近日，Perplexity 聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CEO Aravind Srinivas 在斯坦福商學(xué)院與 MBA 學(xué)生 Aislin Roth 進(jìn)行了一次深入對話。

Srinivas 從他的成長經(jīng)歷聊到創(chuàng)立 Perplexity 的心路歷程，從印度的學(xué)術(shù)求知之路，到美國攻讀計算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，再到打造一個估值翻三倍的 AI 搜索引擎。

創(chuàng)業(yè)啟示：作為從零開始的創(chuàng)始人，Srinivas 分享了如何帶領(lǐng)團(tuán)隊成長為一家市值 90 億美元的公司。

AI 的倫理與未來：他深刻剖析了 Perplexity 在廣告引入、版權(quán)爭議等敏感話題上的立場，以及他對倫理 AI 的發(fā)展愿景。

搜索的顛覆性重塑：與傳統(tǒng)搜索引擎不同，Perplexity 如何幫助用戶不只是找到信息，而是完成任務(wù)、節(jié)省時間？

以下為這次對談的完整內(nèi)容：

Aislin Roth

我們很高興今天能邀請到你。我們中的很多觀眾都是 Perplexity 的活躍用戶，尤其是感謝免費為所有斯坦福學(xué)生提供的 Perplexity Pro 服務(wù)。所以，我們對你的到來感到無比激動。

為了開始，我想用 Perplexity 來幫我設(shè)計提問。我們來看看它的回答吧。我輸入了一個提示語：我正在為斯坦福商學(xué)院學(xué)生的現(xiàn)場采訪準(zhǔn)備一小時的對話，采訪對象是 Arvin，我應(yīng)該問他什么問題？

Aravind Srinivas

希望這些問題不要太難。不過，你可能在提示語中遺漏了一些東西。

Aislin Roth

這可能是你的責(zé)任哦。所以，Perplexity 確實給出了非常詳細(xì)的回答?？偨Y(jié)起來，它建議我們討論以下幾個方面：首先是你的個人背景；其次是 Perplexity 的早期階段；接下來是公司的現(xiàn)狀；最后是各種領(lǐng)導(dǎo)力的經(jīng)驗教訓(xùn)。

怎么樣，這個提綱還不錯吧？我覺得它聽起來是個不錯的框架，但我想讓我們聊得更個人化一些。

所以我測試了自己的后續(xù)提問能力，問了 Perplexity：關(guān)于 Arvin，觀眾可能不知道什么？他最有趣的事情是什么？我可以問他什么問題來為這次對話增添幽默感？最后，我還問了哪些問題適合作為采訪結(jié)尾的快速問答。

所以，請大家拭目以待吧。最后，我還問了一個問題：Perplexity 會犯錯嗎？

Aravind Srinivas

比你想的多。

Aislin Roth

這些問題確實比我的初始提示語更有趣。例如，我了解到你熱愛板球；其次，我發(fā)現(xiàn)你其實是因為與計算機(jī)科學(xué)專業(yè)錄取分?jǐn)?shù)線只差了 0.001 分才開始自學(xué)編程的；最后，我得知你與谷歌 CEO Sundar Pichai 有關(guān)聯(lián)，他和你來自同一個印度城市，金奈。

Perplexity還建議我觀看你和 Sundar 在金奈的視頻。所以，我覺得從這里開始是個不錯的選擇。我就不放視頻了，不過 Arvind，你覺得金奈的水有什么特別之處嗎？怎么出了這么多成功的科技企業(yè)家？

Aravind Srinivas

這確實很有意思。我覺得，不只是金奈，印度還有很多城市也涌現(xiàn)了許多優(yōu)秀人才。我想說一個很普遍的文化現(xiàn)象，就是追求卓越，努力做到最好，并非常重視教育。這在金奈以及許多其他城市都很常見。

至少在我的圈子里，人們對學(xué)識淵博和博學(xué)多才的尊重甚至超過了對財富的追求。如果你學(xué)識淵博，會受到很多人的尊敬。我覺得這直接影響到大家的學(xué)習(xí)態(tài)度，不僅僅局限于為了考試學(xué)習(xí)，而是深入鉆研。

金奈還有一個現(xiàn)象，就是板球迷特別多。他們會特別關(guān)注所有的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。甚至在 Google 或其他快速查詢工具出現(xiàn)之前，我們就能背出所有球員的數(shù)據(jù)，并著迷于諸如得分率、平均值等數(shù)據(jù)分析。

可以說，在正式學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)之前，我們已經(jīng)通過板球掌握了很多基本概念。這種追求知識的精神，我覺得是金奈很多人在硅谷或其他地方取得成功的共同點。

Aislin Roth

所以總結(jié)下來就是知識比財富重要，還有就是多去看板球比賽，對吧？那你離開印度去伯克利大學(xué)攻讀計算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，而不是來斯坦福，可惜了。

Aravind Srinivas

其實我沒被斯坦福錄取，這是真的。

Aislin Roth

不過我們今天有幸邀請到你，真的很幸運。那么，你的學(xué)術(shù)背景是如何影響你創(chuàng)建 Perplexity 的？

Aravind Srinivas

這實際上非常核心。Perplexity 從一開始就強調(diào)引用來源。這個是真的，我不是在編故事。當(dāng)我第一次到伯克利時，我覺得博士生活很神奇，像電影《萬物理論》中那樣，只需要敲導(dǎo)師的門說“這是我的論文想法”。但現(xiàn)實并非如此。你需要一步步積累，提出自己的原創(chuàng)想法。

