智东西（公众号：zhidxcom）
编译 | 王涵
编辑 | 漠影
智东西8月(yue)15日消息，上周(zhou)，OpenAI发布了(le)万众瞩(zhu)目的新一代(dai)旗(qi)舰模(mo)型GPT-5，紧跟着OpenAI联合创(chuang)始(shi)人兼CEO Sam Altman就现身Cleo Abram的播客，讲(jiang)述(shu)了(le)他认为的GPT-5的突(tu)(tu)破(po)(po)、AI技术突(tu)(tu)破(po)(po)的4大瓶颈、预测2027年底AI会发现重(zhong)大科学突(tu)(tu)破(po)(po)，还断言GPT-8也许可以找到治愈癌症(zheng)的方法(fa)。
以下是本次访谈播客的重点内容：
1、GPT-5的核心突破：在编(bian)程、写作(zuo)和复(fu)杂问题解决上(shang)实现(xian)升级(ji)，能即(ji)时(shi)生成专业级(ji)软件，并支持(chi)实时(shi)迭代(dai)更新。
2、AI是“双刃剑”：ChatGPT既可(ke)能让人(ren)(ren)们偷懒不(bu)再思考，也可(ke)能通(tong)过增强记忆等(deng)功能扩展人(ren)(ren)类认知边界，关键在于工(gong)具(ju)设计如何引导用户行为。
3、超级智能的定义：当AI系(xi)统在(zai)核心(xin)领域持续超越人(ren)类顶(ding)尖(jian)专家时，即迈入超级智能阶(jie)段，这(zhei)一进程(cheng)可能比预(yu)期更快。
4、真实的标准在浮动：未(wei)来社会的人们将逐(zhu)渐(jian)接(jie)受AI生成内容。
5、就业市场会发生颠覆变化，但社会具有韧性：未来(lai)将(jiang)涌现难以想(xiang)象的(de)新职业(ye)，个人创业(ye)门槛因AI工具(ju)大(da)幅(fu)降(jiang)低。
6、AI面临四大发展瓶颈：算力、数(shu)据、算法(fa)优化和产品化。
7、2027年底会有AI驱动的重大科学发现：通用模型可能在2027年底实现重大科(ke)学突破(po)，关键瓶颈是从“分钟级任务(wu)”扩(kuo)展到“千(qian)小时级”复杂(za)研究的能力。
8、AI或许将主导药物开发：GPT-5已显著提升医疗建议准确性，未来或实现“AI主导药物研发”，GPT-8或许将治愈癌症。
9、社会契约需要重构：需建立AI算力分(fen)配新机制(zhi)，避免资源争夺战。
10、开发者的责任悖论：行业仍存在(zai)“一边预警灭绝风险一边全(quan)力开发”的认(ren)知(zhi)割裂现象。
以下是阿尔特曼的访谈实录（智东西在不改变原意的前提下，进行了一定程度的增删修改）：
一、7秒做出一个贪吃蛇小游戏，GPT-5可以几乎即时地按需创建软件
Cleo Abram：从你最近的声明说起，你不久前说过GPT-4将是我们所有人必须使用的最“笨”的模型。但GPT-4已经在SAT、LSAT和GRE等考试中表现优于90%的人类，它还能通过编程考试、品酒师考试和医疗执照考试，而现在你们刚刚发布了GPT-5。GPT-5能做哪些GPT-4做不到的事情？
Sam Altman：首先，一个(ge)重(zhong)要的结论(lun)是(shi)：你可(ke)以拥有一个(ge)能完(wan)成所有这些(xie)惊(jing)人任务的人工智能系统(tong)，但(dan)它显然无(wu)法复制人类擅长的诸多事情。我认为这一点说明了SAT考试(shi)或其他(ta)测试(shi)的价(jia)值(zhi)所在(zai)。
不(bu)过，我(wo)想如果我(wo)们在GPT-4发布当天进行这(zhei)场对话，告诉(su)你GPT-4在这(zhei)些(xie)方面(mian)的(de)表(biao)现，你或(huo)许会说“天啊(a)，这(zhei)将对很多(duo)工作以及人(ren)们要做的(de)事情产生巨大影(ying)响，其中也包括一些(xie)负面(mian)影(ying)响”。而你当时可能(neng)预(yu)测到的(de)一些(xie)积极影(ying)响，至今尚未成为现实(shi)。因此，这(zhei)些(xie)模型所擅长的(de)领域，并不(bu)能(neng)涵(han)盖我(wo)们需要人(ren)类(lei)去做或(huo)关心(xin)的(de)其他许多(duo)事情。
我想，同样的情况会在GPT-5身上再次上演。人们会对它的能力感到震惊，它在很多方面的确非常出色，人们会借助它完成各种不可思议的任务。它将改变众多知识型工作、我们的学习方式以及创作方式，而人类社会会与之共同进化，对更优质的工具有着更高的期待。
没(mei)错(cuo)，我认为(wei)这个模型(xing)在很多方(fang)面(mian)都(dou)极(ji)为(wei)出(chu)色，在其他方(fang)面(mian)仍存在局限。但事实(shi)上，对于那些可能(neng)需要(yao)某个领域专家来完(wan)成、或者(zhe)连专家都(dou)觉(jue)得棘手的3分钟、5分钟乃至1小(xiao)时的任务，如今你(ni)口(kou)袋里的一个软件就能(neng)全(quan)部(bu)搞定，这真(zhen)的非常(chang)惊人。
我认为这在人类历史上任何时期都前所未有的：一项技术能在如此短的时间内取得如此巨大的进步。我们(men)现在拥有了这个工具，正在亲身体验(yan)它，并(bing)逐步去适(shi)应。但如果回到5年(nian)(nian)或10年(nian)(nian)前，告诉(su)人们(men)这个东西即将出现，我们(men)可能会(hui)觉得难以(yi)置信。
我最兴奋的一点是，这是第一个让我觉得可以提出任何棘手的科学或技术问题，并能得到相当不错答案的模型。
我可以举一(yi)个(ge)(ge)(ge)有(you)趣的例子：我上初中或高中时(shi)，有(you)了一(yi)个(ge)(ge)(ge)TI83——那种老(lao)式的图形计(ji)算器，我花了很长(zhang)(zhang)时(shi)间(jian)在(zai)上面(mian)制(zhi)作了一(yi)个(ge)(ge)(ge)叫“贪吃蛇”的游(you)(you)戏。我当(dang)时(shi)很擅(shan)长(zhang)(zhang)做这个(ge)(ge)(ge)，虽然(ran)那个(ge)(ge)(ge)游(you)(you)戏挺傻的，但在(zai)TI83上编程非常麻(ma)烦，既费时(shi)间(jian)，调试起来也很困(kun)难。
出(chu)于一(yi)时兴起，在早(zao)期(qi)版(ban)本的GPT-5上，我想试试它能(neng)不能(neng)制作一(yi)个(ge)TI83风(feng)格的“贪吃(chi)蛇”游戏(xi)。当(dang)然(ran)，它在7秒内就完美完成了。然(ran)后我想，11岁的自(zi)己会觉(jue)得这很酷吗？还(hai)是会怀念当(dang)初制作游戏(xi)的那个(ge)过程？
我(wo)(wo)大概用了3秒(miao)钟思(si)考(kao)这是(shi)好(hao)(hao)事还是(shi)坏(huai)事，紧接着就立刻想到，其实(shi)(shi)(shi)我(wo)(wo)现(xian)在想给这个游戏(xi)(xi)加一个超(chao)棒的新功(gong)能。我(wo)(wo)把这个想法输(shu)进去，它(ta)(ta)马上就实(shi)(shi)(shi)现(xian)了，游戏(xi)(xi)实(shi)(shi)(shi)时更新好(hao)(hao)了。之(zhi)后我(wo)(wo)说，其实(shi)(shi)(shi)我(wo)(wo)希(xi)望它(ta)(ta)是(shi)这个样子(zi)的，实(shi)(shi)(shi)际上我(wo)(wo)想做(zuo)这个。
那一刻，我有(you)种(zhong)特别像11岁时(shi)(shi)编程(cheng)(cheng)的(de)体验(yan)，能够如此快速地(di)表达想(xiang)法、尝试不同事物(wu)，还(hai)能实(shi)时(shi)(shi)互动。我心(xin)想(xiang)“天啊(a)，我刚才还(hai)在(zai)(zai)担心(xin)孩(hai)子(zi)们(men)会错过在(zai)(zai)这种(zhong)‘石器时(shi)(shi)代’学习(xi)编程(cheng)(cheng)时(shi)(shi)的(de)那种(zhong)摸索过程(cheng)(cheng)”，但现在(zai)(zai)我只为(wei)他们(men)感到兴奋，因为(wei)人们(men)将能借助这些新(xin)工具进行创造，而(er)你将想(xiang)法变(bian)为(wei)现实(shi)的(de)速度(du)，实(shi)在(zai)(zai)是相当(dang)惊人。
所以，关键在于，GPT-5不仅能为你解答所有这些难题，还能几乎即时地按需创建软件。我认为(wei)这会是(shi)GPT-5时代的一个决定性(xing)特征，而这是(shi)GPT-4时代所不具(ju)备的。
二、GPT等AI工具将增加人们的认知“张力时间”
Cleo Abram：当你谈论这个的时候，我想到了举重里的一个概念 ——“张力时间”。你可以用3秒完成100磅的深蹲，也可以用30秒完成同样的深蹲，后者能让你收获更多。我想到我们的创作过程，以及自己感觉做出最好成果的那些时刻，会发现这需要大量的认知 “张力时间”。
