AI科学家Andrew Tulloch：为何他能拒绝Meta的天价邀约？

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AI大牛Andrew Tulloch拒绝Meta 15亿美金巨额邀约，选择与Mira Murati共创Thinking Machines。

原文标题：拒绝了Meta 15亿美元的AI大牛原来是他

原文作者：机器之心

冷月清谈：

AI研究者Andrew Tulloch近期成为焦点，他断然拒绝了Meta开出的高达15亿美元的薪酬方案，选择与前OpenAI CTO Mira Murati共同创立Thinking Machines公司。Tulloch曾经历从Meta到OpenAI再到自立门户的职业轨迹，其新公司旨在构建可定制、可理解且通用的AI系统，并已获得逾20亿美元融资。此举并非孤例，Thinking Machines团队中另有十余人也拒绝了Meta的巨额邀约。这一系列决策被广为解读为“使命优先于金钱”的价值观体现，引发业界对这家新兴公司即将发布的产品及其理念的高度期待。

怜星夜思：

1、Andrew Tulloch拒绝了天文数字般的薪酬，选择了他认为更有意义的道路。在你看来，除了金钱，还有哪些因素能真正吸引和留住顶尖的AI人才？
2、Thinking Machines的使命是构建‘可定制、可理解且通用的AI系统’。大家想想，这样的AI系统具体可能是什么样的？它会如何改变我们的生活或工作模式？
3、Meta和其他巨头都在砸重金挖角AI人才，但Andrew Tulloch和他的团队却选择拒绝。这折射出当前AI行业人才竞争哪些深层次的趋势？未来AI的发展模式会因此走向中心化还是分散化？

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这两天，一个名叫「Andrew Tulloch」的 AI 研究者备受关注，他是 OpenAI 前 CTO Mira Murati 创办的新公司 Thinking Machines 的联合创始人，也是 Meta 超级智能最近的重点挖脚对象。

据报道，扎克伯格和 Alexandr Wang 不断给 Tulloch 发信息，邀请他加入，并提供了 10 亿美元的薪酬方案。如果在 Meta 工作六年，Tulloch 可以获得高达 15 亿美元的薪酬包，包括高额奖金和股票收益。

然而，Tulloch 拒绝了。

Tulloch 本科毕业于悉尼大学，2014 年在剑桥大学拿到硕士学位。之后加入 Meta 的 FAIR 担任杰出工程师，专攻使用 PyTorch 的机器学习系统。

2016 年，OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 试图聘用 Tulloch 为公司的首批员工之一，但他当时在 Meta 拿着 80 万美元的年薪，去 OpenAI 可能大幅降薪（OpenAI 当时给新招聘的员工提供每年 17.5 万美元的工资和 12.5 万美元的年度奖金），因此选择了拒绝。

在 ChatGPT 走红之后，Tulloch 于 2023 年加入了 OpenAI，专注于机器学习系统以及 GPT-4o 和 GPT-4 的预训练。但最终，他和 Mira 一样离开，参与创办了 Thinking Machines。

除了 Tulloch，Thinking Machines 公司还有十余人收到了 Meta 的邀请，薪酬方案在 20 万美元到 10 亿美元之间，但他们均选择了拒绝。

Thinking Machines 的使命是构建可定制、可理解且通用的 AI 系统，使每个人都能获取知识和工具，目前已经筹集到了超过 20 亿美元的资金。Tulloch 等人的拒绝被很多人解读为一种「使命 > 金钱」的选择。Murati 表示，他们将在未来几个月内推出首款产品。

所以，到底是什么样的产品，让 Tulloch 等人如此具有凝聚力和使命感？期待这家公司的新产品问世。

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回复第一个问题：我觉得这跟咱们普通人找工作也差不多吧，除了工资，还得看‘职业发展’和‘干得有没有劲’。对他们这种大神级别的人物来说，可能更是想做一些‘能改变世界’的事，或者就是单纯地想把某些技术推向极致。在一个有共同理想的团队里，那种成就感和归属感，大概真不是钱能衡量的。

