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本文内容整理自Perplexity CEO阿拉文德·斯里尼瓦斯接受Stanford Graduate School of Business Youtube频道专访，公开发表于2024年12月02日。原始内容参考：https://www.youtube.com/watch?v=r1Bi10Xt0fc
Perplexity CEO阿拉文德·斯里尼瓦斯接受斯坦福商学院专访
★内容导读：
1. Perplexity的起源与发展:
阿拉文德在错失进入印度理工学院后自学编程，并在伯克利攻读博士学位期间，与联合创始人基于对学术引用的重视和对改进信息获取的追求，创立了Perplexity。 Perplexity的独特之处在于其对答案的来源进行全面引用，并将此理念视为其核心竞争力。 Perplexity的早期发展面临OpenAI（实际是微软必应）的竞争，但凭借其产品和投资者的信任成功渡过难关。 2. Perplexity的技术护城河与商业模式:
Perplexity选择使用现有模型而非自建模型，专注于构建优秀的应用层产品，将模型视为商品化资源。 Perplexity的货币化策略是谨慎地引入广告，避免影响答案的准确性和真实性，并通过与出版商分享广告收入建立可持续的商业模式，提出了一个与谷歌广告模式不同的新模式。 Perplexity面临着新闻集团和《纽约时报》等媒体的版权诉讼，但其辩护策略是强调真理的普遍性和对原始来源的引用。 3. 阿拉文德的领导风格与公司文化:
阿拉文德强调行动至上，并鼓励团队成员尝试未经证明的领域。 他注重实践，亲身体验产品并与用户直接互动。 他提倡“怀才不遇者，必将有所成就”的理念，注重培养而非简单招聘顶尖人才。 4. Perplexity的未来愿景:
阿拉文德希望Perplexity能成为一个可靠的答案引擎，帮助人们更高效地生活，甚至改变人们获取知识和完成任务的方式。 他希望Perplexity能成为一个具有历史意义的公司，帮助人们变得更聪明，并最终让更多人过上更便捷的生活。
阿拉文德·斯里尼瓦斯简介
阿拉文德·斯里尼瓦斯（Aravind Srinivas）是Perplexity AI的首席执行官兼联合创始人。Perplexity AI 是一家备受瞩目的AI搜索引擎公司，旨在通过结合大型语言模型（LLM）的力量提供更直观、更准确的搜索体验。
斯里尼瓦斯在人工智能领域拥有丰富的经验。在创办Perplexity AI之前，他曾在谷歌工作，参与了多个与人工智能相关的项目。 他的专业知识和领导力，为Perplexity AI 的快速发展奠定了坚实的基础。Perplexity AI 与传统的关键词搜索引擎不同，它能够理解用户的查询意图，并提供更具上下文理解的答案，甚至能够直接整合来源链接，提升了搜索结果的透明度和可信度。
访谈全文
主持人Aislin： Arvind，欢迎来到斯坦福。
阿拉文德： 谢谢，感谢邀请。我来自伯克利。希望你们不介意。至少想用蓝色来代表一下。但是的，很高兴来到这里。谢谢。
主持人Aislin： 我们也很高兴今天能请到你。现在，我们现场许多观众都是 Perplexity 的活跃用户。谢谢。特别是斯坦福所有学生都能免费使用 Perplexity Pro。所以我们非常高兴能请到你。谢谢。现在开始，我想我会求助于 Perplexity 来帮我构思问题。让我们来看看它怎么说。
所以，为了开始，我想把这个提示输入 Perplexity。我问：我正在斯坦福大学对 Arvind 进行一次为时一小时的访谈，听众是商学院的学生。我应该问他什么问题？
阿拉文德： 希望这些问题不太难。
主持人Aislin： Perplexity 确实给了我一个非常详细的回复。但总而言之，它建议我们讨论：首先，你的个人背景故事；其次，Perplexity 的早期发展；第三，公司目前的现状；第四，各种领导力经验。你觉得怎么样？听起来不错。我认为这是一个相当好的提纲，但我认为我们可以更深入一些。所以我决定测试一下我的后续提问技巧，我问 Perplexity：关于 Aravind 的一些观众可能不知道的事情是什么？他最有趣的事情是什么？
我能问他哪些问题才能在这个谈话中加入一些幽默？非常直接。在采访结束时，我能问你一些快速问答题吗？敬请期待。最后，Perplexity 会出错吗？
阿拉文德： 比你想象的要多。
