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A

• Abbeel, Pieter，49, 118, 235
• Abbott, Andy，30
• 加速风险，232, 249
• 达龙·阿西莫格鲁，88–89
• Achiam, Joshua，406
• 非洲内容审核员联盟，416
• 通用人工智能（AGI），47–48, 76–79, 129–31, 232, 388–89
  • 谷歌（Google）与，24–25
  • OpenAI 与奥特曼，7–8, 12–13, 19, 31, 47–48, 49, 62, 65, 67, 75, 111, 121–22, 142–43, 183, 240, 253, 254–55, 301, 319, 357, 400–402, 405
  • 术语使用，76–77, 93–94
• Agnew, William，102, 106, 161
• 农业，229, 292–93
• Aguirre, Blaise，338
• 人工智能（AI）
  • 与通用人工智能（AGI）的比较，76–77
  • 拟人化，90–91, 111
  • 作者报道，14–16
  • 收益，13, 16, 19, 76, 77–78, 84–85, 88–89, 90, 333–34, 400, 418
  • 商业化，14–15, 51, 75, 101–15, 150–52
  • 智能定义，90–94
  • AI 帝国，16–20, 197, 222–23, 270, 414, 418, 420
  • 资金，101–6, 110, 132
  • 模型训练，4, 61, 98, 134–37, 163, 244–45, 278–81, 307
  • 监管政策，25, 27, 84, 86, 134, 136, 265, 272, 301, 303–4, 306–7, 311–12, 357, 358, 384
  • 研究与开发，13, 14, 17–18, 64, 89–90, 101–6, 110 论文规范与同行评审，15, 15n
  • 研究人员出走潮，105–6, 134
  • 风险与危害，16–19, 23–27, 55–58, 78–81, 106–10, 380
  • 数据抓取，102–3, 114, 134–38, 151–52, 182–84, 384
  • 理论，94–101
  • 时间线，93, 133, 232–33, 260, 388–89
  • 企业总投资，105
  • 术语使用，90, 91, 400
• AI 对齐，26, 248
  • 失对齐，55, 86, 124, 145–46, 320, 347
  • OpenAI，54, 70, 86, 122–23, 164, 240, 248, 250, 262, 315–18, 347
  • 超级对齐，316–17, 353, 387–88
• AI 指数报告，105
• AI 洞察论坛，311
• AI Now 研究所，308
• Airbnb，36, 41, 136, 150, 202, 367
• 空气污染，286
• AI 安全，55–58, 122–32, 301–12, 316–24, 419。另见数据隐私；存在性风险
  • 对齐与，122–23, 124, 145–46, 316–18
  • 有效利他主义与，55–56, 230–34, 321–22
  • 前沿模型论坛，305–6, 309
  • 美国参议院司法委员会听证会，301–3, 307–9, 314–15
  • 阈值，301–2, 305–8, 310–11
• AI Scientist，183, 318–19, 325, 347, 375
• “AI 起飞”，232
• “AI 寒冬”，97, 435n
• Alameda Research，231
• 算法正义联盟，161
• 算法，51–52, 56, 373–74
• 《压迫的算法》（Noble 著），162
• 阿里巴巴，15, 159
• 对齐曼哈顿计划，315–18
• Allen & Company，67–68
• Alphabet，105
• AlphaFold，309–10
• AlphaGo，59, 93
• 安妮·奥特曼，43–45, 326–40, 352–55, 406, 458–59n
  • 向家人求助经济援助，327, 331–32
  • 父亲去世，329–31
  • 早年生活与教育，29, 30, 328–29
  • 精神健康困扰，44–45, 329–30, 331–32, 339–40
  • 《纽约》杂志文章，326–27, 328–29, 332–33, 336–40, 343, 352
  • 身体健康困扰，329, 332–33
  • 性虐待指控，3, 44–45, 327–28, 334–38, 352–53, 406
  • 性工作，326, 332–36
• 杰克·奥特曼，29, 30, 35–36, 41, 69, 185, 327–28, 331, 336
• Altman, Jerold “Jerry”，29–31, 44, 329–31, 332
• 马克斯·奥特曼，29, 30, 36, 326, 327–28, 331
• 萨姆·奥特曼
  • AI 芯片公司计划，3, 377–78
  • 背景，23, 29–30
  • AGI 的收益，19, 405
  • 出生与早年生活，29, 30–31
  • 董事会与，40, 252–53, 320–25, 375–76 领导权问题，345–65
  • OpenAI 商业结构，13–14, 61–64, 66–67, 86, 402–3, 407
  • ChatGPT，260, 261, 262, 280, 346
  • 商业化计划，66–67, 150–51
  • 算力阶段计划，278–81
  • OpenAI 内部冲突与裂痕，149, 150–51, 233–34, 313–16, 396
  • 国会证词，301–3, 314–15
  • 教育经历，30–32
  • 有效利他主义理念与，233–34
  • 股权危机与，388–90, 392–96
  • 解雇与复职，1–12, 14, 364–73 调查经过，369–70, 375–76, 377, 392
  • OpenAI 的创立，12–13, 26–28, 46, 47–51, 53–54
  • 融资，61–62, 65–68, 71–72, 132, 141, 156, 262, 320–21, 331, 367, 377, 405
  • GPT-3，133–34, 278–79
  • GPT-4，246, 248–52, 279, 346, 383–84, 386, 390–91
  • 与格雷厄姆的关系，28, 32, 36–39, 40, 69
  • “智能时代”，19, 405
  • 与乔布斯的比较，2, 34, 35, 37
  • 约翰逊风波，382, 390–92, 393
  • 领导力，64–65, 69–70, 75, 141–44, 243–44, 354–55, 403–4
  • 领导行为，345–60, 361–65, 382–83, 385–86
  • Loopt 与，32–37, 43, 68
  • 曼哈顿计划，146–47, 315–17
  • Mayo 的办公室设计，74
  • 媒体关系，33, 34, 383
  • OpenAI 使命，5, 400–402
  • 《麻省理工科技评论》，86–87
  • 谈拿破仑，399–400
  • 净资产，35, 44, 188, 389, 390
  • 其他投资项目，3, 185–88
  • 偏执，147–48
  • 性格，31, 34, 42–45, 333, 346
  • 政治立场，41–42, 43, 62
  • 研究路线图，59, 175–78
  • 2022 年 10 月静修会，256–57
  • Scallion，379–80, 380, 382
  • 性取向，31, 41
  • 妹妹安妮与，43–45, 326–40, 385–86, 406 性虐待指控，3, 44–45, 327–28, 334–38, 352–53, 356
  • 成功之道，32–35, 37, 142–44
  • 对 OpenAI 的愿景，9, 83, 142–43, 262
  • 世界巡回之旅，312, 313, 337
  • 在 Y Combinator（YC），23, 27–28, 32, 34, 36–38, 39, 43, 68–69, 75, 141, 142, 185, 186, 187–88, 321
• 利他主义，13, 14, 400。另见有效利他主义
• 亚马逊，41, 46, 142, 161
  • 数据中心，274–75, 277, 287
  • Mechanical Turk，194
• 美国手语，254
• 丹妮拉·阿莫代伊，55–56, 58, 144–45, 156, 157, 230
• 达里奥·阿莫代伊，55–58
  • AI 安全与风险，55–56, 57–58, 87, 122–27, 131, 133, 134, 145–46, 147, 149–52, 156–57, 362
  • 奥特曼被解雇，366
  • 在 Anthropic，58, 60, 115, 128, 157, 213–14, 230
  • 背景，55
  • 「决裂」，57–58, 156–57, 181, 213, 230, 233, 242, 353
  • Dota 2，129, 144–45
  • OpenAI 的创立，28, 55
  • GPT-2，125, 129–32, 150
  • GPT-3，133–34, 134–35, 144–45, 156
  • Nest，134–35, 144–45, 150, 151, 156, 244
  • 晋升为研究总监，125, 133
  • 规模化扩展（scaling），129–33, 156–57
• Android，100, 239
• “匿名众包"模式，206
• Antel，291–92
• Anthropic，6, 60, 115, 157, 233
  • Claude，261, 358, 379, 400, 404–5, 406
  • 创立与「决裂」，58, 128, 157, 213, 230
  • 前沿模型论坛，305–6, 309
  • FTX 破产与，257–58
  • Leike 加入，388
  • 估值，18
• AP 生物，245–46
• APEC 工商领导人峰会，2
• API（应用程序编程接口），150–51。另见各 API 词条
• 《阿波罗 11 号》（电影），317
• 阿波罗计划，317
• Appen，137, 195, 197–202
• 苹果，30, 202, 334, 402
• Arancibia, Alexandra，285–87, 296–99, 300
• 亚利桑那州，15, 279, 281, 292
• 军备竞赛，16–17
• Arrakis，269, 374
• 砷，282
• 通用人工智能，见 AGI
• 人工智能，见 AI
• arXiv，15n
• 石棉，288
• 艾萨克·阿西莫夫，83
• 阿塔卡马沙漠，271–72, 284–87
• 原子弹，316–17
• 威权主义，71, 147, 195–96, 400
• 美国作家协会，135
• 自动机研究，89–90, 434n
• 自主武器，52, 310, 380
• Azure AI，68, 72, 75, 156, 266, 279

