高中辍学生逆袭OpenAI：用AI学习AI的实践之路

23岁的Gabriel Petersson，连高中学业都未能完成。

在求职简历上，他无法提供任何大学学位证书。

然而，在OpenAI的内部系统里，他的职称是：Gabriel Petersson，研究科学家，服务于Sora团队。

高中辍学后，Gabriel Petersson先后在Depict.ai、Dataland、Midjourney等公司工作，于2024年12月正式加入OpenAI，专注于视频生成研究。

没有学位证书，但拥有众多项目经验。

2025年11月28日，在Extraordinary播客中，他分享了自己的学习方法：面对新领域，从不先阅读厚重书籍，而是直接寻找实际问题，利用ChatGPT分解步骤、编写代码、调试错误，然后从问题反向学习，逐步补充数学、算法、论文等知识。

先实践，后学习。这是他所说的：用AI学习AI。

这并非孤立案例。

上个月，同样辍学的OpenAI CEO Sam Altman表示，他有些羡慕当前这代辍学年轻人。因为在AI工具辅助下，他们能更快打造出真正有用的产品，传统文凭的优势正逐渐减弱。

这位瑞典高中辍学生，从教室走向Sora实验室，抓住了这个时代的巨大机遇：

文凭价值下降，能力重新评估，学习方式正被AI重塑。

他是如何实现的？

第一节｜14岁倒卖宝可梦卡，23岁进入OpenAI

许多人认为，他是那种从小编程、一路学霸、手握竞赛奖牌的技术精英。

实际上，他没有学历，没有名师指导，更没有背景支持。

但他始终坚持一件事：亲手做项目，经历失败，不断改进。

第一次转折，发生在14岁

那时他在瑞典乡村家中，通过倒卖宝可梦卡赚取人生第一桶金，超过2万美元。他想搭建一个价格对比网站，于是打开YouTube搜索如何制作网页。无人教导，也无人强迫，他就这样独立打造出第一个小工具。

"我不是程序员出身，我只是想要某个东西，然后把它创造出来。"

第二次转折，发生在COVID疫情期间

18岁的他用一周时间搭建了一个手消毒剂价格比较网站，首周收入2.2万美元。疫情放大了需求，他用最简单的爬虫和前端技术解决了一个实际问题。

几个月后，他被招募为Curb Food的临时CTO，那是瑞典最大的云厨房，拥有80名员工。他从零开始组建7人工程团队，开发厨房管理系统，睡在沙发上编写代码、修复漏洞。

项目成功上线，他也随后离开。但他明白了一个道理：创业成败并不重要，重要的是你能留下什么作品。

第三次转折，是遇到Midjourney

2023年，他首次接触到AI绘画。感到震惊。从那天起，他全身心投入AI领域。

他并非绘画高手，却在Midjourney上开发出最好用的UI工具之一，名为fast-grid。全靠自己动手探索：界面如何布局？提示词如何组织？模型参数如何调整？一个问题接一个问题地尝试。

项目被广泛复制使用、推荐传播。有人称他为黑客，但他的目标很简单：让Midjourney更好用。

这些经历无法获得学分，但它们留下了实际成果。不是读过什么书、上过什么课，而是开发过产品、调试过模型、能解决bug。

OpenAI最终看中的，正是这一点。

• 一份能运行的GitHub项目。
• 一个能解决实际问题的产品演示。
• 一个真实在行动的人。

他未能进入大学，却一步步走入世界顶尖的AI实验室。

第二节｜不是学完再做，而是边做边学

要进行AI视频生成研究，通常需要博士学位。

但Gabriel依赖的，不是任何文凭。而是一系列真实可执行的GitHub项目。

他坦承，起初完全不懂扩散模型是什么。连Transformer的注意力机制都没搞明白。

但他没有打开教科书，而是打开了ChatGPT。

他提问非常具体：如果我想自己构建一个小型视频生成模型，第一步需要理解什么？

ChatGPT给出回答，他继续追问：这个概念能否举个例子？有对应代码吗？能解释每行代码的作用吗？这句我还是不明白，你能假设我只有12岁，再解释一遍吗？

然后他复制代码，放入项目中尝试。运行不通，就截图反馈：这个错误是什么意思？一个循环接一个循环，直到bug解决。

整个过程没有固定步骤，也没有标准答案，只有一个目标：解决眼前这个bug。

Gabriel将这种方法称为：

从任务出发的递归学习。

从问题开始，反向推导知识链，一层层填补空白。

他不是从零开始学习，而是从要做的事情反向学习。

传统路径是自下而上：

学完数学 → 再学概率 → 再学神经网络 → 才能理解扩散模型

Gabriel的路径是自上而下：

扩散模型出现bug → 追问注意力机制 → 需要数学知识 → 补充概念 → 继续修改代码

结果如何？他说：

"用这套方法，自上而下学习扩散模型仅需三天，而传统自下而上的路径要六年。"