主持人Aislin： 所以这产生了一些比我的初始提示更有趣的见解，包括，这里有一个非常详细的列表，但我只关注其中几个。首先，我了解到你热爱板球；其次，我发现你实际上是在错失进入马德拉斯印度理工学院计算机科学专业（仅仅差了0.01分）后自学编程的；最后，我了解到你与谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊的关系，他也在印度金奈的同一个家乡长大。
现在，Perplexity 实际上建议我看你与桑达尔在金奈的这段视频，所以我认为这可能是一个很好的开始。我就不放视频了，Arvind，金奈的水里有什么东西导致了这么多成功的科技企业家吗？
阿拉文德： 我认为很有趣的是，我相信许多印度人没有意识到，有很多城市都在培养优秀的人才。我想说的一件事是，在这些地方非常普遍的是一种真正努力追求卓越并在你擅长的事情上做到最好的文化。对教育的重视程度很高，这在金奈和许多其他城市当然也很明显。在我的圈子里，人们更看重博学和博览群书，而不是富有；你因此会获得很多尊重。
这种文化转化为对超越自身学习的承诺。这不仅仅是阅读通过考试所需的知识，而是真正努力深入研究你想要学习的内容。我认为这是许多来自金奈的人，特别是那些在硅谷或美国其他地区取得成功的人的共同特征。
此外，还有板球文化，这在金奈非常突出。这个城市以其“板球迷”而闻名，他们非常痴迷于统计数据。在谷歌等平台出现之前，我们许多人都能背诵每位球员的所有数据，并痴迷于诸如跑动率和平均数之类的细节。我们非正式地学习了基础统计学，了解到不仅要在单场比赛中得分很多，而且还要长期保持稳定。这种对细节和一致性的强调，我认为是金奈人普遍具备的。
主持人Aislin： 所以是知识重于财富，并观看板球比赛。是的。这就是我要从中学到的。你离开印度，在加州大学伯克利分校攻读计算机科学博士学位。不是斯坦福，不幸的是。
阿拉文德： 哦，我没有被斯坦福录取。这是实话。
主持人Aislin： 好吧，我们今天请到了你。我们再幸运不过了。但是你的学术背景如何塑造了你构建 Perplexity 的方法？
阿拉文德： 是的，这实际上非常重要。你知道，Perplexity 从一开始就在每个答案后面都附带引用。这显然是真实的。我不是编造的。当我第一次去伯克利的时候，我认为博士学位是一件了不起的事情。你看像史蒂芬·霍金那样的电影，你只要敲响你导师的门，哦，这是我的论文的思路。我真的很浪漫地认为事情就是这样。但事实并非如此简单。你必须努力才能想出你的第一个核心原创想法。
所以像伯克利或斯坦福这样的机构之所以很棒，是因为它们为新生提供了一个框架来实现目标，而不是完全让他们无人监管。当我第一次去实验室时，我被要求帮助一位高年级的学生，致力于他们的想法，并试图让它真正有效并撰写论文。你学习这个过程，然后你才能从那里开始。在我写了一两篇论文后，他们告诉我引用的概念。重要的不是你的论文是否被接受；而是其他人必须引用并在此基础上进行构建。这就是你在社区中建立学术声誉的方式。
我想，好吧，这很酷，但是我的论文似乎太复杂了。在撰写非常复杂、有创意的想法（这可能会让审稿人接受你的论文）和如果太复杂，没人会在乎其他人是否会在其基础上进行构建之间，总是有这种权衡。所以我想你想要那种非常简单的想法的最佳平衡点，这些想法会被引用，而且也会在会议上被接受。我不得不通过这种艰难的方式学习。一旦我学会了这一点，我就开始痴迷于引用。
我还了解到，这是谷歌搜索引擎的核心灵感——学术引用图如何将这一理念与网页超链接结合起来。这一见解也融入到了 Perplexity 中，因为我们提出了这样一个问题：好吧，如果人工智能总是像学术界一样回应呢？当你撰写论文时，学术论文中的每一句话都需要有相应的引用，否则它看起来就像一种观点。它需要像来自过去某些同行评审论文的真理来源或你自己的论文中的某些实验结果。
我们认为，好吧，如果我们对人工智能这样做，那么答案中的每一句话都需要来自网络上具有某种程度的权威性或信任度的来源呢？如果我们能将其融入提示中，它就是内置的。然后这就会创造一种非常独特的产品体验。这实际上就是我的学术背景如何帮助我在 Perplexity 中工作的。
主持人Aislin： 现在我知道 Perplexity 的学术重点功能一直是斯坦福大学采用该软件的关键驱动力，它允许你在研究中仅引用学术期刊。所以对于我们所有今天正在学习的人来说非常有用。现在在 Perplexity，你非常专注于改善信息获取。你正在构建世界上第一个答案引擎。为什么使知识获取民主化对你如此重要？
阿拉文德： 因为我自己很喜欢用它。就像我说的，我来自一个非常重视知识的文化。甚至查理·芒格说过一句名言，他说你能为别人做的最好的事情就是帮助他们学习和了解更多。寻求智慧并成为持续学习的机器几乎是我们的道德责任，因为没有什么比这更能帮助我们不断提升自己了。
