从修百叶窗到7亿用户：ChatGPT产品负责人首次揭秘幕后疯狂故事

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在 Lenny’s Podcast 的最新一期节目中，ChatGPT 产品负责人 Nick Turley 首次分享了这个史上增长最快产品背后许多不为人知的、甚至可以说是“草率”又“疯狂”的故事。以下是一些我印象深刻的细节：

惊喜的诞生：一个差点被关掉的“研究演示”

你可能很难想象，如今无处不在的 ChatGPT，最初并不是一个被寄予厚望的明星产品。恰恰相反，它诞生于一次内部的 Hackathon（黑客马拉松），其初衷仅仅是作为一个测试 GPT-3.5 模型能力的临时研究演示。

更令人惊讶的是，最初打造出 V1 版本的团队，完全是由来自公司不同部门（如超级计算、研究等）的”志愿者”临时组成的。它的内部代号充满了技术宅的气息——**”SA Server”（Super Assistant Server，超级助手服务器）**，因为团队最初想做的是一个超级助手。而对外，他们差点就叫它”Chat with GPT-3.5”（与 GPT-3.5 聊天）。

据 Nick 回忆，团队当时完全没想过它会成为一个成功的产品，甚至计划在收集到足够的数据后就将其关闭。从决定发布到上线只用了10天，发布时甚至连聊天历史功能都没有。

然而，当 Sam Altman 随手发了一条推文介绍这个“小工具”后，一切都失控了。用户以前所未有的热情涌入，服务器频频崩溃。团队成员们每天都在惊讶中度过：“数据仪表盘坏了吗？哦，等等，是大家太喜欢它了。”这个原本的“副产品”，意外地开启了一个全新的时代。

20美元/月定价的”草台班子”故事

ChatGPT Plus 每月 20 美元的订阅费，如今已成为许多 AI 产品的定价参考标准。你可能会认为这个价格是经过了数月精密的市场调研和用户分析得出的。

但真相是：这个定价几乎是在极度匆忙中拍板的。

当时，由于用户量激增，服务器不堪重负，产品频繁宕机。团队急需一种方式来筛选出最核心、最认真的用户，同时缓解服务器压力。“付费订阅”成了最直接的解决方案。

时间紧迫，Nick 回忆说，他根本没有时间进行传统的定价研究。他的做法是：

  1. 谷歌搜索： 快速搜索“如何为产品定价”。
  2. 找到方法论： 搜索结果指向了一种名为“Van Westendorp 定价法”的调查模型。
  3. 发布调查： 他迅速基于这个模型，创建了一个包含四个核心问题的 Google 表单，并将其发布在了 OpenAI 的 Discord 社区中。

背景知识：Van Westendorp 定价法 (Van Westendorp’s Price Sensitivity Meter)

这是一种通过询问消费者四个关键问题来确定可接受价格范围的经典市场调研方法，由荷兰经济学家 Peter van Westendorp 在1976年提出。这四个问题分别是：

  1. 在什么价格上，您会觉得这个产品太贵了，完全不考虑购买？
  2. 在什么价格上，您会觉得这个产品太便宜了，以至于您会怀疑它的质量？
  3. 在什么价格上，您会觉得这个产品开始变得有点贵，但您仍然会考虑购买？
  4. 在什么价格上，您会觉得这个产品非常划算，物超所值？

通过分析用户对这四个问题的回答，公司可以找到一个最优的价格点和可接受的价格区间。

第二天，基于从 Discord 社区回收的问卷数据，20 美元这个神奇的数字诞生了。更富戏剧性的是，当时有媒体甚至发文称赞：“你绝对想不到，ChatGPT 团队用了四个天才问题来为产品定价！”

Nick 笑称：”要是他们知道真相就好了。”这个无心插柳的决定，可能在无形中为整个 AI 行业的消费级产品设定了价格锚点。

核心文化：“这件事可以被‘极致加速’吗？”