伯克利或斯坦福這樣的機(jī)構(gòu)很棒，因為它們會提供框架幫助新生找到方向，而不是完全放任不管。當(dāng)我進(jìn)入實驗室時，我被要求協(xié)助一位高年級學(xué)生，基于他們的想法寫論文，通過這個過程學(xué)習(xí)技能。后來我了解了引用的概念。

學(xué)術(shù)界的影響力不僅取決于論文是否被接受，還要看是否有人引用并以此為基礎(chǔ)展開研究。我發(fā)現(xiàn)寫復(fù)雜的想法可以提高論文接受的幾率，但如果過于復(fù)雜，就很少有人引用。所以要找到一個平衡點，既讓論文被接受，也讓其他人容易引用。

此外，我還了解到谷歌搜索引擎的核心靈感來自學(xué)術(shù)引用圖，結(jié)合了網(wǎng)絡(luò)超鏈接的概念。這種學(xué)術(shù)背景直接影響了 Perplexity。我們的核心問題是：如果 AI 的回答像學(xué)術(shù)論文一樣，每個句子都需要有相應(yīng)的引用來源，會怎樣？

這些來源需要來自網(wǎng)絡(luò)上有一定權(quán)威性和可信度的資源。我們將這種理念內(nèi)置到系統(tǒng)中，從而創(chuàng)造了一種非常獨特的產(chǎn)品體驗。所以，我的學(xué)術(shù)根基確實對 Perplexity 的誕生產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。

Aislin Roth

現(xiàn)在我知道 Perplexity 的學(xué)術(shù)聚焦功能是其在斯坦福廣受歡迎的關(guān)鍵之一。它允許用戶在研究中僅引用學(xué)術(shù)期刊，這對我們這些在校生非常有幫助。在 Perplexity，你們非常專注于改善信息獲取渠道，正在構(gòu)建世界上第一個“答案引擎”。為什么讓知識獲取更加民主化對你如此重要？

Aravind Srinivas

因為我自己也非常喜歡使用它。正如我之前提到的，我來自一個非常重視知識的文化。正如查理·芒格所說：“你能為他人做的最好的事情，就是幫助他們學(xué)習(xí)并獲取更多知識?！?/p>

對我們每個人來說，追求智慧、成為一個持續(xù)學(xué)習(xí)的機(jī)器，幾乎是一種道德責(zé)任。沒有什么比這更能幫助我們不斷提升自我。

如果你專注于財富或人際網(wǎng)絡(luò)，你可能會把它們當(dāng)作衡量人生進(jìn)步的指標(biāo)。但到了一定程度，這些東西會失去吸引力，不再成為你的動力。

另一方面，知識卻沒有盡頭。這也是為什么 Perplexity 的標(biāo)語是“知識的起點”，因為知識確實無窮無盡。你只能不斷地變得更好。

如果我們必須選擇一個指標(biāo)來衡量自己的進(jìn)步，那就是我們對世界的理解是否更深入。如果這是人類本性的核心，那么確保所有人都能方便地獲得幫助他們實現(xiàn)這一目標(biāo)的工具就顯得至關(guān)重要。

我們正在盡最大努力實現(xiàn)這一點。當(dāng)然，目前一些高級服務(wù)仍然受限于付費墻，但隨著這些 AI 模型變得越來越廉價、智能和高效，并被精煉為更小的版本，就有可能創(chuàng)建一個人人都能使用的廣泛可及版本，讓他們能夠即時獲取任何問題的答案。

Aislin Roth

“知識的起點”，是的，沒錯，我很喜歡這個理念?，F(xiàn)在我想回到 Perplexity 的起源。為了應(yīng)對這樣一個龐大的問題，你需要一支優(yōu)秀的團(tuán)隊。那么，你是如何選擇團(tuán)隊成員的，又是如何組建你最初的創(chuàng)始團(tuán)隊的？

Aravind Srinivas

我很幸運在讀博士期間認(rèn)識了我的一位聯(lián)合創(chuàng)始人 Dennis。這也是學(xué)術(shù)背景對我的幫助——你會認(rèn)識那些非常有動力且思想深刻的人。

當(dāng)時，我們幾乎在同一天寫下了同一個想法的論文，也因此認(rèn)識了彼此。他曾以訪問學(xué)生的身份在我的實驗室待過一段時間，我們經(jīng)常一起頭腦風(fēng)暴討論可以合作的點子，盡管當(dāng)時并沒有什么成果。

對于創(chuàng)始團(tuán)隊成員，我認(rèn)為一個很重要的品質(zhì)是互補性。你不需要擅長他們所擅長的事情，理想情況下，他們在這些領(lǐng)域比你更出色。同時，你也不希望在這些領(lǐng)域干涉他們的工作。