你可以关注财富和净资产，试图将其作为衡量人生进步的指标。然而，在某种程度上，它会达到上限；如果你达到一定的阈值，它就会停止激励你。另一方面，知识是无限的。这就是为什么Perplexity的标语是“知识始于此”，因为知识确实没有尽头，你可以不断进步。
如果说有一个指标可以最终让我们认为自己正在进步，那就是更好地理解世界。如果这种追求是人类天性中如此核心的一部分，那么我们所有人获得能够帮助我们以最便捷方式实现这一目标的工具就至关重要。我们正在努力尽我们所能提供这些工具。
当然，许多优质服务都设有付费墙。然而，随着这些AI模型变得更便宜、更智能、更高效，并被提炼成更小的版本，创建所有人都能广泛访问的版本将成为可能。这将使人们能够提出任何他们想问的问题并立即获得答案。
主持人Aislin： 我喜欢这个观点。现在，我想回到Perplexity的起源。为了解决这样一个大问题，你需要一个很棒的团队。那么，你寻找什么品质，你是如何组建你的初始创始团队的呢？
阿拉文德： 是的，我很幸运在攻读博士学位期间认识了我的一个联合创始人丹尼斯。这也是学术背景对你大有帮助的地方。你会了解到那些非常积极主动、思想深邃的人。所以，我们写了同一篇论文，几乎是同一个想法，只是相差一天。这就是我们彼此认识的方式。他曾在我的实验室做访问学者一段时间，我们经常一起集思广益，思考我们可以一起做什么，但并没有真正取得成果。
我认为你在创始团队中寻找的一个品质是，显然要有互补技能的人。你不想在他们擅长的事情上和他们一样优秀；理想情况下，他们应该比你优秀得多。而且，当他们这样做的时候，你也不想妨碍他们。就我们而言，丹尼斯和约翰尼是我的核心创始团队。我想说约翰尼是世界级的编程高手。他代表美国参加了国际信息学奥林匹克竞赛（IOI），对于那些了解竞技编程的人来说，曾经有一位名叫Tourist的选手。历史上只有一个人在IOI中击败过他，那就是约翰尼。他是一位奇才，他不仅可以编写出色的代码，而且具有解决难题的技能，可以快速解决难题。
丹尼斯拥有的AI深度和背景，加上约翰尼非凡的技能，使我能够大胆冒险，并试图设定一个宏伟的目标，即尝试构建一种全新的搜索体验。否则，几乎不可能忘记尝试实现这一目标。随着时间的推移，你试图雇佣越来越多的能够带来新技能的人。显然，我们三个人都没有前端编程技能，所以我们聘请了一位非常擅长全栈开发的人，以及一位擅长编写CUDA内核的人。它不断地成为一种增量加法和乘法力。
我认为这种效应是必要的，尤其是在涉及许多人的情况下。人们往往有一个关于所有人的向量和的思维模型，但我实际上认为，要创建一个真正伟大的公司，需要某种“叠加效应”（Lollapalooza effect）。这意味着我们所有的技能和努力都呈乘法效应地融合在一起。拥有合适的AI专业知识、创造力和技术能力的组合，使我们能够以彻底改变的方式回答问题和进行创新。这通常是我尝试扩展团队的方式。
主持人Aislin： 找到那些能让你能力倍增的人。是的，没错。所以不到一年后，你正处于A轮融资的中间。当你发现你的主要竞争对手OpenAI刚刚推出了他们自己的搜索竞争对手时。当你听到这个消息时，你是如何回应的？是什么让你有信心Perplexity仍然有发展空间？
阿拉文德： 你是在问我关于我的A轮融资吗？
主持人Aislin： A轮融资以及OpenAI拥有搜索竞争对手的消息。
阿拉文德： 是的，实际上，只是一个小小的更正。当时，OpenAI并没有推出搜索引擎。实际上是微软将要推出必应。这几乎就像你在电视上看到的硅谷故事一样，当时我们在NEA的办公室，我们在那儿签署了一系列条款。在那之后，我和丹尼斯去了UAB的Blue Bottle咖啡店，我们只是在放松，想着，好吧，终于完成了。
然后，《The Verge》发表了一篇关于必应将于周一发布的文章，由于一些A/B测试，截图已经泄露。在风险投资中，有一个被称为尽职调查的阶段，通常持续约30天。然而，在看到泄露的信息后，另一家风投公司将尽职调查期限从30天延长到了45天。我开始对这种情况感到不安，因为它似乎像是对方想要退出。
后来，NEA在星期六早上打电话给我，问我是否有时间接个电话。起初，我以为他们可能是打电话来说他们想退出。然而，他们实际上说：“听着，我们相信你。我们看到了微软的事情，别担心。你想办法，所以我们不会退出这笔交易，你继续努力。”这段谈话给了我们很大的信心，我觉得这非常关键。我听说过许多关于人们收到条款清单但没有获得资金的故事，但他们确实是项目的坚定支持者。
