【新智元导读】Meta曾被曝出向OpenAI研究员开出「1亿美元量级」薪酬包。。。。。。。奥特曼在播客里曝出这个数字时，，，，，，，硅谷一度嫌疑自己听错了。。。。。。。通俗博士后年薪不过5万美元，，，，，，，顶尖研究员年薪据报道凌驾1000万美元：差别靠近200倍。。。。。。。这个数字背后，，，，，，，是45年前一篇经济学论文早已算清的逻辑。。。。。。。 第一，，，，，，，一小我私家的事情能够触达重大市场。。。。。。。一场演出可以通过录像传遍全球，，，，，，，一首歌可以在Spotify上播放几十亿次。。。。。。。触达的人越多，，，，，，，顶尖者获得的溢价越大。。。。。。。 美国劳工统计局的数据印证了这一点。。。。。。。演员、音乐人这类「广触达职业」，，，，，，，90分位数收入与中位数之比，，，，，，，远高于护士、卡车司机这类「一对一效劳」职业。。。。。。。 美国劳工统计局跨职业薪酬疏散度数据。。。。。。。演员、音乐人等「广触达职业」的90分位数与中位数收入之比，，，，，，，远高于护士、卡车司机等一对一效劳职业。。。。。。。 ChatGPT官宣周活跃用户已突破9亿。。。。。。。在这样的用户规模下，，，，，，，ChatGPT模子的能力提升，，，，，，，会被乘以9亿用户，，，，，，，一个研究员选对了某个训练偏向，，，，，，，他对模子的刷新孝顺就会被放大9亿倍。。。。。。。 前沿实验室的盘算资源，，，，，，，并非无限的。。。。。。。每一次大规模训练运行，，，，，，，动辄泯灭数万万美元。。。。。。。一个实验室一年能跑的大型实验，，，，，，，数目极为有限。。。。。。。 过失的偏向意味着这些算力吊水漂，，，，，，，对的偏向意味着拿下下一代模子。。。。。。。与执行实验的能力相比，，，，，，，判断「哪个实验值得跑」的直觉才是真正稀缺的工具。。。。。。。 一个顶尖研究员，，，，，，，具备的是数年高密度试错沉淀下来的判断力。。。。。。。这种判断力，，，，，，，无法通过增添人数来复制：10个通俗研究员很难凑出1个顶级研究员的判断力。。。。。。。 以前沿实验室果真论文和模子宣布节奏看，，，，，，，要害训练决议往往集中在少数焦点研究与工程团队中。。。。。。。至少在大规模训练阶段，，，，，，，简朴增添人手并不必定带来同比例产出，，，，，，，反而会受限于算力、实验窗口和协调本钱。。。。。。。 他是OpenAI最具代表性的顶尖研究员之一，，，，，，，在推理模子偏向有涤讪性事情。。。。。。。有意思的是，，，，，，，他近期果真体现自己的主要角色是治理者，，，，，，，治理AI智能体团队。。。。。。。 顶尖研究员卖给实验室的，，，，，，，不但是他自己能写出的代码，，，，，，，而是多年腾贵实验积累的判断力，，，，，，，以及这种判断力对整个团队和偏向的辐射。。。。。。。 Meta CTO Andrew Bosworth在一次公司全员聚会（流出书籍）上体现，，，，，，，可能有少少数很是高级的向导层职位靠近过这个数目级，，，，，，，但那并非「签字费」，，，，，，，而是「由差别部分组成的总薪酬包」，，，，，，，其中最大的组成部分，，，，，，，是需要按年限或绩效解锁的限制性股票单位（RSU）。。。。。。。 抛开1亿美元签字费不谈，，，，，，，真真相形是Meta确着适用高薪抢人，，，，，，，某些高级职位的四年总薪酬包可能靠近甚至凌驾1亿美元，，，，，，，但这是RSU+年薪+绩效奖金的多年总和，，，，，，，并非一次性到账的现金。。。。。。。 赢得AGI军备赛的奖池，，，，，，，可能价值数十万亿美元。。。。。。。在这个量级的赌局里，，，，，，，多花几亿美元锁住几个要害筹码，，，，，，，是完全合理的「包管费」。。。。。。。 抛开这些口径之争，，，，，，，Epoch AI估算的顶级研究员年薪已突破1000万美元，，，，，，，而通俗工程师含股票的年总包约莫100万美元，，，，，，，两者之间差了至少10倍。。。。。。。 若是薪酬差别主要是市场结构放大的效果，，，，，，，而非真实能力的反应，，，，，，，那么「让AI模拟顶尖研究员就能大幅加速AI希望」这一展望，，，，，，，就被高估了。。。。。。。 AI的用户规；；；乖谠鎏恚，，，，，，AI在每小我私家生涯中的渗透水平也在增添。。。。。。。研究员每一单位的刷新，，，，，，，所触达的用户只会更多，，，，，，，放大倍数只会更高。。。。。。。 尚有一个问题，，，，，，，文章没有直接回覆：当AI自身最先肩负研究事情，，，，，，，当实验室里跑实验的不是人而是AI智能体，，，，，，，超等巨星效应会转移到那里？？？