近日，Perplexity 聯合創始人兼 CEO Aravind Srinivas 在斯坦福商學院與 MBA 學生 Aislin Roth 進行了一次深入對話。
Srinivas 從他的成長經歷聊到創立 Perplexity 的心路歷程，從印度的學術求知之路，到美國攻讀計算機科學博士學位，再到打造一個估值翻三倍的 AI 搜尋引擎。
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創業啟示：作為從零開始的創始人，Srinivas 分享瞭如何帶領團隊成長為一家市值 90 億美元的公司。
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AI 的倫理與未來：他深刻剖析了 Perplexity 在廣告引入、版權爭議等敏感話題上的立場，以及他對倫理 AI 的發展願景。
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搜尋的顛覆性重塑：與傳統搜尋引擎不同，Perplexity 如何幫助使用者不只是找到資訊，而是完成任務、節省時間？
以下為這次對談的完整內容：
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 的活躍使用者，尤其是感謝免費為所有斯坦福學生提供的 Perplexity Pro 服務。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院學生的現場採訪準備一小時的對話，採訪物件是 Arvin，我應該問他什麼問題？
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
這可能是你的責任哦。所以，Perplexity 確實給出了非常詳細的回答。總結起來，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；接下來是公司的現狀；最後是各種領導力的經驗教訓。
怎麼樣，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後續提問能力，問了 Perplexity：關於 Arvin，觀眾可能不知道什麼？他最有趣的事情是什麼？我可以問他什麼問題來為這次對話增添幽默感？最後，我還問了哪些問題適合作為採訪結尾的快速問答。
所以，請大家拭目以待吧。最後，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，我瞭解到你熱愛板球；其次，我發現你其實是因為與計算機科學專業錄取分數線只差了 0.001 分才開始自學程式設計的；最後，我得知你與谷歌 CEO Sundar Pichai 有關聯，他和你來自同一個印度城市，金奈。
Perplexity還建議我觀看你和 Sundar 在金奈的影片。所以，我覺得從這裡開始是個不錯的選擇。我就不放影片了，不過 Arvind，你覺得金奈的水有什麼特別之處嗎？怎麼出了這麼多成功的科技企業家？
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湧現了許多優秀人才。我想說一個很普遍的文化現象，就是追求卓越，努力做到最好，並非常重視教育。這在金奈以及許多其他城市都很常見。
至少在我的圈子裡，人們對學識淵博和博學多才的尊重甚至超過了對財富的追求。如果你學識淵博，會受到很多人的尊敬。我覺得這直接影響到大家的學習態度，不僅僅侷限於為了考試學習，而是深入鑽研。
金奈還有一個現象，就是板球迷特別多。他們會特別關注所有的統計資料。甚至在 Google 或其他快速查詢工具出現之前，我們就能背出所有球員的資料，並著迷於諸如得分率、平均值等資料分析。
可以說，在正式學習統計學之前，我們已經透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矽谷或其他地方取得成功的共同點。
Aislin Roth
所以總結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攻讀計算機科學博士學位，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。那麼，你的學術背景是如何影響你建立 Perplexity 的？
Aravind Srinivas
這實際上非常核心。Perplexity 從一開始就強調引用來源。這個是真的，我不是在編故事。當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，只需要敲導師的門說“這是我的論文想法”。但現實並非如此。你需要一步步積累，提出自己的原創想法。
伯克利或斯坦福這樣的機構很棒，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。當我進入實驗室時，我被要求協助一位高年級學生，基於他們的想法寫論文，透過這個過程學習技能。後來我瞭解了引用的概念。
