Генеральный директор OpenAI раскрывает студентам секрет жизни без сожалений

Г-н Альтман бросил престижный Стэнфордский университет в США, чтобы рано открыть собственный бизнес. Позже он стал соучредителем OpenAI — исследовательского подразделения в области искусственного интеллекта, стоящего за приложением ChatGPT.

Для мистера Альтмана решение бросить Стэнфорд и открыть собственное дело стало интересным экспериментом. Он знал, что если бизнес не сложится, он всегда сможет вернуться в университет и продолжить учёбу.

«Это ключевой образ мышления практически в каждом рискованном решении. Большинство рисков в жизни не связаны с огромными рисками. Поэтому мы можем экспериментировать, а если что-то не получится, остановиться и попробовать что-то другое», — сказал Альтман.

Г-н Альтман и многие другие известные предприниматели придерживаются схожего взгляда на риск. Например, самый богатый миллиардер мира Илон Маск также бросил магистратуру Стэнфордского университета, чтобы сразу же открыть свой бизнес.

«Думаю, если бизнес не сложится, я всегда смогу вернуться в университет и продолжить образование», — поделился однажды миллиардер Илон Маск.

Вообще, многие успешные бизнесмены мира советуют людям рисковать, если риск не слишком велик.

«Самый большой страх — не рисковать, — подчеркнул г-н Альтман. — Если рискнуть, то никогда не добьёшься лучших результатов».

Г-н Альтман также советует студентам не следовать распространённой формуле: закончить колледж, найти стабильную работу и остаться на ней навсегда. Эта формула когда-то обеспечивала финансовую безопасность предыдущим поколениям, но жизнь стремительно меняется.

Именно молодые люди в сегодняшнем мире труда привнесут новые идеи и изменят традиционную формулу стабильности. Появление искусственного интеллекта изменило работу во многих сферах.

В это время еще более важным становится умение экспериментировать, чтобы не упускать возможности и не жить в сожалениях.

Однако идти на риск во время эксперимента не означает идти на слепой риск, а скорее учитывать по крайней мере один путь выхода или порог толерантности в случае, если эксперимент провалится.