B

• babbage, 150
• 查尔斯·巴贝奇, 150
• 反向传播, 97–98
• 百度, 15, 17, 55, 159, 413
• 塞缪尔·班克曼-弗里德, 231–32, 233, 257–58, 380
• 大卫·贝克汉姆, 1
• 贝尔实验室, 55
• 艾米莉·M·本德尔, 164–69, 253–54
  • 《随机鹦鹉的危险》, 164–73, 254, 276, 414
• Bengio, Samy, 161–62, 165, 166–67, 169
• 约书亚·本吉奥, 105, 162
• 杰夫·贝佐斯, 41
• 乔·拜登, 115–16, 310
• Bing, 112, 113, 247, 264, 355
• 生物病毒, 27
• 生物武器, 305, 309, 310, 380
• Birhane, Abeba, 102, 106, 137–38
• “黑箱”, 107
• Black in AI, 52, 53, 161
• 黑名单, 222
• 黑人的命也是命, 152–53, 162–63, 167
• 盲点, 88
• 眨眼, 375, 377, 384, 386, 396, 397–98
• OpenAI 董事会
  • 奥尔特曼的解雇与复职, 1–12, 14, 336, 364–73, 375–76, 384, 386, 396, 402
    • 作者的报道, 370–73
    • 调查, 369–70, 375–76, 377, 392
    • 穆拉蒂担任临时首席执行官, 1–2, 8, 357, 364–65, 366
    • 公开信, 10–11, 367–68
  • 奥尔特曼的领导行为, 324–25, 345–65, 385
  • 成员离任与加入, 11, 57–58, 58, 320–23, 375
  • 监督问题, 322–25
• 尤塞恩·博尔特, 34
• Books2, 135
• Books3, 440n
• 婴儿潮一代（婴儿潮主义）, 233–34, 250, 305–6, 314, 315, 387, 396, 402, 403–4
• 自举, 49
• 无国界科学, 308–11
• 边缘型人格障碍, 338, 460n
• 加布里埃尔·博里奇·丰特, 296–97, 299–300
• 尼克·博斯特罗姆, 26–27, 55–56, 57, 122–23
• 机器人税, 200
• 瓶颈, 47, 78, 244–45, 280, 309
• Boyd, Eric, 266
• 汤姆·布雷迪, 231
• 脑规模 AI, 60
• 桥水联合基金, 230
• 谢尔盖·布林, 249
• Brockman, Anna, 10, 256–57, 333, 338
• 格雷格·布罗克曼
  • 与奥尔特曼, 243–44, 349, 355, 395–96, 406–7
    • 解雇与复职, 2, 6, 8–12, 345–46, 366
    • 领导行为, 34, 363–64
  • 作者 2019 年采访, 74–81, 84–85, 159–60, 278
  • 个人背景, 46
  • 与董事会, 240
  • 与董事会及监督, 322–23
  • 商业化计划, 150–51
  • 计算基础设施, 278–79
  • OpenAI 的文化与使命, 53–54, 84–85
  • 离职, 404
  • Dota 2, 66, 144–45
  • OpenAI 的创立, 28, 46–51
  • OpenAI 的治理结构, 61–63
  • GPT-4, 244–48, 250–51, 252, 257, 260, 346
  • Latitude, 180–81
  • OpenAI 的领导, 58–59, 61–62, 63–65, 69, 70, 83, 84–85, 243–44
  • 全面危机, 396–98
  • 招募工作, 48–49, 53–54, 57–58
  • 研究路线图, 59–61
  • 2022 年 10 月务虚会, 256–57
  • Scallion, 379–80
  • Stripe, 41, 46, 55, 58, 73, 82
• Brundage, Miles, 248, 250, 314, 388, 406
• 乔伊·布奥拉姆维尼, 161
• 火人节, 35, 263
• Burrell, Jenna, 93
• Buschatzke, Tom, 281

