샘 알트만

블로그에서 퍼온 글 공유. 그의 생각들

샘 알트만

ChatGPT의 2주년이 불과 한 달 남짓 전이었고, 이제 우리는 복잡한 추론을 할 수 있는 모델의 다음 패러다임으로 전환했습니다. 새해는 사람들을 성찰하는 기분으로 만들고, 지금까지 어떻게 진행되었는지에 대한 개인적인 생각과 그 과정에서 배운 몇 가지 사항을 공유하고 싶었습니다.

AGI에 가까워지면서 우리 회사의 진행 상황을 살펴보는 것이 중요한 시점인 것 같습니다. 아직 이해해야 할 것이 너무 많고, 모르는 것이 너무 많고, 아직 너무 이르죠. 하지만 시작했을 때보다 훨씬 더 많이 알고 있습니다.

우리는 AGI가 가능하다고 믿었고, 그것이 인류 역사상 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 기술이 될 수 있다고 믿었기 때문에 거의 9년 전에 OpenAI를 시작했습니다. 우리는 그것을 어떻게 만들고 광범위하게 유익하게 만들지 알아내고 싶었습니다. 우리는 역사에 흔적을 남기려고 노력하는 데 흥분했습니다. 우리의 야망은 매우 높았고, 우리의 믿음도 마찬가지로 그 작업이 사회에 똑같이 놀라운 방식으로 이롭게 될 수 있다는 것이었습니다.

당시에는 관심을 갖는 사람이 거의 없었고, 관심을 가졌다 하더라도 대부분 성공 가능성이 없다고 생각했기 때문이었습니다.

2022년에 OpenAI는 "Chat With GPT-3.5"라는 임시 이름을 가진 무언가를 작업하는 조용한 연구실이었습니다. (우리는 이름을 짓는 것보다 연구에 훨씬 능숙합니다.) 우리는 사람들이 API의 놀이터 기능을 사용하는 것을 지켜보았고 개발자들이 모델과 대화하는 것을 정말 좋아한다는 것을 알았습니다. 우리는 그 경험을 중심으로 데모를 구축하면 사람들에게 미래에 대한 중요한 것을 보여주고 모델을 더 좋고 안전하게 만드는 데 도움이 될 것이라고 생각했습니다.

결국 우리는 이를 ChatGPT라고 부르고 2022년 11월 30일에 출시했습니다.

우리는 추상적으로 언젠가 전환점에 도달하고 AI 혁명이 시작될 것이라는 것을 항상 알고 있었습니다. 하지만 그 순간이 언제일지는 몰랐습니다. 놀랍게도, 바로 이 순간이었습니다.

ChatGPT의 출시는 우리 회사, 우리 산업, 그리고 전 세계적으로 우리가 본 적이 없는 성장 곡선을 시작했습니다. 우리는 마침내 AI에서 항상 기대했던 엄청난 상승세를 보고 있으며, 곧 얼마나 더 많은 상승세가 올지 볼 수 있습니다.

쉽지 않았습니다. 길은 순탄치 않았고 올바른 선택은 분명하지 않았습니다.

지난 2년 동안, 우리는 이 새로운 기술을 중심으로 거의 처음부터 전체 회사를 구축해야 했습니다. 이를 위해 사람들을 훈련시키는 방법은 직접 하는 것 외에는 없으며, 기술 범주가 완전히 새로운 경우, 정확히 어떻게 해야 하는지 말해줄 수 있는 사람은 아무도 없습니다.

이렇게 빠른 속도로 회사를 키우는 데 훈련은 거의 없이 하는 것은 지저분한 과정입니다. 종종 두 걸음 앞으로 나아가고 한 걸음 뒤로 물러서는 것입니다(때로는 한 걸음 앞으로 나아가고 두 걸음 뒤로 물러서는 경우도 있습니다). 진행하면서 실수는 바로잡히지만, 독창적인 작업을 할 때는 실제로 핸드북이나 가이드 포스트가 없습니다. 미지의 바다에서 빠른 속도로 움직이는 것은 놀라운 경험이지만, 모든 참여자에게는 엄청난 스트레스이기도 합니다. 갈등과 오해가 넘쳐납니다.