在 OpenAI 内部，速度不仅仅仅是追求，更是一种文化信仰。Nick 提到，他常常会问团队一个问题：“Is it maximally accelerated?”（这件事可以被极致加速吗？）

这个问题甚至演变成了一个粉色的内部 Slack 表情包，用来提醒大家：”为什么不能现在就做？为什么不能明天完成？”

这种对速度的极致追求，并非仅仅为了在竞争中领先。更深层次的原因在于 AI 产品的“经验主义”本质。Nick 强调，对于 AI，你永远无法在实验室里预测出它在真实世界中的所有表现和潜力。很多时候，“不把它发布出去，你甚至不知道该优化什么。”

许多功能，比如最初的 Code Interpreter（代码解释器），都是在相对粗糙的阶段就发布给用户，然后根据用户的真实用法和反馈，再回过头来进行迭代和打磨。先发布，再学习，这就是 AI 时代的产品开发法则。

更多有趣的事实

  • MS-DOS vs. Windows： Nick 将目前的 ChatGPT 界面比作古老的“MS-DOS”命令行界面。他认为，尽管它功能强大，但还远不够直观和易用。团队的目标是为 AI 打造出像“Windows”那样的图形化、革命性的交互体验。
  • TikTok 是用户反馈金矿： 团队会花大量时间浏览 TikTok，观察用户如何使用 ChatGPT。Nick 说，一个热门视频下的几千条评论，就是一个未被发掘的用例宝库，充满了最真实的用户需求 - “我学到的用例甚至我自己都不知道…这些用例是高度涌现的。”
  • 针对模型谄媚事件的反思：”我们的商业模式是订阅制，不是靠最大化用户停留时间赚钱。我们的目标是真正帮助用户，而不是一味讨好他们。”
  • 哲学背景的意外价值：Nick大学主修哲学和计算机科学，他的毕业论文研究”理性的人为什么会有分歧”。这个跨学科背景在处理模型行为和不同价值观用户的需求时意外地派上了用场 - “哲学训练让我学会了从第一性原理思考问题，不被既有的框架束缚。在AI这个全新的领域，这种思维方式特别有价值。”

Nick的职业建议：跟随好奇心和聪明人

除了产品故事，Nick 的个人职业轨迹也同样充满启发。他分享了自己独特的职业选择哲学：

  • 跟随最聪明的人： Nick 的每一次职业变动，无论是去 Dropbox、Instacart 还是 OpenAI，首要原则都不是追逐最热门的行业或公司，而是“跟随我认识的最聪明、最想向他们学习的人”。
  • 选择“最大化不同”的机会： 他倾向于选择与上一份工作“最大化不同”的领域，从云存储（Dropbox）到实体零售（Instacart），再到前沿科研（OpenAI），每一次跨越都让他能从全新的视角学习和成长。
  • 好奇心是最好的驱动力： 他加入 OpenAI 的契机颇为有趣 - 仅仅是为了能早点玩上 DALL-E 而联系了内部员工，结果被对方“反向招聘”。正是这份纯粹的好奇心，将他引向了这个历史性的机遇。
  • 拥抱不确定性： 当他决定加入时，OpenAI 还主要是一个研究实验室，他自己也完全不知道具体要做什么。他的第一个任务是“修理办公室的百叶窗”。但他还是来了，因为他相信和优秀的人在一起，总能找到有价值的事情去做。

结语

从这次访谈中，我们看到ChatGPT的成功并非精心策划的结果，而是快速迭代、倾听用户、保持好奇心的产物。正如Nick所说：”在一个这个东西（AI）可以回答任何问题的世界里，提出正确的问题变得极其重要。”

最后，Nick给年轻人的建议很简单但深刻：把自己置身于优秀的人群中，追随你真正感兴趣的事物。在这个AI时代，培养好奇心比以往任何时候都更重要。

毕竟，谁能想到，一个为了早点玩上DALL-E的好奇心，最终会让一个人成为改变世界的产品的负责人呢？

完整访谈视频 ：Lenny’s Podcast – Inside ChatGPT