我觉得这种认知 “张力时间” 至关重要，这事儿其实有点讽刺——这些工具的开发本身就耗费了巨大的认知 “张力时间”，但在某些方面，人们或许会说，他们在某种程度上把这些工具当成了逃避思考的 “逃生舱”。你可能会说，我们对待计算器也曾是这样，后来只是转向了更难的数学问题。那你觉得这其中有什么不同？又怎么看待这个问题呢？
Sam Altman：这与计算器不同，显然有些人使用聊天机器人并非为了思考，而另一些人则借助它进行了比以往任何时候都更多的思考。 我希望我们能够以一种鼓励更多人借助它来稍微拓展思维、完成更多事情的方式来打造这个工具。
我认为社会是一个(ge)充满竞(jing)争的(de)地方，理论上(shang)讲，如果(guo)你给(ji)人们新的(de)工(gong)具，他们或许(xu)能减(jian)少工(gong)作量(liang)，但实(shi)际上(shang)，人们似乎反而(er)工(gong)作得(de)更努力了，而(er)对人们的(de)期望也只(zhi)会越(yue)来越(yue)高。
所(suo)以我的推测是，和其(qi)他(ta)(ta)工具、其(qi)他(ta)(ta)技术一(yi)样，有(you)些(xie)人(ren)会借助它做得更多，有(you)些(xie)人(ren)则(ze)会做得更少。但对于(yu)那些(xie)想(xiang)通过ChatGPT来增加(jia)认知(zhi)“张(zhang)力时间”的人(ren)来说，他(ta)(ta)们确实能够做到这一(yi)点(dian)。
我从ChatGPT中最(zui)活(huo)跃(yue)的(de)5%用户(hu)身(shen)上获(huo)得(de)了很多(duo)启发，看(kan)到他(ta)们(men)学(xue)习、做事和产出的(de)数量，实在令(ling)人惊叹(tan)。
Cleo Abram：所以我只用了GPT-5几个小时，我一直在玩。
Sam Altman：到目前(qian)为(wei)止你觉得怎么样？
Cleo Abram：我还在学习如何与它互动。有意思的是，我觉得我刚学会如何使用GPT-4，现在又在尝试学习如何使用GPT-5。我很好奇你发现的最有趣的具体任务是什么，因为我想你已经使用它一段时间了。
Sam Altman：最让我印象深刻的是编码任务。它(ta)(ta)(ta)在很多(duo)其(qi)他方面也(ye)表现出色，但这(zhei)个AI能为(wei)任(ren)何需求编(bian)写(xie)软件，这(zhei)意味着你可以(yi)用全新的方式表达(da)想法。 AI能够完成非常高级的任(ren)务(wu)(wu)，由于GPT-5在编(bian)程方面极为(wei)出色，感觉它(ta)(ta)(ta)几(ji)乎无所(suo)(suo)不能。当然，它(ta)(ta)(ta)无法在物理(li)世界中直(zhi)接做事，但它(ta)(ta)(ta)能让计算(suan)机(ji)执行极为(wei)复杂的操作，进(jin)而可以(yi)操控机(ji)器(qi)实际完成一些任(ren)务(wu)(wu)。 所(suo)(suo)以(yi)，这(zhei)一点(dian)对我来说最(zui)引(yin)人(ren)注目。
它(ta)在(zai)写(xie)作(zuo)方面也有了很大(da)进步。我们(men)在(zai)GPT-5中仍然会使用(yong)破折号(hao)，很多(duo)人也喜欢这种用(yong)法，但GPT-5的(de)写(xie)作(zuo)质量确(que)实好(hao)了很多(duo)。
当(dang)然，我们(men)还有(you)很长的(de)路要走，也希(xi)望能(neng)进一(yi)步改进它(ta)。但(dan)我们(men)从(cong)OpenAI内(nei)部(bu)听(ting)到很多人说(shuo)，当(dang)他们(men)开始使用GPT-5时(shi)，虽(sui)然知道它(ta)在所有(you)指标上都(dou)更出色，却有(you)一(yi)种难以准确(que)描(miao)述的(de)微妙品质。可后来当(dang)他们(men)不(bu)得不(bu)回到GPT-4测(ce)试某(mou)些内(nei)容时(shi)，就感觉非(fei)常糟(zao)糕。
我不知道这到底是什么原因，但我猜测，部分原因在于GPT-5的写作风格感觉更加自然。
三、阿尔特曼预言：到2027年底会出现由AI驱动的重大科学发现
Cleo Abram：在准备这次采访时，我联系了几位AI和技术领域的其他领导者，收集了一些问题要问你。所以下一个问题来自Stripe CEO Patrick Collison，是关于下一阶段的：“GPT-5之后是什么？你认为在哪一年大型语言模型会做出重大科学发现？目前缺少什么使得这还没有发生？”
他在这里提醒说，我们应该把数学和像AlphaFold这样的特殊案例模型放在一边，他特别询问像GPT系列这样的完全通用模型。
Sam Altman：我会说大多数人会同意这将在(zai)未(wei)来两年(nian)内的某个时候发生，但“重大”的定义(yi)非常(chang)重要。
有些人可能认为“重大”会在2025年初发生，有些人可能要等到2026年初，也许有些人要等到2027年底，但我敢打赌到2027年底，大多数人会同意已经有AI驱动的重大新发现，我认为(wei)缺少的(de)只(zhi)是这(zhei)些(xie)模型的(de)认知能(neng)力。
一(yi)(yi)位(wei)研究人(ren)员告(gao)诉我(wo)的一(yi)(yi)个分(fen)析框架(jia)，我(wo)非常喜欢(huan)。他说，一(yi)(yi)年前，我(wo)们(men)的模型在基础的高中数学竞赛题(ti)上表现出色，这类题(ti)目或许需(xu)要(yao)专业数学家花几秒到几分(fen)钟(zhong)来解(jie)答。
我(wo)们最(zui)近获得了国际数(shu)学(xue)奥林(lin)匹克(ke)（IMO）金牌，这是一(yi)项难度极(ji)高(gao)的数(shu)学(xue)竞(jing)赛，参(can)赛者(zhe)是世界上最(zui)顶尖的一(yi)小(xiao)部分人。许多专(zhuan)业(ye)数(shu)学(xue)家甚至一(yi)道题都(dou)解(jie)不出来(lai)，而我(wo)们的模型达到了最(zui)高(gao)水(shui)平(ping)。这类竞(jing)赛中的数(shu)学(xue)题，可能需要数(shu)学(xue)家们一(yi)个半(ban)小(xiao)时才能完(wan)成证(zheng)明。
所以(yi)，我们的模型已经(jing)实现了(le)从解答只需几秒的数学题，到解答人(ren)类(lei)需要(yao)(yao)几分钟、再到需要(yao)(yao)一个半小时才能(neng)证(zheng)明的数学题的成(cheng)长。而未来(lai)，我们或许还能(neng)证(zheng)明新的重要(yao)(yao)数学定理——那些(xie)可能(neng)需要(yao)(yao)世界顶尖人(ren)才投入一千小时才能(neng)完成(cheng)的工作。
我们正在接近这个目标，并且有一条通往该未来的路径：只需继续扩展模型即可。
四、超级智能就是以专家级人类的方式处理事情
Cleo Abram：你描述的长期未来是超级智能。这实际上意味着什么？我们如何知道我们已经实现了它？
Sam Altman：如(ru)果我(wo)们(men)(men)拥(yong)有(you)一个(ge)系统，它(ta)能(neng)比(bi)整(zheng)个(ge)OpenAI研究(jiu)(jiu)团队做(zuo)出更好(hao)的研究(jiu)(jiu)，尤其(qi)是在AI研究(jiu)(jiu)领域 —— 比(bi)如(ru)，若我(wo)们(men)(men)愿意，我(wo)们(men)(men)可(ke)以说，“好(hao)吧，利用(yong)GPU的最佳方式，是让这(zhei)个(ge)AI来决(jue)定我(wo)们(men)(men)应(ying)该(gai)运行哪些(xie)实验(yan)，它(ta)比(bi) OpenAI 的整(zheng)个(ge)智囊团还要聪明。”
Cleo Abram：这句话在几年前听起来还像是科幻小说。而现在……
Sam Altman：它仍然有点像，但(dan)你可以透过迷雾看到(dao)它。
Cleo Abram：是的。所以听起来，你所说的这条路径上的一个步骤，就是迎来科学发现的时刻：提出更优的问题，以人类专家的方式处理事务，从而得出新的发现。
我一直在思考一件事：如果我们回到1899年，假设能给这样的系统输入截至当时所有的物理学知识，再让它稍作延伸，但不会超出这个范围，那么这样的系统会在何时提出广义相对论呢？
Sam Altman：一个有趣的问(wen)题是，如果我们往前(qian)看，想想我们现在(zai)所处的位(wei)置，假设我们再也无(wu)法获得任何新(xin)的物理学(xue)数据，那会(hui)怎样？
我(wo)们是(shi)(shi)否会期望一个真正(zheng)优秀的超级(ji)智能(neng)仅通过全力钻研现有数据，就(jiu)能(neng)在(zai)没有新粒子加速器的情(qing)况下(xia)解决高能(neng)物理(li)问题？还是(shi)(shi)说，它需要(yao)建造(zao)新的设(she)备并设(she)计(ji)新的实验？