在我們團(tuán)隊中，Dennis 和 Johnny 是我的核心創(chuàng)始團(tuán)隊成員。Johnny 是世界頂級的競賽編程高手，曾代表美國參加國際信息學(xué)奧林匹克競賽（IOI）。熟悉競賽編程的人可能知道一位叫 Tourist 的高手，而唯一一次有人在 IOI 上擊敗過 Tourist 的，就是 Johnny。

像 Johnny 這樣的天才，不僅能寫出驚艷的代碼，還能快速解決復(fù)雜問題。他擁有卓越的編程能力和問題解決能力。

而 Dennis 則擁有深厚的 AI 背景和軟件工程經(jīng)驗。這兩者的結(jié)合讓我有信心去冒險，并確立了一個全新的搜索體驗這一宏大目標(biāo)，否則這幾乎是不可能實現(xiàn)的事情。

隨著時間的推移，我們逐步招募更多擁有新技能的人。例如，我們?nèi)硕紱]有前端編程的技能，因此我們招募了一位精通全棧開發(fā)的人。

我們還雇用了一位非常擅長寫 CUDA 內(nèi)核的人。團(tuán)隊的能力隨著新成員的加入，不僅在技能上增加，而且在整體效能上實現(xiàn)了乘數(shù)效應(yīng)。這種增效是必須的。

例如，我們的設(shè)計團(tuán)隊也非常知名，但創(chuàng)始團(tuán)隊中沒有人擅長設(shè)計。所以我們特地招募了一位對這個產(chǎn)品充滿熱情但缺乏 AI 背景的設(shè)計師。

他之前在 Quora 工作，專注于人類如何回答問題。當(dāng)我們提供一個 AI 平臺讓他設(shè)計時，他的想象力發(fā)揮出了巨大的作用，創(chuàng)造出完全具有乘數(shù)效應(yīng)的成果。這就是我在擴(kuò)展團(tuán)隊時的總體思路。

Aislin Roth

找到那些能讓你的能力成倍放大的伙伴。

Aravind Srinivas

沒錯，就是這樣。

Aislin Roth

不到一年后，你正在進(jìn)行 A 輪融資時，得知你的一個關(guān)鍵競爭對手 OpenAI 剛剛推出了一個搜索競爭產(chǎn)品。當(dāng)時你聽到這個消息時是怎么應(yīng)對的？又是什么讓你有信心認(rèn)為 Perplexity 仍然有一席之地？

Aravind Srinivas

你是指 A 輪融資時的情況？

Aislin Roth

是的，包括 OpenAI 推出的搜索競爭產(chǎn)品。

Aravind Srinivas

實際上需要澄清一下，當(dāng)時不是 OpenAI 推出了搜索產(chǎn)品，而是微軟即將推出新版 Bing。這聽起來像硅谷電視劇一樣的故事。當(dāng)時我們在 NEA 的辦公室敲定了一些條款，后來我和 Dennis 去了附近的 Blue Bottle 咖啡店放松，覺得終于完成了。

然而，《The Verge》突然發(fā)布了一篇報道，披露 Bing 將于周一發(fā)布，甚至泄露了 AB 測試的截圖。在風(fēng)險投資中有一個叫“盡職調(diào)查”的流程，一般需要 30 天。

當(dāng)時另一家風(fēng)投在看到這個消息后，把盡職調(diào)查期從 30 天延長到 45 天。我當(dāng)時心想，這似乎有點不對勁，可能他們想要退出。

但 NEA 的合伙人在周六早晨打電話給我，告訴我不用擔(dān)心微軟的消息，他們相信我們，不會退出這筆交易。這給了我們很大的信心。

這對我們來說非常關(guān)鍵，因為我聽說過很多這樣的故事：創(chuàng)始人拿到投資條款書，但最后卻沒拿到資金。然而，NEA 對我們表現(xiàn)出了真正的信任。這種信任讓我們更加堅信，盡管面對微軟的競爭，我們依然有機(jī)會占據(jù)一席之地。

Aislin Roth

幸運的是，你的投資人選擇支持你們。作為一個挑戰(zhàn)者，你在籌資過程中一定需要許多創(chuàng)造力。

你非常成功地吸引了亞馬遜的 Jeff Bezos、“人工智能教父” Yann LeCun，以及 Nvidia 的投資。那么，你是如何組建這樣一支優(yōu)秀的投資人團(tuán)隊的？有哪些值得分享的經(jīng)歷或故事？

Aravind Srinivas

這里有一個有趣的故事。Dennis 當(dāng)時在紐約大學(xué)（NYU），因此他認(rèn)識 Yann。但 Yann 是個名人，想接觸到他并不容易。當(dāng)時 Yann 在法國度假了一段時間，剛剛回到 NYU 校園。

而我們正好也在紐約，就干脆在他辦公室門口等了好幾個小時，甚至連午飯都在那里解決。他回來看到了我們，說：“你們還在等?。亢冒?，那就聊聊吧。”

我們終于爭取到了半個小時的時間。為了打動他，我們準(zhǔn)備了一個基于 Twitter 的搜索演示，讓他可以搜索自己的推文，以及誰回復(fù)了他、這些回復(fù)者有多少粉絲等。這個功能非常貼近每個人的日常好奇心。他用了十分鐘后就說：“好吧，我要投資?！?/p>