主持人Aislin： 是的，幸运的是你的投资者支持你。作为弱者，你在融资时肯定需要多次发挥创意，而且你在这方面非常成功。你吸引了亚马逊的杰夫·贝索斯、AI教父杨立昆，甚至英伟达。那么，你是如何组建这样一个优秀的投资者团队的呢？你能给我们讲讲什么难忘的故事吗？
阿拉文德： 好吧，这是一个有趣的故事。丹尼斯在纽约大学，所以他早就认识扬（Yann LeCun杨立昆）了。但显然，扬是一位名人。很难联系到他。所以扬在法国度假很长时间。我们只是听说他回到纽约大学的校园了。我们当时已经在纽约了，所以我们基本上在他办公室门口扎营。当他去吃午饭的时候，他注意到我们在等，他说：“好吧，你们在等，很好，我会回来的。”然后我们终于和他相处了半个小时。
在那段时间里，我们在Twitter上构建了一个搜索演示，我们所要做的就是让他搜索他自己的推文，看看谁在回复他，以及查看他有多少粉丝——所有这些每个人都对自己感兴趣的问题。他很喜欢，说：“好吧，我想投资。”他在仅仅使用产品10分钟后就做出了这个决定。其他投资者也是如此，比如Karpathy。他在这里是一位名人，当他要求一份演示文稿时，我只是给他发送了直接试用产品的链接。杰夫·迪恩也是同样的情况。所有这些人都对使用该产品印象深刻。
这里的主要要点是，有一种叫做能力圈的东西。如果你不擅长制作演示文稿，就不要尝试去做。我不擅长，所以我确保有一个链接他们可以立即使用或尝试——并且我确保它有效。有些人会发送链接，但是当你点击它们时，它们会崩溃或无法工作。这不是一个好的体验。如果产品有效，我认为它比演示文稿传达的信息更多，因为大多数人没有时间阅读演示文稿中的所有内容；他们通常在手机上而不是电脑上。
如果你不擅长制作演示文稿，像我一样，那就不要尝试去做。顺便说一句，我实际上并没有制作很多演示文稿。即使是我们的A轮融资，它也非常简洁。对于B轮融资，我没有使用任何演示文稿；我只是写备忘录或Notion文档。我积极地尝试不创建演示文稿，因为我不擅长。过去有很多成功的演示文稿，比如Airbnb、LinkedIn和Facebook的演示文稿，看到所有这些只会让我更加困惑。它们都如此不同，以至于你不知道要复制哪一个或者如何保持原创性，这非常令人困惑。所以，我从未尝试过这样做。
主持人Aislin： 所以，发挥你的优势，而不是盲目模仿。是的，这是个很好的教训。听众中有很多有远见的企业家。我认为这是一个很好的提醒，那就是需要毅力、决心和辛勤工作，而这些最终会得到回报。
阿拉文德： 或者你不需要样样精通。你既可以是创始人，也可以是CEO，而不需要知道如何制作演示文稿。
主持人Aislin： 这里有很多顾问，我们所做的就是制作幻灯片演示文稿，所以也许我们的技能组合恰好相反。如果把两者结合起来，将会是一个不错的团队。现在在Perplexity，你们正在构建一个答案引擎，但你们并不拥有内容，也不拥有模型。那么你们的技术护城河是什么？为什么Perplexity的方法优于直接垂直整合？
阿拉文德： 实际上，一年前，整个社区对应该投资哪种初创公司，或者应该构建哪种初创公司存在很大分歧。这些公司应该训练自己的模型，还是应该使用API？我们坚信，首先，模型将变得越来越商品化。如果你想成为模型提供商之一，你需要大量的资金，你需要成为一家每年亏损数十亿美元，但仍然一切安好的公司。我们不想处于那种境地，我们也不想成为那样。
所以我们决定使用其他人的模型，并将它们塑造成真正适合端到端消费者搜索体验的形式。我们觉得模型之外还有很多事情可以做。我认为这个赌注最终是正确的，因为有很多试图构建自己模型的公司已经不复存在了。这是一个明确的证明点，即你要么筹集100亿美元，要么根本不做这件事；去做其他事情。对我们来说，我们专注于为人们提供答案。
如果关于我们是否需要构建自己的基础模型来提供准确答案的问题的答案是绝对肯定的，那么我们就不应该这样做。API 的成本每四个月下降 2 倍，因此假设这种趋势持续一年或两年，我们至少将经历相同智能成本降低 10 到 100 倍的浪潮。智能和推理的水平也在提高，开源正在制衡这些闭源模型，从而降低价格。
现在是成为使用这些模型的应用层公司的绝佳时机，可以根据不同的垂直领域（如金融、体育和推理）定制模型以进行摘要、引用、格式化和创建自定义UI。模型之外还有很多事情要做，我们认为建立一个差异化的业务是值得的。最终，大多数成功的企业都是其他事物的“包装”。