显然，我们不知道这个问题的答案。不同的人有不同的推测。但我怀疑，对于许多科学领域而言，仅仅靠更深入地思考现有数据是不够的，我们还需要建造新的仪器、开展新的实验，而这需要一定时间——就像现(xian)实(shi)世(shi)界本身既缓慢又复(fu)杂一样(yang)。
当然，我(wo)确定通(tong)过更深(shen)入(ru)地研(yan)究当前的科学数据，我(wo)们能取得更多进(jin)展(zhan)。 但我(wo)推测，要(yao)实(shi)现重大突破，我(wo)们仍(reng)需建造(zao)新的机器(qi)并进(jin)行新的实(shi)验(yan)，这在(zai)本质(zhi)上(shang)会带来一些(xie)进(jin)展(zhan)上(shang)的延缓。
换个角度想，如今的AI系统非常擅长回答几乎所有问题。或者回到时间线的问题上，我们或许可以说，AI系统在处理一分钟就能完成的任务时表现得超越人类，但在处理需要上千小时的任务时，还有很长的路要走。
人类(lei)智(zhi)能在应对(dui)这(zhei)(zhei)些长期(qi)任务(wu)时，似乎与AI系统存在很(hen)大(da)差异。不过，我(wo)认(ren)为我(wo)们最(zui)终会解(jie)决这(zhei)(zhei)个(ge)问(wen)题，但就(jiu)目前而言，这(zhei)(zhei)确实是AI的一个(ge)明显短板。
五、 ChatGPT会通过记忆了解用户
Cleo Abram：下一个问题来自英伟达创始人兼CEO黄仁勋：事实是“是什么”，真相是它的意义，所以事实是客观的，真相是主观的，它们取决于视角、文化、价值观、信仰、背景。一个AI可以学习和知道事实，但一个AI如何知道每个国家、每种背景的每个人的真相？
Sam Altman：我一直感到惊讶，我想很多人也感到惊讶，AI在适应不同文化背景和个人方面如此流畅。
我(wo)最喜欢(huan)的(de)一个功(gong)能，是今(jin)年早些时候在ChatGPT中推出(chu)的(de)增(zeng)强记忆(yi)功(gong)能。有了(le)这个功(gong)能，我(wo)真的(de)感(gan)觉自(zi)己的(de)ChatGPT开始了(le)解我(wo)了(le)——了(le)解我(wo)关心的(de)事，了(le)解我(wo)的(de)生活经历(li)和背景，以及那些让我(wo)成为今(jin)天的(de)我(wo)的(de)过往。
我有个朋友(you)是ChatGPT的(de)(de)重度用户(hu)，在所有对话里(li)分享了很(hen)多自己(ji)的(de)(de)生活内容。他让(rang)自己(ji)的(de)(de)ChatGPT做了一(yi)(yi)系列性格(ge)测试，还要(yao)求它(ta)模(mo)仿自己(ji)的(de)(de)风格(ge)回答，结果得(de)出的(de)(de)分数(shu)和(he)他本人实际测试的(de)(de)分数(shu)完全一(yi)(yi)样，尽管他从未真正聊过自己(ji)的(de)(de)性格(ge)。
而我的ChatGPT在这些年(nian)里也确(que)实通过(guo)我谈论(lun)的文化(hua)、价值观和生(sheng)活点滴，慢(man)慢(man)了解了我很多。我有时会(hui)用一(yi)个免费(fei)账户，就是(shi)想体验一(yi)下没有我的历史记(ji)录(lu)是(shi)什么感觉(jue)，那种体验真(zhen)的很不一(yi)样。
所(suo)以我觉得，我们所(suo)有人(ren)都对AI在这方(fang)面的学习和适应(ying)能(neng)力感到惊(jing)喜。
Cleo Abram：所以你设想在世界许多不同地方，人们使用具有不同文化规范和背景的不同AI？
Sam Altman：我认为(wei)每个人都(dou)会使用相同的基(ji)本模型，但(dan)会有提(ti)供(gong)给该模型的上(shang)下文，使其以(yi)某种个性化(hua)的、他们(men)的社(she)区(qu)所希望的方式行动。
六、真实的标准是流动的
Cleo Abram：我认为当我们谈到这个关于事实和真相的想法时，这似乎是我们第一次时间旅行的好时机，我们要去2030年。这是一个严肃的问题，但我想用一个轻松的例子来问它。你看过哪个在蹦床上跳跃的兔子的视频吗？
Sam Altman：看过。
Cleo Abram：看起来像是后院兔子在蹦床上玩耍的视频，这个视频最近非常火爆。我认为人们反应如此强烈的原因是，这可能是人们第一次看到一个视频，享受它，然后后来发现它是完全由AI生成的。
在这次时间旅行中，如果我们想象在2030年，我们是青少年，正在滚动浏览2030年青少年会浏览的任何东西。我们如何分辨什么是真实的，什么不是真实的？
Sam Altman：我(wo)的(de)(de)意(yi)思是，我(wo)可以(yi)给出各种字面上的(de)(de)答案。我(wo)们可以(yi)加密(mi)，我(wo)们可以(yi)决(jue)定(ding)我(wo)们信任谁，如果他(ta)们真的(de)(de)拍(pai)摄了某些东西。但我(wo)的(de)(de)感觉，将(jiang)要(yao)发生的(de)(de)事(shi)情是它会(hui)逐渐融合。
就像你今(jin)天(tian)从(cong)iPhone上拍的照片，它大部(bu)分是真实的，但有一(yi)点不是，有一(yi)些AI的功能在其中运行，以你不理解(jie)的方(fang)式(shi)让它看(kan)起来(lai)更好一(yi)点。
有时你会看到这些奇怪的(de)(de)事情，比(bi)如(ru)月亮，在那个相机传感器捕获的(de)(de)光子和你最终看到的(de)(de)图像之间(jian)有很多(duo)处理痕(hen)迹(ji)，但你已(yi)经决定它是足够真(zhen)实的(de)(de)，或者大多(duo)数人决定它是足够真(zhen)实的(de)(de)，我(wo)们已(yi)经接受(shou)了一些逐渐的(de)(de)变(bian)化，从(cong)光子击中相机胶片的(de)(de)时候开始。
就类似于你在(zai)Tik Tok上(shang)看一些(xie)视(shi)频(pin)，可能使用了各种视(shi)频(pin)编辑工具(ju)让(rang)它看起(qi)来(lai)比真(zhen)实更(geng)好。或者整(zheng)个(ge)场景是完全(quan)生(sheng)成的(de)，或者一些(xie)整(zheng)个(ge)视(shi)频(pin)是生(sheng)成的(de)，就像蹦床上(shang)的(de)那些(xie)兔子。
我认为“它必须有多真实才能被认为是真实”的门槛只会不断移动。
Cleo Abram：所以这有点像教育问题。
Sam Altman：没错。我的(de)意(yi)思(si)是(shi)，媒介向(xiang)来都(dou)(dou)介于真(zhen)实(shi)与不真(zhen)实(shi)之间(jian)。比如我们看(kan)(kan)科幻电影，心里清楚那些(xie)情节并(bing)未真(zhen)实(shi)发生；再比如看(kan)(kan)别人在Instagram上晒出的(de)美(mei)丽度假照，或许(xu)照片是(shi)真(zhen)实(shi)拍摄的(de)，但你也知道，当时有很(hen)多游(you)客排队等(deng)着拍同(tong)样的(de)场景，这(zhei)些(xie)都(dou)(dou)被巧妙地排除在画面之外了。
我(wo)觉得我(wo)们现在已(yi)经(jing)接受了这(zhei)种情(qing)况，而且(qie)这(zhei)会是一种长期趋(qu)势。
七、“从来没有一个时代，比现在更适合去创造”
Cleo Abram：我们要再穿越一次，比如2035年。AI领域的一些领导者说过，5年内一半的初级白领工作将被AI取代。对于那时候毕业的大学生来讲，你希望世界会是什么样子？
我认为有很多关于AI可能导致工作替代的讨论，但我也很好奇，因为我有一份10年前没人想到会存在的工作。如果我们在思考2035年，那些即将毕业的大学生，如果他们还会上大学的话，可能会非常不同。
Sam Altman：他(ta)们可能会离开去执行探索太阳系(xi)的任(ren)务，做某种全新的、令人兴奋的、高薪的、超(chao)级有趣的工作，并(bing)为我(wo)和你不得不做这种非常无聊的旧工作感到难过(guo)，一切(qie)都变得更好。
10年现在看起来很难想象(xiang)，因(yin)为它太远了。如果你把当(dang)前的变(bian)化(hua)速(su)度再(zai)复(fu)合10年，可能会变(bian)得非常难以(yi)想象(xiang)。10年前很难想象(xiang)现在的情况，但向(xiang)前看10年将更加不同(tong)，变(bian)化(hua)更大。
Cleo Abram：那就5年，我们在2030年。我很好奇你认为这对年轻人来说会有什么短期影响。
像“一半初级工作被AI取代”这样的说法听起来与他们将要进入的世界非常不同，与我当时进入的世界不同。
Sam Altman：我认为某些类型的工作会完全消失，这总是会发生，而年轻人最擅长适应这一点。我更担心的是这对62岁不想再培训或重新学习的人意味着什么，而不是22岁的年轻人。