類似的事情也發(fā)生在其他投資人身上，比如 Andrej Karpathy。他是一位名人，要求我們提供一份投資計劃書（deck）。我直接給了他產(chǎn)品的鏈接，讓他自己嘗試。Jeff Dean 也是如此。所有這些投資人都是在實際使用產(chǎn)品后被深深吸引的。

我從中學(xué)到的最大經(jīng)驗是，如果某件事不是你的強項，比如制作投資計劃書，那就不要勉強去做。

對我來說，展示產(chǎn)品效果比任何計劃書更有效。所以，我確保產(chǎn)品的鏈接能夠直接使用且運行良好。如果用戶體驗很好，產(chǎn)品本身會比任何文檔更有說服力。

首先，大部分投資人都很忙，他們可能更多是用手機(jī)，而不是坐在電腦前逐字逐句地看計劃書。其次，如果你對制作計劃書并不在行，那就不要嘗試。順便提一下，我?guī)缀鯖]怎么做過計劃書。

即使在我們的 A 輪融資中，我提供的材料也非常簡潔；到了 B 輪、C 輪甚至 D 輪融資，我?guī)缀跬耆脗渫浕?Notion 文檔替代了傳統(tǒng)的投資計劃書。

當(dāng)我看到一些成功公司的計劃書時，比如 Airbnb、LinkedIn 和 Facebook 的案例，會發(fā)現(xiàn)它們風(fēng)格迥異，讓人更加迷惑，不知道該模仿哪種方式，或者如何做到原創(chuàng)。所以我干脆放棄了制作復(fù)雜計劃書，專注于展示我們的產(chǎn)品價值。

Aislin Roth

所以，專注于自己的優(yōu)勢，而不是一味模仿他人。這是一個很好的教訓(xùn)。今天的觀眾中有許多未來的企業(yè)家，我覺得這提醒我們，堅持毅力、決心和努力工作是可以帶來回報的，對吧？

Aravind Srinivas

是的，你并不需要擅長所有事情。比如，如果你是一個創(chuàng)始人或 CEO，卻不會制作計劃書，那完全沒有問題。

Aislin Roth

在場的許多顧問專門制作演示文稿，所以我們可能正好是相反的技能集。也許我們可以合作成為一個好的團(tuán)隊。

現(xiàn)在，Perplexity 正在構(gòu)建一個答案引擎，但你們既不擁有內(nèi)容，也不擁有模型。那么，你們的技術(shù)壁壘是什么？為什么 Perplexity 的方法優(yōu)于直接的垂直整合？

Aravind Srinivas

你的意思是禮貌地問我們是不是只是一個“套殼”吧？

Aislin Roth

這是你說的，不是我說的。

Aravind Srinivas

是的，但這確實是一個值得討論的問題。大約一年前，整個社區(qū)對于初創(chuàng)公司應(yīng)該投資什么類型存在很大的分歧：這些公司是應(yīng)該自己訓(xùn)練模型，還是應(yīng)該使用 API？

我們當(dāng)時的信念是，首先，模型會越來越商品化。如果你想成為那些構(gòu)建模型的公司之一，需要擁有巨額資金支持，而且需要成為每年可以虧損數(shù)十億美元卻仍然能持續(xù)運營的公司。

我們既不在這種位置，也不想成為這樣的公司。所以我們選擇使用其他公司的模型，并將其調(diào)整為適合端到端消費者搜索體驗的產(chǎn)品。

事實證明，這一決定是正確的。很多試圖構(gòu)建自己模型的公司現(xiàn)在已經(jīng)不復(fù)存在了。這清楚地表明，要么你籌集到 100 億美元，要么就不要嘗試自己構(gòu)建基礎(chǔ)模型。

我們更關(guān)注的是提供高質(zhì)量的答案。問題是：要為每個人提供準(zhǔn)確的答案，是否需要構(gòu)建自己的基礎(chǔ)模型？如果答案是絕對的“是”，那么在沒有籌集到 100 億美元的情況下，我們就不應(yīng)該做這件事。

但我相信，隨著開源技術(shù)的進(jìn)步和模型成本的降低，這些 API 的成本每 4 個月就會下降一倍。如果這一趨勢繼續(xù)一年或兩年，我們至少能夠享受到 10 倍到 100 倍的成本降低，同時這些模型的智能和推理能力也在不斷提高。

開源模型對閉源模型的價格形成了制約。這是構(gòu)建應(yīng)用程序的最佳時機(jī)。我們專注于如何利用這些模型進(jìn)行后期優(yōu)化，使其在總結(jié)、引用、格式化、以及為多個垂直領(lǐng)域（如金融、體育、推理等）創(chuàng)建定制化用戶界面方面表現(xiàn)良好。模型之外還有太多事情可以做，完全值得去構(gòu)建一個有差異化的業(yè)務(wù)。

最終，大多數(shù)成功的企業(yè)本質(zhì)上都是某種形式的“套殼”。例如，可口可樂如果沒有制冷技術(shù)的支持，可能無法成功，但它現(xiàn)在是一個極其有價值的直接面向消費者的產(chǎn)品。

所以，你可以創(chuàng)造出一種“魔法配方”，找到合適的包裝方式，利用現(xiàn)有的基礎(chǔ)技術(shù)，為消費者提供巨大的價值，而這完全值得去構(gòu)建。這正是我們希望做到的。