學術界的影響力不僅取決於論文是否被接受，還要看是否有人引用並以此為基礎展開研究。我發現寫複雜的想法可以提高論文接受的機率，但如果過於複雜，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，我還了解到谷歌搜尋引擎的核心靈感來自學術引用圖，結合了網路超連結的概念。這種學術背景直接影響了 Perplexity。我們的核心問題是：如果 AI 的回答像學術論文一樣，每個句子都需要有相應的引用來源，會怎樣？
這些來源需要來自網路上有一定權威性和可信度的資源。我們將這種理念內建到系統中，從而創造了一種非常獨特的產品體驗。所以，我的學術根基確實對 Perplexity 的誕生產生了深遠影響。
Aislin Roth
現在我知道 Perplexity 的學術聚焦功能是其在斯坦福廣受歡迎的關鍵之一。它允許使用者在研究中僅引用學術期刊，這對我們這些在校生非常有幫助。在 Perplexity，你們非常專注於改善資訊獲取渠道，正在構建世界上第一個“答案引擎”。為什麼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，就是幫助他們學習並獲取更多知識。”
對我們每個人來說，追求智慧、成為一個持續學習的機器，幾乎是一種道德責任。沒有什麼比這更能幫助我們不斷提升自我。
如果你專注於財富或人際網路，你可能會把它們當作衡量人生進步的指標。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。這也是為什麼 Perplexity 的標語是“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來衡量自己的進步，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，那麼確保所有人都能方便地獲得幫助他們實現這一目標的工具就顯得至關重要。
我們正在盡最大努力實現這一點。當然，目前一些高階服務仍然受限於付費牆，但隨著這些 AI 模型變得越來越廉價、智慧和高效，並被精煉為更小的版本，就有可能建立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。現在我想回到 Perplexity 的起源。為了應對這樣一個龐大的問題，你需要一支優秀的團隊。那麼，你是如何選擇團隊成員的，又是如何組建你最初的創始團隊的？
Aravind Srinivas
我很幸運在讀博士期間認識了我的一位聯合創始人 Dennis。這也是學術背景對我的幫助——你會認識那些非常有動力且思想深刻的人。
當時，我們幾乎在同一天寫下了同一個想法的論文，也因此認識了彼此。他曾以訪問學生的身份在我的實驗室待過一段時間，我們經常一起頭腦風暴討論可以合作的點子，儘管當時並沒有什麼成果。
對於創始團隊成員，我認為一個很重要的品質是互補性。你不需要擅長他們所擅長的事情，理想情況下，他們在這些領域比你更出色。同時，你也不希望在這些領域干涉他們的工作。
在我們團隊中，Dennis 和 Johnny 是我的核心創始團隊成員。Johnny 是世界頂級的競賽程式設計高手，曾代表美國參加國際資訊學奧林匹克競賽（IOI）。熟悉競賽程式設計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，不僅能寫出驚豔的程式碼，還能快速解決複雜問題。他擁有卓越的程式設計能力和問題解決能力。
而 Dennis 則擁有深厚的 AI 背景和軟體工程經驗。這兩者的結合讓我有信心去冒險，並確立了一個全新的搜尋體驗這一宏大目標，否則這幾乎是不可能實現的事情。
隨著時間的推移，我們逐步招募更多擁有新技能的人。例如，我們三人都沒有前端程式設計的技能，因此我們招募了一位精通全棧開發的人。
我們還僱用了一位非常擅長寫 CUDA 核心的人。團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了乘數效應。這種增效是必須的。
例如，我們的設計團隊也非常知名，但創始團隊中沒有人擅長設計。所以我們特地招募了一位對這個產品充滿熱情但缺乏 AI 背景的設計師。
他之前在 Quora 工作，專注於人類如何回答問題。當我們提供一個 AI 平臺讓他設計時，他的想象力發揮出了巨大的作用，創造出完全具有乘數效應的成果。這就是我在擴展團隊時的總體思路。
Aislin Roth
找到那些能讓你的能力成倍放大的夥伴。
Aravind Srinivas
沒錯，就是這樣。
Aislin Roth
不到一年後，你正在進行 A 輪融資時，得知你的一個關鍵競爭對手 OpenAI 剛剛推出了一個搜尋競爭產品。當時你聽到這個訊息時是怎麼應對的？又是什麼讓你有信心認為 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 推出的搜尋競爭產品。
Aravind Srinivas
實際上需要澄清一下，當時不是 OpenAI 推出了搜尋產品，而是微軟即將推出新版 Bing。這聽起來像矽谷電視劇一樣的故事。當時我們在 NEA 的辦公室敲定了一些條款，後來我和 Dennis 去了附近的 Blue Bottle 咖啡店放鬆，覺得終於完成了。
然而，《The Verge》突然釋出了一篇報道，披露 Bing 將於週一釋出，甚至洩露了 AB 測試的截圖。在風險投資中有一個叫“盡職調查”的流程，一般需要 30 天。
