What racing reveals about working with AI — the OpenAI Podcast Ep. 22

TL;DR: 赛车运动揭示了AI（如ChatGPT、Codex）如何通过数据组织、实时分析和教育协作来提升车队表现，重点在于人机协同的“软界面”。 ## 背景介绍 本期OpenAI播客由安德鲁·梅恩主持，邀请了两位嘉宾：OpenAI研究员乔伊斯·拉菲尔（Joyce Rapiel）和RaceTek Systems联合创始人蔡斯·霍尔登（Chase Holden）。乔伊斯分享了与Chip Ganassi车队在印地赛车系列赛中的研究合作；蔡斯则讲述了如何利用ChatGPT和Codex打造一家赛车智能软件公司。 ## 赛车运动中的数据战争 “在如今的赛车运动中，数据就是一切。我相信我们正处于所谓的‘数据战争’时代。”乔伊斯指出，赛车运动产生大量高频时序数据，既需要回顾性分析，也需实时处理以快速做出判断。Chip Ganassi车队拥有35年历史，积累了来自不同车手、赛道、系列赛和赛车的庞大数据集。关键在于让这些知识易于获取、比较和验证。“从数据中提取所需答案的速度越快，就能尝试越多的实验，在每场比赛前进行更精细的调校。” 蔡斯的公司RaceTek Systems专注于为开发赛车智能系统，将各种信息集中到一个平台上，帮助车队在每个比赛周末做出更优决策。“比赛始终归结于谁能组织得最好。”他强调，谁能最快、最好地整合信息，谁就能在整季比赛中获得提升。 ## 从车迷到创业者：蔡斯的经历 蔡斯在南路易斯安那州长大，五岁时因父母朋友带他去塔拉迪加超级赛道看比赛而迷上赛车。他后来进入媒体行业，2017年感到需要做更有意义的事，于是开始做播客。2022年ChatGPT问世后，他意识到自己终于能把赛车领域的构想变成现实：“我有办法去构建它了。”之前向别人解释想法时总被认为“不切实际”，但AI工具让他独立实现。他想为赛车运动带来全新的东西，尤其是帮助那些资源不足的中下游车队。 ## 乔伊斯：从汽车爱好到AI+赛车 乔伊斯在OpenAI负责汽车爱好者社交频道，新冠疫情期间彻底爱上赛车，关注跑车赛、印地赛车和纳斯卡。她此前在汽车行业工作，一次行业会议在印第安纳波利斯举行，她被邀请参观Chip Ganassi车队车间，这让她思考如何用AI帮助这项运动。2024年底，该车队已在探索AI应用，而当时几乎没什么人讨论这个话题。 ## AI教育：揭开工具的神秘面纱 乔伊斯强调，他们提供给车队最有影响力的东西之一是教育：“是关于我们模型如何运作的教育。这有助于揭开神秘面纱，展示它们本质上只是机器，并非魔法。”工程师一旦理解机器是如何构建的，就更容易构想如何更好地与它协作。具体表现为提示工程：输入决定一切，用户有责任找出正确的输入。与Chip Ganassi的大部分准备工作在比赛日前完成，确保计时台上的人员能充分为每条赛道做好准备。 ## 打破车手沟通障碍 蔡斯指出，AI可以在车手方面帮助打破沟通障碍。不是每个车手都是工程师，有时他们无法完全理解传达的信息。借助AI，车队能够将原本需要车手花四五个小时研究的内容，以清晰、易读、易懂的方式呈现，让车手准确知道在赛道上需要做什么。比如根据练习报告准备正式比赛。“决策会更明智，他们总是在现有信息基础上做出最佳判断。所以更快地完成这个过程就是游戏的核心。” ## 从Excel到无缝协作 蔡斯观察到，赛车运动世界很大程度上活在Excel里。模型可以与Excel协作，但并非理想格式。部分工作在于找到方法让人与机器实现尽可能无缝的协作。“AI是机器层面的组成部分。我们不仅需要让AI适应当今人们的工作方式，更重要的是让它们共同进化。”人们需要学会以最无缝的方式与模型协作和沟通。 ## 软界面：超越遥测数据 乔伊斯提到一个有趣的问题——“软界面”。除了数字和遥测数据，还有大量“软性”信息，比如车手描述赛车的操控感受，或者引擎的……（转录在此中断）。这类信息传统上依赖脚本和绘图算法处理，但AI有望更好地整合这些非结构化数据，帮助车队形成更完整的认知。 --- Source: [What racing reveals about working with AI — the OpenAI Podcast Ep. 22](https://www.youtube.com/watch?v=KNPjRpNtQ7s)