Aislin Roth

什么應(yīng)該自己構(gòu)建，什么時候可以利用現(xiàn)有技術(shù)？這是一個很棒的策略。你一直公開批評谷歌過于依賴廣告模式。然而就在上周，Perplexity 宣布首次引入廣告。你的商業(yè)化策略是什么？廣告在未來會扮演多大的角色？

Aravind Srinivas

Perplexity 的廣告模式與谷歌的廣告完全不同。谷歌的一個問題是，它的廣告單元和答案單元是重疊的。

換句話說，谷歌通過一系列鏈接提供答案，而這些鏈接的排序可以通過廣告出價來影響。當(dāng)用戶尋找相關(guān)信息時，如果鏈接的排序被廣告操控，就會讓人感到沮喪。

我們希望避免這樣的陷阱，選擇一種利潤較低、但對用戶更加公平的廣告模式。我們認(rèn)為答案必須是客觀且真實的，不受廣告的影響。在答案之后，我們會建議用戶一些后續(xù)問題，而這些問題可能受到廣告的影響。

比如，如果用戶搜索“我在找跑鞋”，我們會提供一個答案，然后可能建議用戶問“什么讓 Adidas 的網(wǎng)球鞋比 Nike 更好？” 這類問題。用戶可以選擇忽略這些問題。

這種廣告形式目前還在實驗階段。我們正在與一些愿意嘗試這一模式的品牌合作。目前，品牌最大的擔(dān)憂是他們無法控制答案的內(nèi)容。這需要一定的勇氣來接受這樣的實驗。同時，由于這種廣告形式并不一定會為品牌帶來大量流量，投資回報率（ROI）還不明確。

盡管如此，我們非常明確的一點是，絕不會影響答案的準(zhǔn)確性和真實性。一旦我們走上谷歌的老路，以犧牲用戶體驗為代價增加廣告收入，用戶的信任就會下降，這絕不是我們想要的。

Aislin Roth

所以，當(dāng)我為這次采訪輸入最初的提示時，我永遠(yuǎn)不會看到廣告回答，對吧？嗯，聽到這點令人感到安心。不過，Perplexity 顯然正在快速創(chuàng)新，而這種創(chuàng)新的速度也引發(fā)了一些爭議。

例如，《華爾街日報》的母公司 News Corp 起訴了你們，指控侵犯版權(quán)?！都~約時報》也發(fā)出了停止并整改的通知，指控你們不當(dāng)使用其內(nèi)容。你是如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的？你對倫理 AI 的發(fā)展愿景是什么？

Aravind Srinivas

我們的立場是這樣的，這一點我們在博客文章中也提到過：沒有人對事實或真相擁有版權(quán)或所有權(quán)。這在新聞領(lǐng)域同樣適用。

例如，在我們的采訪中，你提到《紐約時報》起訴了 Perplexity，這個事實是由其他人報道的，現(xiàn)在你在我們的采訪中提到它。有人能對此聲明擁有版權(quán)并禁止你提及嗎？顯然不能，對吧？真相應(yīng)該被廣泛傳播。

當(dāng)然，對真相的具體表達(dá)方式——某篇文章具體是如何撰寫的，這可能涉及版權(quán)問題。這其實是 OpenAI 和《紐約時報》之間爭議的核心。但我們所做的是引用這些渠道中已經(jīng)存在的真相，并在搜索體驗的上下文中為用戶總結(jié)和綜合。

因此，人們需要區(qū)分兩種情況：一種是訓(xùn)練 AI 使用專有內(nèi)容；另一種是 AI 僅使用這些內(nèi)容作為來源，并提供答案，而沒有發(fā)生實際的訓(xùn)練。

我們在回應(yīng)中已經(jīng)明確說明了這一點。我們也強調(diào)，只有新聞業(yè)生態(tài)系統(tǒng)保持開放和繁榮，我們的產(chǎn)品才能繼續(xù)發(fā)展并變得更好。因為我們確實需要每天生成實時信息。如果缺乏正確的經(jīng)濟(jì)激勵，這將是不利的。

因此，我們的解決方案是，通過廣告獲利，并與出版商分享這部分廣告收入。我們創(chuàng)建了一個出版商計劃，與 Spotify 的收入分成模式類似，而不是單純地為某段時間的內(nèi)容授權(quán)支付費用。

相反，我們提出了一個長期模式：隨著我們的使用規(guī)模和收入增長，我們會基于查詢的收入分成，與出版商共享收入。

像《財富》、《時代周刊》、Dersh Pico 和 WordPress 都已經(jīng)加入了這一計劃。未來幾周，我們還將宣布更多合作伙伴。我們非常有信心，這一計劃最終會得到新聞界的廣泛認(rèn)可。

此外，我們還向西北大學(xué)提供了資助，支持研究如何利用像我們這樣的工具幫助記者更好地寫作。

所有記者都需要進(jìn)行事實核查，而我們是一個很棒的事實核查工具。我相信當(dāng)前的動蕩局面會逐漸平息。一兩年后，我們將擁有一個能夠讓不同群體共同繁榮的體系。

