一次不明智的转移。
我能想到的唯一途径是 OpenAI 的大规模扩张和 Tesla AI 的大规模扩张。也许两者同时进行。前者需要大幅增加捐赠资金，并需要有高度可信的人加入我们的董事会。目前的董事会状况非常薄弱。
明天我会安排一个时间让我们谈谈。要清楚的是，我非常尊重你的能力和成就，但我对事情的处理方式并不满意。这就是为什么我最近几个月与 OpenAI 的合作一直很困难。要么我们解决问题，我的参与度会大大提高，要么我们不会解决问题，我的参与度会降到接近零，并公开减少我的联系。我不会处于这样一种境地：我的影响力和时间的认知与现实不符。
埃隆·马斯克(Elon Musk)致安德烈·卡帕蒂(Andrej Karpathy) - 2018年1月31日
供参考
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安德烈·卡帕蒂(Andrej Karpathy)致埃隆·马斯克(Elon Musk) - 2018年1月31日
不幸的是，在 AI 前沿领域工作成本高昂。例如，DeepMind 在 2016 年的运营费用约为 2.5 亿美元（不包括计算费用）。随着他们团队的不断壮大，现在的运营费用可能约为每年 5 亿美元。但 Alphabet 在 2016 年报告的净收入约为 200 亿美元，因此即使 DeepMind 自己没有收入，成本仍然相当低廉。除了 DeepMind，谷歌还有谷歌大脑、研究和云。还有 TensorFlow、TPU，他们拥有大约三分之一的研究成果（事实上，他们举办自己的 AI 会议）。
我还强烈怀疑计算能力对于实现 AGI 是必要的（甚至可能足够）。如果历史趋势有任何迹象，那么人工智能的进步主要由系统驱动 - 计算、数据、基础设施。我们今天使用的核心算法与 90 年代相比基本保持不变。不仅如此，任何在某篇论文中发表的算法进步几乎都可以立即重新实施和纳入。相反，算法进步本身如果没有规模，也是无用的，因此也很难令人生畏。
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