不是理论上理解，而是能实际调参、能应用的那种理解。

这套由ChatGPT驱动的逆向学习，赋予他博士级的能力。但不需要六年，只要三天。

他说：很多人使用AI，问完一次就结束。我一直追问直到完全理解为止。

从任务开始，从直觉出发，从错误反推知识。

AI是最顶尖的老师，但你必须主动追问。

第三节｜他不是使用ChatGPT，而是与ChatGPT共同研究

Sora是OpenAI最复杂的多模态模型之一。

每一帧视频的生成，背后都需要调度数十亿参数、多模块协同、时间与空间双重推理。

这不仅仅是聊天框中提问、生成一张图片那么简单。而是真正的AI研发：训练模型、调整参数、编写代码、解决bug。Gabriel，正是从事这项工作的人。

他表示，自己每天的工作流程大致如下：

观察模型生成的视频，找出不合理之处

假设问题出在哪一层架构，编写prompt让GPT-4帮忙分析

获取建议后，阅读或改写核心模块代码

再用ChatGPT调试，或对照论文理解机制 -修改后重新训练，用视觉结果评估效果

如果不行，就再问，再试，再训练

很多时候，我与GPT的对话，不是为了获取答案，而是为了使思路更完整。

他会像对待人类同事一样详细说明情况：我在这个模块调整了哪些参数，训练出的视频哪里不合理，我认为可能是模型关注的细节不够，或许需要加入时间相关信息……

GPT理解后，会给他两种方向：

快速试错型：换个位置调整权重，直接重新训练

结构调整型：引入其他机制，比如深度可分离卷积等

他再决定尝试哪个。

真正做出判断的，是Gabriel。真正执行代码的，也是他。

但GPT给了他第二大脑：不怕尝试、不疲劳、不烦躁、覆盖范围广，能随时响应。

在传统科研体系中，博士生需要请教导师、寻找参考代码、等待组会讨论才能继续实验。

Gabriel将这些环节，都交给了GPT。24小时在线的研究伙伴。

他说：我不是依靠ChatGPT击败博士。我是将它当作研究员使用。

真正的区别，不是模型是否聪明，而是你是否会使用。

第四节｜文凭不再重要，重要的是这三件事

Gabriel本人并不强调学历逆袭这个标签。他在访谈中明确表示：

我不是通过证明自己不普通而进入OpenAI，而是用项目让他们看到我已经在做他们要做的事。

因此，他真正做对的，是三件事。

第一件：从项目出发，不从书本出发

他从不问先学哪个概念，而是问我现在要解决哪个问题。

Midjourney使用不顺，他就编写UI工具。

不懂扩散模型，他就从视频生成演示入手。

想研究Sora，他就搭建一个简化版本自己调整。

他不是学完再开始做，而是在做过程中学。每完成一个项目，就补齐一块知识拼图。

第二件：用AI加速理解，而不是跳过理解

他不是用GPT来代写代码，而是用它来帮助理解。

不懂的地方反复追问，直到能解释清楚。

调试时让GPT分析每一行代码的逻辑。

新模型发布时让GPT总结论文关键变化。

很多人用AI是为了省去思考，而他用AI促进自己思考。

第三件：用作品说话，不等待学历证明

去OpenAI面试时，他拿不出学历证书、奖学金证明、推荐信。但他提交了另外三样东西：

一个可用的GitHub项目（fast-grid）

在Midjourney积累的工程经验

一个自己复现的视频生成流程小项目

这三样，都不是学了什么，而是做出了什么。

OpenAI招聘他，不是因为他会背诵transformer，而是因为他真正搭建了一个可用的transformer。

他们需要的，不是背诵名词的人，而是能理解问题、推进实验、产出结果的人。

许多人感慨他逆袭成功。

但这背后，是一个更大趋势：学历只能证明你上过课，项目才能证明你干过活。跟随课表学习是按部就班，跟随问题学习才是真本事。

AI打破了知识壁垒。有AI，你随时能学；能否学会，看你是否善于提问。

AI时代，稀缺的不是知识，而是提问能力和自主学习能力。

未来的招聘，不是看你在哪里毕业，而是看你能否用AI做出实际成果。

结语｜不是考试决定人生，而是作品说话

Gabriel的故事，不是野路子战胜正规军。

而是一条AI时代可复制的学习路径：

从项目出发，用AI加速理解，以作品证明能力。

这不是特例，而是范式转变：

不再是学完再做，而是在做中学。

不再是等待学历认证，而是用项目说话。

不再是用AI代写，而是用AI深度理解。

他说：我不是天才，只是换了一种学习方式，用AI学AI。

现在，作品比学历更重要。

📮参考资料

https://www.youtube.com/watch?v=vq5WhoPCWQ8&t=1547s

https://www.businessinsider.com/high-school-dropout-openai-chatgpt-learn-ai-gabriel-petersson-2025-11

https://www.theatlantic.com/technology/2025/11/openai-lawsuit-subpoenas/684861/

https://x.com/GabrielPeterss4/status/1977907158504133118?referrer=grok-com

https://www.plymouthstreet.com/stories/gabriel-petersson

https://github.com/gabrielpetersson