Aislin Roth

接著問一個相關(guān)的問題。今天早些時候，我們談到了 Perplexity 的學(xué)術(shù)根源以及引用的重要性。那么，針對記者對你們涉嫌抄襲的指控，你是如何回應(yīng)的？

Aravind Srinivas

沒錯，這涉及到更深入的“抄襲”定義。如果你沒有歸屬來源，那就很容易被視為抄襲。而我們始終在歸屬來源，這使得抄襲的指控很難成立。

此外，我們并不是在逐字復(fù)制內(nèi)容。盡管 AI 有時確實不夠可靠，可能會出現(xiàn)超過三四個單詞重復(fù)的情況，這可能引發(fā)對“復(fù)述”和“綜合”的爭議。

但我們的目標(biāo)是盡力總結(jié)和綜合多樣化的來源，同時確保所有原始來源都得到應(yīng)有的歸屬。我們竭盡所能控制這些 AI，以確保在引用和歸屬方面清晰明確。

Aislin Roth

我很喜歡你提到的 Spotify 類比。這確實是一種迅速變化的方式。

Aravind Srinivas

確實如此。如果我們通過廣告收入獲利，而你是內(nèi)容來源，我們會與內(nèi)容來源共享這部分收入。谷歌從未與出版商共享廣告收入，因為它們提供流量，但廣告收入是在其平臺上產(chǎn)生的。

唯一讓出版商從流量中獲利的方式，就是通過谷歌的另一款產(chǎn)品 AdSense 在自己的網(wǎng)站上投放彈窗廣告。這也是為什么許多用戶不喜歡直接訪問新聞網(wǎng)站，因為這些網(wǎng)站上充滿了廣告，用戶需要關(guān)閉許多彈窗廣告。

這種僅靠流量盈利的系統(tǒng)是不可持續(xù)的。我們需要創(chuàng)造一些用戶真正想要的東西。此外，我們還向出版商免費提供 API，幫助他們在自己的網(wǎng)站上構(gòu)建 AI 原生產(chǎn)品和聊天機(jī)器人。

如果用戶只想訪問他們撰寫的文章，可以直接在他們的網(wǎng)站上提問。我們還為這些新聞機(jī)構(gòu)的員工免費提供我們的工具。這種模式可以為他們創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)上的可持續(xù)性，同時提高整體體驗。

Aislin Roth

未來的確充滿了想象。如果我們退一步，考慮歷史上最偉大的科技公司，幾乎每一家都是開創(chuàng)類別的公司，比如 Uber、Facebook、Airbnb 和 Salesforce。那么，從現(xiàn)在開始的十年后，當(dāng)人們回顧這個時間點，你認(rèn)為你正在打造的是一家怎樣的具有歷史定義意義的公司？

Aravind Srinivas

我會說，如果我們能夠幫助人們解答所有的問題，并完成所有的任務(wù)，我們肯定會躋身這一行列。我們正逐步接近成為一個可靠的答案機(jī)器。我知道你之前問過“AI 會犯錯嗎？”

我的回答是：確實如此，我們每天仍然會犯很多錯誤。但如果你放大來看，隨著模型的不斷改進(jìn)以及我們對網(wǎng)絡(luò)覆蓋的不斷優(yōu)化，這些錯誤的頻率會從 1/10 或 1/100 降低到 1/1000 或 1/10000。我們會實現(xiàn)數(shù)量級的改進(jìn)。

如果我們能夠成為每個人都能廣泛訪問的可靠答案機(jī)器，不僅提供答案，還能幫助用戶完成任務(wù)，比如進(jìn)行交易、購買商品、預(yù)訂航班、找到最優(yōu)惠的價格，讓用戶生活更高效，同時節(jié)省時間。我相信，我們將成為一個具有行業(yè)定義意義的產(chǎn)品和公司。

Aislin Roth

這真令人激動。希望幾年后，我們能看到你實現(xiàn)這些目標(biāo)。關(guān)于 Perplexity，我們還有許多可以探討的內(nèi)容，但我想留幾分鐘來聊聊你個人以及你的領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格。在短短兩年內(nèi)，你從一個“精益型”的創(chuàng)始人成長為 90 億美元 AI 公司的 CEO。你的領(lǐng)導(dǎo)旅程在這些不同階段是什么樣的？

Aravind Srinivas

我盡力讓自己不斷升級，但老實說，我還不是一個經(jīng)驗豐富、成熟的 CEO。不過我會說，我非常注重行動力，也盡力鼓勵公司里的每個人都擁有這種態(tài)度。

我認(rèn)為正是這種行動導(dǎo)向的文化，幫助我們即使在團(tuán)隊規(guī)模達(dá)到 100 人后，依然保持高效。一位我非常敬佩的創(chuàng)始人曾告訴我，當(dāng)你的團(tuán)隊超過 100 人時，你注定會變得緩慢。我當(dāng)時就非常堅定地想要證明他說錯了。

到目前為止，我們做得還不錯。當(dāng)然，隨著團(tuán)隊進(jìn)一步擴(kuò)張，我們也會遇到更多規(guī)模帶來的問題，比如如何保持速度。我決心解決這些問題，希望我的解決方案對其他人也有所幫助。