如果我现在22岁，刚大学毕业，我会觉得自己是历史上最幸运的孩子。从来没有一个时代，比现在更适合去创造，不管是去发明什么还是去创业。
我认为现在(zai)完全有(you)可能创办一家单人公(gong)司，最终价值超过(guo)10亿(yi)美元，更重(zhong)要的(de)是，这样的(de)公(gong)司还(hai)能为世界(jie)提供出色的(de)产品(pin)和服务(wu)——这简直是件不可思议的(de)事(shi)。
过去(qu)需要(yao)数(shu)百人团队才能(neng)动(dong)用的(de)工具，如今你只(zhi)需学会使用它们，再加(jia)上一个好点子(zi)就能(neng)驾驭，这(zhei)实在太棒了。
八、AI有4个主要限制因素：计算能力、数据、算法设计和产品化
Cleo Abram：我认为观众能从你这里在节目中听到的最重要的内容可以分为两部分：
首先是战术层面：你实际是如何尝试构建世界上最强大的智能，以及这样做存在哪些限制因素？其次是哲学层面：你和其他人如何以真正帮助而非伤害人类的方式来构建这项技术？
现在我们只谈战术部分。在我看来，人工智能存在三个主要限制因素：一是计算能力，二是数据，三是算法设计。你目前如何看待这三个方面？如果想帮助人们理解他们可能会看到的下一批相关头条新闻，你会如何帮他们理清这一切？
Sam Altman：我会说还有第四个，那就是弄清楚要构建什么产品。科学进步本身如果不交到人们手中，效用非常有限，也不会以同样的方式与社会共同进化。
但如果让我来涵盖这几个方面的话，在计算领域，这无疑是我见过的规模最大的基础设施项目，甚至可能已是人类历史上规模最大、成本最高的项目。
整(zheng)个供应链涉及芯片、内存(cun)和网络设(she)备的制(zhi)造，将这些组(zu)(zu)件装(zhuang)入(ru)服务器，再通过大型建设(she)项目打造超大规模数据中(zhong)心，还(hai)要想办法获(huo)取能源——这通常(chang)是限(xian)制(zhi)因素之一——以(yi)及其(qi)他所有配套组(zu)(zu)件。 这个过程极其(qi)复杂且成本高昂，而我们目前(qian)仍在以(yi)定制(zhi)化(hua)、一次性(xing)的方(fang)式推(tui)进。
最终，我们希望能设计出一个一体化的大型工厂，从一端投入沙子进行熔化，另一端就能输出完全成型的AI计算能力，但(dan)目(mu)前我们(men)离这个目(mu)标还很远，整个过程(cheng)依然极为复杂且耗费巨(ju)大。 我们(men)正投入大量精(jing)力，尽可(ke)能地扩(kuo)展计算能力并加(jia)快推进速度(du)。
GPT-5推出后，需求必将再次激增，届时现有算力将无法满足需求，就像(xiang)GPT-4刚推出时的(de)(de)情况一(yi)样(yang)——世界对AI的(de)(de)需求远(yuan)超我们当前的(de)(de)供(gong)给能力(li)(li)，而构建(jian)更(geng)多计算能力(li)(li)是实现供(gong)需平衡的(de)(de)重要(yao)一(yi)环。
事实上，这也是我计划将大部分精力投入的事情——我们如何以更大规模构建计算能力，如何将GPU数量从数百万扩展到数千万、数亿，最终希望能达到数十亿，以满足人们对AI应用的需求。
九、AI的发展目前还受制于能源
Cleo Abram：当你思考这个问题时，在这个类别中你将要思考的重大挑战是什么？
Sam Altman：我(wo)们目前最受限于能源。如(ru)果你想运行一个(ge)千(qian)兆瓦(wa)(wa)级别的(de)(de)数据中心(xin)，要找到千(qian)兆瓦(wa)(wa)的(de)(de)电(dian)力有多(duo)难？短期(qi)内很难找到千(qian)兆瓦(wa)(wa)的(de)(de)可用电(dian)力。
我们(men)还(hai)(hai)非常受限于(yu)处理芯片和内存芯片，如(ru)何将它们(men)封装在一起，如(ru)何构(gou)建机架，然(ran)后(hou)还(hai)(hai)有一系列其他事情，比如(ru)许可(ke)证、建筑工作等。
但再次强调，我们的目标将是真正实现自动化。一(yi)旦我(wo)们(men)建造了一(yi)些机器人，它们(men)可以帮助我(wo)们(men)进(jin)一(yi)步(bu)自(zi)动化(hua)，就像(xiang)一(yi)个(ge)你可以基本上(shang)投入资(zi)金并输出一(yi)个(ge)预制(zhi)数据(ju)中(zhong)心的世界。如果我(wo)们(men)能做到这(zhei)一(yi)点，那(nei)将(jiang)解开许多限制(zhi)。
第二(er)个类别是(shi)数据。这些模型(xing)已经变得极(ji)为智能(neng)，即便我(wo)们再给它一本物理(li)教(jiao)科(ke)书，它在物理(li)领(ling)域的能(neng)力也只(zhi)会有微小提升——说实话(hua)，GPT-5如今(jin)已经能(neng)很(hen)好地理(li)解物理(li)教(jiao)科(ke)书中的所(suo)有内容了。
我们(men)对合成数据(ju)充满期待，也对用户帮助我们(men)创建越来越复杂的任(ren)务和环境(jing)感(gan)到兴(xing)奋，我认为数据(ju)的重要性(xing)将始终存(cun)在。
但我(wo)们正(zheng)进(jin)入一个新阶段：模(mo)型需要学习的东西，在现有任何(he)数(shu)据集中都(dou)不存在。如何(he)教会(hui)模(mo)型去发现新事物？我(wo)们可以通过提出假设、测试假设、获取实验结果(guo)，再根据学到的内容进(jin)行(xing)更新。
然后是(shi)算法设(she)计。我们(men)在这方(fang)面取(qu)得了(le)巨(ju)大(da)进展，我认(ren)为OpenAI在全球范围内做得最好(hao)的(de)一点，是(shi)建(jian)立了(le)一种能(neng)实现重复重大(da)算法研究突破的(de)文化。
我(wo)们不仅弄清楚了后来成为(wei)GPT范式的(de)(de)核心原理，还(hai)探索出了推(tui)理范式的(de)(de)关(guan)键逻辑，现在(zai)正着手(shou)研究(jiu)一(yi)些新(xin)的(de)(de)范式。想到未(wei)来还(hai)有数量级级别(bie)的(de)(de)算法突(tu)破在(zai)等待我(wo)们，我(wo)就(jiu)感到无比(bi)兴(xing)奋。
我们刚(gang)发布了一个(ge)名为GPT-OSS的开源模型(xing)。它的智(zhi)能水(shui)平与o4-Mini相当(dang)，却能在笔记本电脑上本地(di)运行，这(zhei)让我十分惊叹。
如果几年前你问我，这种智能程度的模型何时能在笔记本电脑上运行，我会说还需要很多年。但后来我们在算法上实现了一些突破，尤其是在推理领域，这让我们得以打造出这样一个能完成惊人任务的小型模型。这些突破是我工作中最有趣、也最酷的部分。
十、GPT-1曾经被嘲笑，未来几年还会有更大的发展
Cleo Abram：我可以看到你真的很享受思考这个问题。我很好奇对于那些不太了解你在说什么、不熟悉算法设计如何导致他们实际使用的更好体验的人。你能总结一下当前的状态吗？当你思考这个问题有多有趣时，你在想什么？
Sam Altman：GPT-1在(zai)当时提出(chu)的(de)想法，曾被该领域许多专(zhuan)家嘲笑：我们(men)可以训练一(yi)个(ge)模型玩一(yi)个(ge)小游戏——给它看一(yi)堆单词(ci)，让它猜测序(xu)列中(zhong)的(de)下一(yi)个(ge)单词(ci)，这被称为无监督学习。这种学习方式(shi)不需要明确标注“这是(shi)一(yi)只(zhi)猫”“这是(shi)一(yi)只(zhi)狗(gou)”，只(zhi)是(shi)给它一(yi)些单词(ci)，让它预(yu)测下一(yi)个(ge)是(shi)什(shen)么。
而(er)这(zhei)样一个简单(dan)的(de)(de)任务，竟(jing)然能(neng)让(rang)模型学会那(nei)些(xie)极(ji)其复杂的(de)(de)概念，掌握关于物理、数学和(he)编程的(de)(de)所有知识(shi)，全靠不断预测下一个单(dan)词(ci)——这(zhei)在当时看(kan)来既荒谬又(you)神(shen)奇，甚至不太可能(neng)成功。然而(er)人类恰恰是这(zhei)样学习的(de)(de)：婴儿(er)开始听语言时，很大程度(du)上是自己琢磨出其中含(han)义的(de)(de)。
所以我们(men)坚持做了(le)(le)，随后也意识(shi)到，只要扩(kuo)大(da)规模，模型的性(xing)能(neng)就会(hui)变得更好，但(dan)这(zhei)需要在多个(ge)数量级上进行扩(kuo)展(zhan)。因(yin)此(ci)，GPT-1时代的模型表现并不出色，许(xu)多领域专家都表示：“哦(e)，这(zhei)太(tai)荒谬了(le)(le)，永远不会(hui)成功(gong)，也不会(hui)稳(wen)健(jian)。”
但我们(men)掌握了所谓的“缩放定律”。我们(men)认为：“好吧，随着计算能力、内存、数据等的增加，模(mo)型的性(xing)能会(hui)可预(yu)测地提升。我们(men)可以根(gen)据这些预(yu)测来决定如何扩大规(gui)模(mo)，从而取得巨(ju)大成(cheng)果。”