C

• 加州参议院第 1047 号法案，311
• 癌症，192, 282, 288, 293, 301, 378
• 利润封顶结构，70, 72, 75, 322, 370–71, 401
• 碳排放，79–80, 159–60, 171–73, 275–78, 295, 309
• 卡内基梅隆大学，97, 106, 172
• Andrew Carr，385
• Ashton Carter，43
• CBRN 武器，301, 380
• AI 安全中心，322
• 安全与新兴技术中心（CSET），7, 307, 321, 357, 358
• 长期风险中心，388
• AI 治理中心，321–22
• 智利塞里略斯，288–91, 296, 297
• 美国消费者金融保护局（CFPB），419–20
• 聊天机器人，17, 112–14, 189–90, 217–18, 220
  • ELIZA，95–97, 111, 420–21
  • GPT-3，217–18
  • GPT-4，258–59
  • LaMDA，153, 253–54
  • Meena，153
  • Tay，153
• ChatGPT，258–62, 267, 280
  • 连接主义传统，95
  • 以 GPT-3.5 为基础，217–18, 258
  • 幻觉问题，113, 114, 268
  • 发布，2, 58, 101, 111, 120, 158, 159, 212, 220, 258–62, 264, 265–66, 268, 302
  • 注册激励，267
  • 语音模式，378–79, 380–81, 391
• Derek Chauvin，152–53
• Mark Chen，381, 405–6
• Brian Chesky，41, 367
• 芝加哥男孩（芝加哥经济学派），272–73, 296
• 儿童性虐待材料（CSAM），137, 180–81, 189, 192, 208, 237–39, 241, 242
• 智利，15, 271–81
  • 数据中心，285–91, 295–99
  • 萃取主义，272, 273–74, 281–85, 296–99, 417
• 1973 年智利政变，273
• 2019—2022 年智利抗议，291, 296–97
• 智利计划，272–73
• 中国
  • AI 芯片，115–16, 304
  • AI 发展，55, 103, 132, 146, 159, 191, 301, 303–4, 305, 307, 309–10, 311
  • 大规模监控，103–4
• 1957 年丘基卡马塔矿难，281–82
• 美国中央情报局（CIA），155, 273, 321
• Clarifai，108, 238
• 杰克·克拉克，76, 81, 125–28, 154, 156–57, 311
• 亚瑟·C·克拉克，55
• Claude，261, 358, 379, 400, 404–5, 406
• 追回条款，389, 393–96
• 气候变化，24, 52, 76–80, 93, 165, 196, 276, 281, 292–95, 301
• 气候变化 AI，77–78, 276
• CLIP，235, 236
• 封闭域问题，268
• 封闭系统，308–11
• CloudFactory，206–7, 212–13
• 代码生成，151–53, 181–84, 318
• Codex，184, 243, 247, 269, 318
• 联合创始人概述，48
• Cogito，242
• 认知，109, 119–20
• 认知失调，227–28
• Cohere，306–7
• Coinbase，136
• Rosemary Collard，104n
• 哥伦比亚，15, 103
• 科罗拉多河与用水问题，281
• 美国商务部，304, 307, 308
• Common Crawl，135–36, 137, 151, 163
• 陪伴型机器人，179, 180
• “组合生成”，238
• 压缩，122, 235
• 算力，59–61, 115–16, 278–81, 387
  • 效率，175–77, 268–69, 375, 419
  • 门槛，98, 301–2, 305–8, 310–11
• 康塞普西翁，41
• Alexis Conneau，378–79
• 连接主义，94–100, 105, 109–10, 117–18
• 内容审核，136–37, 155, 179–81, 189–90, 238–39。另见数据标注
  • Sama，190–92, 206–13, 218–19
• Copilot，238–39, 247–48, 264
• 铜，272, 273, 277, 281, 282–84, 291
• 版权侵权，90–91, 102, 135, 301, 308, 313, 384
• “高代价信号”，357–58
• 轧棉机，88–89
• Nick Couldry，104
• 新冠疫情，54, 74, 149, 152, 181–82, 192, 203, 205, 206, 208, 213, 218, 293, 323
• Tyler Cowen，399
• 螃蟹世代，220–21
• 知识共享（Creative Commons），182
• 低温技术，186–87
• 加密货币，63, 80, 185–86
• CSAM。见儿童性虐待材料
• CUDA（统一计算设备架构），61
• curie，150
• 玛丽·居里，150
• 斯蒂芬·库里，231
• 网络安全，114, 147, 148, 179–80, 380
• Cyc，97

D

• 分布式 AI 研究所（DAIR），414–15, 419
• 达利，萨尔瓦多，234
• DALL-E，11, 114, 234–39, 241–42, 258–59, 269
  • 鳄梨扶手椅，235, 237–38
• 达蒙，马特，317–18
• 亚当·丹杰洛，321
  • 奥特曼被解雇，7, 11, 366, 367
  • 奥特曼的领导行为，324–25, 352, 357, 359–60, 361–62
• 达特茅斯暑期研究项目（1856），89–90, 94
• 数据标注，15, 178, 189–90, 192–223, 414–17
  • 肯尼亚工人，15, 18, 190–92, 206–13, 415–17
  • Scale AI，202–6, 213–14
  • 自动驾驶汽车，193–95, 202–6, 214–15
  • 委内瑞拉工人，195–96, 198–202, 203–4, 218
• 数据中心，15, 274–78
  • 奥特曼的算力阶段，278–81
  • 碳排放，79–80, 159–60, 171–73
  • 在智利，285–91, 295–99
  • 能源使用，77, 80, 274–78, 280–81, 288–90, 294
  • 谷歌（Google），274–75, 285–91, 295–96
  • 在乌拉圭，291–96
• “数据殖民主义”，103–4
• 数据过滤，137, 155, 177–78
• Dataluna，289–90
• 数据隐私，19–20, 33, 56, 103, 136, 186, 301, 308, 310, 413, 416
• 数据抓取，102–3, 114, 134–38, 151–52, 182–84, 384
• “数据沼泽”，137–38, 212–13
• 数据工人调查，415–17
• davinci，150
• 达芬奇，列奥纳多，150
• 迪恩，杰夫，25, 158, 161–62, 163–65, 170–72
• 深度伪造，79–80, 239, 391
• 深度学习，98–101
  • 歧视性影响，57, 108–9
  • ImageNet，47, 100–101, 117–18, 259
  • 局限性与风险，106–10
• DeepMind，6, 17, 24–26, 48, 66, 158–59, 261–62, 384–85
  • AlphaFold，309–10
  • AlphaGo，59, 93
  • OpenAI 与 ChatGPT，114, 119–20, 132, 159, 261–62
  • 规模化扩展（scaling），132, 158–59
• 民主党，41, 231
• Dempsey, Jessica，104n
• 稠密神经网络，177–78
• 部署安全委员会（DSB），248, 323–24, 346, 350, 362, 363
• Desmond-Hellmann, Sue，376
• Díaz Bejarano, Nicolás，297–99
• 扩散，235–36, 375
  • Stable Diffusion，114, 137, 236, 242, 284
• Digital Realty，274
• 灾难资本主义，189–223
• 歧视性影响，51–52, 57, 108–9, 114, 137, 161–64, 179, 310, 419, 432n
• 帝国消解，418–19
• 蒸馏，177, 307
• 胁迫密码，149
• 决裂，156–57, 181, 213, 230, 233, 242
• DNNresearch，47, 50, 98–99, 100
• 《奇异博士》（电影），303
• 末日论者（Doomerism），233–34, 250, 267–68, 305–6, 308, 310, 311, 314, 315, 317–18, 319, 377, 387, 388–90, 396, 402, 403–4, 419
• 末日情景，26–27
• Dorador, Cristina，283
• Dota 2，66–67, 71, 129, 144–45, 244–45
• Dowling, Steve，154, 256, 382–83
• 人肉搜索，303
• 饮用水。见水资源
• DUST（内部方法代号），269
• 杜一仑，121

E

• “赚钱行善”，229、231
• 经济增长，38–39
• 边缘案例，112
• 爱迪生（Thomas Edison），54、55
• 教育，420–21
• 有效加速主义（e/acc），233
• 有效利他主义（EA），55–56、228–33、321–22、388–89
• Effective Ventures Foundation，321–22
• Ehlers-Danlos 综合征，257、338
• 2016 年大选，38、42、51–52、321
• ELIZA，95–97、111、420–21
• AI 帝国，16–20、197、222–23、270、414、418、420
• 能源使用，77、80、160、171、173、186–87、275–78、280–81、288–
  • 90、294、295、419、451n
• 恩尼格玛密码机，91
• 环境影响，20–21、57、79–80、84、89、134、165、170–
  • 71、309、417、420。另见"萃取主义；水资源”
  • 被掠夺的地球，271–300
• Equinix，274
• 社会爆发（Estallido Social），291、296
• Etcheverry, Aisén，300
• 欧盟委员会，105
• 欧盟（EU），283
  • 《人工智能法案》，311
• Evolved Transformers，160、171–73
• 美国第 14110 号行政命令，310
• 存在性风险，24–25、26、55–56、97、125、145、229–32、314、410。另见
  • “末日论者”
  • p(doom)（毁灭概率），232、250、317、319–20、377
• 期望值，229–30
• 专家系统，94–95
• 探索性研究，149、151–52
• 灭绝，24、26–27、55、232、378
• 萃取主义，104、417
  • 在智利，272、273–74、281–85、296–99
  • 在乌拉圭，291–96
  • 该术语的用法，104n