當時另一家風投在看到這個訊息後，把盡職調查期從 30 天延長到 45 天。我當時心想，這似乎有點不對勁，可能他們想要退出。
但 NEA 的合夥人在週六早晨打電話給我，告訴我不用擔心微軟的訊息，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鍵，因為我聽說過很多這樣的故事：創始人拿到投資條款書，但最後卻沒拿到資金。然而，NEA 對我們表現出了真正的信任。這種信任讓我們更加堅信，儘管面對微軟的競爭，我們依然有機會佔據一席之地。
Aislin Roth
幸運的是，你的投資人選擇支援你們。作為一個挑戰者，你在籌資過程中一定需要許多創造力。
你非常成功地吸引了亞馬遜的 Jeff Bezos、“人工智慧教父” Yann LeCun，以及 Nvidia 的投資。那麼，你是如何組建這樣一支優秀的投資人團隊的？有哪些值得分享的經歷或故事？
Aravind Srinivas
這裡有一個有趣的故事。Dennis 當時在紐約大學（NYU），因此他認識 Yann。但 Yann 是個名人，想接觸到他並不容易。當時 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，就乾脆在他辦公室門口等了好幾個小時，甚至連午飯都在那裡解決。他回來看到了我們，說：“你們還在等啊？好吧，那就聊聊吧。”
我們終於爭取到了半個小時的時間。為了打動他，我們準備了一個基於 Twitter 的搜尋演示，讓他可以搜尋自己的推文，以及誰回覆了他、這些回覆者有多少粉絲等。這個功能非常貼近每個人的日常好奇心。他用了十分鐘後就說：“好吧，我要投資。”
類似的事情也發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）。我直接給了他產品的連結，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品後被深深吸引的。
我從中學到的最大經驗是，如果某件事不是你的強項，比如製作投資計劃書，那就不要勉強去做。
對我來說，展示產品效果比任何計劃書更有效。所以，我確保產品的連結能夠直接使用且執行良好。如果使用者體驗很好，產品本身會比任何文件更有說服力。
首先，大部分投資人都很忙，他們可能更多是用手機，而不是坐在電腦前逐字逐句地看計劃書。其次，如果你對製作計劃書並不在行，那就不要嘗試。順便提一下，我幾乎沒怎麼做過計劃書。
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，我幾乎完全用備忘錄或 Notion 文件替代了傳統的投資計劃書。
當我看到一些成功公司的計劃書時，比如 Airbnb、LinkedIn 和 Facebook 的案例，會發現它們風格迥異，讓人更加迷惑，不知道該模仿哪種方式，或者如何做到原創。所以我乾脆放棄了製作複雜計劃書，專注於展示我們的產品價值。
Aislin Roth
所以，專注於自己的優勢，而不是一味模仿他人。這是一個很好的教訓。今天的觀眾中有許多未來的企業家，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，你並不需要擅長所有事情。比如，如果你是一個創始人或 CEO，卻不會製作計劃書，那完全沒有問題。
Aislin Roth
在場的許多顧問專門製作簡報，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隊。
現在，Perplexity 正在構建一個答案引擎，但你們既不擁有內容，也不擁有模型。那麼，你們的技術壁壘是什麼？為什麼 Perplexity 的方法優於直接的垂直整合？
Aravind Srinivas
你的意思是禮貌地問我們是不是隻是一個“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，整個社群對於初創公司應該投資什麼型別存在很大的分歧：這些公司是應該自己訓練模型，還是應該使用 API？
我們當時的信念是，首先，模型會越來越商品化。如果你想成為那些構建模型的公司之一，需要擁有鉅額資金支援，而且需要成為每年可以虧損數十億美元卻仍然能持續運營的公司。
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，並將其調整為適合端到端消費者搜尋體驗的產品。
事實證明，這一決定是正確的。很多試圖構建自己模型的公司現在已經不復存在了。這清楚地表明，要麼你籌集到 100 億美元，要麼就不要嘗試自己構建基礎模型。
我們更關注的是提供高質量的答案。問題是：要為每個人提供準確的答案，是否需要構建自己的基礎模型？如果答案是絕對的“是”，那麼在沒有籌集到 100 億美元的情況下，我們就不應該做這件事。
但我相信，隨著開源技術的進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，同時這些模型的智慧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。這是構建應用程式的最佳時機。我們專注於如何利用這些模型進行後期最佳化，使其在總結、引用、格式化、以及為多個垂直領域（如金融、體育、推理等）建立定製化使用者介面方面表現良好。模型之外還有太多事情可以做，完全值得去構建一個有差異化的業務。