此外，我會給那些可能還沒有成為某一領(lǐng)域?qū)＜业娜藱C(jī)會，讓他們?nèi)L試自己尚未證明能力的事情。

我認(rèn)為，不需要非得雇用 Instagram 的前增長負(fù)責(zé)人來擔(dān)任 Perplexity 的增長負(fù)責(zé)人或產(chǎn)品負(fù)責(zé)人。很多公司會陷入這種“陷阱”，認(rèn)為需要從其他頂級消費公司挖人，但我沒有這樣做。我更傾向于雇用那些有潛力卻尚未迎來“第一大成就”的人才。

我很喜歡一句話，“逆水行舟，不進(jìn)則退?！?雖然這句話不是我原創(chuàng)的，但它非常適用。

我希望更多人能嘗試這種方法，放手讓那些新人在水中學(xué)習(xí)游泳，而不是總是選擇那些最知名的專家。一個主要的原因是，大多數(shù)人在取得重大成功后，往往很難再找到驅(qū)動力去投入大量精力和時間。所以我會選擇那些還沒有實現(xiàn)大成功但非常有動力的人。

同時，我堅持行動導(dǎo)向的理念，親自嘗試并了解產(chǎn)品。我自己每天平均使用 Perplexity 至少 10 次，甚至有用戶比我用得還多，這讓我感到很高興。

我認(rèn)為這幫助我做出更明智的決策。如果你停止使用自己公司開發(fā)的產(chǎn)品，很容易與現(xiàn)實脫節(jié)，僅憑他人的反饋做決定。而與事實來源保持盡可能近的聯(lián)系是至關(guān)重要的。

當(dāng)人們在社交平臺上抱怨“這個功能不好用”、“那個功能有問題”時，我很樂意親自參與客戶支持。我并不是說我們不需要客戶支持團(tuán)隊，但當(dāng)你自己體驗用戶的挫敗感時，你會對問題有更深刻的理解。

我還會向工程師和產(chǎn)品經(jīng)理抱怨自己的產(chǎn)品，比如“這個地方應(yīng)該更快”，這樣你就不會總是局限于白板和戰(zhàn)略討論，而是可以長時間使用自己的產(chǎn)品，從而做出更好的決策。

Aislin Roth

如何在擴(kuò)張中保持精益的作風(fēng)，這是個很棒的主題。在我們進(jìn)入觀眾問答環(huán)節(jié)前，我還有一個最后的問題。今年我們“頂尖視角”活動的主題是“留下你的印記”。那么 Arvind，你希望自己被如何銘記？

Aravind Srinivas

我希望 Perplexity，或者說我和 Perplexity，被認(rèn)為是幫助世界變得更聰明的一家公司。如果使用 Perplexity 的人覺得自己變得更聰明了，學(xué)到了新知識，能帶著比早晨醒來時更多的智慧入睡，我會感到非常高興，因為這并不容易。

大多數(shù)消費類產(chǎn)品最終都會浪費人們的時間。我自己對一些產(chǎn)品也很上癮，用了很多時間，但最終感覺并不好，好像浪費了好幾個小時。

但 Perplexity 不是這樣的產(chǎn)品。我不希望它成為讓人浪費時間的產(chǎn)品。即使是我們的“發(fā)現(xiàn)”功能，用戶也告訴我，他們在瀏覽時學(xué)到了新東西，我希望這種體驗?zāi)軌虺掷m(xù)下去。

此外，我還希望我們能幫助人們完成更多事情。并不是每個人都能負(fù)擔(dān)得起助理，無論是行政助理還是個人助理。

我記得 2018 年我在 OpenAI 實習(xí)時，Sam Altman 和比爾·蓋茨進(jìn)行了一場爐邊對話。Sam 問比爾，AGI 出現(xiàn)后，世界會是什么樣子？比爾的回答很有趣，他說：“那會像過我的生活一樣?！?/p>

他說的意思是，有了 AGI，每個人都可以像億萬富翁一樣生活。如果我想了解一個話題，不需要自己讀書，而是讓別人幫我讀，并為我準(zhǔn)備報告和演示文稿。

如果我需要去某個地方，有私人飛機(jī)和團(tuán)隊幫我處理旅行、飲食和健身安排。這種生活就像使用了“作弊代碼”。

我認(rèn)為，AI 如果能夠真正理解你，幫助你規(guī)劃、預(yù)訂、完成那些在互聯(lián)網(wǎng)上的繁瑣工作，你的生活會變得像億萬富翁一樣輕松。如果我們能成為這樣的工具之一，我會覺得自己在這個世界上留下了不錯的印記。

Aislin Roth

如果 Perplexity 能讓我過上比爾·蓋茨的生活，我也會非常開心?，F(xiàn)在，我們進(jìn)入觀眾問答環(huán)節(jié)。如果有問題，請舉手。被選中的觀眾可以站起來，說出自己的問題和年級。

觀眾

Arvind，首先謝謝你。你是我們許多人仰慕的年輕領(lǐng)導(dǎo)者。我是《原子習(xí)慣》的書迷。在你從博士生到 Perplexity CEO 的旅程中，你放棄的一個習(xí)慣是什么？又學(xué)到的一個新習(xí)慣是什么，這幫助你成為今天的領(lǐng)導(dǎo)者？