이 몇 년은 지금까지 제 인생에서 가장 보람 있고, 재미있고, 가장 좋고, 흥미롭고, 지치고, 스트레스가 많았고, 특히 지난 2년 동안은 불쾌했습니다. 압도적인 감정은 감사입니다. 언젠가는 농장에서 은퇴하여 식물이 자라는 것을 지켜보고, 약간 지루할 것이고, 어렸을 때부터 꿈꿔왔던 일을 할 수 있었던 것이 얼마나 멋진 일인지 떠올릴 것입니다. 금요일마다 오후 1시까지 일곱 가지가 심하게 잘못될 때, 저는 그것을 기억하려고 노력합니다.

1년 조금 넘게 전, 어느 금요일에, 그날 가장 큰 문제는 영상 통화에서 깜짝 해고당한 것이었고, 통화를 끊은 직후에 게시판에서 블로그 게시물을 올렸다는 것입니다. 저는 라스베이거스의 호텔 방에 있었습니다. 설명하기 거의 불가능한 정도로 꿈이 잘못되었다는 느낌이었습니다.

아무런 경고 없이 공개적으로 해고당한 것은 정말 미친 몇 시간, 그리고 꽤 미친 며칠을 시작했습니다. "전쟁의 안개"가 가장 이상한 부분이었습니다. 우리 중 누구도 무슨 일이 일어났는지, 왜 일어났는지에 대한 만족스러운 답변을 얻을 수 없었습니다.

제 생각에 이 사건 전체는 저를 포함한 선의의 사람들이 거버넌스를 크게 실패한 것입니다. 돌이켜보면, 저는 분명히 다르게 했으면 좋았을 것이고, 저는 1년 전보다 오늘 더 나은, 더 사려 깊은 리더가 되었다고 믿고 싶습니다.

저는 또한 복잡한 과제를 관리하는 데 다양한 관점과 광범위한 경험을 가진 이사회의 중요성을 배웠습니다. 좋은 거버넌스에는 많은 신뢰와 신뢰성이 필요합니다. 저는 많은 사람들이 OpenAI를 위한 더 강력한 거버넌스 시스템을 구축하기 위해 협력한 방식에 감사드립니다. 이를 통해 AGI가 모든 인류에게 이롭다는 사명을 추구할 수 있습니다.

제가 얻은 가장 큰 교훈은 제가 얼마나 감사해야 하는지, 그리고 얼마나 많은 사람들에게 감사해야 하는지입니다. OpenAI에서 일하고 이 꿈을 좇아 시간과 노력을 투자하기로 선택한 모든 사람들, 위기의 순간을 극복하도록 도와준 친구들, 우리를 지원하고 그들의 성공을 위해 우리를 믿어준 파트너와 고객들, 그리고 제 삶 속에서 저를 얼마나 소중히 여기는지 보여준 사람들에게 감사드립니다.

우리 모두는 더욱 응집력 있고 긍정적인 방식으로 업무에 복귀했고, 그 이후로 우리가 집중한 것이 매우 자랑스럽습니다. 우리는 지금까지 가장 훌륭한 연구를 수행했습니다. 우리는 주간 활성 사용자 약 1억 명에서 3억 명 이상으로 성장했습니다. 무엇보다도 우리는 사람들이 진심으로 좋아하는 것처럼 보이고 실제 문제를 해결하는 기술을 세상에 계속 내놓았습니다.

9년 전만 해도 우리는 결국 무엇이 될지 전혀 몰랐습니다. 지금도 우리는 그저 어느 정도 알고 있을 뿐입니다. AI 개발은 많은 우여곡절을 겪었고 우리는 미래에 더 많은 것을 기대합니다.

일부 반전은 즐거웠고, 일부는 힘들었습니다. 꾸준한 연구 기적이 일어나는 것을 지켜보는 것은 즐거웠고, 많은 비관론자들이 진정한 신봉자가 되었습니다. 또한 일부 동료들이 헤어져서 경쟁자가 되는 것을 보았습니다. 팀은 확장하면서 바뀌는 경향이 있고, OpenAI는 정말 빠르게 확장됩니다. 저는 이 중 일부는 피할 수 없다고 생각합니다. 스타트업은 일반적으로 새로운 주요 규모에서 많은 이직을 보고, OpenAI에서는 몇 달마다 숫자가 엄청나게 증가합니다. 지난 2년은 일반 회사에서 10년과 같았습니다. 어떤 회사가 그렇게 빨리 성장하고 진화하면 자연스럽게 이해관계가 갈라집니다. 그리고 중요한 산업의 어떤 회사가 선두에 있을 때, 많은 사람들이 온갖 이유로 그 회사를 공격합니다. 특히 그 회사와 경쟁하려고 할 때 더욱 그렇습니다.

