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50封往來郵件揭秘OpenAI的緣起、發展與矛盾
50封往來郵件揭秘OpenAI的緣起、發展與矛盾50封往來郵件揭秘OpenAI的緣起、發展與矛盾
希馮
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，與壹些安全團隊進行了交談，他們對 ICO 以及未來可能產生的意外影響有很多擔憂。
計劃明天與整個團隊交談並征求意見。我要強調保密的必要性，但我認為獲得認同並讓人們有機會盡早發表意見非常重要。
薩姆
伊隆·馬斯克致薩姆·奧特曼（抄送：Greg Brockman、Ilya Sutskever、Sam Teller、Shivon Zilis）- 2018年1月21日
絕對地
Andrej Karpathy致Elon Musk，（抄送：Shivon Zilis）- 2018年1月31日
ICLR 會議（深度學習領域的頂級會議（NIPS 規模更大，但更分散））發布了論文被接受/被拒絕的決定，有人制作了壹些精美的圖表，顯示了當前深度學習/人工智能研究的進展。這是壹個不完美的衡量標准，因為並非每家公司都會優先考慮論文發表，但它具有指示性。
以下圖表顯示了來自任何機構的論文總數（按口頭/海報/研討會/拒絕細分）：
[劇情圖片已撤回]
長話短說，谷歌以 83 篇論文提交量占據主導地位。學術機構（伯克利 / 斯坦福 / 卡內基梅隆大學 / 麻省理工學院）緊隨其後，各有 20-30 篇論文提交量。
只是覺得這是今天所有活動的有趣快照。
—安德烈
伊隆·馬斯克致Greg Brockman、Ilya Sutskever、Sam Altman（抄送：Sam Teller、Shivon Zilis，轉寄：Andrej Karpathy）—2018年1月31日
相對於谷歌，OpenAI 走上了壹條注定失敗的道路。顯然，需要立即采取有力的行動，否則除了谷歌之外的所有人都將變得無關緊要。
我考慮過 ICO 的做法，但不會支持。在我看來，這只會導致 OpenAI 和與 ICO 相關的每個人信譽大打折扣。如果某件事看起來好得令人難以置信，那它就是假的。在我看來，這是壹次不明智的轉移。
我能想到的唯壹途徑是 OpenAI 的大規模擴張和 Tesla AI 的大規模擴張。也許兩者同時進行。前者需要大幅增加捐贈資金，並需要有高度可信的人加入我們的董事會。目前的董事會狀況非常薄弱。
明天我會安排壹個時間讓我們談談。要清楚的是，我非常尊重你的能力和成就，但我對事情的處理方式並不滿意。這就是為什麼我最近幾個月與 OpenAI 的合作壹直很困難。要麼我們解決問題，我的參與度會大大提高，要麼我們不會解決問題，我的參與度會降到接近零，並公開減少我的聯系。我不會處於這樣壹種境地：我的影響力和時間的認知與現實不符。
埃隆·馬斯克(Elon Musk)致安德烈·卡帕蒂(Andrej Karpathy) - 2018年1月31日
供參考
您認為什麼才合理？如果更好的話，我很樂意通過電話交談。
安德烈·卡帕蒂(Andrej Karpathy)致埃隆·馬斯克(Elon Musk) - 2018年1月31日
不幸的是，在 AI 前沿領域工作成本高昂。例如，DeepMind 在 2016 年的運營費用約為 2.5 億美元（不包括計算費用）。隨著他們團隊的不斷壯大，現在的運營費用可能約為每年 5 億美元。但 Alphabet 在 2016 年報告的淨收入約為 200 億美元，因此即使 DeepMind 自己沒有收入，成本仍然相當低廉。除了 DeepMind，谷歌還有谷歌大腦、研究和雲。還有 TensorFlow、TPU，他們擁有大約叁分之壹的研究成果（事實上，他們舉辦自己的 AI 會議）。
我還強烈懷疑計算能力對於實現 AGI 是必要的（甚至可能足夠）。如果歷史趨勢有任何跡象，那麼人工智能的進步主要由系統驅動 - 計算、數據、基礎設施。我們今天使用的核心算法與 90 年代相比基本保持不變。不僅如此，任何在某篇論文中發表的算法進步幾乎都可以立即重新實施和納入。相反，算法進步本身如果沒有規模，也是無用的，因此也很難令人生畏。