F

• Facebook, 11, 15, 16, 51–
  • 52, 105, 154, 159, 162, 192, 209, 230, 321, 334
• 人脸识别, 57, 103, 104, 115, 161, 435n
• Fact Factory（内部方案名）, 261
• 合理使用, 91
• Fairwork, 202, 206, 416
• 美国联邦贸易委员会（FTC）, 239, 308, 358
• Fedus, Liam, 247, 406
• “感受AGI”, 120, 255
• 费曼, 理查德, 121–22
• 救火, 237, 260
• 先发优势, 103
• 火烈鸟世代, 220–21
• 弗洛伊德, 乔治, 152–53
• “流动数据领地”, 299
• 一级方程式赛车, 1, 231
• Founders Fund, 38
• Foursquare, 32
• 欺诈, 25, 250, 267
• 言论自由, 368–69
• Friar, Sarah, 404
• Fridman, Lex, 383
• 弗里德曼, 米尔顿, 272–73
• 友好AI, 57, 319–20
• Friend, Tad, 26–27, 31
• 前沿模型, 305–11
• 前沿模型论坛, 305–6, 309
• FTX, 231–32, 233
  • 破产, 257–58, 322, 380
• FTX未来基金, 231–32
• Fuentes Anaya, Oskarina Veronica, 197–202, 415–17
• Future Perfect, 388
• 《人工智能研究的未来》, 273–74

G

• 比尔·盖茨，68
  • 国会证词，311
  • GPT-4，245–48
  • OpenAI 演示，71–72，132–33，246
• Gates 演示，71–72，132–33，246
• Gawker Media，38
• 《通用数据保护条例》（GDPR），136
• 蒂姆尼特·格布鲁，24，52–53，108，160–70，171–73，414
• 生成式预训练 Transformer。见 GPT
• 《天才制造者》（Metz），80
• Geometric Intelligence，110
• 《幽灵工作》（Gray 与 Suri），193–94
• 康妮·吉布斯廷，29–31，44，327–28，331–32，333，337
• Marvin Gibstine，29
• GitHub，135–36，182–84，237，243，336
  • Codex，184，243，247，269，318
  • Copilot，184，237，336
• GiveWell，230–31，322
• 全球南方，16，89，165，186，190，193，222，278，291，416。另见
  • 具体国家
• Gmail，100
• 围棋（游戏），59
• Gobi，269，348
• 《教父》（电影），369
• 高盛，18，275
• Good Ventures，230–31
• 谷歌（Google），15，132
  • AI 研究，64，70，72，100–101，106，178
  • AI 数据抓取，136
  • Amodei 任职，55，57
  • Android，100，239
  • 验证码，98
  • 数据中心，274–75，285–91，295–96
  • DeepMind。见 DeepMind
  • DNNresearch，47，50，98–99，100
  • 前沿模型论坛，305–6，309
  • 与 GPT-4，249
  • Imagen 模型，240，242
  • LaMDA，153，253–54
  • 神经网络，100–101
  • Maven 项目，52
  • 语音识别，100
  • 与 Sutskever，50，100–101
  • 科技反弹，51
  • Transformer 架构，120–22，158–59，160，165–66，169，171–73，235
  • 估值，70
  • Waymo，100
• Google Brain，72，159，162，166，167
• Google I/O，379，380，383
• Google Research，53，158，163
• 谷歌翻译，100，121–22，197，410
• Joseph Gordon-Levitt，323
• 政府监管。见监管法规
• GPT-1，178
  • 发布，16，122
  • 训练与能力，122，123，124，235
• GPT-2，71–72，253
  • 错误，146
  • Gates 演示，71–72，132–33
  • 潜在风险，125–28
  • “纯语言"假说，129–30
  • 发布，75，128，314
  • 规模化扩展（scaling），130–32
  • 训练与能力，124–25，135，150，153，410
  • 扣押研究成果，125，128，131，166
• GPT-3，132–36，260，278–79
  • API，150–51，154–56，158–59，162，163，213–14，314
  • 聊天机器人模仿，112
  • InstructGPT，214–17，246–47
  • 发布，133–34，158–59，160
  • 训练与能力，109，134–35，136，153–56，179，242–43，244，253
• GPT-3.5，135，183–84，189，217–18，247，258，259–60，264，269，378
• GPT-3.75，378
• GPT-4，189，244–53
  • Bing，112，113，247
  • 能力，16，119，135–36，245–53，410
  • 开发，242，244–53
  • 发布，258–62，323–24
  • Superassistant，247–49，258–59，381
• GPT-4o，383–84，386，390–91
• GPT-4 Turbo，346，363
• GPT-5，279，325
  • Orion，374–75，379，380，405
• GPU（图形处理单元），61–62，134，265–68。另见英伟达（Nvidia）
  • 短缺，261
• 保罗·格雷厄姆，28，32，36–39，40，69
• Mary L. Gray，193–94
• Lachy Groom，41
• 接地假说，129–30，318
• Leslie R. Groves，317–18
• Eileen Guo，186

H

• Hacker News, 70
• 幻觉, 113–14, 217, 268, 358
• Hanna, Alex, 414
• “硬件积压”, 177, 232, 377
• 卡玛拉·哈里斯, 302
• 德米斯·哈萨比斯, 24–26, 48, 309–10
• “仇恨缩放定律”, 137–38
• 仇恨言论, 18, 192, 208
• 医疗与医学, 12, 19, 76, 77–78, 114, 229, 257, 304, 333
• Helion Energy, 186–87, 280
• Dan Hendrycks, 322–23
• 奥黛丽·赫本, 96
• 《她》（电影）, 246, 378, 382, 390–92, 393
• Ari Herbert-Voss, 179, 180–81
• Andrea Paola Hernández, 203–5
• Danny Hernandez, 60
• Elaine Herzberg, 107, 113
• 杰弗里·辛顿, 105, 110
  • DNNresearch, 47, 50, 98–99, 100
  • ImageNet, 47, 59–60, 100–101, 101, 117–18, 259
  • 神经网络与深度学习, 97–99, 100–101, 109, 183
  • 与 Sutskever 的关系, 47, 100–101, 109, 117–18, 121, 254
• 里德·霍夫曼, 50, 63, 320, 324, 367, 384–85
• Mél Hogan, 274–75
• Jonathan Ho, 235–36
• 好莱坞, 302–3
• Amy Hood, 72
• Sara Hooker, 306–7, 310, 311
• Steve Huffman, 34
• Ricardo Huggines, 204–5
• Hugging Face, 276–77, 420
• 人脑, 60, 73, 90, 91, 109
• 人类意识, 111, 119–20
• AI 规避人类控制, 152, 310, 314, 380
• 人类灭绝, 24, 26–27, 55, 232, 378
• 人类智能，见 智能
• 人类寿命延长, 186–87
• 人权, 19–20, 197, 294
• Will Hurd, 321
• Chip Huyen, 52
• Hydrazine Capital, 35–36, 38, 41, 69
• 超大规模云厂商, 274–75, 277, 279–80, 285, 294, 296

I

• IBM，100、161
  • Watson，99
• Imagen，242
• ImageNet，47、59–60、100、101、117–18、259
• 《模仿游戏》，81–82、91
• Index Ventures，203
• 印度，133、191、202、242、276、324
• 工业化，39、272
• 工业革命，88–89、93
• 不平等，15、16、190、207、228、273、291
• 推理，98、236、373、374、378
• Inflection AI，320、384–85
• “信息危害”，125
• The Information，33、213、280、371、403
• Inglewood，279
• 内部威胁，148
• Instacart，362、376
• Instagram，334、404
• InstructGPT，214–17、246–47
• 智能，109、111
  • 定义，90–94
• “智能时代”，19、405
• 国际能源署，275
• 智商测试，91–92
• Irving, Geoffrey，158–59、370
• Isaac, William，104
• 以色列，47、207、337
• 迭代开发，142、150、314–15、379、401