우리의 비전은 변하지 않을 것입니다. 우리의 전략은 계속 진화할 것입니다. 예를 들어, 우리가 시작했을 때 우리는 제품 회사를 만들어야 할 줄은 전혀 몰랐습니다. 우리는 그저 훌륭한 연구를 할 것이라고 생각했습니다. 또한 그렇게 엄청난 양의 자본이 필요할 줄은 전혀 몰랐습니다. 몇 년 전에는 이해하지 못했던 새로운 것을 만들어야 하고, 지금은 상상조차 할 수 없는 새로운 것이 미래에 있을 것입니다.

우리는 지금까지의 연구 및 배포 실적을 자랑스러워하며, 안전과 혜택 공유에 대한 생각을 계속 발전시키는 데 전념합니다. 우리는 AI 시스템을 안전하게 만드는 가장 좋은 방법은 반복적이고 점진적으로 세상에 출시하여 사회가 기술에 적응하고 함께 진화할 시간을 주고, 경험에서 배우고, 기술을 계속 안전하게 만드는 것이라고 믿습니다. 우리는 안전 및 정렬 연구 분야에서 세계적인 리더가 되는 것의 중요성을 믿고, 실제 세계 응용 프로그램의 피드백으로 연구를 안내합니다.

우리는 이제 전통적으로 이해했던 대로 AGI를 구축하는 방법을 알고 있다고 확신합니다. 우리는 2025년에 최초의 AI 에이전트가 "인력에 합류"하여 회사의 산출물을 실질적으로 바꿀 수 있을 것이라고 믿습니다. 우리는 훌륭한 도구를 반복적으로 사람들의 손에 쥐어주는 것이 훌륭하고 광범위하게 분포된 결과를 가져올 것이라고 계속 믿습니다.

우리는 그 이상의 목표를, 진정한 의미의 초지능으로 돌리기 시작했습니다. 우리는 현재의 제품을 좋아하지만, 영광스러운 미래를 위해 여기 있습니다. 초지능이 있으면, 우리는 무엇이든 할 수 있습니다. 초지능 도구는 우리가 스스로 할 수 있는 것보다 훨씬 더 과학적 발견과 혁신을 엄청나게 가속화할 수 있으며, 결과적으로 풍요와 번영을 엄청나게 증가시킬 수 있습니다.

지금 당장은 공상과학 소설 같고, 그것에 대해 이야기하는 것조차 다소 미친 짓 같습니다. 괜찮습니다. 우리는 이미 그곳에 가본 적이 있고, 다시 가도 괜찮습니다. 우리는 앞으로 몇 년 안에 모든 사람이 우리가 보는 것을 보게 될 것이라고 확신하며, 광범위한 혜택과 권한 부여를 극대화하면서도 매우 신중하게 행동해야 할 필요성이 매우 중요하다고 생각합니다. 우리 작업의 가능성을 감안할 때 OpenAI는 평범한 회사가 될 수 없습니다.

이 일에 참여하게 되어 얼마나 행운이고 영광스러운지 모릅니다.

( 이것을 촉진해 준 조시 티랜지엘 에게 감사드립니다. 시간이 훨씬 더 많았으면 좋았을 텐데요.)

그 며칠 동안 OpenAI와 저를 돕기 위해 엄청나고 엄청난 양의 일을 해주신 분들이 많았지만, 그중에서도 두 분이 특히 돋보였습니다.

론 콘웨이와 브라이언 체스키는 의무의 범위를 훨씬 넘어섰기 때문에 어떻게 설명해야 할지조차 모르겠습니다. 물론 저는 론의 능력과 끈기에 대한 이야기를 수년간 들어왔고 지난 몇 년 동안 브라이언과 많은 시간을 보내며 엄청난 도움과 조언을 받았습니다.

