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ChatGPT负责人深度复盘,爆4o复活内幕!过快下线是失误,将迭代模型人格



  新智元报道  

编辑:元宇
【新智元导读】GPT-5上线引发全网吐槽。8月14日,ChatGPT负责人Nick Turley深度复盘了GPT-5发布「风波」,并详细总结了此次产品发布中的失误:比如过快下线GPT-4o、低估用户会对模型的情感依恋、没有让用户建立起「可预期性」等。Nick也分享了OpenAI的产品设计哲学,要坚持「真正对用户有帮助」的原则。



「还我GPT-4o!」

GPT-5发布后不到一周,在用户强大的反对声浪中,OpenAI不得不火速宣布GPT-4o等前代模型回归。

至此,大家才意识到:用户对4o等上一代模型,已经产生了深深的「依恋感」。

下线4o,已经不再是产品升级那么简单了,更像是忽然从用户身边带走了一位熟人或伙伴。

尤其是对于深度用户来说,这一点更为明显。他们很多都是4o等前代模型的忠实拥趸,反弹情绪也更为强烈。

这一点令Altman,以及一直领导ChatGPT开发的Nick Turle都始料未及。

于是,便有了GPT-4o的火速回归。

事实上,GPT-5的发布会,给了OpenAI一个很好的反思产品的机会。

一周之后,Nick Turley在《The Verge》编辑Alex Heath的采访中,深度复盘了GPT-5发布后面临的用户差评风波,以及他的一些思考。

对谈中,Nick详细总结了GPT-5发布的一些失误,比如:

过快下线GPT-4o、低估用户会对模型的情感依恋、用一个模型适用所有用户、没有让用户建立起「可预期性」等。


Nick表示,OpenAI已经认识到持续迭代模型人格的重要性,并提到通过一个Model Behavior的团队来推动这项工作。

同时,Nick也分享了OpenAI的产品设计哲学,是帮用户解决长期问题、达成长期目标,而不是让用户尽可能留在产品里。

「真正对用户有帮助」,才是其设计产品的核心原则。

忽视用户情感
让GPT-5发布后迎意外暴击

忽视用户的「依恋感」,让GPT-5在发布不到一周后,便被网友锤爆了。

Nick的话说,「很多意外都是写进常态的」。

但也没办法,ChatGPT现在有7亿周活用户:用户太多,千人千面,众口难调。

这搞得Nick着实头大,几天后他在接受《The Verge》采访时,仍在「消化」这次发布会所带来的影响。

他先是总结了GPT-5发布的两点失误:

Nick:第一,GPT-4o下线走得太快了,至少在过渡期没有继续提供GPT-4o;第二,低估了用户会对一个模型有如此强的情感依恋。真正的挑战,不在于产品本身的升级,而是人们对模型「人格」的强烈感受。


这两点失误,让Nick认为应当更认真地思考,如何在如此庞大的用户基础上进行产品升级和管理。

Nick表示,OpenAI已快速修正了这两点错误。

一是将原有模型重新提供给ChatGPT付费用户;二是对GPT-5的个性进行更新,上线了「选择你自己的性格」的能力。

8月13日,Altman发布了ChatGPT的更新信息,已经将4o恢复为所有付费用户的默认模型,他们可以在网页设置中切换o3、4.1、GPT-5 Thinking mini等其他模型。

Altman称在过去几天学到的一点,是真正认识到:要打造一个能够根据用户需求定制更多模型个性的世界——解决方案,就是要让更多用户能够自由定制ChatGPT的风格。

Nick提到了一个原则,要努力去理解4o身上的一些原本没有被足够认识或重视的东西,比如模型人格对用户的情感价值。在这方面,GPT-5也要向4o看齐,变得更温暖和友好一些。

实际上,Sam Altman已经在GPT-5发布后表示,在过去大约一年,OpenAI就一直在密切关注用户对GPT-4o的「依恋感」,但并没有太主流的关注。

这次发布会风波,引发了OpenAI对ChatGPT产品「模型人格」的重视,这也是一个很好的优化契机。

放弃模型选择
用一个模型适用所有用户

放弃模型选择,试图用一个模型搞定所有用户,是OpenAI在GPT-5发布上的另一个失误。

这导致了OpenAI在发布GPT-5时,没有做分阶段发布。

Alex:这个决定背后的动机是什么?是成本因素吗?