在它们存在之前，一些更有价值的东西已经存在，然后一些东西建立在它的基础之上。甚至有人认为，如果没有制冷技术，可口可乐可能根本不会成功，对吧？但可口可乐是一款极其有价值的直达消费者的产品。你总能创造一些东西；有一些神奇的配方，合适的包装与基础技术相结合，但在消费者手中却能提供巨大的价值。这完全值得构建，这就是我们想要成为的样子。
主持人Aislin： 你应该自己构建什么，什么时候可以利用已经存在的东西？是的，这是一个很棒的策略。现在，你公开批评谷歌过度依赖广告。嗯哼。就在上周，Perplexity 宣布也首次推出广告。那么你们的货币化策略是什么？是的，广告在未来将扮演什么角色？
阿拉文德： 是的，Perplexity 的广告与谷歌的广告不同。谷歌的广告问题在于，无论答案单元是什么，广告单元也是相同的。从某种意义上说，谷歌为大多数查询提供一堆链接，这也是广告商可以通过付费来影响的单元。这样，当你寻找相关的答案和信息时，如果链接的顺序被广告操纵，你会感到沮丧。如果我们能够避免这个陷阱，选择一个利润率较低、利润较低的广告单元，同时还能忠于我们的用户并赚钱，那么这将比谷歌所追求的更好，或者说要好得多。
我们说，好的，应该有一个答案，它应该对你的任何提问都是公正和真实的。但在答案之后，我们会建议你提出一些后续问题。你不需要真的问这些问题，但至少它们会影响你接下来想问什么。例如，如果你有一个与购物相关的查询，例如“我正在寻找跑鞋”，这正是我想要的，以及我喜欢的品牌，我们会给你一个答案。我们可以建议的后续问题可能是诸如“阿迪达斯比耐克更适合网球运动的原因是什么？”之类的问题。这个问题源于你最初的查询，这可能是关于打网球的鞋子。这是一个非常高意图的问题，而不仅仅是一个鞋子的广告词。
但是，我们在原始答案中并没有优先考虑某个特定品牌。相反，我们可以让你关注某个品牌作为后续问题，你也可以选择忽略它。所以这是一个我们正在尝试的广告单元，我们正在与一些愿意尝试它的品牌合作。
首先，目前品牌的主要担忧是他们担心答案会如何，因为他们并没有真正控制答案。没有任何品牌在影响答案；他们只能选择问题。对于一些品牌来说，挺身而出尝试这种风格需要勇气。投资回报率并不完全清楚，因为它不一定能为他们带来大量流量，所以对我们来说还为时尚早。
但我们非常清楚的一点是，我们不会试图影响答案的准确性和真实性。因为一旦我们这样做，我们就会走上与谷歌相同的道路，人们会对他们收到的答案感到沮丧。
主持人Aislin： 所以当我输入我的初始提示，例如这次采访时，我永远不会在回复中看到广告。没错，是的。好吧，听到这个消息令人放心。现在，Perplexity显然正在快速创新，但这种创新速度也引起了一些争议。新闻集团，《华尔街日报》的母公司，以侵犯版权为由起诉了你们。《纽约时报》也发布了停止侵权通知，理由是使用了不当内容。你们是如何处理这些近期挑战的？你们对道德人工智能发展的愿景是什么？
阿拉文德： 是的。这就是我们的信念，我们也在我们的博客文章中提到了这一点。没有人拥有真理或事实的版权或所有权。这在新闻领域也是如此。例如，在我们的采访中，你提到了《纽约时报》起诉了Perplexity。现在，这是由其他人报道的，但你正在我们的采访中使用它。有人可以声称拥有它并禁止你说这件事吗？不，对吧？所以真理应该被广泛传播。
真理的具体表达方式，某种东西被书写的方式，确实有一些版权含义。这实际上是 OpenAI 和《纽约时报》事件的核心。我们正在引用这些媒体中已经存在的真理，并在搜索体验的背景下对其进行总结和综合。因此，人们需要区分在专有内容上进行训练的 AI 与仅仅将这些内容用作来源并提供答案的 AI（实际上没有进行训练）之间的区别。我们在回应中已经非常清楚地说明了这一点。
我们也明确表示，如果有一个开放和蓬勃发展的新闻生态系统，我们才能生存并变得更好。我们确实需要每天创建实时信息，如果没有正确的经济激励来让他们这样做，那就不好。所以我们决定通过广告产生收入，并将广告收入与出版商分享。通过这种方式，我们创建了一个发布商计划，该计划不仅仅是付钱给你，让你在一段时间内许可你的数据，然后停止。
相反，我们想要一个长期模式。随着我们使用率和收入的增长，我们旨在根据查询级别与你分享这些收入。这种方法的灵感来自 Spotify 如何分享收入。《财富》、《时代》、《明镜》和 WordPress 已经签约加入。我们还将在未来几周内宣布更多合作伙伴。我们非常有信心，这个项目很快就会引起整个新闻界的共鸣。
此外，我们还向西北大学提供了赠款，以对我们的工具如何帮助记者更好地写作进行更多研究，因为所有记者都会进行事实核查。我们是一个执行事实核查的绝佳工具。我非常有信心，目前的动荡时期将会过去，一两年后，我们将拥有一个系统，让这些不同的人群共同繁荣发展。