하지만 사람들과 함께 여우굴에 들어가서 그들이 실제로 무엇을 할 수 있는지 보는 것만큼 좋은 것은 없습니다. 저는 OpenAI가 그들의 도움 없이는 무너졌을 것이라고 상당히 확신합니다. 그들은 일이 끝날 때까지 며칠 동안 쉬지 않고 일했습니다.

그들은 믿을 수 없을 정도로 열심히 일했지만, 침착함을 유지했고, 처음부터 끝까지 명확한 전략적 사고와 훌륭한 조언을 해주었습니다. 그들은 제가 여러 실수를 저지르지 않도록 막았고, 그들 스스로는 실수를 하지 않았습니다. 그들은 필요한 모든 것에 광대한 네트워크를 활용했고, 많은 복잡한 상황을 헤쳐나갈 수 있었습니다. 그리고 저는 그들이 제가 모르는 많은 일을 했을 것이라고 확신합니다.

하지만 제가 가장 기억할 것은 그들의 배려, 연민, 그리고 지원입니다.

저는 창업자와 회사를 지원하는 것이 어떤 것인지 안다고 생각했고, 어느 정도 알고 있었습니다. 하지만 저는 이 사람들이 한 것과 같은 일을 본 적도, 들어본 적도 없었고, 이제 그들이 왜 전설적인 지위를 얻었는지 더 충분히 이해하게 되었습니다. 그들은 다르고 둘 다 진정으로 독특한 명성을 얻을 자격이 있지만, 산을 옮기고 도울 수 있는 놀라운 능력과 필요할 때 흔들리지 않는 헌신에서 비슷합니다. 기술 산업은 두 사람이 있어서 훨씬 더 나아졌습니다.

그들과 비슷한 사람들이 있습니다. 그것은 우리 산업의 놀라울 정도로 특별한 것이고 사람들이 깨닫는 것보다 모든 것을 작동시키는 데 훨씬 더 많은 것을 합니다. 저는 그것을 전달하기를 기대합니다.

좀 더 개인적인 이야기로, 그 주말과 항상 그를 지지해 준 올리에게 특히 감사드리고 싶습니다. 그는 모든 면에서 믿을 수 없을 만큼 훌륭하고 그보다 더 나은 파트너를 찾을 수 있는 사람은 없습니다.

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일주일 전에 게시됨

GPT-4o

오늘 우리가 발표한 내용 중에서 강조하고 싶은 것이 두 가지 있습니다.

첫째, 우리 사명의 핵심 부분은 매우 유능한 AI 도구를 사람들에게 무료로(또는 좋은 가격으로) 제공하는 것입니다. 저는 ChatGPT에서 광고나 그런 것 없이 무료로 사용할 수 있는 세계 최고의 모델을 만들었다는 사실이 매우 자랑스럽습니다.

OpenAI를 시작했을 때 우리의 초기 구상은 AI를 만들어서 그것을 사용해서 세상에 온갖 혜택을 만들어내는 것이었습니다. 그 대신, 지금은 우리가 AI를 만들고 다른 사람들이 그것을 사용해서 우리 모두에게 이로운 온갖 놀라운 것들을 만들어내는 것처럼 보입니다.

We are a business and will find plenty of things to charge for, and that will help us provide free, outstanding AI service to (hopefully) billions of people.

Second, the new voice (and video) mode is the best computer interface I’ve ever used. It feels like AI from the movies; and it’s still a bit surprising to me that it’s real. Getting to human-level response times and expressiveness turns out to be a big change.

The original ChatGPT showed a hint of what was possible with language interfaces; this new thing feels viscerally different. It is fast, smart, fun, natural, and helpful.

Talking to a computer has never felt really natural for me; now it does. As we add (optional) personalization, access to your information, the ability to take actions on your behalf, and more, I can really see an exciting future where we are able to use computers to do much more than ever before.

Finally, huge thanks to the team that poured so much work into making this happen!

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Posted 8 months ago

What I Wish Someone Had Told Me

Optimism, obsession, self-belief, raw horsepower and personal connections are how things get started.

Cohesive teams, the right combination of calmness and urgency, and unreasonable commitment are how things get finished. Long-term orientation is in short supply; try not to worry about what people think in the short term, which will get easier over time.

