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別人3個月學會,我卻花了3年...OpenAI藏鏡人:承認無知,是成為佼佼者的第一步

本文共1916字

Cheers:快樂工作人 作者/李佳樺 圖片來源:TED@YouTube

科技巨頭有上萬人研究AI,為何最後由OpenAI出線?其董事長Greg Brockman是關鍵人物,他靠自學掌握AI新技能,但卻在學習路上碰壁,靠3個心法突破。

ChatGPT橫空出世,讓人們重新想像工作與生活樣貌,背後團隊OpenAI人數僅幾百人,就能搶先五大科技巨頭企業(Apple、Google、Amazon、Microsoft、Meta)推出顛覆世界的產品。背後靈魂人物除了集鎂光燈於一身的CEO奧特曼(Sam Altman)外,現任OpenAI董事長布羅克曼(Greg Brockman)更至關重要,因為創始團隊在他手中組建而成。

如同大部分的矽谷創業家,布羅克曼年少時期就精通程式語言,高中畢業後他進入哈佛大學雙修數學與電腦科學,一年後覺得在哈佛學得有限,轉學到麻省理工學院,過沒多久又決定輟學,加入當時僅有3人的新創Stripe,將公司從4人擴張到250人,成為今日美國支付巨頭;5年後與奧特曼等人共同創辦OpenAI,是同時具備程式技能、產品決策與管理手腕的全能型人才。

跨文化、專業溝通是布羅克曼獨特的優勢,如同他在TED演講中的論述,OpenAI成功的原因除了站在巨人的肩膀上,

「最重要的是,找到一群『很不一樣的人』,並讓他們能融洽地一起工作。」這也正是他的職責所在。

OpenAI成立之初,布羅克曼擔任CTO的角色,是團隊的秘密武器、救火隊,遊走在各個部門間,解決不同專業間的衝突與矛盾,制定出清楚的產品目標,讓技術上突破真正轉為能落地應用的產品。

攤開OpenAI的核心團隊成員,有非白人女性的CTO(編按:Mira Murati為阿爾巴尼亞裔)、性少數的CEO(編按:Sam Altman於16歲出櫃),以及俄國出生、以色列長大的首席科學家 Ilya Sutskever,讓多元人才緊密共事的關鍵人物,非布羅克曼莫屬。

「Greg對所有層次的技術問題都瞭若指掌,同時能有戰略性地考慮每個部分的人員如何協作,」奧特曼如此評價他。

當時OpenAI有25%軟體工程師、25%機器學習工程師,還有50%同時掌握兩種專業,身為軟體工程師,布羅克曼勢必得拾起機器學習專業,才能理解其他人的專業與思維做出決策,發揮橋樑的功效。

然而,布羅克曼自學所花費的時間,意外的比許多工程師都要久。

考進哈佛、麻省理工的資優天才,自學機器學習卻碰壁

布羅克曼在部落格中指出,他過去接觸的優秀軟體工程師,大多只需要幾個月的時間就能自學成為一位機器學習工程師,然而布羅克曼在OpenAI的前3年,都沒辦法真正精通機器學習。走過這段顛簸的路成為開發出ChatGPT的關鍵人物,布羅克曼提供3個學習心法。

1. 別讓小錯誤擊垮你

「我感覺自己處於半盲的狀態。」布羅克曼回憶,OpenAI大多數的專案都需要軟體工程師和機器學習研究員協作,只掌握一半的知識意味「看不清全局」。身為AI門外漢,布羅克曼被大量艱深的機器學習概念淹沒,不斷發生小錯誤,挫折幾乎快擊垮他的信心。

直到某次專案,布羅克曼大膽嘗試,執行了「超出自己腦袋能想像到的」程式碼,從中慢慢了解機器學習如何運作,了解到:

只有不拘泥於細節,先試試看,才能從有意義的試驗中學習,而非被過程中的小錯誤拖住腳步。

「我學到了以為自己學不了的事物,」布羅克曼説。

2.建立學習、工作平衡

對需要在忙碌工作中自學的布羅克曼來說,了解自己的工作模式和最有生產力的時間至關重要。例如他發現只要一個一小時的會議,就會消耗他整個上午或下午的專注力,如果一天超過3個會議,他連晚上都無法專注學習;因此,他規定會議只能在清晨或緊鄰午餐時間,確保有精力進行深度學習。

3.回歸新手心態

「許多身為軟體工程師的直覺,在AI領域並不適用。」回想起當時從零開始到精通程式語言的感受,布羅克曼下定決心掏空自己,大量閱讀論文、書籍,在資料科學社群(Kaggle)上努力練習,從2016年的推文可以證明,布羅克曼花了大量的時間在鑽研機器學習。「看到這些微小進展的數字,對激勵我學習非常有幫助,讓我感覺到一切都有可能。」

布羅克曼説,承認自己的無知是成為領域佼佼者的第一個步驟。

再厲害的人,在面對新技能時,也要願意倒空自己,不害怕未知,才能學什麼、會什麼。

參考資料:GregBrockman、華爾街見聞

※本文由Cheers:快樂工作人授權報導,未經同意禁止轉載。

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