J

• Janah, Leila，191–92, 206
• 《危险边缘》（电视节目），99
• Jernite, Yacine，276–77, 309
• 乔布斯，劳伦·鲍威尔，2
• 乔布斯，史蒂夫，2, 34, 35, 37
• 约翰逊，斯嘉丽，382, 390–92, 393
• John Burroughs School，30–31, 329
• Johnson, Josh，381
• Johnson, Simon，88–89
• Jones, Peter-Lucas，410–13
• Jones, Shane，238–39
• 琼兹，斯派克，246
• 乔丹，迈克尔，34

K

• Kacholia, Megan，166–68, 170
• kaitiakitanga，412
• Kalluri, Ria，102, 106, 418–19
• Kaplan, Jared，156–57
• 霍尔登·卡诺夫斯基，56, 57–58, 230, 321–22
• Karpathy, Andrej，64
• Kay, Alan，321
• Kelton, Fraser，150, 236–37, 241, 247
• 约翰·F·肯尼迪，54
• Kennedy, John Neely，302
• 肯尼亚，137, 179, 190–92
  • 数据标注，15, 18, 190–92, 206–13, 415–17
  • RLHF 项目，218–23
• 氯胺酮，35, 42
• 可汗学院（Khan Academy），246
• 萨尔·汗，246
• Khlaaf, Heidy，179–80
• Khosla Ventures，70
• Klein, Ezra，115
• Klein, Naomi，272
• Knight, Will，126
• Koko（大猩猩），254
• Kokotajlo, Daniel，388–90, 394, 403
• Kolln, Ryan，137, 189
• Krisiloff, Matt，41
• Krizhevsky, Alex，47, 100–101, 117–18, 259
• Kwon, Jason，7, 8, 346, 365, 373, 392–96

L

• 劳工剥削，16, 17, 19–20, 89, 133, 190, 194, 295, 414–16, 418。见
  • 另见数据标注
• LAION，137
• LaMDA，153, 253–54
• 语言流失，409–13
• 大语言模型，15, 71, 115, 133, 153, 156, 158–60
  • 语言流失，410
  • 《论随机鹦鹉的危险》，164–73, 254, 276, 414
• Latitude，180–81, 189
• Lattice，36
• Leap Motion，69, 150, 344
• 杨立昆，105, 159, 235, 305
• Jan Leike，387–88
  • 对齐与安全，248, 250, 314, 316, 387–88, 403
  • 离职，387–88, 401
• Blake Lemoine，253–54
• Jessica Lessin，33
• Library Genesis，135
• Brad Lightcap，4–5, 7, 69, 373, 393–94
• 有限合伙（LP），66–67, 69–71
• LinkedIn，50, 218
• LISTSERV，26, 162, 167, 168
• 锂，272, 283–84
• 刘慈欣，83
• Jessica Livingston，32, 37–38, 50, 69
• Llama，305
• 位置追踪，33
• Loopt，32–37, 43, 68
• Loopt Star，33
• Bryan Lourd，382, 390–91
• Ada Lovelace，150
• Sasha Luccioni，276–77, 309, 420
• Luka, Inc.，180
• 卢奥人，207
• Desi Lydic，381
• Lyft，202, 331

M

• 威廉·麦卡斯基尔, 229, 231
• 机器学习, 77–78, 94–95, 98
• 健康机器学习, 78
• Mądry, Aleksander, 6, 8, 366, 380, 393, 398, 404
• Maduro, Nicolás, 195–96
• Mahelona, Keoni, 410–13
• Makanju, Anna, 7, 154, 256–57, 302, 365
• Mallery, Rob, 263
• 曼哈顿计划, 27, 146–47, 315–18
• 人体模特挑战, 103
• 毛利人, 409–13
• Marcus, Gary, 109–10, 118, 183, 252, 302, 307–8, 392
• 市值, 18, 80, 84, 293
• 火星, 23–24, 285
• 乔治·R.R.马丁, 135
• Mathenge, Richard, 416
• Mayer, Katie, 150
• 梅奥办公室, 74, 316, 434n
• 约翰·麦卡锡, 89–90, 92, 400
• McCauley, Tasha, 321–24, 375
  • 奥特曼被解雇, 7, 11
  • 奥特曼的领导风格, 324, 352, 357, 359–60, 361–62
• McGrew, Bob, 69, 156, 236–37, 244, 373, 404, 405–6
• 机械土耳其人（MTurk）, 194–95, 202–3
• Meena, 153
• 超大型园区, 275–76, 283–84
• 超超大规模, 276
• Mejias, Ulises A., 104
• 精英主义, 36
• Messerschmidt, Neily, 334–35
• Meta, 51
  • AI 投资, 105
  • 算力, 305
  • 内容审核, 190, 192, 209
  • 数据中心, 274–75, 281, 285
  • Llama, 305
  • 与 OpenAI, 159, 406–7
  • 开源, 304–5
  • 科技反弹, 51
  • Threads, 260
• Metz, Cade, 80, 90
• Metz, Luke, 247, 406
• Miceli, Milagros, 414–15
• 米开朗基罗, 81
• 微软（Microsoft）
  • 与奥特曼, 355–56 解雇, 4, 6, 9, 10, 13, 367
  • Azure AI, 68, 72, 75, 156, 266, 279
  • Bing, 112, 113, 247, 264, 355
  • Copilot, 238–39, 247–48, 264
  • 数据中心, 256, 274–75, 277, 278–81, 285, 287, 296–99
  • 前沿模型论坛, 305–6, 309
  • GitHub, 135–36, 182–84, 237, 243, 336
  • Helion Energy, 187, 280
  • Inflection AI, 320, 384–85
  • 市值, 18, 80, 84, 293
  • 马克斯·奥特曼在微软, 36
  • ResNet, 309–10
  • 语音识别, 100
  • Tay, 153
• Microsoft Office, 264
• 微软与 OpenAI 的合作关系, 18, 67–68, 71–72, 234, 264–67, 269–70, 402
  • ChatGPT, 264, 265–66
  • 算力阶段, 278–81
  • GPT-3, 156, 278–79
  • GPT-4, 245–48, 279, 324
  • 投资与融资, 13, 17, 72, 75, 80–81, 84–85, 132–33, 143, 145, 156, 248, 331
• Microsoft Research, 68
• Microsoft Teams, 264
• Mighty AI, 195
• 军事, 52, 304, 380
• Millicent, 220–23
• 马文·明斯基, 95, 96–97
• Mishra, Nikhil, 58, 254
• 虚假信息, 51–52, 179, 241, 377
• 教会区, 57, 73–74
• 麻省理工学院（MIT）, 6, 46, 88, 95, 106, 121, 231, 420–21
• Mitchell, Margaret “Meg,” 162, 164, 166, 169, 254
• 《MIT科技评论》, 75, 86–87, 126, 169, 186, 370
• 模型权重, 148, 149, 150, 156, 248, 266, 305–9
• Moeroa, Raiha, 411
• Mohamed, Shakir, 104
• 垄断, 39–40, 101, 142, 182, 303
• Montgomery, Christina, 307–8
• 登月式项目, 48–49, 51
• 戈登·摩尔, 60
• 摩尔定律, 60–61, 116
• 塞缪尔·莫顿, 91
• MOSACAT, 288–92, 294, 297, 300, 417
• 达斯汀·莫斯科维茨, 230
• Mozilla 基金会, 102, 413
• 多模态模型, 92–93, 158, 175, 176, 234–35, 237, 246, 375
• Mundie, Craig, 68
• 米拉·穆拉蒂, 343–51
  • 与奥特曼, 244, 345–51, 355–56, 362, 392–93 解雇与复职, 1–5, 9–10, 364–73 临时首席执行官, 1–2, 8, 357, 364–65, 366 领导风格, 345–51, 362, 363–64
  • 个人背景, 69, 343–44
  • 首席技术官, 343, 345–46
  • 与 DALL-E, 241
  • 离职, 404, 405–6
  • 入职, 69, 344
  • 约翰逊与股权危机, 392–93
  • 与微软（Microsoft）, 182, 184, 270
  • Omnicrisis, 396–98
  • Scallion, 381
  • 超级对齐, 387
  • 在特斯拉（Tesla）, 69, 344, 362
  • 与 Toner, 348–51, 355–56
  • 应用副总裁, 150, 344–45
• 希里安·墨菲, 317
• 埃隆·马斯克
  • 与奥特曼, 23–24, 26–28, 62–63, 64–66, 147, 316–17, 382 解雇, 368–70, 372, 375 领导风格, 362, 368
  • 国会证词, 311
  • 离开 OpenAI, 64–66
  • 创立 OpenAI, 12–13, 26–28, 47, 49–51, 53–54
  • 融资, 61–62, 63–64, 66–68
  • OpenAI 的治理结构, 13–14, 61–63
  • 曼哈顿计划, 316–17
  • 《MIT科技评论》报道, 86
  • Neuralink, 63, 73, 147, 320
  • 与拉里·佩奇, 24, 25–26, 51
  • 与 Radford, 122
  • AI 风险, 23–27
  • SpaceX, 23–24, 25, 28, 50, 368
  • xAI, 321, 322, 397, 403, 404–5
  • 与 Zilis, 320–21, 324–25
  • 与扎克伯格, 406–7
• Mutemi, Mercy, 212, 291