最終，大多數成功的企業本質上都是某種形式的“套殼”。例如，可口可樂如果沒有製冷技術的支援，可能無法成功，但它現在是一個極其有價值的直接面向消費者的產品。
所以，你可以創造出一種“魔法配方”，找到合適的包裝方式，利用現有的基礎技術，為消費者提供巨大的價值，而這完全值得去構建。這正是我們希望做到的。
Aislin Roth
什麼應該自己構建，什麼時候可以利用現有技術？這是一個很棒的策略。你一直公開批評谷歌過於依賴廣告模式。然而就在上週，Perplexity 宣佈首次引入廣告。你的商業化策略是什麼？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，谷歌透過一系列連結提供答案，而這些連結的排序可以透過廣告出價來影響。當用戶尋找相關資訊時，如果連結的排序被廣告操控，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、但對使用者更加公平的廣告模式。我們認為答案必須是客觀且真實的，不受廣告的影響。在答案之後，我們會建議使用者一些後續問題，而這些問題可能受到廣告的影響。
比如，如果使用者搜尋“我在找跑鞋”，我們會提供一個答案，然後可能建議使用者問“什麼讓 Adidas 的網球鞋比 Nike 更好？” 這類問題。使用者可以選擇忽略這些問題。
這種廣告形式目前還在實驗階段。我們正在與一些願意嘗試這一模式的品牌合作。目前，品牌最大的擔憂是他們無法控制答案的內容。這需要一定的勇氣來接受這樣的實驗。同時，由於這種廣告形式並不一定會為品牌帶來大量流量，投資回報率（ROI）還不明確。
儘管如此，我們非常明確的一點是，絕不會影響答案的準確性和真實性。一旦我們走上谷歌的老路，以犧牲使用者體驗為代價增加廣告收入，使用者的信任就會下降，這絕不是我們想要的。
Aislin Roth
所以，當我為這次採訪輸入最初的提示時，我永遠不會看到廣告回答，對吧？嗯，聽到這點令人感到安心。不過，Perplexity 顯然正在快速創新，而這種創新的速度也引發了一些爭議。
例如，《華爾街日報》的母公司 News Corp 起訴了你們，指控侵犯版權。《紐約時報》也發出了停止並整改的通知，指控你們不當使用其內容。你是如何應對這些挑戰的？你對倫理 AI 的發展願景是什麼？
Aravind Srinivas
我們的立場是這樣的，這一點我們在部落格文章中也提到過：沒有人對事實或真相擁有版權或所有權。這在新聞領域同樣適用。
例如，在我們的採訪中，你提到《紐約時報》起訴了 Perplexity，這個事實是由其他人報道的，現在你在我們的採訪中提到它。有人能對此宣告擁有版權並禁止你提及嗎？顯然不能，對吧？真相應該被廣泛傳播。
當然，對真相的具體表達方式——某篇文章具體是如何撰寫的，這可能涉及版權問題。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存在的真相，並在搜尋體驗的上下文中為使用者總結和綜合。
因此，人們需要區分兩種情況：一種是訓練 AI 使用專有內容；另一種是 AI 僅使用這些內容作為來源，並提供答案，而沒有發生實際的訓練。
我們在回應中已經明確說明了這一點。我們也強調，只有新聞業生態系統保持開放和繁榮，我們的產品才能繼續發展並變得更好。因為我們確實需要每天生成即時資訊。如果缺乏正確的經濟激勵，這將是不利的。
因此，我們的解決方案是，透過廣告獲利，並與出版商分享這部分廣告收入。我們建立了一個出版商計劃，與 Spotify 的收入分成模式類似，而不是單純地為某段時間的內容授權支付費用。
相反，我們提出了一個長期模式：隨著我們的使用規模和收入增長，我們會基於查詢的收入分成，與出版商共享收入。
像《財富》、《時代週刊》、Dersh Pico 和 WordPress 都已經加入了這一計劃。未來幾周，我們還將宣佈更多合作伙伴。我們非常有信心，這一計劃最終會得到新聞界的廣泛認可。
此外，我們還向西北大學提供了資助，支援研究如何利用像我們這樣的工具幫助記者更好地寫作。
所有記者都需要進行事實核查，而我們是一個很棒的事實核查工具。我相信當前的動盪局面會逐漸平息。一兩年後，我們將擁有一個能夠讓不同群體共同繁榮的體系。
Aislin Roth
接著問一個相關的問題。今天早些時候，我們談到了 Perplexity 的學術根源以及引用的重要性。那麼，針對記者對你們涉嫌抄襲的指控，你是如何回應的？
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，我們並不是在逐字複製內容。儘管 AI 有時確實不夠可靠，可能會出現超過三四個單詞重複的情況，這可能引發對“複述”和“綜合”的爭議。
但我們的目標是盡力總結和綜合多樣化的來源，同時確保所有原始來源都得到應有的歸屬。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。如果我們透過廣告收入獲利，而你是內容來源，我們會與內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生的。