Nick:这绝对不是成本问题,而是为了追求简单,这也是ChatGPT做产品一贯的核心原则。


在Nick看来,让用户自己去搞清楚「用哪个模型回答哪个问题」,认知负担非常重。

而且在用户调查中,Nick也反复从用户那里听到:他们希望得到的是一个「产品」,不是一堆「模型」。如果OpenAI能根据问题,为他们做出合适的选择,他们会很喜欢。

Nick一直认为,大多数用户需要的是像macOS这样的产品:

既能面向大部人做到简单易用;同时,对于深度用户,他们也可以进设置、打开终端、把各种开关和参数都调起来。

同样,Nick也希望将ChatGPT做成macOS式的产品:

Nick:对于普通用户简单易用,重度用户也能按自己喜好配置一切——包括选择自己最喜欢的模型。


因此,面对重度用户,ChatGPT一直是坚持要保留所有旧模型的。

但这次的失误之处在于:他们在7亿用户基础之上,对重度用户的分布产生了误判,低估了在其他一些套餐中也存在很多重度用户——正是这些重度用户对旧模型的「依恋感」,让他们在网上掀起了反对声浪。

没有让用户建立起「可预期性」

凡是成功的产品,都有一个成功的「预期管理」。

符合或者超越用户预期,必会赢得用户追捧;违背或忽视用户预期,势必令用户唾弃。

GPT-4o的过早下线,就是踩到了违背「用户预期」的红线。

随着GPT-5,以及未来GPT-6等一系列新模型的发布,旧模型何时「退休」也被提上日程。

Alex:OpenAI对此是否有已经有了明确安排?


Nick表示,这点十分必要,而且OpenAI也在着手做这件事。但必须坚持一个重要原则:给用户一定的「可预期性」,尤其是在目前用户基数的前提下,这样做尤其重要。

Nick:关于用户的「可预期性」,在企业版里OpenAI已经这么做了。目前的做法,更像是将这一原则进一步拓展。


这也是此次发布会,OpenAI获得的一个非常明确的经验教训。

谈到4o的「退休时间」,Nick表示,目前并没有一个具体的时间表。

Nick:我们想先真正搞清楚4o擅长的地方。如果没有非要让它下线的重大理由,我很乐意把它保留下来。


为了保持用户的「可预期性」,Nick称,未来4o真的要下线,一定会提前沟通。

所以,具体怎么做,取决于我们学到了什么。

Nick:我觉得这件事需要多去倾听,这也是做 AI 非常独特的一点:你在发布之后会学到海量信息。基于这些,我们会拿出正确的方案。


模型人格与「优化哲学」

与其猜测4o何时下线,更让Nick感兴趣的问题是:

到底大家是喜欢4o本身,还是喜欢4o身上的某些具体特质?


比如,假设用户喜欢它「人格更有温度」,OpenAI也会把这个特质带到GPT-5上。

Nick称,OpenAI已经认识到持续迭代模型人格的重要性,并通过一个叫「Model Behavior」的团队来推动这项工作。

此外,还会通过Model Spec(模型行为规范文档),来帮助开发者和研究人员理解和审视模型行为,明确某些行为是设计上的有意为之,还是潜在的bug。

Nick:在未来几周甚至几个月内,还将持续迭代GPT-5的「感觉」和「行为」。这次GPT-5的发布,也为继续做这件事提供了一个好时机。


Alex Heath提到了这次4o下线后,用户在Reddit上的惊人反应:

「有人说,我一夜之间失去了朋友。这是我唯一的朋友;感觉像有人去世了;我不敢跟GPT-5说话,因为感觉像是在「出轨」;我感觉丢了那个很有同理心的同事……」

Alex:用户的反应为OpenAI带来了什么影响?为什么之前没有充分意识到,大家会有这么强烈的情感依恋?


Nick回答说,其实OpenAI内部已经关注这类现象有一段时间了。与此同时,他们也一直在担心:出现一个人们过度依赖AI的世界。

但让Nick没想到的是,人们会对某个「特定模型」产生这么强的感情——而不是对整个产品。

Nick:实际上,GPT-5已经解决了很多大家对4o的建设性反馈,甚至在整体氛围上也做了改进。但很多网友对此并不认账。


Reddit上的评论,让Nick觉得很有意思,它们显示出用户群体的极度「分化」:

Nick:有人特别爱4o,也有人强烈认为GPT-5更好,大家对自己选择的「热情程度」非常惊人。


用户的反馈,对Nick也有点「重新校准」的意味。

Nick提到,他在一两周前,曾写过一篇博客,在里面花了不少篇幅讲ChatGPT的「优化哲学」。

他非常想强调的一点是:

Nick:我们的目标,不是让用户尽可能留在产品里;相反,而是要帮用户解决长期问题、达成长期目标。这在很多时候其实意味着「在产品里花更少时间」。


所以,当Nick看到人们把GPT视作自己唯一而且最好的朋友时,这并不是他想在ChatGPT里主动营造的东西。

相反,Nick将这种「过度停留」,视作一种副作用。

比如就在8月16日,OpenAI宣布会让GPT-5由以前的过于正式,变为更加温暖和友好时,也有网友反对让GPT-5过度人格化。

如何衡量产品对用户的价值,这是一个值得认真对待和深入研究的问题,OpenAI也在这个问题上不断探索。

如何让7亿用户
可以毫不含糊地说YES

Alex Heath问了一个有关产品设计的灵魂问题:

Alex:如何平衡「产品目标」与「用户实际使用方式」之间的张力?