N

• 萨提亚·纳德拉，113
  • Altman 被解雇，4、6、10、367
  • 国会证词，311
  • GPT-4，247–48、346
  • OpenAI 合作关系，67–68、71、72、248、265、270
• 肯尼亚内罗毕，190–91、193、207、208、212、219、416
• 拿破仑·波拿巴，399–400
• 美国国家公路交通安全管理局，107–8
• Nectome，186–87
• 尼泊尔，206
• Nest，134–35、144–44、150、151、156、244–45
• Netflix，59、70
• “网络效应”，39、40、187
• 神经架构搜索，160、171、173
• Neuralink，63、73、147、320
• 神经网络，95、97、98–101
  • 幻觉，113–14、217、268、358
  • 局限与风险，106–10、112–15
• 神经信息处理系统大会（NeurIPS），418
  • 气候变化 AI，77
  • Gebru 与种族主义，52–53、161–62
  • OpenAI 参会，50、154、259、374
  • 时间检验奖，259、374
• 神经符号 AI，109–10、116
• New Enterprise Associates，32
• Gavin Newsom，311
• 《纽约》杂志，326–27、328–29、332–33、336–40、343、352
• 《纽约客》，25、26–27、31、57
• 《纽约时报》，80、90、95、112、115、143、221、244、264、270、272、302、313、36、400–401、403
• 纽约大学，105、109、235
• 新西兰，409–13
• 下一词预测，122、124、130
• Thami Nkosi，104
• Trevor Noah，11
• Safiya Umoja Noble，162
• 噪声污染，275
• 不贬损协议，389–90
• 北非，205–6
• 朝鲜，146
• 核聚变，141、186、187、280
• 核动力潜艇，144
• 英伟达（Nvidia），61–62、278、304、412
  • A100，175–76、236、242
  • B100，279–80
  • H100，279
  • V100，133、175

O

• 奥巴马，贝拉克，25, 43, 154, 207
• 奥德修斯，279
• Okinyi, Albert，209, 211–12
• Okinyi, Cynthia，208, 209, 210–11
• Okinyi, Mophat，193, 207, 211–12, 291, 415–17
• 奥林工程学院，121, 411
• Olson, Parmy，18
• Ommer, Björn，236
• Omni，380, 381
• Omni 危机，390–92, 395–98, 400, 401, 403, 404
• 《随机鹦鹉的危险》（Bender），164–73, 254, 276, 414
• OpenAI。另见具体人物与产品条目
  • 奥特曼被解雇与复职，1–12, 14, 364–73 作者的报道，12, 370–73 调查经过，369–70, 375–76, 377, 392
  • 奥特曼对 OpenAI 的愿景，9, 83, 142–43, 262
  • 应用部门，150–52, 154–56, 178–79, 213–14, 236–37, 239– 40, 241, 247–51, 253, 267–68, 313, 314, 344–45, 375, 379–80
  • Blip 事件，375, 377, 384, 386, 396, 397–98
  • 董事会。见 OpenAI 董事会
  • 建筑与办公室设计，73–74, 316
  • 公司结构与治理，13–14, 61–67, 369–70 奥特曼的重组，86, 402–3, 407 “利润上限"制，70, 72, 75, 322, 370–71, 401 营利性，13, 14, 61–64, 69–70, 233, 369, 407 有限合伙制，66–67, 69–71 非营利性，6, 13, 14, 27, 28, 49, 50, 61, 63– 64, 65, 67, 233, 267, 402–3, 407
  • 公司章程，67, 70, 239, 401
  • 商业化，13, 14, 66–67, 72, 75, 101, 110, 143, 150–51, 154–55, 175, 267, 402
  • 公司内部矛盾与分歧，144–47, 149, 155–56, 233–34, 239–42, 267–68, 313–16, 345, 351–52, 387, 396, 402, 403–4
  • 公司文化，53–54, 127, 146–47, 157, 262–64, 267–68
  • 公司使命，5, 28, 66–67, 72, 76, 83, 84–85, 240, 385, 400– 402, 418
  • 薪酬，50, 63–64, 69–70
  • 算力阶段与计划，278–81
  • 数据瓶颈，244–45, 280, 309
  • 分家，156–57, 181, 213, 230, 233, 242
  • 员工，256, 262–63, 385
  • 股权与股权危机，69–70, 388–90, 392–96, 463–64n
  • 探索性研究，149, 151–52
  • 创立，12–13, 26–28, 46, 47–51 瑰丽酒店晚宴，28, 46, 47, 48, 55
  • 前沿模型论坛，305–6, 309
  • 融资，61–62, 65–68, 71–72, 132, 141, 156, 262, 320– 21, 331, 367, 377, 405
  • 生成式 AI 与 OpenAI，110–15, 121–22
  • 约翰逊危机，382, 390–92, 393
  • 发布，50–51, 52–53
  • 标志，4, 82, 385
  • 微软合作关系。见微软与 OpenAI 的合作关系
  • 马斯克离开，64–66
  • 命名，28
  • “范式转变”，137, 189, 212
  • 招聘，53–54, 57–59, 63–64
  • 研究部门，150, 151–52, 156, 177–78, 181–84, 240, 247, 260– 61, 268–69, 313, 314, 347–48 AI 科学家，183, 318–19, 325, 347, 375
  • 研究路线图，59–61, 175–78, 242
  • 2022 年 10 月静思会，256–57
  • 安全部门，145–46, 147, 149–59, 179–81, 213–15, 228, 239–41, 248–50, 254–55, 258, 261, 267–68, 305, 314, 317, 351–52, 372–73, 377–78, 380, 387, 388–89, 392–93, 403
  • 规模化扩展（scaling），66, 117–20, 123, 130–32, 146, 159–60, 175–78, 213– 14, 242, 278–79, 307, 373–74, 405
  • 要约收购，2, 4–5, 6, 11, 367
  • 估值，2, 11, 14, 18, 49–50, 70, 84–85, 320–21, 406
• OpenAI 定律，60–61, 116, 123–24
• OpenAI Startup Fund，187–88, 324–25, 362
• Open Philanthropy，56, 57–58, 230–32, 322
• OpenResearch，185
• 开源，49, 304–5, 308–11, 309, 401
• 《奥本海默》（电影），316–18
• 奥本海默，J·罗伯特，316–18
• Orion（内部代号），374–75, 379, 380, 405
• Ortiz, Karla，303
• 鸵鸟，221
• Otero Verzier, Marina，297–98, 299
• 牛津互联网研究所，202, 416
• 牛津大学，26, 55–56, 104, 229