唯一讓出版商從流量中獲利的方式，就是透過谷歌的另一款產品 AdSense 在自己的網站上投放彈窗廣告。這也是為什麼許多使用者不喜歡直接訪問新聞網站，因為這些網站上充滿了廣告，使用者需要關閉許多彈窗廣告。
這種僅靠流量盈利的系統是不可持續的。我們需要創造一些使用者真正想要的東西。此外，我們還向出版商免費提供 API，幫助他們在自己的網站上構建 AI 原生產品和聊天機器人。
如果使用者只想訪問他們撰寫的文章，可以直接在他們的網站上提問。我們還為這些新聞機構的員工免費提供我們的工具。這種模式可以為他們創造經濟上的可持續性，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類別的公司，比如 Uber、Facebook、Airbnb 和 Salesforce。那麼，從現在開始的十年後，當人們回顧這個時間點，你認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，並完成所有的任務，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以及我們對網路覆蓋的不斷最佳化，這些錯誤的頻率會從 1/10 或 1/100 降低到 1/1000 或 1/10000。我們會實現數量級的改進。
如果我們能夠成為每個人都能廣泛訪問的可靠答案機器，不僅提供答案，還能幫助使用者完成任務，比如進行交易、購買商品、預訂航班、找到最優惠的價格，讓使用者生活更高效，同時節省時間。我相信，我們將成為一個具有行業定義意義的產品和公司。
Aislin Roth
這真令人激動。希望幾年後，我們能看到你實現這些目標。關於 Perplexity，我們還有許多可以探討的內容，但我想留幾分鐘來聊聊你個人以及你的領導風格。在短短兩年內，你從一個“精益型”的創始人成長為 90 億美元 AI 公司的 CEO。你的領導旅程在這些不同階段是什麼樣的？
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，也盡力鼓勵公司裡的每個人都擁有這種態度。
我認為正是這種行動導向的文化，幫助我們即使在團隊規模達到 100 人後，依然保持高效。一位我非常敬佩的創始人曾告訴我，當你的團隊超過 100 人時，你註定會變得緩慢。我當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。當然，隨著團隊進一步擴張，我們也會遇到更多規模帶來的問題，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域專家的人機會，讓他們去嘗試自己尚未證明能力的事情。
我認為，不需要非得僱用 Instagram 的前增長負責人來擔任 Perplexity 的增長負責人或產品負責人。很多公司會陷入這種“陷阱”，認為需要從其他頂級消費公司挖人，但我沒有這樣做。我更傾向於僱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，不進則退。” 雖然這句話不是我原創的，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習游泳，而不是總是選擇那些最知名的專家。一個主要的原因是，大多數人在取得重大成功後，往往很難再找到驅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大成功但非常有動力的人。
同時，我堅持行動導向的理念，親自嘗試並瞭解產品。我自己每天平均使用 Perplexity 至少 10 次，甚至有使用者比我用得還多，這讓我感到很高興。
我認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的產品，很容易與現實脫節，僅憑他人的反饋做決定。而與事實來源保持儘可能近的聯絡是至關重要的。
當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援。我並不是說我們不需要客戶支援團隊，但當你自己體驗使用者的挫敗感時，你會對問題有更深刻的理解。
我還會向工程師和產品經理抱怨自己的產品，比如“這個地方應該更快”，這樣你就不會總是侷限於白板和戰略討論，而是可以長時間使用自己的產品，從而做出更好的決策。
Aislin Roth
如何在擴張中保持精益的作風，這是個很棒的主題。在我們進入觀眾問答環節前，我還有一個最後的問題。今年我們“頂尖視角”活動的主題是“留下你的印記”。那麼 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瞭，學到了新知識，能帶著比早晨醒來時更多的智慧入睡，我會感到非常高興，因為這並不容易。
大多數消費類產品最終都會浪費人們的時間。我自己對一些產品也很上癮，用了很多時間，但最終感覺並不好，好像浪費了好幾個小時。
但 Perplexity 不是這樣的產品。我不希望它成為讓人浪費時間的產品。即使是我們的“發現”功能，使用者也告訴我，他們在瀏覽時學到了新東西，我希望這種體驗能夠持續下去。