主持人Aislin： 接着刚才的话题，我们今天早些时候讨论了Perplexity的学术渊源以及引用的重要性。鉴于此，您是如何处理这些记者关于剽窃的指控的？
阿拉文德： 是的，就是这样。当您深入探讨剽窃的定义时，就会发现，如果您不注明来源，那就是剽窃的核心。而如果您始终注明来源，就很难说您是在剽窃内容。而且，您也不是完全在复制东西。当然，人工智能有时不可靠，有时它们会重复三个或四个以上的词。您可以争论这在多大程度上是精确复制，而仅仅是试图进行综合。但我们的意思是，我们正在尽最大努力从不同的来源进行总结和综合，并确保对所有原始来源给予署名。通过这种方式，我们就能在最大程度上控制这些人工智能。我们正在尽最大努力确保署名部分清晰明了。
主持人Aislin： 我喜欢Spotify的类比，它变化太快了……
阿拉文德： 是的，没错。如果我们通过您作为信息来源创造广告收入，我们将与您分享这部分收入。谁从未分享过广告收入？谷歌。因为他们为您带来了流量，但他们在自己的平台上赚取了广告收入。您唯一可以将获得的流量货币化的方式是通过他们的另一款产品AdSense，在您的网站上放置弹出式广告和横幅广告。
这种系统让许多直接访问记者网站阅读的用户感到沮丧，因为网站上有大量广告，他们不得不关闭许多弹出窗口。因此，仅仅依靠推荐流量并通过更多广告强制进行货币化的现有系统是不可持续的。您需要创造一些用户真正想要的东西。
我们还提供我们的API，以便他们可以在自己的网站上构建原生AI产品和聊天机器人。如果人们想在那里提问，只针对他们撰写的文章提问，我们会免费向这些人提供我们的API。此外，我们还免费向所有在特定新闻机构工作的人提供我们的工具。通过这种方式，我们可以创建一个对他们来说在经济上相当有利可图的系统。
主持人Aislin： 这是一个令人兴奋的未来。如果我们现在退一步，想想有史以来最大的科技公司，几乎所有这些公司都是创造品类的公司：Uber、Facebook、Airbnb、Salesforce。那么，十年后，当我们回顾这一刻时，您正在创建的，具有历史意义的公司是什么样的？
阿拉文德： 我认为，如果我们能够帮助人们找到所有问题的答案，并帮助他们完成所有任务，我们肯定能跻身于此行列。我们正越来越接近成为一个可靠的答案机器。
我知道你提出的问题令人困惑；我错了，我告诉你，我们每天仍然会犯很多错误。但是放眼长远，我认为如果模型不断改进，我们对网络的覆盖范围也在不断提高，错误将会减少。目前是十分之一或百分之一的错误率，将会降低到千分之一甚至万分之一。数量级的改进即将到来。
因此，如果我们成为一个对所有人来说都可靠、易于访问的答案机器，不仅提供答案，还能帮助你完成任务——例如进行交易、购买物品、预订航班并获得最优惠的价格——我们就能让你的人生更高效。这将为你节省更多的时间，我相信我们将创造一个具有相当行业定义意义的产品和公司。
主持人Aislin： 令人兴奋。我们希望几年后还能在这里见到你。关于Perplexity，我们还有很多可以讨论的内容，但我希望节省几分钟时间来谈谈你和你自己的领导风格。在短短两年内，你从一个奋斗的创始人成长为首席执行官，再到一家价值90亿美元的AI公司的领导者。你在这些不同阶段的领导历程是什么样的？
阿拉文德： 是的，我一直在努力提升自己，而且我仍然不是最老练、最完美的CEO。但我认为我努力坚持并试图鼓励公司其他所有人也采取的一种方法是：极度重视行动。我认为这正帮助我们即使发展到大约100人的规模，也能保持快速发展。一位我非常敬佩的创始人曾经告诉我，当你拥有100名员工时，你注定会行动缓慢。我非常决心要证明他是错的。到目前为止，一切都很顺利。然而，在某些时候，我们肯定会遇到规模的问题以及如何保持速度的问题。我决心解决这个问题，我希望我最终想出的解决方案也能帮助其他人。
我采取的另一种方法是，给那些不一定在一个领域成为专家的人提供机会去做他们尚未证明自己能够胜任的事情。你不需要雇佣Instagram的前增长主管来担任Perplexity的增长主管或产品主管。这是一个许多人都会陷入的陷阱。认为如果我想要最适合A/B测试的人，我就需要从之前的顶级消费公司招聘人员，这很诱人。我通过尝试招聘那些可能怀才不遇，但尚未取得首个重大成功的人才来避免这个陷阱。“怀才不遇者，必将有所成就”这句话与我产生了共鸣，尽管这并非我的原创语录。
我希望更多的人能够通过让某人下水，让他们自己学会游泳来拥抱实验，而不是仅仅雇佣最知名的专家。这样做的主要原因是大多数人很难为了第二次成功而努力。我观察到，在生活中取得巨大成功后，很难保持长时间的辛勤工作动力。这影响了我对招聘和普遍重视行动的方法。我尝试独立完成一些事情，以更好地了解我们的流程和产品。我自己也经常使用该产品——平均每天至少查询10次——尽管有些用户的使用频率甚至比我还高。
