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我一直在思考这个问题，但对自己并没有一个明确的答案。<p>我喜欢大型语言模型（llms），换句话说，我喜欢我们在某些方面变得越来越优秀。<p>不过，我想问一下；大型语言模型最初试图解决的是什么问题？到目前为止，它们解决了哪些问题？<p>在你的生活或工作中，有没有什么例子可以清楚地说“在有大型语言模型之前，我们无法做到这一点，但现在可以了”或者“我们能够做到，但效果不够好，给我们带来了一些问题，现在好多了”？<p>如果答案是肯定的，第二个问题是，这些问题的总成本是否至少等于或超过了对这些模型的投资？<p>提前感谢你的回答。

两周前，我与一位熟人分享了我认为“最有趣”的创业想法（一个我称之为“GroundFruit”的意见导向、低摩擦的协作平台）。没过几天，他就告诉了一个朋友，几天后又告诉了一位投资者——这一切都是在我不知情和未获允许的情况下进行的。我感到震惊，打算在我们约定的第二天见面时讨论这个问题，但他却失约了，之后搬到了科罗拉多州去“处理一些事情”。 这里的讽刺在于（如果我没猜错的话），他的目标受众将是我们这些创始人。这种情况我之前从未遇到过，让我开始思考地点和文化如何影响协作。在我生活过的大多数城市（旧金山、洛杉矶），每个人都在忙着打造下一个大事件。而这里（佛罗里达）的动态和文化则截然不同。 地点、当地人口结构和文化是否影响了你们的协作方式（以及是否进行协作）？执行力至关重要，想法的相似性也很常见，但有些概念在某个问题领域内代表了多年的“探索时间”。洞察力就像一把私钥：传递起来很简单，但推导却很困难。认为想法“无关紧要”的看法似乎有些轻率，实际上也并不完全正确。 我曾管理过大型创始人团队，因此有过很多对话，但我仍在思考自己对此的看法是否天真。如果你有机会投资于一位有着“无许可”模式、借用他人想法的创始人，你会选择投资吗？你会与他们合作吗？这几乎肯定会成为我拒绝合作的理由，但我很想听听大家的看法。

如果是这样，为什么OpenAI会赋予它这样的个性呢？