It is easier for a team to do a hard thing that really matters than to do an easy thing that doesn’t really matter; audacious ideas motivate people.

Incentives are superpowers; set them carefully.

Concentrate your resources on a small number of high-conviction bets; this is easy to say but evidently hard to do. You can delete more stuff than you think.

Communicate clearly and concisely.

Fight bullshit and bureaucracy every time you see it and get other people to fight it too. Do not let the org chart get in the way of people working productively together.

Outcomes are what count; don’t let good process excuse bad results.

Spend more time recruiting. Take risks on high-potential people with a fast rate of improvement. Look for evidence of getting stuff done in addition to intelligence.

Superstars are even more valuable than they seem, but you have to evaluate people on their net impact on the performance of the organization.

Fast iteration can make up for a lot; it’s usually ok to be wrong if you iterate quickly. Plans should be measured in decades, execution should be measured in weeks.

Don’t fight the business equivalent of the laws of physics.

Inspiration is perishable and life goes by fast. Inaction is a particularly insidious type of risk.

Scale often has surprising emergent properties.

Compounding exponentials are magic. In particular, you really want to build a business that gets a compounding advantage with scale.

Get back up and keep going.

Working with great people is one of the best parts of life.

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Posted a year ago

Helion Needs You

Helion has been progressing even faster than I expected and is on pace in 2024 to 1) demonstrate Q > 1 fusion and 2) resolve all questions needed to design a mass-producible fusion generator.

The goals of the company are quite ambitious—clean, continuous energy for 1 cent per kilowatt-hour, and the ability to manufacture enough power plants to satisfy the current electrical demand of earth in a ten year period.

If both things happen, it will transform the world. Abundant, clean, and radically inexpensive energy will elevate the quality of life for all of us—think about how much the cost of energy factors into what we do and use. Also, electricity at this price will allow us to do things like efficiently capture carbon (so although we’ll still rely on gasoline for awhile, it’ll be ok).

Although Helion’s scientific progress of the past 8 years is phenomenal and necessary, it is not sufficient to rapidly get to this new energy economy. Helion now needs to figure out how to engineer machines that don’t break, how to build a factory and supply chain capable of manufacturing a machine every day, how to work with power grids and governments around the world, and more.

The biggest input to the degree and speed of success at the company is now the talent of the people who join the team. Here are a few of the most critical jobs, but please don’t let the lack of a perfect fit deter you from applying.

Electrical Engineer, Low Voltage: https://boards.greenhouse.io/helionenergy/jobs/4044506005

Electrical Engineer, Pulsed Power: https://boards.greenhouse.io/helionenergy/jobs/4044510005

Mechanical Engineer, Generator Systems: https://boards.greenhouse.io/helionenergy/jobs/4044522005

Manager of Mechanical Engineering: https://boards.greenhouse.io/helionenergy/jobs/4044521005

(All current jobs: https://www.helionenergy.com/careers/)

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Posted 3 years ago

DALL•E 2

Today we did a research launch of DALL•E 2, a new AI tool that can create and edit images from natural language instructions.

Most importantly, we hope people love the tool and find it useful. For me, it’s the most delightful thing to play with we’ve created so far. I find it to be creativity-enhancing, helpful for many different situations, and fun in a way I haven’t felt from technology in a while.

But I also think it’s noteworthy for a few reasons:

1) This is another example of what I think is going to be a new computer interface trend: you say what you want in natural language or with contextual clues, and the computer does it. We offer this for code and now image generation; both of these will get a lot better. But the same trend will happen in new ways until eventually it works for complex tasks—we can imagine an “AI office worker” that takes requests in natural language like a human does.

2) It sure does seem to “understand” concepts at many levels and how they relate to each other in sophisticated ways.

3) Copilot is a tool that helps coders be more productive, but still is very far from being able to create a full program. DALL•E 2 is a tool that will help artists and illustrators be more creative, but it can also create a “complete work”. This may be an early example of the impact AI on labor markets. Although I firmly believe AI will create lots of new jobs, and make many existing jobs much better by doing the boring bits well, I think it’s important to be honest that it’s increasingly going to make some jobs not very relevant (like technology frequently does).