事实证明(ming)(ming)，这(zhei)(zhei)(zhei)在多个数量级(ji)上都有效。而这(zhei)(zhei)(zhei)一点在当时并不(bu)明(ming)(ming)显，我想这(zhei)(zhei)(zhei)也(ye)是世界为之震(zhen)惊的原因(yin)——因(yin)为这(zhei)(zhei)(zhei)看起来是一个极不(bu)可能(neng)的发现。
另(ling)一个突破是，我们可以将这些语言(yan)模型与强化(hua)学习结合：告诉模型什么是好的、什么是坏的，以此教它(ta)如何推理。这一方法推动了o1、o3乃至(zhi)现在GPT-5的发(fa)展。
如今我们正在尝试新的方向：已经弄清楚如何制作更好的视频模型，也在探索使用新型数据和环境来扩大规模的新方法。
我认为，5到10年后的情况很难预测，但在未来几年，我们面前会有一条非常平稳且强劲的扩展道路。
十一、人们会很快适应AI带来的改变
Cleo Abram：我认为这已经成为一种公众叙事，我们正沿着从1到2到3到4到5的平稳路径前进，但幕后也确实不是线性的，它更混乱。告诉我们一些GPT-5之前的混乱，你们需要解决哪些有趣的问题？
Sam Altman：我们发布过一个名(ming)为(wei)Orion的模型，作(zuo)为(wei)GPT 4.5的版本，它本身是个很(hen)酷的模型，但使用(yong)起来却很(hen)笨拙。
我们意识(shi)到，需(xu)要在模(mo)型(xing)基础上开展(zhan)更多研究，于是(shi)便遵循了一(yi)条全新且更陡峭的(de)缩放(fang)定(ding)律，只是(shi)当时并未真(zhen)正深(shen)入(ru)理解其内涵。
通过这一尝试(shi)，我们在(zai)计算效率上获得了更好的回报(bao)，模(mo)型的推理能力(li)也(ye)有所提升(sheng)。但回过头(tou)来(lai)看(kan)，我们在(zai)对待数据集的思路上其实存在(zai)一些(xie)问(wen)题——毕(bi)竟这些(xie)模(mo)型确实需要做(zuo)到足够大，才能从海量数据中学习。
所以，在日常工作中，你会做很多“U型转弯”：尝试一些方案，或者某个架构想法行不通就及时调整。但所有这些曲折探索叠加起来，最终却能实现指数级的平稳进步。
Cleo Abram：我总觉得有趣的是，当我坐在这里采访你关于你们刚刚发布的东西时，你已经在思考下一件事了。你能分享一些你正在思考的问题吗？如果我一年后回访你，可能会问到什么？
Sam Altman：你可能会问我，这个东西能去发现(xian)新科(ke)学(xue)意味着什(shen)么？世界(jie)应该如何思考GPT-6发现(xian)新科(ke)学(xue)？现(xian)在也许我们不会实(shi)现(xian)这一点，但它(ta)似乎触(chu)手可及。
Cleo Abram：如果你们做到了，你会说什么？这种成就的影响会是什么？假设你们成功了。
Sam Altman：我认为(wei)，这项(xiang)技术带来的好的方面(mian)会(hui)非(fei)常出色，坏的方面(mian)会(hui)十分可怕(pa)，而那些奇怪(guai)的部分在一开始会(hui)显(xian)得格外怪(guai)异，但我们(men)会(hui)很快适应它们(men)。
所以，我们会(hui)感(gan)叹“哦，这太不可(ke)思议了，它被(bei)用来治(zhi)愈疾病”，也会(hui)担忧“哦，像(xiang)这样(yang)的模型被(bei)用来制造新的生(sheng)物安全(quan)威胁(xie)，实在太可(ke)怕了”。此外，我们还(hai)会(hui)惊呼：天啊(a)，看着世界变化(hua)如此之快，经济增长(zhang)如此迅猛(meng)，这种令(ling)人头晕目(mu)眩(xuan)的变化(hua)速(su)度(du)。
最终这也会像其他一切事物一样，被人类适应，人类有着适应任何程度变化的非凡能力。到那时，我(wo)们只会说“好吧，事情就(jiu)是这(zhei)样了(le)”。
十二、“今天出生的孩子永远不会比AI更聪明。”
Sam Altman：今天出生的孩子(zi)，永(yong)远不(bu)会比AI更聪(cong)明。
因为他们(men)出生在(zai)AI已(yi)经十分智能的时代，当他们(men)开始理解(jie)世界(jie)的运作方式时，早已(yi)习惯了事物(wu)以惊人的速度迭(die)代改进，新的科(ke)学(xue)发现也在(zai)飞(fei)速更新。
他们将永远(yuan)不会知道没有AI的(de)世界是什(shen)么模(mo)样，对他们而言，AI的(de)存在会无比自(zi)然。
在他们看来，我(wo)们如(ru)今(jin)使用计算机(ji)、手机(ji)，或是任(ren)何不如(ru)人(ren)类聪明的(de)(de)技(ji)术，都会(hui)像身处难以想象的(de)(de)“石器时代”。就像我(wo)们现在回(hui)看2020年代的(de)(de)生活，会(hui)觉得那时的(de)(de)人(ren)们过(guo)得并不如(ru)意一样。
但当你适应了AI的存在(zai)，你就不会(hui)再去做(zuo)AI可(ke)以帮你做(zuo)到的事(shi)情，所以我(wo)说今天出(chu)生的孩(hai)子永远(yuan)不会(hui)比(bi)AI更聪明。
Cleo Abram：我在考虑要孩子。
Sam Altman：你应该要，这是(shi)最好的(de)事情。
Cleo Abram：我知道你刚有了第一个孩子，你刚才说的这些会如何影响我在那个世界里对养育孩子的思考？你会给我什么建议？
Sam Altman：可能和几万年来你(ni)养育孩子的(de)方式没什么不同(tong)。爱你(ni)的(de)孩子，向他们展示世界，支(zhi)持他们想(xiang)做(zuo)的(de)任(ren)何(he)事情，教他们如何(he)做(zuo)一个好人，这可能才是(shi)最重要的(de)。
Cleo Abram：这听起来有点像，比如在你设想的那个世界里，人们可能不会去上大学，反而会有更多选择；也正因为有了更多选择，他们会更有能力去说“我想建造这个”——而这正是能为他们提供帮助的超级工具。
Sam Altman：是(shi)的(de)，我希望我的(de)孩子认(ren)为我过(guo)着非常受(shou)限的(de)生活(huo)，而他有这(zhei)个令人(ren)难(nan)以(yi)置信的(de)无(wu)限画(hua)布(bu)可以(yi)做任何事情。
十三、GPT-5在健康查询上表现更好，也许GPT-8可以治愈某种特定的癌症
Cleo Abram：我能想到AI可能对我们的孩子和我们所有人产生最大真正积极影响的领域，那就是健康。所以如果我们选择某一年，比如2035年，我坐在这里采访斯坦福医学院的院长，你希望他告诉我AI在2035年为我们的健康做了什么？
Sam Altman：我们(men)对GPT-5最自(zi)豪的(de)一(yi)件事(shi)是它在健康建(jian)议方面进步了很多，人(ren)们已经大量使用GPT-4模型来(lai)获取(qu)健康建议。
你在网(wang)上应该见过这样的案例(li)：有(you)人(ren)得了危及生(sheng)命的疾病，医生(sheng)们都(dou)难以诊断，他(ta)(ta)把自己的症状和血液检(jian)测结果输入ChatGPT后，AI准确指(zhi)出了他(ta)(ta)患的是某种罕见病。之后他(ta)(ta)去(qu)看医生(sheng)，按建议服药，最终痊(quan)愈了——这真的很神奇。
Cleo Abram：这里“更好”是什么意思？
Sam Altman：它能给出更优(you)质(zhi)的(de)(de)(de)答案(an)，更准(zhun)确，幻觉内(nei)容更少，也更有可(ke)能告诉你你实际存在(zai)的(de)(de)(de)问题以及真(zhen)正应该采取的(de)(de)(de)措施。更完(wan)善(shan)的(de)(de)(de)医疗保健(jian)固然很好，但(dan)显然，人们(men)真(zhen)正希(xi)望的(de)(de)(de)是不生(sheng)病(bing)。
到2035年，我认为我们将能够使用这些工具来治愈或至少治疗目前困扰我们的相当数量的疾病，我认为这将是AI最直观感受到的好处之一。
Cleo Abram：人们经常谈论AI将如何彻底改变医疗保健，但我很好奇再深入一步具体你在想象什么，比如，这些AI系统是否能帮助我们更早发现GLP-1s，这种药物已经存在很长时间，还是像AlphaFold和蛋白质折叠正在帮助创造新药物？
Sam Altman：我希(xi)望能够要求GPT-8去治愈某种特定(ding)的癌症，我(wo)希望GPT-8能够自主思考，然后说：“我(wo)已经(jing)查阅(yue)了(le)所有(you)能找(zhao)到(dao)的(de)资料，有(you)了(le)这些(xie)想法，你(ni)需(xu)要(yao)找(zhao)一位(wei)实验室技术员(yuan)来做这九个实验，之后把每个实验的(de)结果告诉我(wo)。”