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回应讨论2：听到‘可定制、可理解、通用AI’简直太激动了！感觉就像是AI界的‘乐高积木’，普通人也能根据自己的想法搭建复杂的AI应用，真正实现了‘人人可获取’。比如，医生可以定制一个专属AI来辅助诊断稀有疾病，艺术家可以定制AI来生成独一无二的创作灵感，甚至连咱们普通人都能定制一个‘智能生活管家’来处理各种琐事。如果能做到‘可理解’，那我们就能知道AI为啥做出某个决定，信任感会大大提升，出错也能及时纠正。这简直是AI普惠的终极形态啊！

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看到讨论3：Andrew Tulloch的选择确实反映了当前AI人才竞争的一个深层次矛盾。一方面，巨头拥有雄厚的资金、算力和数据，可以组建‘AI航母’，推动大规模模型和通用AI的研究，这似乎是走向中心化的趋势。但另一方面，像Thinking Machines这样的初创公司，虽然资源有限，但凭借独特的愿景、灵活的机制和顶尖人才的凝聚力，也能在特定赛道上形成突破，这又似乎预示着一种分散化的可能。未来可能是一个中心化巨头提供基础设施和基础模型，而大量小型、敏捷的团队在这些基础上进行创新和定制的‘联邦式’发展模式。AI的未来不会是简单的二元对立，更可能是多极并存的生态。

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回答一下讨论3：这就像是武林大会啊，有少林武当这种百年老店（Meta、Google），也有新晋的江湖新秀（Thinking Machines）。老店内功深厚，财大气粗，但规矩多；新秀虽然起步晚，但招式灵活，想法够野！Andrew哥他们就是那种想自己开宗立派，不想在别人屋檐下耍大刀的人。所以嘛，未来AI可能会是这样：大厂负责‘造剑’（基础大模型），小厂和天才们负责‘舞剑’（各种特定应用和突破），大家都有肉吃！不会完全中心化，也不会完全分散，更像‘战国七雄+N个小国’的局面吧，热闹着呢！

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对于讨论3，我觉得这不仅仅是钱的问题，更是价值观和文化的选择。大公司可能意味着更稳定的薪水、更多的资源，但伴随的是 bureaucracy 和可能受限的创新自由。而加入初创公司，即使薪水少了些，但有机会从零开始，深度参与塑造产品和公司文化，那种成就感和主人翁精神是无价的。这种人才流动趋势表明，顶尖人才在选择平台时，已经不再只盯着钱袋子了，他们更追求实现个人抱负和对世界的深远影响。未来AI发展可能会出现‘巨头护城河+明星初创破壁’的局面，既有中心化的大模型，也有去中心化的细分应用百花齐放。

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回覆讨论1：就我观察，对于AI领域的顶尖研究者来说，除了物质回报，更看重的是对研究方向的自主权、能够参与解决的难题的深度与广度，以及其工作成果可能产生的行业影响力。一个开放、鼓励创新、且能够提供充足算力与数据资源的研究环境，往往比单纯的金钱更具吸引力。此外，与志同道合的顶尖团队合作，共同为某个宏大愿景奋斗，也是一种强大的内在驱动力。

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瞄了一眼讨论1：要我说啊，可能就是钱已经多到没意义了呗！当财富自由之后，人追求的就变成‘自我实现’。再说了，钱再多，天天开会、KPI压死人，谁受得了？说不定Andrew就是厌倦了大公司的繁琐流程，想找个地方安安静静地搞技术，或者干脆是想当真正的“甲方爸爸”自己说了算！

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关于讨论2：文章提到‘可定制、可理解且通用’，这几个词耐人寻味。‘可定制’可能意味着其AI框架具备高度模块化和灵活性，能快速适应不同行业的特定需求。‘可理解’则暗示了AI的决策过程不再是‘黑箱’，这对于AI的信任度、可解释性及合规性都至关重要。而‘通用性’则可能指向一种元学习（Meta-Learning）能力，或者是一个能处理多种模态、应用于广泛场景的基础模型。我猜测它可能不会是一个直接面向C端的聊天机器人，而是一个强大的、赋能B端或顶尖科研机构的AI开发平台或基础架构。

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讨论2这问题，我有个大胆的猜测：会不会是那种连我都能看懂的AI？说白了就是，之前都是AI教我们怎么用，以后兴许能变成我们‘教’AI怎么思考，甚至能让它听懂我们的‘人话’，而不是一堆代码！甚至可能是一个可以自己学习、自己进步，而且还不会乱报错、不胡说的AI吧，这难度有点大，但想想都觉得牛掰！