亚历克·拉德福是 OpenAI 的核心研究者之一，此前在初创公司从事自然语言处理研究，2016 年前后加入 OpenAI，是最早一批把大规模预训练用于实际产品的研究者，也是 GPT 系列早期论文的主要作者。2018 年他作为第一作者发表论文，提出用无监督预训练加下游微调的 GPT-1，确立了「先大规模预训练、再适配任务」的范式；2019 年他主导 GPT-2 研究，展示了大规模语言模型在零样本任务上的能力，并因模型能力过强而采用分阶段发布策略，引发关于 AI 开放与滥用的公共讨论。2020 年他参与 GPT-3 的研究，验证了规模化预训练可以带来少样本学习能力。此后他主导文本与图像的表征对齐工作，2021 年作为第一作者发表 CLIP，用四亿对图文数据把图像与自然语言映射到同一表征空间，成为此后多模态模型的标准做法；他还参与研发了 Whisper 语音识别模型。这些工作把预训练、多模态对齐与语音识别串成一条技术线索，他也因此成为 OpenAI 早期论文中出现频率最高的作者之一。2025 年初，多家媒体报道他离开 OpenAI。