OpenAI 新發表會 GPT-4o 再度震驚全球！不過現場示範的 Mark Chen 對答落落大方讓人更驚豔。原來他是台灣長大後赴美，現任 OpenAI 要職，中文名陳信翰。母親是清大教授、父親則曾任光電業要職，他究竟如何從小培養超強數理能耐，獲得奧特曼青睞？其實去年他就在台灣活動暢談成長背景。

台北時間5月14日，OpenAI新發表會發表團隊，有位亞洲面孔Mark Chen。他面對全球注目，示範如何對GPT-4o（拉丁文omni縮寫）表演深呼吸。雖笑說自己很緊張，但舉手投足充滿自信，網友倍感驚豔。

▲ OpenAI新發表會，Mark Chen示範如何對GPT-4o表演深呼吸。

這位OpenAI創辦人奧特曼（Sam Altman）盛讚過的Mark Chen正是台灣人，目前為OpenAI多模態與尖端研究部門主管（head of multimodal and frontier research），去年9月受邀至國立清華大學電機資訊學院演講。他的出身背景為何？

誰是Mark Chen？

▲ 陳信翰在美國出生成長，高中時隨家人返台讀書，就讀新竹實中雙語部。

Mark Chen中文名是陳信翰，母親邱瀞德為清華大學教授、現任資訊系統與應用研究所所長，父親陳建任曾任董事長。陳信翰在美國出生成長，高中時隨家人返台讀書，就讀新竹實中雙語部。

清大電資學院院長徐碩鴻分享，陳信翰高中曾到清大先修包含離散數學等課程。這並非清大資應所首次邀請他，2021年陳信翰就曾以「Generating Text and Images with GPT」為題網路分享。

▲ 徐碩鴻回憶，陳信翰就讀高中時曾拜訪陳家，陳信翰分享SAT如何拿到滿分。

去年台灣人工智慧論壇，主持人問陳信翰台灣和美國教育有何差異？他委婉表示，在台灣並非有紀律（disciplined）的學生。陳信翰接連在數學競賽AMC10、AMC12和AIME拿下滿分好成績，進入麻省理工學院就讀。2008年因AMC12接受採訪時他表示「台灣課本和試題都太強調演算，會磨損學生享受算數學的樂趣」。

MIT拿到數學和資工雙學位、在學時至微軟實習，畢業後進入自營交易機構從事量化投資，開發股票和期貨機器學習演算法，現在於OpenAI擔任研究科學家，領導多模態與尖端研究部門，陳信翰對Codex、GPT-3、Image GPT都有貢獻，帶領過DALLE‧2團隊，並替GPT4引進視覺功能。

這場長達90分鐘的分享吸引超過400名觀眾參加，不僅座無虛席，走道也有學生或坐或臥，陳信翰以「Getting the Most out of GPT」演講，之後回答觀眾提問。

GPT-4o模型進步史，就是智力成長史

陳信翰表示「GPT模型愈來愈像人類」，接著以模型版本更新詳細說明。GPT模型本質為機率模型，利用機器學習預測新詞彙完成語句。當GPT-2出現，即便沒有訓練模型完成特定任務，模型卻能完成所有語言描述的任務。

陳信翰強調，GPT-2讓OpenAI發現「幾乎所有任務都能用語言描述」，這為何重要？關鍵在這頓悟讓OpenAI體會到將任務化為「prompt」（指令或提示），之後調校並改善模型。

進展到GPT-3給OpenAI兩個啟示，一為規模的重要性，體現縮放定律（scaling laws）不會騙人。OpenAI 2020年發表論文，當自回歸生成式模型的模型規模增長、使用更多算力時，表現會進步，且幅度還能用精確公式預測。陳信翰表示，「我們會盡可能追逐這個定律，希望它不會失效（break）」。

第二啟示是，只要提供足夠脈絡和實例，GPT-3就能學習如何完成訓練時未見過的任務，逐漸達到人類推理時用歸納法做到的一般化（generalization）。快轉至今年發表的GPT-4，引入視覺輸入（visual input）多模態功能，且更會推理、語言理解加深，如能解釋笑話笑點何在，和人類對話時可脈絡化（contextualize）的理解相同。

陳信翰盤點GPT版本變化的「成長歷程」，從完成句子到用指令對話，再逐步學會歸納法、理解脈絡，儘管運作方式與人類有異，但真如看小孩成長。

▲ 陳信翰表示，改善GPT推理（reasoning）能力是OpenAI重要的工作。

對齊模型與人類、好模型標準多元

陳信翰也分享GPT兩大挑戰：先對齊模型行為與人類意圖，再來讓模型更「好」。

陳信翰指語言模型用途是設計預測下個詞彙，而非「對人有幫助」，因此初期模型產出很難滿足需求，OpenAI解法是「人類回饋強化學習」（RLHF），以回饋模型（reward model）讓GPT知道並模仿人類偏好。

知曉人類意圖以後，模型還能怎麼改善？首先要定義「什麼是更好」，「更好」本身就有多重意涵，共三層：

1. 「讓模型運作更像人類」是種進步，因此OpenAI關注「思維連鎖」（chain of thought）研究，要求模型不要直接回答問題，而是模仿人類思考時分拆步驟，也透過互相辯論對抗，避免生成內容只有單聲道。
2. 「讓模型回答更能驗證」也是種進步，可用外部網頁爬蟲和自我監督處理，請開發商進駐提供外掛，直接和即時資訊對接。
3. 「讓模型回答更多元」當然也是種進步，因此OpenAI有考慮多元化人類回饋者背景，反映不同族群的想法與偏好，帶動生成內容方向。

問答時陳信翰對模型信任與安全性、OpenAI拒絕開源一一回答，也分享研究方向。

就模型信任與安全性而言，消極層次能做到的是事前預防，如直接禁止兒童性剝削等關鍵字，其餘有爭議詞彙則以人類回饋反制；積極層面更積極探究模型如何思考，並讓模型勇於說「我不知道」，再透過外部資訊檢索補足缺陷。

▲ 陳信翰指出，安全性絕對是OpenAI關注議題，也有人提問如何制定「圍欄」確保安全。

沒有開源GPT-4，陳信翰解釋貿然開源會讓人惡用，故先開放一般用戶、理解缺陷後，日後再視情況開源，陳信翰強調安全性無法真空達成，意指唯有人們真實世界試用，研究者才能理解最先進技術的限制與不足。不過OpenAI不開源的理由，仍然無法為國際科技社群接受。

未來研究方向部分，模型更輕量化甚至手機也能用，還有增加模型與真實世界的互動，測試多模態模型邊界，以及讓模型完成廣泛目標（general purpose），OpenAI都有陸續進行。

奧特曼和陳信翰等帶領OpenAI不斷推動機器智慧，直至新疆界。我們在旁見證，同時期待與擔憂，不懈反思人類的價值。

（本文由 授權轉載；首圖來源：影片截圖）