漫步户外我们向每位团建参与者都发了offer，接受offer的截止日期设在了当年的12月1日，这样我们就能够在12月初的 NIPS 机器学习顶会上正式启动。于是逐渐到了“决策月”（closing month）。Sam、Elon还有我，与每一位潜在的员工都深入聊了聊。我们的首要任务是要告诉人们，公司真的要正式启动了。每个候选人都接受了，除了一个工程师，他决定彻底放弃人工智能。
IIya在团建的时候唱了卡拉 OKOpenAI正式启动在《人月神话》（Mythical Man Month）这本书中，Fred Brooks引用了美国科幻作家Robert Heinlein写作的关于殖民月球的故事。故事讲到，该项目的总工程师经常被繁琐的操作类任务分散注意力，比如搞定卡车或者电话等等，直到他接手一份报告，该报告的工作就是把所有非技术性的任务从他的工作范围内移除。
《人月神话》，作者：计算机科学家Fred Brooks这个故事令我印象深刻，因为这正是运营AI项目需要注意的。技术负责人一边要做实际的技术工作，一边还要发号施令。我不知道何时组织会需要我的工程技能，但是与此同时，我下定决心，要帮助IIya接管所有和研究本身无关的琐碎任务。1月4日，团队开始在我们公司的第一间办公室开始工作，也就是我自己的公寓里。在一次讨论中，John和IIya想转过身在白板上写点什么，却发现我的公寓里没有白板。我马上给他们买了一块白板和其他所需的办公用品。
我们的第一间办公室，因为我们的第一块白板而完整在一月剩下的时间里，我的主要任务就是组织团队。我们在一起讨论在研究者身上看重的品质，并由此来设计和进行面试。我们在一起探讨我们的愿景，想如何开展工作以及想要完成的目标。我和Vicki一起购买了服务器，创建了Google Apps账户，并对我们在去年12月建立的Kubernetes 集群进行了一些维护。剩下的时间我则花在了阅读Ian Goodfellow的深度学习教科书上了（https://www.deeplearningbook.org/）。事实上这也是一种招聘策略，因为我写作的长篇书评，给他留下了深刻印象。Gym 工具包针对机器学习中的问题，新的可用数据集往往比新的算法更加奏效。Wojciech建议创建一个软件库来标准化强化学习环境（实际上是动态数据集），现在称为Gym工具包。这个代码库的质量迅速提升，迭代很快。2月底，我和John讨论了很长时间公开发布还要多久。按照当时的发展轨迹，他认为可能要到当年的年底。
我们用机器学习训练一个取物机器人，Gym平台支持控制物理机器人以及模拟机器人于是乎，工程便突然之间成为了研究进展的瓶颈。我和IIya交换了角色，他开始负责行政管理，这样我就可以专注于技术工作。在和John一起评估这项工作之后，我们大概知道4月底之前可以把这个软件库建好。在 Stripe的时候，我发现了一种从无到有创建软件系统的可复用模式: 专注于软件，排除所有干扰，从早到晚工作，这将激励其他人贡献出最好的工作（重要的是，以输出质量而不是小时来衡量）。这是我感觉最有活力的时刻: 写代码的感觉就好像将魔法变成了现实，任何我能想象和描述的东西都变成了现实。正是这种工作模式造就了 Stripe 的信用卡系统，是我在2010年度假的两周时间内创建的。信用卡授权流程则是在三周内创建的，而不像银行需要花费6到12个月，以及CTF夺旗赛上的获胜。从战术上讲，我给自己选择一个“软”发布日期，和一个“硬”发布日期，这两个时间点间隔一到两周的时间；我从来没有在软发布日期内完成，但从来没有错过一个硬发射日期。而在OpenAI的工作带来了不熟悉的挑战：我并非这个领域的专家。起初，这引起了很多摩擦。我会创建抽象化的形式来帮助 Wojciech 的工作流程，而 John 则会觉得这妨碍了他的工作。但很快，我就能判断出哪些选择会影响研究工作的流程，哪些细节研究人员并不关心(比如人们如何记录视频)。在确定一个案例对研究是否重要之后，做出最佳选择需要保持谦逊ーー我会提出五种可能的替代方案，John会说其中四种方案不好。但是大多数的设计决策可以凭借软件工程的直觉来完成，并不需要对领域知识的了解。幸运的是，我并不是一个人。大约在正式发布六星期前，我在Stripe曾一起并肩作战参加CTF3竞赛的同事Jonas Schneider加入了我们。没过几天，我们就开始在Gym项目上合作了。他当时在德国，所以我们每天都在进行项目的日常对接。对于一个你已经在一起磨合过的同事来说，一起工作有一种真正的魔力，如果我们以前没合作过，这次就不会这么顺利。
我们在ICLR顶会上分发OpenAI T恤，就在Gym发布后不久总的来说，机器学习系统可以被认为是机器学习的核心ーー通常是一种高级算法，以及大量的软件工程，需要熟读Ian书中的几章才能理解。工程工作包括对数据进行改组，为输入和输出提供包装器，或者调度分布式代码，所有这些都作为黑盒，与核心交互。当工程方面的努力加上研究方面的努力超过某个阈值时，机器学习就会进步。每增加一点工程工作（比如减少Universe平台的延迟）都会使我们的模型问题变得越来越容易，并且有机会将研究推向终点。Universe 宇宙平台4月份Gym项目启动后，我和IIya努力规划我们的组织流程，确定我们的团队结构和目标，Sam和Elon Musk每周会来访问一次，提供一些指导性意见。 