P

• p(doom)（毁灭概率），232, 250, 317, 319–20, 377
• Pachocki, Jakub，145
  • AI 科学家，318–19, 347
  • AI 安全，145, 148–49
  • 与 Altman，312, 386–87 解雇与复职，6, 8, 365–66, 366, 373 领导行为，347–48, 353, 355–56
  • Dota 2，145, 244–25
  • GPT-3，244–45
  • GPT-4，312
  • 新任首席科学家，386–87, 406
  • Omnicrisis，396–98
• 拉里·佩奇，24, 25–26, 51, 249
• 巴基斯坦，222
• Pang, Wilson，199
• 回形针，26, 56–57
• “范式转变”，137, 189, 212
• Parakhin, Mikhail，355
• Park, Matt，204
• Parque de las Ciencias，292
• Patterson, Dave，172–73
• PayPal，38, 50, 142, 198
• PBJ1/PBJ2/PBJ3/PBJ4（项目代号），192
• 同行评审，15n, 170, 374
• Pena, Daniel，294–95, 297, 417
• 感知机，90, 94–95
• 《感知器》（明斯基），95, 96–97
• Perrigo, Billy，137, 192, 210
• Phillips Exeter School，321
• 凤凰城，279
• 桑达尔·皮查伊，169, 311
• Picoult, Jodi，135
• 奥古斯托·皮诺切特，273, 296
• 先驱大厦，73–74, 316, 397
• Piper, Kelsey，388–90, 394, 403
• 掠夺的土地，见萃取主义
• Png, Marie-Therese，104
• Poe，324
• 色情内容，108, 162, 189, 237–38。另见儿童性虐待材料
• Posada, Julian，196, 197, 291
• 贫困，191, 201, 207, 282, 293, 333–34
• Preparedness Framework（应对准备框架），379–80, 404
• 隐私问题，见数据隐私
• 生产率，16, 18, 114–15, 222, 265–66
• Maven 项目，52
• 心理咨询，191, 209–10, 211
• 公共政策，19, 43, 54, 75, 81, 125–28, 154, 276, 302–8, 311–12。另见法规
• 纯语言假说，129–30, 131, 158–59, 234, 318

Q

• Q*（项目代号），373–74
• 量子计算，141
• Queer in AI，161、418
• 智利基利库拉，285–88、290、296–99
• Quora，7、183、321、324

R

• 种族主义，52–53, 56, 91, 108–9, 114, 161–64
• Radford, Alec，121–24, 126, 137
  • CLIP，235
  • 离职，406
  • GPT-1，123, 124, 235
  • GPT-2，135
• Raji, Deborah，56–57, 108, 161, 238, 306–7, 310–12, 419–20
• Ralston, Geoff，34, 36, 142
• Ramesh, Aditya，235, 236
• Ramos, Sonia，281–82, 284–85, 295
• 快速泛化，154
• Raven（内部代号），279
• 现实扭曲力场，34
• Reddit，34, 151, 163
• 权力再分配，418–21
• “红队测试”，179–80, 380
• Regalado, Antonio，186, 187
• 监管政策，25, 27, 84, 86, 134, 136, 265, 272, 301,
  • 303–4, 306–7, 311–12, 357, 358, 384
• 基于人类反馈的强化学习
  • （RLHF），123, 137, 146, 155, 176, 213–23, 245, 248, 315, 381, 387
• Remotasks，203–4, 218–23, 416
• Renaldi, Adi，186
• 可再生能源，77, 275, 277
• 韧性筛查，208
• ResNet，309–10
• Retro Biosciences，186–87
• 《瑞克和莫蒂》（动画），68
• Rickover, Hyman G.，144
• Rihanna，1
• Roberts Companies，29
• Robinson, David，358
• Roble, James，329
• 机器人学，66, 69, 71, 130, 150, 156, 321
• Rodríguez, Tania，289–90
• 失控 AI，55, 56, 145, 230, 231–32, 250, 306, 314, 319–20, 419
• Roose, Kevin，112, 264
• Rose, Charlie，40
• Rosenblatt, Frank，90, 94–95, 97
• 罗斯伍德酒店晚宴，28, 46, 47, 48, 55
• 魔方，71
• 俄罗斯，146
  • 乌克兰战争，52, 191
• 卢旺达，102, 260

S

• Safe Superintelligence，405
• 安全。见 AI 安全
• Salinas, Alejandra，290–91
• Sama AI，190–92、206–13、218–19、242、416
• 圣地亚哥，智利，271–74、285、287–88、295–96、299–300
• Scale AI，195
  • 数据标注，202–6、213–14
  • 支付系统，204–5
  • RLHF 项目，218–23
• 规模化扩展（scaling），115–16、117–20、130–32、146、160–61
  • “厌恶缩放定律”，137–38
• 缩放定律，116、123、150、156–57、175、177–78、306
• Scallion，375、378–82
• Schmidt, Florian Alexander，196–97
• 约翰·舒尔曼，258、387、404
  • InstructGPT，214–17、246–47
• Schumer, Chuck，43、69、311–12、419
• Scoble, Robert，33
• Scott, Kevin，4、68、71、72、182、247、266–67、270、344
• Sears, Mark，206、212–13
• 美国证券交易委员会（SEC），384、385、403
• 李世石，59
• 自动驾驶汽车，100、107–8、141
  • 数据标注，193–95、202–6、214–15
• Seligman, Nicole，376
• SemiAnalysis，268、285
• 美国参议院司法委员会听证会，301–3、307–9、314–15
• 红杉资本（Sequoia Capital），32
• 服务器。另见 数据中心
  • 冷却，274–75、277–78、288–90、294
  • 微软（Microsoft），149
  • OpenAI，257、260–61、267
• 性机器人，179
• 性别歧视，162、344–45
• Shear, Emmett，9–10、34、367、369–70
• Shopify，46
• Sidor, Szymon，6、8、145、148–49、244–45、318–19、366
• Sierra，375
• 注册激励，267
• 2023 年硅谷银行危机，41–42
• Silverman, Carolyn，18
• Simo, Fidji，376
• Sky，391
• Slack，3、9、81、156、240、263–64、319、358、374、389、402–3
• 奴役，89、208、400
• Slowe, Chris，34
• Solon, Olivia，103
• Song, Dawn，108、114
• Sora，375
• 源代码，57–58
• 南非，104–5、115
• 韩国，59
• SpaceX，23–24、25、28、50、368
• 西班牙征服智利，271、272
• 稀疏模型，177–78
• 物种歧视，24
• 语音识别，78、92、100、102、118、244、309、411
  • Whisper，244、247、267、413
• Stable Diffusion，114、137、236、242、284
• Stack Overflow，183
• 标准化考试，91–92、245–46
• 斯坦福大学，52、74、102、137、173、235、418
  • AI 指数报告，105
  • AI Salon，24
  • 阿尔特曼就读期间，31–32、39、142
• 星际争霸 II，66
• Starlink，154
• Steyerl, Hito，137–38
• Strawberry（内部代号），374、375、404
• 压力测试，179–80
• Stripe，41、46、55、58、73、82
• Strubell, Emma，159–60、171–73、309
• 穆斯塔法·苏莱曼，320、384–85
• SummerSafe（项目名），68
• Summers, Lawrence “Larry”，11、375
• 超级对齐，316–17、353、387–88
• Superassistant（内部产品名），247–49、258–59、381
• 超级智能，19、24、27、55
• 《超级智能》（博斯特罗姆），26–27、55、122–23
• Suri, Siddharth，193–94
• 监视资本主义，101–2、103–4、111、133、138
• 监视无人机，52
• 伊利亚·苏茨克维
  • 对齐曼哈顿计划，315–18
  • 与阿尔特曼，347–48、349、386–87、397、401、406–7
    • 罢免与复职，1–6、7、9–12、365–66、368、373–74
    • 领导行为，340、353–59、363–64
  • 接受作者采访，78–81、159–60
  • 个人背景，47
  • 董事会与监督，322–23
  • 代码生成，152
  • OpenAI 的文化，53–54
  • 深度学习与神经网络，100–101、109、110
  • 离职，386–87、398、401
  • DNNresearch，47、50、98、100
  • “感受 AGI”，120、254–55
  • OpenAI 的创立，28、46、47–51
  • 在谷歌（Google），50、100–101
  • OpenAI 治理结构，61–63
  • 辛顿与苏茨克维，47、100–101、109、117–18、121、254
  • ImageNet，47、59–60、100–101、101、117–18、259
  • 领导力，53–54、58–59、61–62、63–65、69
  • 穆拉提与苏茨克维，343、344、347–48、349
  • Omnicrisis 与苏茨克维，396–98、401
  • 偏执倾向，148、149、441n
  • 个性，3–4、119–20
  • Q*（Strawberry），373–74、404
  • 研究路线图，59–61
  • Safe Superintelligence，405
  • 规模化扩展（scaling），117–20、133、159–60、373–74
  • 超级对齐，316–17、353、387
  • Toner 与苏茨克维，325、343、351–52、353–55、359–60
  • Transformer 架构，121–22
• 泰勒·斯威夫特，2
• 符号主义者（符号主义），94–95、97、99–100、109–10、116、217
• 叙利亚难民，137–38

