Tom Brown: Vom B- in Linear Algebra zum AI-Experten durch Netzwerken und Selbststudium

Tom Brown, ein Mitbegründer von Anthropic und einer der ersten 20 Mitarbeiter bei OpenAI, hat sich selbstständig in die Welt der künstlichen Intelligenz hineingearbeitet – trotz eines B- in Lineare Algebra und keiner akademischen Eliteausbildung. Sein Weg begann mit einem Job bei Grouper, einer App zur Koordination von Gruppentreffen, die Greg Brockman, den späteren OpenAI-Präsidenten, als regelmäßigen Nutzer hatte. Diese Beziehung wurde zum entscheidenden Einstieg. Brown nutzte sein Netzwerk, um sich mit Menschen zu umgeben, die er bewunderte, und entwickelte so langfristig die Fähigkeiten und das Vertrauen, das nötig war, um in der AI-Branche Fuß zu fassen. Nach der Ankündigung von OpenAI kontaktierte er Brockman monatlich mit dem Angebot, zu helfen – egal ob im Büro, im Support oder im technischen Bereich. Sein Durchhaltevermögen und seine Bereitschaft, auch kleinste Aufgaben zu übernehmen, machten ihn auffällig. Er verbrachte sechs Monate mit intensivem Selbststudium: Er nutzte Kurse auf Coursera, löste Kaggle-Challenges, arbeitete mit GPU-Instanzen (finanziert über einen YC-Alumni-Credit) und las einschlägige Fachliteratur wie „Linear Algebra Done Right“ und das DeepMind-Handbuch „How to Scale Your Model“. Diese Vorbereitung half ihm, sich als wertvoll zu erweisen. Zunächst arbeitete er an einem Gaming-Projekt, bevor er 2017 in die Entwicklung von Sprachmodellen einstieg. 2021 verließ er OpenAI gemeinsam mit Dario Amodei und Daniela Amodei, um Anthropic zu gründen – mit dem Ziel, sicherere und verantwortungsvollere KI zu entwickeln. Brown betont in seinen Ratschlägen die Bedeutung von Netzwerken, Mentorship und konkreter Handlung. Er rät jungen Menschen, sich mit Menschen zu umgeben, die sie bewundern, da man sich ihnen im Laufe der Zeit annähert. Gleichzeitig empfiehlt er, sich aktiv zu melden: „Kontaktiere Leute, die das tun, was du tun willst, und erkläre ihnen, wie du ihnen helfen kannst.“ Solche Ansätze erzeugen oft Rückmeldung und Chancen. Sein wichtigster Tipp lautet: „Die beste Art, etwas zu lernen, ist, es direkt zu tun.“ Fehler sind nicht schlimm, sondern notwendige Lernschritte. Um Risiken zu minimieren, rät er, persönliche Ausgaben niedrig zu halten – eine pragmatische Grundlage für kreative und riskante Karriereentscheidungen. Expert:innen sehen in Browns Erfolg ein Beispiel dafür, dass technische Expertise nicht immer von akademischen Spitzenleistungen abhängt, sondern oft von Durchhaltevermögen, Netzwerken und einer lernorientierten Haltung. Sein Weg war zwar einzigartig und in der heutigen, stark kommerzialisierten AI-Landschaft kaum replizierbar, doch die Kernbotschaft bleibt relevant: Proaktivität, Selbstlernfähigkeit und das Wagnis, sich einzubringen, sind entscheidende Erfolgsfaktoren. Anthropic, gegründet mit Fokus auf verantwortungsvolle KI, hat sich mittlerweile zu einem der führenden Player im Bereich Sicherheit und Ethik in KI entwickelt. Brown ist damit nicht nur ein Karriere-Insider, sondern auch ein Vorbild für jene, die sich in technisch anspruchsvollen Bereichen selbstständig aufbauen wollen.