我相信经常使用我们的产品有助于我做出更好的决策。如果你停止使用你的公司正在构建的产品，很容易就会脱离现实，仅仅根据他人的反馈来做出决策。尽可能接近真相的来源至关重要。当客户在Twitter等社交平台上表达担忧时，我发现直接与他们互动很有帮助。虽然我们有客户支持人员，但我相信，亲自了解用户的挫败感会丰富我的视角。我鼓励我的团队建设性地对待反馈，努力改进，并继续使用我们的产品，以便我们可以做出明智的决策，而不仅仅是专注于战略规划。
主持人Aislin： 如何在规模化后保持精简。是的，这是一个很好的方法。在我们开放给观众提问之前，我还有一个最终问题要问今年我们在“高层视角”的所有演讲者。我们的主题是“留下你的印记”。Aravind，你希望人们如何记住你？
阿拉文德： 我希望Perplexity，我的意思是，我和Perplexity能够被世人知晓，是因为我们帮助了世界，让世界变得更聪明。如果使用Perplexity的人在使用后感觉更聪明了，因为他们学到了新东西，睡得比上床睡觉前更香，醒来也更有精神，如果我们做到了这一点，我会感到非常、非常高兴。因为我认为这并不容易。大多数产品，大多数消费品最终都会浪费人们的时间。显然，我有一些上瘾的产品；我经常使用它们，但最后感觉并不好，好像浪费了很多时间。而Perplexity并非如此。至少，我认为它不是那种产品。即使是我们拥有的发现信息流，人们也告诉我他们在浏览时学到了东西。我希望这种情况能够继续下去。
我还希望我们能帮助人们做事。许多人无力获得帮助，无论是行政方面还是个人方面。我还记得2018年，我在OpenAI实习的时候，Sam Altman与比尔·盖茨进行了一次炉边谈话。他问比尔·盖茨，当出现AGI时，他认为世界将会是什么样子。盖茨的回答非常有趣。他说，这基本上就像我的生活一样，你知道吗？像亿万富翁一样生活，如果我想了解某个话题或学习某个话题，我不必阅读任何书籍。我可以让人们帮我阅读并为我准备一份报告，甚至为我做一个演示文稿。
如果我必须去某个地方，我有一架私人飞机，人们会帮我打理所有的旅行计划和膳食。如果我想锻炼，一切都会安排好。我想请最好的营养师；我知道该吃什么。我不必费心思考。那种生活太轻松了；就像在游戏中使用作弊码一样。现在，我认为如果人工智能可以为你做事，真正理解你，帮助你计划事情，并帮助你预订事情，那么这种生活方式就可以让更多人获得。如果一个工具能够越来越擅长处理你在网上必须做的所有平凡琐事，我觉得你的生活就会像亿万富翁一样，对吧？
随着时间的推移，“亿万富翁”这个词的意义甚至可能会失去意义。所以我认为，如果我们能成为这样一个工具——我并不是说我们想成为唯一的工具——但如果我们能成为帮助人们做到这一点的工具之一，我觉得我会在世界上留下良好的印记。
主持人Aislin： 如果Perplexity能让我过上比尔·盖茨那样的生活，我将来会非常快乐。现在我们想开放给观众提问。如果您有问题，请举手，我们的一位“从上往下看”麦克风递送员会来找您。如果您被选中，请站起来，说明您的问题和年份，然后提出您的问题。
现场提问者： 首先谢谢你。我认为你是我们今天都仰慕的年轻领导者之一。我是《原子习惯》这本书的粉丝。那么，在你从博士生到Perplexity CEO的旅程中，你必须放弃的一个习惯，或者你必须放弃的日常习惯是什么？也许你学习的一个新习惯帮助你成为今天的领导者？
阿拉文德： 我放弃的一个习惯，我不确定我是否必须放弃，但我确实放弃了这个习惯，我觉得它帮助了我，那就是我停止了晚起。所以，是的，我认为这让我感觉一天的时间更多了。这也意味着早睡。早睡早起。你知道，我觉得这帮助了我。这大概已经有至少两到三四年了，我早上起床的时间从来没有晚于上午8点。而且这与城市或地点无关。我一直都是这样做的。
现场提问者什拉万： 感谢你来到这里，阿拉文德。我叫什拉万。我是一名二年级的MBA学生。我在印度理工学院孟买分校获得了电气工程双学位。我认为你很好地回答了技术模式的问题，但我还想听听你的看法。你认为公司面临的最大风险或挑战是什么？
阿拉文德： 是的，我认为这与我之前所说的相同，那就是，我认为每个试图扩张的初创公司，一旦拥有数百人、上千人，最终都会发展得更慢。这很难做到，不知何故，做事情变得困难了，就像你期望进展至少与你可以做更多项目的人数成线性关系一样。对我们来说，这是最大的挑战。但是很难同时高效地执行而不降低质量。当质量下降时，用户会注意到这一点，他们会认为你的产品倒退了，你的产品变得更糟糕了，有一个词叫“n-shittification”（逐渐变差），当你试图扩张你的业务、扩张你的用户时，产品的质量对于那些最初的忠实用户来说会下降，而这些忠实用户最初正是因为产品的质量才选择它。