团队在真正意义上的第一间办公室里工作（白板仍然在，只是图片里没显示）我们的计划需要一个具有巨大多样性和复杂性的人工智能环境。Andrej 建议创建一个智能体来控制网页浏览器，这看起来是个好主意，但是他与 Selenium 产生了矛盾。我开始考虑使用 VNC 允许智能体从像素级别驱动整个桌面的想法。但是打造一个AI环境存在很多风险。例如，DeepMind 2013年的 Atari 论文（https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf）花了50个小时从像素级别训练 Pong，我们的环境会比 Pong 更难。如果连小规模的实验都要花几天时间，那就永远也不会取得什么进展了。所以我们设定了一个内部目标，让智能体在一小时内学会Pong这个游戏。（今天我们可以10分钟就完成训练） 我专注于构建 VNC 系统，现在称为“宇宙”平台。与Gym不同，这个项目不是为了支持我们现有的研究风格，而是为了提出全新的问题。当时我们的工程师之一，Jie Tang，带头进行招聘。所以IIya的行政管理负担减轻了很多，有足够的精力去打造这一冒险项目中第一个版本的智能体。 
人类玩家玩的 Universe 游戏环境示例展示（https://openai.com/research/universe#validating-infra）Universe是一个足够长的项目，我需要分配好时间来管理整个组织。我找到了一个适合我的平衡点。当我处于写代码模式时，我以整块时间为基础进行操作: 一个单独的会议将扼杀整个上午或下午的工作效率。如果我在上午和下午都有会议，那么晚上还要高效地写代码会让我筋疲力尽。因此，我开始把会议只安排在清晨或午饭后，每天不超过三次，长会议不超过两天一次。在接下来的几个月里，Dario Amodei 和 Rafa Józefowicz 领导了关于Universe宇宙平台的研究。他们都是夜猫子，很多晚上我都陪着他们，解决遇到的问题。有时我真希望自己能躺平在床，但是每次修复bug都会让整个研究进度加快几个小时。你的研究真的很有效用，使得研究人员能够提出人类前所未有的问题。 
Universe宇宙平台团队在我们现在的办公室开会到平台发布时，Universe团队已经发展壮大到大约20人。心怀感激，继续前行后来我们扩张到40人的组织，所以我们需要一个员工来专门负责组织优化的事宜。自从 OpenAI 诞生以来，我们一直在寻找合适的第一个经理人。几个月前，Sam向我介绍了一位特别优秀的工程执行人：Erika Reinhardt，她曾经是行星实验室（Planet Labs）的产品工程总监，曾和Sam一起经营 voteplz.org 网站。在行星实验室，Erika 对端到端卫星成像系统有着最深刻的理解。她努力工作，把事情做好，被前同事们一直形容为他们共事过的最聪明的人之一，是位使命驱动型的人才。所以 Sam 和我计划招募她。她告诉我，她真正决定加入OpenAI的那一刻，是在第一次参议院举行的AI听证会上，她听到了我在听证会上的发言ーー我们正处于一场重大技术变革的开端，做好这一点才是最重要的。（注：2016年10月12日，白宫科技政策办公室发布了一份题为《为人工智能的未来做准备》的报告。该报告还提出了23项政策建议和一个配套的战略计划，确定了联邦资助的人工智能研究和开发的优先事项。Greg参加此次听证会并发言）
2016年10月初 OpenAI 户外团建在 Stripe的时候，Marc Hedlund 和我经常遇到他在以前的组织或公司中见过的问题。他喜欢开玩笑说所有的公司都是一样的。事实是显而易见的：如果放大来看，公司其实就是一群人围绕着同一个目标组织起来的一种形式。然而，每个组织的差异在于，要解决的问题并不相同。大多数创业公司创造出一种技术，并在此基础上不断进行运营和规模化。OpenAI 是一个创造新技术的工厂，意味着我们搭建公司的核心是为了创造新事物。我们需要维护基础设施和大型代码库，正是因为它们的存在，我们才得以通过软件工程和机器学习研究相结合，来快速行动、创新并不断抵达新的高度。回顾OpenAI工作的头三年里，我一直梦想着成为一名机器学习专家，但是这个目标几乎没什么进展。在过去的九个月里，我终于成功地完成角色转变，成为了一名机器学习实践者。这很难，但并非不可能，我认为大多数优秀的程序员和知道（或者至少愿意去学习）数学的人也可以做到这一点。有很多在线课程可以自学技术方面的知识，本质上我最大的障碍其实是一个心理障碍ーー重新做一个初学者。在这个过程中，我的感情生活也是支撑我前进的重要因素。之所以选择和我的女朋友（现在的妻子）在一起，是因为她让我觉得，即使失败了也没关系。我们在一起的第一个假期，我一头扎在机器学习当中，废寝忘食，她毫无怨言地陪着我，尽管因此错过了很多计划好的假期活动。
2018年利用假期时间疯狂学习机器学习在OpenAI的组织架构中，CTO 的角色代表着我在世界上最喜欢的一项活动: 写代码。但即便如此，“人”仍然是我关注的焦点: 走到这一步的旅程是一个社会化的故事，而不是一个纯粹的技术故事。展望未来，CTO这个角色有着很强的可持续性，在这个梦幻团队中，我愿意去负责处理海因莱因小说中所说的“卡车或电话”一类的非技术性问题。我对 Ilya，Sam，Elon 以及其他所有让 OpenAI 成为可能的人都心怀无比的感激。*本文内容及观点仅供参考，不构成任何投资建议。
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