我从中得到的最大收获 @sherwinwu

1. 在 OpenAI，几乎所有代码都是由人工智能编写的。95% 的工程师使用 Codex，而且使用这些工具的工程师提交的 pull request 比其他工程师多 70%，并且随着时间的推移，这种差距还在扩大。

2. 软件工程师的角色正在从编写代码转向管理人工智能代理集群。许多工程师现在运行 10 到 20 个并行 Codex 线程，负责指导和审查，而不是亲自编写代码。

3. 平均每个 PR 的代码审查时间已从 10-15 分钟缩短至 2-3 分钟。OpenAI 的每个拉取请求现在都会先经过 Codex 的审查，然后再由人工审核，Codex 会提出建议并提前发现问题。这使得工程师能够专注于更具创造性和战略性的工作，同时显著提高生产力。

4. 模型会迅速取代你的脚手架。构建人工智能产品时，不要只针对当前的模型能力进行优化。人工智能领域发展如此迅速，今天看似必不可少的脚手架（向量存储、代理框架等）可能明天就会因为模型的改进而过时。

5. 构建产品时要着眼于模型的未来发展方向，而不是它们目前的水平。最成功的 AI 初创公司会先开发出目前功能达到 80%的产品，因为他们知道下一个模型版本发布后，产品就能达到更高的水平。

6. 人工智能工具能显著提升顶尖员工的生产力。人工智能工具能够放大高自主性员工的生产力，因此顶尖员工与其他员工之间的差距正在扩大。在人工智能增强的环境中，赋能优秀员工并帮助他们突破瓶颈所带来的投资回报将以前所未有的速度增长。

7. 大多数企业人工智能部署的投资回报率为负，因为它们是自上而下的强制推行，缺乏自下而上的采纳。成功需要高管的支持和基层员工的热情。谢尔温建议组建一支由技术爱好者（通常不是工程师）组成的“精英团队”，负责探索人工智能的各项功能，将其应用于特定的工作流程，并在整个组织内激发热情。

8. 一人独揽十亿美元创业公司的时代即将到来，但随之而来的是意想不到的连锁反应。随着人工智能提升个人生产力，我们不仅会看到估值十亿美元的独创企业，还会看到小型企业的爆发式增长：数百家估值1亿美元的初创公司和数万家估值1000万美元的初创公司。这将彻底改变创业生态系统和风险投资格局。

9. 业务流程自动化是人工智能领域一个被低估的机遇。硅谷专注于知识型工作，而经济的大部分运转都依赖于具有标准操作程序的可重复业务流程。人工智能在这些工作流程中蕴藏着巨大的应用潜力，而这些潜力往往被科技界所忽视。

10. 未来两到三年将是科技史上最激动人心的时期。经历了2015年至2020年相对平静的时期后，我们现在正处于一个前所未有的创新时代。谢尔温鼓励大家积极参与人工智能工具的使用，不要将眼前的机遇视为理所当然，因为变革的步伐终会放缓。

11. 人工智能模型很快就能连贯地处理耗时数小时的任务。目前的模型针对的是耗时几分钟的任务进行了优化，但在12到18个月内，我们将看到能够处理复杂任务长达六小时以上的模型。这将催生全新的产品类别和工作流程。

12. 音频是多模态人工智能的下一个前沿领域。虽然编码和文本处理备受关注，但音频在商业环境中却被严重低估。未来6到12个月内，语音到语音模型的改进将为商业沟通和运营带来显著的新功能。　#ai