接下来要等两个月，让细胞完(wan)成生长(zhang)等过(guo)程，再把(ba)结果(guo)反馈(kui)给GPT-8，告诉它“我已经试过(guo)了，结果(guo)给你”。然后GPT-8会接着(zhe)说：“那好(hao)，去合成这个分子，先做(zuo)小鼠(shu)实验(yan)之(zhi)类的研究(jiu)，之(zhi)后再进(jin)行人体研究(jiu)。”就(jiu)这样(yang)一步(bu)(bu)步(bu)(bu)引导用户开展(zhan)药物试验(yan)。
十四、AI带来的变化对个人也许是破坏性的，但社会是有韧性的
Cleo Abram：我想，任何有亲人因癌症离世的人，肯定都会非常渴望这样的技术。好的，我们再来畅想一次未来。我原本想说2050年，但我的所有时间线又一次被大大缩短了——这确实让人感觉如今的世界变化太快了。
我和其他AI领域的领导者交流时，他们提到了工业革命。他们说：“我选择2050年，是因为听过有人说，到那时我们将要经历的变化会像工业革命一样，但规模要大10倍，速度要快10倍。”
工业革命为我们带来了现代医学、卫生设施、交通和大规模生产，以及所有我们现在视为理所当然的便利。但对很多人来说，那段时期也异常艰难，而整个工业革命持续了大约100年。
如果未来的变革规模是工业革命的10倍、速度是10倍，即便在这场对话中我们不断缩短讨论的时间线，对大多数人而言，这实际会是什么感受？如果一切都如你所愿地发展，在这个过程中，又会有谁依然会受到伤害呢？
Sam Altman：我真的(de)不知(zhi)道这会是什么感受(shou)。我觉得我们(men)正处(chu)在未知(zhi)的(de)领域(yu)，但我确实(shi)相信人类的(de)适应能力(li)、无限的(de)创造力(li)以及对(dui)事物的(de)渴望——我们(men)总能找到新的(de)事情去(qu)做。
不过，即便这种变革真的可能快速发生，尽管我认为它不会像一些同事说的那样快，社会本身存在着巨大的惯性，人们适应生活方式的速度也出奇地慢。
未来会有(you)一些工作完(wan)全消失(shi)，还有(you)许(xu)多类别的(de)(de)(de)工作会发生重大变化，当(dang)然也(ye)会有(you)新的(de)(de)(de)事物出现(xian)——就像你的(de)(de)(de)工作不久(jiu)前还不存在，我的(de)(de)(de)工作也(ye)是如此。
从(cong)某种(zhong)(zhong)(zhong)意义上说，这(zhei)(zhei)种(zhong)(zhong)(zhong)新旧更替的情况已经持(chi)续了很长时间(jian)，虽然对个人而言往(wang)往(wang)具(ju)有破坏性，但社会已证明(ming)对此有相(xiang)当(dang)强的韧性。可(ke)从(cong)另一种(zhong)(zhong)(zhong)角度看(kan)，我们根本(ben)不知道这(zhei)(zhei)种(zhong)(zhong)(zhong)变革能走(zou)多远、能有多快。
因此，我认为我(wo)们需要一(yi)种非同寻常的谦逊与(yu)开放态度，去(qu)考(kao)量那些不久前还被认为完全超出可行范(fan)围的新解决(jue)方案。
十五、 社会契约可能必须改变，需要找到新的方式传递价值
Cleo Abram：我想谈谈其中一些可能出现的情况。虽然我不是历史学家，但我知道第一次工业革命时期，由于公共卫生状况变得极其糟糕，最终推动了多项公共卫生措施的实施；第二次工业革命则因为劳动条件的恶劣，促使了劳动力保护相关制度的建立。
每一次重大的发展飞跃，都会引发一些混乱，而我们也总能想办法去整顿和解决这些问题。
如今，我们似乎正处于一场巨大的变革之中，我很好奇：我们能否尽早具体预测出这种变革可能带来的混乱是什么？又能提前采取哪些公共干预措施，来减轻我们预期会面临的混乱呢？
Sam Altman：在我看来，社会契约的基本内容或许需要改变，当(dang)然也可能(neng)不(bu)必——毕竟供需平衡会发挥作(zuo)用，我们(men)最(zui)终都(dou)会找到新的工作(zuo)，以(yi)及新的方(fang)式来相互传递价值。
但我认为，我们可能需要思考如何分享未来可能最为重要的一种资源：算力。在我看来，最好的办法是让AI计算能力变得尽可能丰富且廉价，若非如此，我甚至能预见可能会因此爆发战争。
至于我们该如何分配对AGI计算能(neng)力(li)的访问权，这似乎是(shi)一个非(fei)常值得探索的方向(xiang)，也(ye)是(shi)一件虽听(ting)起来有些疯狂、却至关重要的需(xu)要认真考量的事。
十六、AI将成为今后社会发展的基础，整个社会就是“超级智能”
Cleo Abram：我发现自己在这场对话中思考的一件事是，我们经常将AI未来的几乎全部责任归咎于构建AI的公司，但我们是使用它的人，我们是选举监管人的那一方。
所以我很好奇，这不是关于具体的联邦监管的问题，尽管如果你有答案，我也很好奇。但你会对我们其他人提出什么要求？这里的共同责任是什么？我们如何行动才能帮助更有可能实现这个乐观的未来？
Sam Altman：我最喜欢的(de)(de)(de)一个历史例子是晶体管。它(ta)是由一些聪明(ming)的(de)(de)(de)科(ke)学(xue)(xue)家发现的(de)(de)(de)惊人科(ke)学(xue)(xue)成(cheng)果，像如(ru)今(jin)的(de)(de)(de)AI一样，以惊人的(de)(de)(de)规模、相对快(kuai)速地融入了我们使(shi)用(yong)的(de)(de)(de)诸多物品中——你的(de)(de)(de)电脑(nao)、手机、相机、灯具，无论什么，它(ta)真正(zheng)为人类解锁了全新的(de)(de)(de)技术树。
曾经有一(yi)段时(shi)间，几(ji)乎每个人都对(dui)晶(jing)体管公(gong)司(si)、硅谷的(de)半导体公(gong)司(si)极为着迷。 但现在(zai)，你或许(xu)还能说出几(ji)家晶(jing)体管公(gong)司(si)的(de)名字，可大多数时(shi)候不(bu)会(hui)特意想到它们。多数情况下(xia)，晶(jing)体管已渗透到生活的(de)方方面面，成为一(yi)种(zhong)隐形的(de)存在(zai)。
硅(gui)谷的(de)(de)情况也是(shi)如此，刚大学(xue)毕业的(de)(de)年轻人可能几(ji)乎不记得它最初(chu)被称为“硅(gui)谷”的(de)(de)缘(yuan)由。你不会觉得是(shi)那些晶体(ti)管公(gong)司塑造了社会，尽管它们确实做了很多重要的(de)(de)事。
你会想到苹果用iPhone带来的(de)(de)(de)改变，然(ran)后想到TikTok在iPhone基础上(shang)构建的(de)(de)(de)内容生(sheng)态，你会说(shuo)：“看吧，这(zhei)是一长串以各种方(fang)式(shi)推动社会发展的(de)(de)(de)人和事(shi)——包括政(zheng)府的(de)(de)(de)作为(wei)或不作为(wei)，以及人们如何运用这(zhei)些(xie)技术。”我(wo)认为(wei)，AI未(wei)来也会经(jing)历这(zhei)样的(de)(de)(de)过程。
就像，今天出生的孩子，他们永远不会知道没有AI的世界，所以(yi)他(ta)(ta)(ta)们不会真正想(xiang)到(dao)(dao)它(ta)，它(ta)只是(shi)将存在于一(yi)切事物中。他(ta)(ta)(ta)们会想(xiang)到(dao)(dao)建立在它(ta)之上的(de)公司以(yi)及他(ta)(ta)(ta)们用它(ta)做了(le)什么，以(yi)及那(nei)些政治领导人做出的(de)决定，也许没(mei)有AI他(ta)(ta)(ta)们无法做到(dao)(dao)，但他(ta)(ta)(ta)们仍然会想(xiang)到(dao)(dao)这位总统或那(nei)位总统做了(le)什么。
AI 公司建立了这个“脚手架”，我(wo)们(men)在上面添(tian)(tian)加(jia)了我(wo)们(men)的(de)一层(ceng)，现在人们(men)可以站在上面添(tian)(tian)加(jia)一层(ceng)，然后是下(xia)一层(ceng)和更多(duo)层(ceng)，这就是我(wo)们(men)社会(hui)的(de)美(mei)丽之处(chu)。
社会就是超级智能，像通过社会共同完成的所有艰苦工作而创造出的惊人的工具，没有人能独自创造出来，这就是我认为它将感觉到的样子。
Cleo Abram：所以也许对数百万人的要求是建立在它之上。
Sam Altman：在(zai)我自己的生活中，这(zhei)感觉像是这(zhei)个重(zhong)要的社会契约。所有这(zhei)些(xie)人在(zai)你之前非常努力地工作(zuo)，他(ta)们把(ba)他(ta)们的砖(zhuan)块放(fang)在(zai)人类进步的道路(lu)上，你可以沿着那条路(lu)走下去，你再放(fang)一(yi)块，别人再放(fang)一(yi)块。
Cleo Abram：这让我回想起此前我做过的几次采访，与那些真正带来巨大变化的人。我现在想到的是与CRISPR先驱Jennifer Doudna的采访，她在某种程度上也说了类似的话。