Aravind Srinivas

我放棄的一個習(xí)慣——雖然我不確定是否“必須”放棄——但我確實放棄了，那就是晚起。我覺得這對我?guī)椭艽?，讓我有了更多的時間。這也意味著我需要更早睡覺。

我已經(jīng)有兩三年沒有在早上 8 點以后起床了，無論我在哪個城市。這種早起的習(xí)慣讓我感覺每天時間更充裕。另一個習(xí)慣是嘗試每周鍛煉三次。我以前并不常鍛煉，但現(xiàn)在我努力讓自己做到這一點。

觀眾

感謝你今天能來到這里，Arvind。我叫 Raben，是一名 MBA 二年級學(xué)生，我在印度理工學(xué)院孟買完成了雙學(xué)位，主修分析工程。我覺得你之前關(guān)于技術(shù)壁壘的回答非常精彩，但我想聽聽你認(rèn)為公司目前面臨的最大風(fēng)險或挑戰(zhàn)是什么？

Aravind Srinivas

今天的挑戰(zhàn)？我認(rèn)為這和我之前提到的一樣。幾乎所有試圖擴(kuò)張的初創(chuàng)公司，當(dāng)團(tuán)隊規(guī)模達(dá)到幾百人甚至上千人時，都會不可避免地變得緩慢。

你會期待團(tuán)隊人數(shù)增加后，項目的進(jìn)展至少是線性的，但同時高質(zhì)量地執(zhí)行多個項目會變得非常困難。當(dāng)質(zhì)量下降時，用戶會注意到，并覺得產(chǎn)品退步了，變得更差了。

這就是所謂的“焦慮性增長”（anxiedification）：當(dāng)你試圖擴(kuò)展業(yè)務(wù)和用戶規(guī)模時，產(chǎn)品的質(zhì)量卻下降了，尤其對于那些因為產(chǎn)品質(zhì)量而喜歡你的早期忠實用戶來說。因此，我認(rèn)為這就是我們面臨的最大挑戰(zhàn)。

觀眾

這是 Aislin 之前問題的延伸，關(guān)于 Perplexity 面臨的倫理問題?，F(xiàn)在你個人在這些領(lǐng)域已經(jīng)經(jīng)歷了不少批評，作為領(lǐng)導(dǎo)者，你應(yīng)該花了很多時間思考這些問題。

我很好奇，你是如何處理這些倫理問題的？在解決這些問題時，你會參考誰的意見？有沒有一個例子可以說明，你在某些重要問題上的立場曾發(fā)生過變化？

Aravind Srinivas

非常感謝你的提問。我覺得公司內(nèi)部有一群很棒的人，例如我們的出版商計劃就是我們的首席商務(wù)官 Dimitri 的創(chuàng)意。

所以，我學(xué)到的一點是，僅僅因為我是 CEO，并不意味著我必須解決所有問題。如果有人比我更擅長某件事，我應(yīng)該信任他們?nèi)ネ瓿伞?/p>

過去我不太相信的一點是，通過與對方溝通并解釋你在做什么，可以解決許多問題。

我舉個例子，比如 Forbes 曾對我們的一些做法表示不滿，比如頁面展示等內(nèi)容。但當(dāng)我真的和在 Twitter 上批評我的人見面，并向他解釋我們在做什么時，他至少握手并說：“哦，我從來沒有明白原來這就是你們在做的事情?！?/p>

所以，我認(rèn)為我們還有更多工作要做。我并沒有與所有對我們發(fā)表意見的社區(qū)成員見面，但我覺得，當(dāng)出現(xiàn)爭議時，第一步應(yīng)該是直接聯(lián)系對方并交流，這也是我打算繼續(xù)做的。

觀眾

你好，我是 Varuna，一名 MBA 一年級學(xué)生，計算機(jī)科學(xué)專業(yè)畢業(yè)于印度理工學(xué)院坎普爾。你是我的一個大靈感來源。我非常認(rèn)同你提到的幫助人們找到他們正在尋找的答案的觀點。

但當(dāng)你提到通過廣告建議問題時，比如“為什么 Adidas 的運動鞋比 Nike 更好”這樣的內(nèi)容，這會不會影響你向用戶呈現(xiàn)信息的方式？比如，這可能不是用戶真正想要的答案。

Aravind Srinivas

是的，但那是一個問題，而不是答案。那只是一個建議問題。如果你選擇進(jìn)一步探索這個問題，其答案會是客觀的，并不會受到 Adidas 或任何品牌的影響。

此外，我們的目標(biāo)是未來能夠更深刻地理解每位用戶，讓這些建議問題更加個性化，而不是簡單地由品牌挑選的贊助問題。有證據(jù)表明，例如很多人覺得 Instagram 上的廣告非常相關(guān)，因此愿意通過它購買商品。

所以，我覺得“相關(guān)性”是讓廣告發(fā)揮作用的核心，同時確保廣告不會干擾產(chǎn)品的核心價值。如果用戶提出任何問題，答案始終不受廣告影響且真實可信，那么產(chǎn)品就履行了它的價值。

然而，要提供如此高質(zhì)量、幾乎從不出錯的產(chǎn)品，同時讓公司在擴(kuò)展規(guī)模的同時保持盈利，我們確實需要找到智能的商業(yè)化平衡點。

?精選內(nèi)容?

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