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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，與壹些安全團隊進行了交談，他們對 ICO 以及未來可能產生的意外影響有很多擔憂。
計劃明天與整個團隊交談並征求意見。我要強調保密的必要性，但我認為獲得認同並讓人們有機會盡早發表意見非常重要。
薩姆
伊隆·馬斯克致薩姆·奧特曼（抄送：Greg Brockman、Ilya Sutskever、Sam Teller、Shivon Zilis）- 2018年1月21日
絕對地
Andrej Karpathy致Elon Musk，（抄送：Shivon Zilis）- 2018年1月31日
ICLR 會議（深度學習領域的頂級會議（NIPS 規模更大，但更分散））發布了論文被接受/被拒絕的決定，有人制作了壹些精美的圖表，顯示了當前深度學習/人工智能研究的進展。這是壹個不完美的衡量標准，因為並非每家公司都會優先考慮論文發表，但它具有指示性。
以下圖表顯示了來自任何機構的論文總數（按口頭/海報/研討會/拒絕細分）：
[劇情圖片已撤回]
長話短說，谷歌以 83 篇論文提交量占據主導地位。學術機構（伯克利 / 斯坦福 / 卡內基梅隆大學 / 麻省理工學院）緊隨其後，各有 20-30 篇論文提交量。
只是覺得這是今天所有活動的有趣快照。
—安德烈
伊隆·馬斯克致Greg Brockman、Ilya Sutskever、Sam Altman（抄送：Sam Teller、Shivon Zilis，轉寄：Andrej Karpathy）—2018年1月31日
相對於谷歌，OpenAI 走上了壹條注定失敗的道路。顯然，需要立即采取有力的行動，否則除了谷歌之外的所有人都將變得無關緊要。
我考慮過 ICO 的做法，但不會支持。在我看來，這只會導致 OpenAI 和與 ICO 相關的每個人信譽大打折扣。如果某件事看起來好得令人難以置信，那它就是假的。在我看來，這是壹次不明智的轉移。
我能想到的唯壹途徑是 OpenAI 的大規模擴張和 Tesla AI 的大規模擴張。也許兩者同時進行。前者需要大幅增加捐贈資金，並需要有高度可信的人加入我們的董事會。目前的董事會狀況非常薄弱。
明天我會安排壹個時間讓我們談談。要清楚的是，我非常尊重你的能力和成就，但我對事情的處理方式並不滿意。這就是為什麼我最近幾個月與 OpenAI 的合作壹直很困難。要麼我們解決問題，我的參與度會大大提高，要麼我們不會解決問題，我的參與度會降到接近零，並公開減少我的聯系。我不會處於這樣壹種境地：我的影響力和時間的認知與現實不符。
埃隆·馬斯克(Elon Musk)致安德烈·卡帕蒂(Andrej Karpathy) - 2018年1月31日
供參考
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安德烈·卡帕蒂(Andrej Karpathy)致埃隆·馬斯克(Elon Musk) - 2018年1月31日
不幸的是，在 AI 前沿領域工作成本高昂。例如，DeepMind 在 2016 年的運營費用約為 2.5 億美元（不包括計算費用）。隨著他們團隊的不斷壯大，現在的運營費用可能約為每年 5 億美元。但 Alphabet 在 2016 年報告的淨收入約為 200 億美元，因此即使 DeepMind 自己沒有收入，成本仍然相當低廉。除了 DeepMind，谷歌還有谷歌大腦、研究和雲。還有 TensorFlow、TPU，他們擁有大約叁分之壹的研究成果（事實上，他們舉辦自己的 AI 會議）。
我還強烈懷疑計算能力對於實現 AGI 是必要的（甚至可能足夠）。如果歷史趨勢有任何跡象，那麼人工智能的進步主要由系統驅動 - 計算、數據、基礎設施。我們今天使用的核心算法與 90 年代相比基本保持不變。不僅如此，任何在某篇論文中發表的算法進步幾乎都可以立即重新實施和納入。相反，算法進步本身如果沒有規模，也是無用的，因此也很難令人生畏。
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