4) It’s a reminder that predictions about AI are very difficult to make. A decade ago, the conventional wisdom was that AI would first impact physical labor, and then cognitive labor, and then maybe someday it could do creative work. It now looks like it’s going to go in the opposite order.

5) It’s an example of a world in which good ideas are the limit for what we can do, not specific skills.

6) Although the upsides are great, the model is powerful enough that it's easy to imagine the downsides.

Hopefully this summer, we’ll do a product launch and people will be able to use it for all sorts of things. We wanted to start with a research launch to figure out how to minimize the downsides in collaboration with a larger group of researchers and artists, and to give people some time to adapt to the change—in general, we are believers in incremental deployment strategies. (Obviously the world already has Photoshop and we already know that images can be manipulated, for good and bad.)

(A robot hand drawing, by DALL•E)

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Posted 3 years ago

Helion

I’m delighted to be investing more in Helion. Helion is by far the most promising approach to fusion I’ve seen.

David and Chris are two of the most impressive founders and builders (in the sense of building fusion machines, in addition to building companies!) I have ever met, and they have done something remarkable. When I first invested in them back in 2014, I was struck by the thoughtfulness of their plans about the scientific approach, the system design, cost optimizations, and the fuel cycle.

And now, with a tiny fraction of the money spent on other fusion efforts but the culture of a startup, they and their team have built a generator that produces electricity. Helion has a clear path to net electricity by 2024, and has a long-term goal of delivering electricity for 1 cent per kilowatt-hour. (!)

If this all works as we hope, we may have a path out of the climate crisis. Even though there are a lot of emissions that don’t come from electrical generation, we’d be able to use abundant energy to capture carbon and other greenhouses gases.

And if we have much cheaper energy than ever before, we can do things that are difficult to imagine today. The cost of energy is one of the fundamental inputs in the costs of so much else; dramatically cheaper energy will lead to dramatically better quality of life for many people.

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Posted 3 years ago

The Strength of Being Misunderstood

A founder recently asked me how to stop caring what other people think. I didn’t have an answer, and after reflecting on it more, I think it's the wrong question.

Almost everyone cares what someone thinks (though caring what everyone thinks is definitely a mistake), and it's probably important. Caring too much makes you a sheep. But you need to be at least a little in tune with others to do something useful for them.

It seems like there are two degrees of freedom: you can choose the people whose opinions you care about (and on what subjects), and you can choose the timescale you care about them on. Most people figure out the former [1] but the latter doesn’t seem to get much attention.

The most impressive people I know care a lot about what people think, even people whose opinions they really shouldn’t value (a surprising numbers of them do something like keeping a folder of screenshots of tweets from haters). But what makes them unusual is that they generally care about other people’s opinions on a very long time horizon—as long as the history books get it right, they take some pride in letting the newspapers get it wrong.

You should trade being short-term low-status for being long-term high-status, which most people seem unwilling to do. A common way this happens is by eventually being right about an important but deeply non-consensus bet. But there are lots of other ways–the key observation is that as long as you are right, being misunderstood by most people is a strength not a weakness. You and a small group of rebels get the space to solve an important problem that might otherwise not get solved.

[1] In the memorable words of Coco Chanel, “I don’t care what you think about me. I don’t think about you at all.”

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Posted 4 years ago

PG and Jessica

A lot of people want to replicate YC in some other industry or some other place or with some other strategy. In general, people seem to assume that: 1) although there was some degree of mystery or luck about how YC got going, it can’t be that hard, and 2) if you can get it off the ground, the network effects are self-sustaining.

More YC-like things are good for the world; I generally try to be helpful. But almost none of them work. People are right about the self-sustaining part, but they can’t figure out how to get something going.

The entire secret to YC getting going was PG and Jessica—there was no other magic trick. A few times a year, I end up in a conversation at a party where someone tells a story about how much PG changed their life—people speak with more gratitude than they do towards pretty much anyone else. Then everyone else agrees, YC founders and otherwise (non-YC founders might talk about an impactful essay or getting hired at a YC company). Jessica still sadly doesn’t get nearly the same degree of public credit, but the people who were around the early days of YC know the real story.