T

• Tay，153
• Taylor, Bret，11，375
• 技术革命，16，88–89，93
  • AI 帝国，16–19，197，222–23，270，414，418，420
• 技术性失业，78–81
• 技术民族主义，308–11
• 非洲科技工作者社区（TCA），416–17
• Te Hiku Media，411–14
• Telemachus，279
• Tenaya Lodge，255
• “10倍工程师”，82，83，142–43，175，177–78，242
• 毛利语（te reo Māori），409–13
• 特斯拉（Tesla），63，64，86，194
  • 自动驾驶仪（Autopilot），64，107–8，109
  • Model X，69，344
  • Murati 在特斯拉，69，344
• 时间考验奖，259，374
• 文本生成，112，113，121，124
• 文生图，176–77，234–38。另见 DALL-E
• Thiel, Peter
  • 与 Altman，26–27，36，38–39，39–42
  • Founders Fund，38
  • OpenAI 的创立，12–13，50
  • “垄断"策略，39–40，142
  • Palantir，38，69
  • PayPal，38，40，142
  • 与特朗普，38，42
• Threads，260
• 《三体》（刘），83
• 三里岛重启，275
• TikTok，304
• Tiku, Nitasha，253–54
• 《时代》杂志，137，192，210，416–17
• Tironi Rodó, Martín，273–74，297–98，300
• 托纳，海伦，58
  • 与 Altman 及董事会，7，11，253，321–22，375，376 领导行为，324，348–51，353–55，356–59，361–62，364
  • “代价信号"论文，357–59，364
  • 与 Murati，348–51，356–57
  • 与 Sutskever，325，343，351–52，353–55，359–60
• Tools for Humanity，185–86
• TPU（张量处理器），171
• 转录，220–21
• Transformer 架构，120–22，158–59，160，165–66，169，235
• 透明度，5，9，14，19–20，81，82，86，119，134，143，166，167，172，
  • 173–74，230，301，384，403，406，419–20
• 特朗普，唐纳德，38，42，51，195，321，406
• Tuna, Cari，230
• 图灵，艾伦，81–82，89，91，93，373
• 图灵奖，105，162
• 图灵机，81–82，91
• Twitch，9，34，367

U

• Uber，106、107、110、136、194、228
• 乌克兰战争，52、191
• 《联合候选名单》（Altman），42
• 全民基本收入（UBI），85、185–86
• 德累斯顿应用科学大学，196
• 加州大学伯克利分校，49、56、108、118、217、235、419
• 加州大学洛杉矶分校，162
• 加州大学圣迭戈分校，97
• 芝加哥大学，272–73、296
• 马萨诸塞大学阿默斯特分校，79–80、159–60
• 多伦多大学，47、105、117
• “未知的未知”，249
• Upwork研究院，18
• 乌拉圭，272、417
  • 数据中心，291–96
  • 水危机，292–95
• 肯尼亚乌塔瓦拉，190、209、211

V

• Vallejos, Rodrigo，296–99
• 无知之幕，3
• 委内瑞拉危机，195–97，203
• 委内瑞拉，数据标注，195–96，198–202，203–4，218
• 维多利亚湖，207
• Villagra, Julia，389–90
• Vincent, James，119
• 弗吉尼亚的数据中心，278
• Volpi, Mike，203
• Volta, Alessandro，133

W

• 《机器人总动员》（电影），234
• 《华尔街日报》，
  • 33, 35, 41, 69, 102, 188, 193, 212, 280, 367, 384, 390–91, 416
• 亚历山大·王，202–3, 213, 218
• Warzel, Charlie，370
• 《华盛顿邮报》，69, 114, 253, 371, 400, 403
• 水污染，293
• 水资源，15, 17, 271, 273, 275, 277–78, 280–84, 287–96, 297, 299
• Watson Health，99
• Waymo，100
• Weil, Elizabeth，326–27, 328–29, 332–33, 336–40, 343
• Weil, Kevin，404
• Weinstein, Emily，307, 309
• 约瑟夫·魏岑鲍姆，95–97, 420–21
• Welinder, Peter，150, 155, 250–51
• Weng, Lilian，267, 406
• West, Kanye，221
• West, Sarah Myers，308
• Whale（内部代号），279–80
• Whisper，244, 247, 267, 413
• 吹哨人保护，403
• white hats，107–8
• 维基百科，57, 125, 135, 221
• Willner, Dave，238, 249–52, 267, 406
• WilmerHale，375
• Wong, Hannah，256, 326–28, 338–40
• 职场影响，78–81, 114–15, 222, 265–66
• 世界银行，207
• Worldcoin，185–86
• 第二次世界大战，29, 91

X

• X（原 Twitter），3, 257, 260, 312, 328, 368–69
• xAI，321, 322, 397, 403, 404–5
• 施乐PARC研究中心，54–55

Y

• 耶鲁大学，196, 291
• Y Combinator（YC），23, 27–28, 32, 34, 36–38, 39, 43
• 赎罪日，326–27
• YouTube，34, 51–52, 102–3, 136, 244–45, 334
• 埃利泽·尤德科夫斯基，319–20

Z

• Zaremba, Wojciech，59, 152, 181–82
• Zenefits，36
• Zilis, Shivon，63, 320–21, 324, 384
• 左洛复，329, 330
• Zoph, Barret，247, 381–82, 387, 404, 406
• Zuboff, Shoshana，101
• 扎克伯格，马克，38, 42, 159, 311, 406–7