在YC ， 奥特曼以激进大胆的投资风格著称 ， 因其秉承直击腹地的简洁思维 ， 备受创业者青睐 。YC曾有创始人称奥特曼为“创业公司的尤达大师”（《星球大战》中的绝地武士导师） 。
这位CEO还有着实事求是的性情 ， 当外界对GPT-3的能力发出铺天盖地的赞美时 ， 他反而说“GPT-3被吹捧得太过了” 。此后GPT-3在一系列问答中闹出笑话、表现不佳 ， 也印证了他的说法 。
但奥特曼的冷静挡不住幕后金主马斯克对ChatGPT抱持的极大热情 ， 他十分关注ChatGPT的商业化前景 ， 并在推特上向奥特曼提问 ， “ChatGPT每回答一个问题的成本是多少？”奥特曼则如实地答道：“每次对话的平均费用可能只有几美分 ， 我们正试图找出更精确的测量方法并压缩费用 。”
实际上 ， 谷歌和Meta等巨头目前都尚未将生成式AI领域的研究能力转化为商业化部署 ， 作为创业公司的OpenAI却做了不少尝试 。
这家公司曾希望通过API（应用编程接口）方式来推动GPT-3的技术商业化 ， 在2020年6月就开放了GPT-3的API接口 ， 并曾与十余家公司展开过初步的商用测试 ， 但由于GPT-3的功能并不完善未见成效 。曾有传言称OpenAI为GPT3投入了至少1000万美元 ， 为了摆脱入不敷出的窘境 ， 才将GPT3作为一项付费服务来推广 。
据虎嗅报道 ， Facebook改名为Meta之后 ， Meta AI实验室在5月宣布开放自己的语言大模型OPT（预训练变换模型） ， 而OPT一直对标OpenAI的GPT3 。与之类似 ， 硅谷大厂内部都有对标GPT3的产品 ， 只是因为大厂都是关起门来做私密研究 ， 因而不为外界所知 。
某种程度上 ， ChatGPT采取免费试用是OpenAI准备继续打磨这款产品的信号 ， 用户给予的反馈会帮助该模型吸取足够的信息量 ， 从而作出更恰当的反应 。
从GPT-3开始 ， ChatGPT及尚未出炉的GPT-4都面临训练成本过大的问题 。有分析指出 ， 是否收费是个两难决策：如果继续免费 ， OpenAI会无法承受 ， 但收费又会极大减少用户基数 。倘若训练成本能大幅下降 ， 则两难自解 。
此外 ， GPT-3历经两年商业化尝试 ， 并未“如愿”取代采访人员编辑或码农的职业生涯 ， OpenAI也从中发现 ， 将GPT系列作为辅助生产力工具对商业化更为合适 。此前业内传言微软对这家公司的新一轮注资即将落地 ， 届时其估值预计超过200亿美元 ， 商业化也必将提上日程 。到那时 ， OpenAI可以倚仗的大概率是ChatGPT ， 或者是通过了图灵测试的GPT4 。
一片叫好声中 ， 也不乏有人泼来冷水——程序员首选问答社区Stack Overflow日前便宣布 ， 禁止用户复制ChatGPT的答案来回答其它用户的问题 ， 理由是ChatGPT的答案正确比率太低 ， 日后待社区讨论后再作出解禁决定 。
此举立刻引发了业界普遍关注 ， 仿佛是对ChatGPT编程价值的彻底否定 。与此同时 ， 人工智能界的专家们也在激辩这些大型语言模型可能带来的负面效应 ， 比如Meta的首席人工智能科学家Yann LeCun认为 ， 虽然它们会有错误信息和不良输出 ， 但并不会使文本的实际分享变得容易 ， 而后者才是造成危害的真正原因 。但也有人反驳称 ， 这些语言系统的廉价文本生成能力必然会增加其后被分享的风险 。
而在OpenAI内部 ， 一年半前曾遭遇核心员工集体出走 ， 创办了一家名为Anthropic的新公司 ， 致力于提高AI安全和可解释性 ， 目前筹资已超过7亿美元 ， 业内亦有声音认为 ， 这支“AI叛逆者联盟”说不定会是另一个OpenAI 。
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