现场提问者： 嘿，我对艾斯林之前关于Perplexity面临的伦理问题的问题有后续提问。我知道你个人经历了围绕这些问题的大量批评，而且我想象作为一个在这些领域的领导者，你会花很多时间思考这个问题。我很想知道你是如何处理伦理问题的，你在担任越来越大的角色时会寻求哪些人的意见来了解自己，以及是否有哪个例子让你改变了你对某件非常重要的事情的立场。对不起，我是一年级的MBA学生。
阿拉文德： 我认为我们公司有一批优秀的人才。实际上，对于出版商计划本身来说，这是我们首席商务官迪米特里的创意。我学到的一件事是，仅仅因为我是CEO并不意味着我必须是解决每一个问题的人。如果有人比我更擅长做某事，我应该相信他们在该领域的直觉。
我确实相信的一件事是，通过与他人互动并尝试向他们解释你正在尝试做的事情，你可以取得很多成就。我给你举个例子：福布斯显然对我们试图创建页面和类似项目的某些尝试感到不满。然而，当我遇到在推特上批评我的人并向他解释我们正在做什么时，他至少和我握手并说：“哦，我从没明白这正是你想要做的。”
我认为在建立这些联系方面还有更多工作要做。我还没有见过社区中所有正在讨论我们的人，我相信主动联系是必不可少的。当出现任何冲突的迹象，或者当环境感觉不确定时，你首先应该做的事情就是打电话沟通。这就是我打算做的。
现场提问者瓦伦： 我叫瓦伦，一年级的MBA学生，我的计算机科学专业毕业于印度理工学院坎普尔分校。你给了我很大的启发。谢谢你。我非常认同你所说的你正在尝试帮助人们找到他们正在寻找的答案这一点。但是，当你谈到在建议中引入广告时，你建议比如为什么阿迪达斯比耐克更适合运动之类的，难道你不认为这会影响你向用户呈现的信息或观点吗？这可能不是他们正在寻找的答案……
阿拉文德： 这是一个问题，而不是答案，只是一个建议性的问题。但如果你决定关注这个问题，这个问题的答案仍然是无偏见的。它不像其他品牌那样，阿迪达斯并没有影响我们撰写相关内容。
在某些时候，我们会足够深入地了解你，以至于这些问题都非常个性化，而不是品牌挑选的通用赞助问题。有证据表明，例如，很多人觉得Instagram广告与他们非常相关，许多购买行为都是由此产生的。
我认为相关性是广告奏效并确保其不干扰产品核心价值的真正答案。你提出的任何问题都应该有一个不受广告影响且始终真实的答案；这样，产品才能为你提供其价值。
然而，如果我们想推出这样一款几乎从不出错的高质量产品，让你能够大规模地信任它所说的内容，公司也需要找到一些智能的货币化最佳点。
主持人Aislin： 我们这里有一个最后的传统，我会问你一系列快速问答题，你用想到的第一件事来回答。这次我用Perplexity来生成所有这些问题。应该很容易，对吧？希望如此。如果你不是Perplexity的CEO，你现在会做什么？
阿拉文德： 我可能会做研究。那是我之前在做的事情。这是AI研究。
主持人Aislin： 你是一位板球爱好者。你最喜欢的板球时刻是什么？
阿拉文德： 2011年印度赢得世界杯的时候。
主持人Aislin： 如果你可以和任何一位科技远见者共进晚餐，无论生者还是逝者，你会选择谁？
阿拉文德： 我这么说吧，史蒂夫·乔布斯或拉里·佩奇将是我的选择。
主持人Aislin： 最后，你在Perplexity上看到的最奇怪的搜索查询是什么？
阿拉文德： 我们在周一上线了购物功能，我们只是查看了一些搜索结果，有人买了一个只在眼睛部位有开口，其他部位完全遮盖的面罩。所以，要么他们是在考虑在非常寒冷的地方滑雪或骑自行车，要么他们是在策划抢劫。我们当时不确定。所以我们查看了查询答案，查询内容是：好的，我真的很想在接下来的几个月里在这种天气里骑自行车，我需要一些东西可以遮盖我的脸，让我保暖，让我呼吸，但只在眼睛部位留有开口。这就是查询的意图层次，然后我们给了他们一些很好的答案，他们直接在那里购买了一个产品。
主持人Aislin： 好吧，希望使用场景是前者而不是后者。我们到这里就结束了。非常感谢Arvind来到这里。很高兴见到你。谢谢。
参考资料: https://www.youtube.com/watch?v=r1Bi10Xt0fc，公开发表于2024-12-02
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