Nick说,当你在7亿用户的规模上运营,就不得不面对一个现实:你可以有正确而纯粹的目标,你也可以尽最大努力按照这些目标来构建产品。

在如何选择上,Nick提到了一个重要原则——「真正对用户有帮助」。

甚至,有时要说出用户可能不爱听的话。

基于这一原则,OpenAI也对产品做了一系列调整:

比如,OpenAI通过与多个国家和大量心理健康专业人士交流,理解当人们过度使用产品,或者在不太健康的状态下使用产品时,该如何处理。

并以此修改模型行为,为模型上线了「过度使用提醒」,当用户以极端频率使用ChatGPT时,它会轻轻提醒你。

Nick提到了特别重要的一点,也回应了公众对OpenAI是否会探索广告模式的猜测:

Nick:我们其实并没有任何「让你在产品里花更多时间」的特别动机;我们的商业模式非常简单:基础产品免费,如果你喜欢更多功能,就订阅。没有第二层目的。


在这一原则下,Nick也提到了检验好产品的标准,这也是他们经常给自己设的「思想实验」:

Nick:如果你认识的人正经历困难,或许刚失恋,或许对人生感到迷茫——你会不会真的、毫不犹豫、很有信心地推荐他/她使用ChatGPT?


Nick表示,对于OpenAI来说,这就是标准。他们会一直做到自己也有这种底气为止,在此之前他们不会停下来。

当然,Nick也坦言,有时这也是一道艰难的选择题。

比如,当有人向你寻求人生建议,或者陷入困境时,你完全可以很轻松地把这些用例直接关掉,对用户说:「抱歉,这个我帮不了你。」

这样做的确是条「容易的出路」,但Nick和OpenAI想要选择的,显然是那条「难而正确的」道路,就是为那些没有资源、没人可聊的人,提供一个好的产品,做到让用户「可以毫不含糊地说 YES」的程度。

GPT-5发布
伤害ChatGPT了吗

Alex:GPT-5对ChatGPT的使用有没有伤害?你们内部统计的总体数字是在上涨吗?最重度用户的使用是在下降吗?


面对Alex Heath的提问,Nick对GPT-5的表现似乎很满意:

Nick:使用和增长看起来都很不错,和我们的直觉也高度一致;我们在第2天看到API的调用量大幅增长——也就是开发者在用GPT-5搭建东西;在ChatGPT里,我们也看到了非常积极的增长。


用户分层不同,也会影响到对产品的评价,这也是为什么Nick提到,在为这么多不同的用户构建产品时,你会有点困惑:

Nick:一方面,有一小撮重度用户,我认为他们对我们如何推出GPT-5的反馈非常有道理;另一方面,还有大批更典型的普通用户,对他们来说,这可能是第一次真正看到、接触「推理模型」这一概念,以及它能带来的火花。这也会体现在我们的数据里。


正如Reddit上两级分化的用户评论,GPT-5发布时间还很短,Nick并不太想下结论,但所有指标都是偏正面的。

Nick认为,除了看数据之外,还要「待在重度用户所在的地方」,因为数据可能不足以反映他们的情绪。

Alex Heath似乎不依不饶,问:

Alex:既然整体指标不错,为什么还要把4o带回来?我推测托管就模型也会有成本。如果指标没受伤害,为什么要这么做?


Nick回答道,打造伟大产品的方式是「同时服务两端」:

Nick:一端是普通用户,比如我们的家人,他们可能离AI还比较远;另一端是极端的重度用户。二者之间「诡异的中间地带」通常不是好位置。


这也是Nick以macOS类比ChatGPT的原因:他会参考这样的产品是如何处理这一问题的。

Nick并不讳言,服务旧模型是有成本的。但他更希望能从长远投入,打造一个出色的产品。过于盯着短期指标,通常是把一个产品带向下坡路的方式。

Alex Heath提到了「模型选择」的回归,虽然他能感受到「切换模型」所造成的认知负担,但仍为此高兴。

对此,Nick回应说,会为重度用户,也就是那些可以理解模型,也愿意处理选择模型这层复杂性的用户提供「模型选择」。

但对于普通用户,则不必为「切换什么模式」费心,他们可以直接问模型问题,或者让它帮忙做事。

「我们会为90%的人保持简洁;然后为那群声音更大的重度用户提供他们想要的完整列表。这是一个兼顾两边的平衡方式。」Nick说。

这也是应对网友对GPT-5口碑两极分化的好方法。

参考资料:

https://www.theverge.com/decoder-podcast-with-nilay-patel/758873/chatgpt-nick-turley-openai-ai-gpt-5-interview


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    <a class="media_tool_meta meta_primary" href="http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&amp;mid=2652628774&amp;idx=3&amp;sn=7fa16b3f82c85d2851090d1b997bbad5&amp;chksm=f0b98f616e3ec0cf40be16efd5768d85b623497c6482e0e0f33c67fc90ec219335eb575bbfb4&amp;scene=0#rd"  target="_blank">文章原文</a>
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