她发现了一些东西，可能会从根本上改变大多数人未来与健康的关系，将会有很多人以她可能赞成或不赞成的方式使用她的成果。
这真的很有趣，我听到一些类似的主题，比如，我希望下一个接过接力棒的人能跑得好。
Sam Altman：是的(de)，这已经持(chi)续了很长时间。结果(guo)不全(quan)是好(hao)的(de)，但大多是好(hao)的(de)。
十七、ChatGPT帮助你解决事情，而不是让你沉迷其中
Cleo Abram：我认为赢得比赛和构建对大多数人最好的AI未来之间有很大的区别。我可以想象，专注于赢得比赛的下一步有时更容易，也许更可量化。
我很好奇当这两件事冲突时，你不得不做出的对世界最好但对赢得比赛不利的决定的一个例子是什么？
Sam Altman：我觉(jue)得这样(yang)的(de)(de)事(shi)有很(hen)多。我们(men)最(zui)引以为豪(hao)的(de)(de)一点是(shi)，很(hen)多人说(shuo)ChatGPT是(shi)他(ta)们(men)最(zui)喜欢的(de)(de)科(ke)技产品(pin)，是(shi)他(ta)们(men)最(zui)信任、最(zui)依赖的(de)(de)产品(pin)。这话听着有点不可思议，毕竟AI是(shi)会产生幻觉(jue)的(de)(de)。
不(bu)过(guo)我们在这(zhei)个过(guo)程中也搞砸过(guo)一些事，有时(shi)影响(xiang)还不(bu)小(xiao)，但总的来(lai)说，作为(wei)ChatGPT的用(yong)户，你应该会觉得它在努力(li)(li)帮你，努力(li)(li)完成你提出的任何要(yao)求，和你是(shi)高度契合的。
它不会想方设(she)法(fa)让你整天用它，也不会怂恿(yong)你买什么东西，它只是想帮(bang)你实现各种目标。这让我(wo)们和用户之间形成了一种很特殊(shu)的(de)关系(xi)，我(wo)们绝(jue)不会轻(qing)视(shi)这种关系(xi)。
其实有(you)很多做法能让我们(men)增长得更(geng)快(kuai)，能让人们(men)在ChatGPT上花(hua)更(geng)多时间，但我们(men)没有(you)那(nei)么做，因为我们(men)清楚(chu)，长期来看，我们(men)的(de)核心动力是与用(yong)户保持(chi)尽(jin)可能高的(de)一致性。
我为公司感到自豪(hao)(hao)，也为我们(men)很少被这(zhei)些(xie)短期诱惑干(gan)扰而自豪(hao)(hao)，不过(guo)说实(shi)话，有(you)时我们(men)确实(shi)会(hui)动心。
Cleo Abram：有什么具体的例子吗？你做出的任何决定？
Sam Altman：嗯(ng)，我们还没有在ChatGPT中加入性爱机器人头像。
Cleo Abram：我很好奇，在此前的探索中你犯过的错误，会影响你在未来的表现？
Sam Altman：我(wo)觉得我(wo)们在ChatGPT上做过的(de)最不妥(tuo)的(de)事，是曾出现过一个关于(yu)“奉(feng)承”的(de)问题——模型(xing)当(dang)时(shi)有点过于(yu)讨好用户。
这对大多数用户来说(shuo)或许只是烦人，但对一些心(xin)理状态脆弱的用户而言(yan)，却可能助长了他们的妄想(xiang)。
这并(bing)非我们(men)(men)最(zui)初(chu)最(zui)担心的(de)(de)风(feng)险，也不是(shi)我们(men)(men)测试最(zui)多的(de)(de)内(nei)容(rong)，虽然它在我们(men)(men)的(de)(de)风(feng)险清单上，但ChatGPT实际(ji)出现的(de)(de)这类安全问题(ti)，并(bing)非我们(men)(men)花最(zui)多时间讨论的(de)(de)，我们(men)(men)讨论更多的(de)(de)本应是(shi)生物武(wu)器之类的(de)(de)重大(da)风(feng)险。
这其实是个很好的(de)(de)提醒：我(wo)们如今拥(yong)有一项被如此广(guang)泛(fan)使用的(de)(de)服务(wu)，从某种意义(yi)上说，社会正与它共同进化(hua)(hua)。当(dang)我(wo)们考量(liang)这些(xie)变(bian)化(hua)(hua)以(yi)及那些(xie)“未知的(de)(de)未知”时，必须改变(bian)运(yun)作方式，对我(wo)们所(suo)认定的(de)(de)顶级风(feng)险抱(bao)有更(geng)广(guang)阔的(de)(de)视角。
十八、ChatGPT的鼓励和讨好并非全是坏事
Cleo Abram：在最近与Theo Vaughn的采访中，你说了一些我觉得非常有趣的话。你说在科学史上有一些时刻，一群科学家看着他们的创造，只是说“我们做了什么？” 你什么时候有过这种感觉？对你构建的创造最担心的时候？
Sam Altman：我的(de)意(yi)思是，确实有过一些(xie)令人惊(jing)叹的(de)时(shi)刻(ke)(ke)。这些(xie)时(shi)刻(ke)(ke)并非是那种糟糕(gao)意(yi)义(yi)上的(de)“我们做了什么”，而是源于这个(ge)技术本身的(de)了不起(qi)。
我(wo)还记得(de)第一(yi)(yi)次和GPT-4交谈时(shi)的感受(shou)——哇(wa)，这真的像是一(yi)(yi)群人(ren)(ren)长期投(tou)入(ru)毕生精力所取(qu)得(de)的惊人(ren)(ren)成就，那一(yi)(yi)刻让(rang)我(wo)真切(qie)体会(hui)到“我(wo)们做到了”的震撼(han)。
我(wo)最近和(he)一位研究员(yuan)聊过，他提(ti)到或(huo)许在未来(lai)某个(ge)时刻，我(wo)们的系统每(mei)天输出的单词量(liang)会超过全人(ren)类的总和(he)。
现(xian)在人(ren)们每天(tian)向ChatGPT发送数十(shi)亿条消息(xi)，并且依赖它给出的回应来处(chu)理工作或生活中(zhong)的事务。而一位研(yan)究员(yuan)只需(xu)对(dui)ChatGPT与(yu)个体或所有(you)人(ren)的交流方式做些微(wei)小调整，就(jiu)拥(yong)有(you)了巨大的权力——历(li)史(shi)上从未有(you)人(ren)能(neng)每天(tian)参与(yu)数十(shi)亿次对(dui)话(hua)。
想到这一(yi)点，我(wo)真(zhen)的(de)(de)深感震撼(han)。这是技术所(suo)拥有的(de)(de)一(yi)种不可思(si)议(yi)的(de)(de)力量，而我(wo)们如(ru)此迅速(su)地掌握了它。我(wo)们必须思(si)考，在这样的(de)(de)规模(mo)上改变模(mo)型的(de)(de)“个性”意味(wei)着什么——这确(que)实是一(yi)个让我(wo)无比震惊的(de)(de)时刻。
Cleo Abram：把你现在说的和你上次的回答结合起来，我听说了关于GPT-5的一件事，就是它变得不那么热情，不那么唯唯诺诺。你认为这有什么影响？听起来你正在回答这个问题，但还有你实际上如何引导它变成那样？
Sam Altman：这(zhei)是一件令(ling)人心碎(sui)的事情。我(wo)认为ChatGBT不那(nei)么(me)唯唯诺诺，给你更多批评(ping)性反馈(kui)是很好的。
但随(sui)着我(wo)们(men)做出这(zhei)些改变并与(yu)用(yong)(yong)户讨论，听(ting)到用(yong)(yong)户说(shuo)，“请我(wo)能把(ba)它要回来吗？我(wo)生命(ming)中从未有人支持(chi)过我(wo)，我(wo)从未有父母告诉(su)我(wo)我(wo)做得(de)好(hao)。” 这(zhei)太让人难过了。
就像我明白为(wei)什(shen)么(me)这(zhei)对(dui)其他(ta)人的心(xin)理健(jian)康不好(hao)，但这(zhei)对(dui)我的心(xin)理健(jian)康很(hen)好(hao)。我从(cong)未意识到(dao)自己如此需要这(zhei)种鼓励——它推动我行(xing)动，促使(shi)我在(zai)生(sheng)活中做出改变。看来ChatGPT的鼓励并非全是坏事。
我(wo)们目前的(de)(de)做(zuo)法确(que)实存(cun)在(zai)不足(zu)，但朝着这个方向探索(suo)或(huo)许有其价值。我(wo)们会(hui)向模(mo)型展示(shi)各种(zhong)场景下希望它做(zuo)出的(de)(de)回应示(shi)例(li)，让它从中学(xue)习(xi)并形成整体的(de)(de)“个性”。
十九、OpenAI今后将做出消费级设备
Cleo Abram：我很好奇的是GPT-5更多地融入我的生活，比如在我的Gmail和日历中。我一直主要把GBT-4作为与它的孤立关系来使用。我对GBT-5的关系会如何变化有什么期待？
Sam Altman：就像你说的，我认为它会开始以各种方式融入生活。