What did they do? They took bets on unknown people and believed in them more than anyone had before. They set strong norms and fought back hard against bad behavior towards YC founders. They trusted their own convictions, were willing to do things their way, and were willing to be disliked by the existing power structures. They focused on the most important things, they worked hard, and they spent a huge amount of time 1:1 with people. They understood the value of community and long-term orientation. When YC was very small, it felt like a family.

Perhaps most importantly, they built an ecosystem (thanks to Joe Gebbia for pointing this out). This is easy to talk about but hard to do, because it requires not being greedy. YC has left a lot of money on the table; other people have made more money from the ecosystem than YC has itself. This has cemented YC’s place—the benefits to the partners, alumni, current batch founders, Hacker News readers, Demo Day investors, and everyone else around YC is a huge part of what makes it work.

I am not sure if any of this is particularly useful advice—none of it sounds that hard, and yet in the 15 years since, it hasn’t been close to replicated.

But it seems worth trying. I am pretty sure no one has had a bigger total impact on the careers of people in the startup industry over that time period than the two of them.

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Posted 4 years ago

Researchers and Founders

I spent many years working with founders and now I work with researchers.

Although there are always individual exceptions, on average it’s surprising to me how different the best people in these groups are (including in some qualities that I had assumed were present in great people everywhere, like very high levels of self-belief).

So I’ve been thinking about the ways they’re the same, because maybe there is something to learn about qualities of really effective people in general.

The best people in both groups spend a lot of time reflecting on some version of the Hamming question—"what are the most important problems in your field, and why aren’t you working on them?” In general, no one reflects on this question enough, but the best people do it the most, and have the best ‘problem taste’, which is some combination of learning to think independently, reason about the future, and identify attack vectors. (This from John Schulman is worth reading: http://joschu.net/blog/opinionated-guide-ml-research.html).

They have a laser focus on the next step in front of them combined with long-term vision. Most people only have one or the other.

They are extremely persistent and willing to work hard. As far as I can tell, there is no high-probability way to be very successful without this, and you should be suspicious of people who tell you otherwise unless you’d be happy having their career (and be especially suspicious if they worked hard themselves).

They have a bias towards action and trying things, and they’re clear-eyed and honest about what is working and what isn’t (importantly, this goes both ways—I’m amazed by how many people will see something working and then not pursue it).

They are creative idea-generators—a lot of the ideas may be terrible, but there is never a shortage.

They really value autonomy and have a hard time with rules that they don’t think make sense. They are definitely not lemmings.

Their motivations are often more complex than they seem—specifically, they are frequently very driven by genuine curiosity.

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Posted 5 years ago

Project Covalence

Almost every company and non-profit working on COVID-19 that I offered to help asked for support with clinical trials—for companies focusing on developing novel drugs, vaccines, and diagnostics, rapidly spinning up trials is one of their biggest bottlenecks.

Science remains the only way out of the COVID-19 crisis. Dramatically improving clinical trials, which are usually time-consuming and cost tens to hundreds of millions of dollars, is one of the highest-leverage ways to get out of it faster.

The goal of this project, in collaboration with TrialSpark and Dr. Mark Fishman, is to offer much better clinical trial support to COVID-19 projects than anything that currently exists.

TrialSpark가 구동하는 Project Covalence의 플랫폼은 COVID-19 시험을 지원하도록 고유하게 최적화되었으며, 이는 병원과 의료 시스템의 부담을 줄이기 위해 지역 사회 환경이나 환자의 집에서 이상적으로 실행됩니다. Project Covalence는 이러한 시험을 시작하는 데 관련된 운영 및 물류적 과제를 해결할 수 있는 좋은 위치에 있으며, 시험 실행, 21 CFR Part 11을 준수하는 원격 데이터 수집, 원격 진료, 생물 통계, 재택 검체 수집을 위한 샘플 키트 및 프로토콜 작성을 지원합니다.

학계와 산업계의 연구자들은 이 공유 인프라를 활용하여 임상 시험을 신속하게 시작할 수 있습니다. 연구 간 조정을 용이하게 하기 위해, 우리는 또한 공유 대조군과 적응적 시험 설계를 가능하게 하는 플랫폼 연구를 위한 마스터 프로토콜을 만들 것입니다.

참여에 관심이 있거나 지원이 필요한 실험이 있는 경우 ProjectCovalence@trialspark.com으로 연락하거나 www.projectcovalence.com을 방문하세요.