此外，我還希望我們能幫助人們完成更多事情。並不是每個人都能負擔得起助理，無論是行政助理還是個人助理。
我記得 2018 年我在 OpenAI 實習時，Sam Altman 和比爾·蓋茨進行了一場爐邊對話。Sam 問比爾，AGI 出現後，世界會是什麼樣子？比爾的回答很有趣，他說：“那會像過我的生活一樣。”
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，併為我準備報告和簡報。
如果我需要去某個地方，有私人飛機和團隊幫我處理旅行、飲食和健身安排。這種生活就像使用了“作弊程式碼”。
我認為，AI 如果能夠真正理解你，幫助你規劃、預訂、完成那些在網際網路上的繁瑣工作，你的生活會變得像億萬富翁一樣輕鬆。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。現在，我們進入觀眾問答環節。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導者。我是《原子習慣》的書迷。在你從博士生到 Perplexity CEO 的旅程中，你放棄的一個習慣是什麼？又學到的一個新習慣是什麼，這幫助你成為今天的領導者？
Aravind Srinivas
我放棄的一個習慣——雖然我不確定是否“必須”放棄——但我確實放棄了，那就是晚起。我覺得這對我幫助很大，讓我有了更多的時間。這也意味著我需要更早睡覺。
我已經有兩三年沒有在早上 8 點以後起床了，無論我在哪個城市。這種早起的習慣讓我感覺每天時間更充裕。另一個習慣是嘗試每週鍛鍊三次。我以前並不常鍛鍊，但現在我努力讓自己做到這一點。
觀眾
感謝你今天能來到這裡，Arvind。我叫 Raben，是一名 MBA 二年級學生，我在印度理工學院孟買完成了雙學位，主修分析工程。我覺得你之前關於技術壁壘的回答非常精彩，但我想聽聽你認為公司目前面臨的最大風險或挑戰是什麼？
Aravind Srinivas
今天的挑戰？我認為這和我之前提到的一樣。幾乎所有試圖擴張的初創公司，當團隊規模達到幾百人甚至上千人時，都會不可避免地變得緩慢。
你會期待團隊人數增加後，專案的進展至少是線性的，但同時高質量地執行多個專案會變得非常困難。當質量下降時，使用者會注意到，並覺得產品退步了，變得更差了。
這就是所謂的“焦慮性增長”（anxiedification）：當你試圖擴充套件業務和使用者規模時，產品的質量卻下降了，尤其對於那些因為產品質量而喜歡你的早期忠實使用者來說。因此，我認為這就是我們面臨的最大挑戰。
觀眾
這是 Aislin 之前問題的延伸，關於 Perplexity 面臨的倫理問題。現在你個人在這些領域已經經歷了不少批評，作為領導者，你應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生過變化？
Aravind Srinivas
非常感謝你的提問。我覺得公司內部有一群很棒的人，例如我們的出版商計劃就是我們的首席商務官 Dimitri 的創意。
所以，我學到的一點是，僅僅因為我是 CEO，並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，我應該信任他們去完成。
過去我不太相信的一點是，透過與對方溝通並解釋你在做什麼，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，比如頁面展示等內容。但當我真的和在 Twitter 上批評我的人見面，並向他解釋我們在做什麼時，他至少握手並說：“哦，我從來沒有明白原來這就是你們在做的事情。”
所以，我認為我們還有更多工作要做。我並沒有與所有對我們發表意見的社群成員見面，但我覺得，當出現爭議時，第一步應該是直接聯絡對方並交流，這也是我打算繼續做的。
觀眾
你好，我是 Varuna，一名 MBA 一年級學生，計算機科學專業畢業於印度理工學院坎普爾。你是我的一個大靈感來源。我非常認同你提到的幫助人們找到他們正在尋找的答案的觀點。
但當你提到透過廣告建議問題時，比如“為什麼 Adidas 的運動鞋比 Nike 更好”這樣的內容，這會不會影響你向用戶呈現資訊的方式？比如，這可能不是使用者真正想要的答案。
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。如果你選擇進一步探索這個問題，其答案會是客觀的，並不會受到 Adidas 或任何品牌的影響。
此外，我們的目標是未來能夠更深刻地理解每位使用者，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。有證據表明，例如很多人覺得 Instagram 上的廣告非常相關，因此願意透過它購買商品。
所以，我覺得“相關性”是讓廣告發揮作用的核心，同時確保廣告不會干擾產品的核心價值。如果使用者提出任何問題，答案始終不受廣告影響且真實可信，那麼產品就履行了它的價值。
然而，要提供如此高質量、幾乎從不出錯的產品，同時讓公司在擴充套件規模的同時保持盈利，我們確實需要找到智慧的商業化平衡點。
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