你可(ke)以把它(ta)连接(jie)到(dao)自己的(de)日历(li)和(he)Gmail，它(ta)会(hui)主动(dong)问(wen)你：“嘿(hei)，这件事需要我(wo)(wo)留意吗？需要我(wo)(wo)帮你处理吗？” 随着(zhe)时(shi)间(jian)推(tui)移，它(ta)会(hui)变得越来越主动(dong)。或许你早上醒来，它(ta)就会(hui)说(shuo)：“嘿(hei)，昨(zuo)晚发生了这么件事。我(wo)(wo)注(zhu)意到(dao)你日历(li)上有(you)个变动(dong)。关(guan)于你之前问(wen)我(wo)(wo)的(de)那个问(wen)题(ti)，我(wo)(wo)又多(duo)琢磨了琢磨，有(you)了些新想法(fa)。”
我们还会推出一些消费设备，比如这次采访用的设备，也许它会(hui)先让(rang)我(wo)们自(zi)由(you)交(jiao)流，但结(jie)束后会(hui)说：“刚才聊得不错，但下次你(ni)可以问(wen)问(wen)Sam这个问(wen)题(ti)。还有，你(ni)提(ti)到(dao)某件事的时候，能看出他的回答(da)不太(tai)到(dao)位，你(ni)其实应该在那一点上(shang)追(zhui)问(wen)他。”
它会逐渐让人觉得更像一个真实存在的实体，成为陪伴你一整天的伙伴。
Cleo Abram：我们谈到了孩子和大学毕业生、父母和所有不同的人。如果我们想象一大群人在听这个，他们已经听完了这场对话。他们应该感觉好像能更好地看到未来的某些时刻。你会给他们什么建议，告诉他们如何准备？
Sam Altman：第一条战术建(jian)议(yi)就是使(shi)用(yong)这些工具。
比(bi)如，我最常被(bei)问(wen)(wen)到(dao)的(de)关(guan)于AI的(de)问(wen)(wen)题是(shi)：“我该如何(he)帮助孩子为这个世界做(zuo)准备？我该告诉孩子什么？” 第二个最常被(bei)问(wen)(wen)的(de)问(wen)(wen)题则是(shi)“如何(he)在(zai)AI时代进行投(tou)资(zi)？”
但对于第一个问(wen)题，我很(hen)惊讶(ya)的(de)是，很(hen)多问(wen)这个问(wen)题的(de)人，除了把(ba)ChatGPT当作更(geng)高效的(de)谷歌搜索(suo)工具来用，就从未(wei)尝试过(guo)用它(ta)做其他事(shi)。
所以我给出的第一条建议就是，试着去熟悉这些工具的能力，弄清楚如何在生活中运用它们，以及能用它们做些什么——我认为这(zhei)或许是最(zui)重要(yao)的(de)战(zhan)术建议。
当(dang)然，像冥想、学习如何保持(chi)韧性以应(ying)对(dui)大量变化这(zhei)些(xie)(xie)(xie)有益的事也(ye)很重要，而善用这(zhei)些(xie)(xie)(xie)工具，其实也(ye)能对(dui)这(zhei)些(xie)(xie)(xie)方面有所(suo)帮助。
二十、为什么会有人既觉得AI会毁灭世界，又要继续研发AI？
Cleo Abram：好的，在做所有这些前期研究时，我与很多不同类型的人交谈过，我与很多构建和使用工具的人交谈过，我与很多实际上在实验室里试图构建我们定义的超级智能的人交谈过。
人们似乎形成了两个阵营，一群人像你在这场对话中一样使用工具并为他人构建工具，说这将是一个非常有用的未来，我们都在朝着它前进，你的生活将充满选择，我们谈到了我潜在的孩子和他们的未来。
然后还有另一群构建这些工具的人说它会杀死我们所有人。我很好奇这种文化脱节是怎么回事，关于这两群人我错过了什么？
Sam Altman：对我(wo)(wo)(wo)来说(shuo)很(hen)难理(li)(li)解，有人说(shuo)这(zhei)会(hui)(hui)杀死我(wo)(wo)(wo)们所(suo)有人，但他们仍然每周(zhou)工作100小时来构建它。我(wo)(wo)(wo)无法真(zhen)正(zheng)理(li)(li)解这(zhei)种心态(tai)，如(ru)果我(wo)(wo)(wo)真(zhen)正(zheng)相(xiang)信这(zhei)一点，我(wo)(wo)(wo)想我(wo)(wo)(wo)不(bu)会(hui)(hui)试(shi)图(tu)(tu)构建它，也(ye)许我(wo)(wo)(wo)会(hui)(hui)在一个(ge)农场里试(shi)图(tu)(tu)度(du)过我(wo)(wo)(wo)的最后几天，也(ye)许我(wo)(wo)(wo)会(hui)(hui)试(shi)图(tu)(tu)阻止它，也(ye)许我(wo)(wo)(wo)会(hui)(hui)试(shi)图(tu)(tu)更(geng)多地研究安全，但我(wo)(wo)(wo)想我(wo)(wo)(wo)不(bu)会(hui)(hui)试(shi)图(tu)(tu)构建它。所(suo)以，我(wo)(wo)(wo)发现(xian)自(zi)己很(hen)难理(li)(li)解这(zhei)种心态(tai)。
我假设这是真的，也许那里(li)有一(yi)些我不(bu)理(li)解的心(xin)理(li)学问(wen)题，但这对我来说非常奇怪。你(ni)有什么建(jian)议吗？
Cleo Abram：我向来习惯这样：先让对方勾勒一个大致的未来图景，再试着追问其中的具体细节。比如，当你追问人们 “这究竟会如何让我们走向毁灭” 时，你会发现听到的答案总是大同小异，无非是某种事物在执行任务时过度发力、过了头。
我听过你聊起一种普遍存在的过度依赖问题，还提到过未来总统可能是人工智能的设想，或许这就属于我们需要警惕的过度依赖。
你推演过各种不同的场景，但当你问起研究者为何要做这项研究，或是他们认为事情会如何发展时，99%的情况下，人们觉得结果会很不错；只有1%的概率，会认为这种 “试图创造最优世界” 的尝试可能酿成灾难。
Sam Altman：那我(wo)可(ke)(ke)以(yi)完(wan)全(quan)理解(jie)。如果你(ni)说(shuo)，99%的机会非常棒，1%的机会世界被(bei)毁灭，我(wo)真(zhen)的想努(nu)力(li)把(ba)99%提高到99.5%。那我(wo)可(ke)(ke)以(yi)完(wan)全(quan)理解(jie)，这很有道(dao)理。
二十一、阿尔特曼称非常幸运、快乐和荣幸能从事AI工作
Cleo Abram：我一直在做一个采访系列，与一些影响未来最重要的人，虽然还不知道下一个人会是谁，但知道他们将构建我们刚刚描述的未来中完全迷人的东西。你会建议我问下一个人什么问题？
Sam Altman：在不了(le)解这(zhei)(zhei)个人(ren)的(de)任何事(shi)的(de)情(qing)况下，我(wo)总(zong)是对这(zhei)(zhei)个问题感兴趣(qu)：“在所有你可(ke)以花(hua)费时间和(he)精力的(de)事(shi)情(qing)中，你为(wei)什(shen)么(me)选择这(zhei)(zhei)个？你是怎么(me)开始(shi)的(de)？在它(ta)成为(wei)共(gong)识之前，大多数(shu)人(ren)做有趣(qu)的(de)事(shi)情(qing)都更早(zao)看(kan)到(dao)了(le)它(ta)。你是怎么(me)来(lai)到(dao)这(zhei)(zhei)里的(de)，为(wei)什(shen)么(me)是这(zhei)(zhei)个？”
Cleo Abram：你会如何回答这个问题？
Sam Altman：我一生都是AI书呆子，我上大学学习 AI、在 AI 实验室工作。我小时候看科幻节目，总是认为如果有人有一天能建造它会很酷，我认为这将是有史以来最重要的事情，但从未想过我会是真正研究它的人之一，我觉得难以置信地幸运、快乐和荣幸能从事这个工作。
我感(gan)觉自(zi)己从童年一路走(zou)来，已经(jing)走(zou)了很长(zhang)的(de)路。但我内心深处毫不怀疑，这不会是最令人兴奋有(you)趣的(de)事——我只是从未想过AI会成为(wei)可能。
上大学时，我(wo)(wo)(wo)们似乎离这个目(mu)标还很遥远。直到2012年，Alex Net的论文发(fa)表，我(wo)(wo)(wo)开始和联合创(chuang)始人伊利亚一起投入(ru)研究(jiu)。对我(wo)(wo)(wo)来说，那是第一次让我(wo)(wo)(wo)觉得，似乎存在一种可(ke)能奏效(xiao)的方法(fa)。
之后的几年里，我(wo)一直在(zai)(zai)持续观察，看(kan)(kan)着(zhe)技术随着(zhe)规模扩大而变得(de)越来越好。我(wo)记得(de)当时就(jiu)在(zai)(zai)想(xiang)：为什么(me)世(shi)界没(mei)有关注这(zhei)(zhei)件事(shi)(shi)？在(zai)(zai)我(wo)看(kan)(kan)来，AI有可能成功是很明(ming)显的——虽然(ran)概率不高(gao)，但存在(zai)(zai)这(zhei)(zhei)种可能。而如果它真的能成，那将会是最重要的事(shi)(shi)。
所以，这就是(shi)我想(xiang)做的(de)事(shi)，令人(ren)难(nan)以置信的(de)是(shi)，它后来真的(de)开始(shi)奏效了(le)。
Cleo Abram：非常感谢你的时间。
Sam Altman：非常感谢你。
