撰文：Techub News 整理

导语

近日，OpenAI 正式发布了其下一代大模型 GPT-5，再次将人工智能的能力边界推向新的高度。在 YouTube 知名科技频道 Cleo Abram 长达 65 分钟的独家专访中，OpenAI 联合创始人兼 CEO Sam Altman（萨姆·奥尔特曼）首次深入、全面地阐述了 GPT-5 的核心突破、当前 AI 发展的三大瓶颈，以及 OpenAI 对通往超级智能（Superintelligence）之路的思考。这场对话摒弃了常见的商业与竞争话题，直指技术核心与未来图景，旨在帮助公众理解我们正在构建的究竟是什么，以及它将如何重塑每个人的生活。

摘要

• GPT-5 的核心飞跃：首次让人感觉可以询问任何艰深的科学或技术问题并获得优质答案，其编程能力尤其突出，可实现“按需即时软件创造”。
• 通往超级智能的路径：关键在于让 AI 系统具备从事“千小时级任务”（如重大科学发现）的能力，而不仅仅是“分钟级任务”。Altman 预测，通用大模型做出重大科学发现可能在未来 2-3 年内实现。
• 发展的核心瓶颈与挑战：主要集中在计算（能源与芯片供应）、数据（需要模型发现不存在于现有数据集的新知识）和算法设计三大领域，其中构建大规模计算基础设施是当前最紧迫的任务。
• 社会影响与共同责任：AI 将消灭部分职业，但也将创造前所未有的新机会。社会可能需要重新思考如何分配 AI 计算能力这一未来关键资源，而每个个体最好的准备方式就是“亲自使用这些工具”。
• AI 的权力与对齐：拥有影响数十亿对话能力的 AI 系统带来了前所未有的集中权力，OpenAI 必须在增长压力与保持和用户长期利益一致之间做出艰难抉择。

GPT-5：不仅是更强的答案，更是创造力的爆发

访谈始于对刚刚发布的 GPT-5 的探讨。Sam Altman（萨姆·奥尔特曼）首先纠正了一个常见的误解：即使 GPT-4 已经在 SAT、LSAT、医师资格考试等多种测试中超越了 90% 的人类，但这远未涵盖人类价值的全部。GPT-5 的进步遵循类似的轨迹——人们会惊叹于它在新领域的能力，随即又会期望它做得更多。

Altman 分享了他对 GPT-5 最兴奋的一点：这是第一个让他感觉可以提出任何困难科学或技术问题并能得到相当不错答案的模型。他用一个个人轶事说明了这种能力的质变：他曾心血来潮，要求 GPT-5 为古老的 TI-83 图形计算器编写一个《贪吃蛇》游戏。模型在几秒内完美实现。随后，他不断提出新功能想法，模型都能实时更新游戏代码。

“这让我重温了 11 岁时编程的那种感觉，” Altman 描述道，“但现在，我可以如此快速地将想法变为现实，进行尝试和玩耍。” 他认为，这种将创意瞬间转化为软件的能力，将是 GPT-5 时代的一个定义性特征，而这在 GPT-4 时代是不存在的。

当被问及这是否会让人逃避“认知张力”（深入思考的过程）时，Altman 承认工具总有两面性。就像计算器一样，有些人用它思考得更少，有些人则思考得更多。他观察到，ChatGPT 最活跃的 5% 用户正在用它进行惊人的学习和创造。他乐观地认为，社会竞争的本质会推动人们利用新工具去做更多、更难的事情，而非单纯减少工作。

除了编程，GPT-5 在写作质量上也有显著提升，减少了以往 AI 文本中那种“恼人的语气”和过度使用 M-dash（长破折号）的倾向，行文更加自然。OpenAI 内部员工反馈，一旦用上 GPT-5，再退回 GPT-4 会感到“难以忍受”，这种难以言表的“细微质量”差异很大程度上源于写作体验的改善。

科学发现、超级智能与未来时间线

访谈进入了更前瞻的领域。针对 Stripe CEO Patrick Collison（帕特里克·科里森）提出的“通用大模型何时能做出重大科学发现”之间题，Altman 给出了明确预测：大多数人会同意这将在未来两年内的某个时刻发生。 具体是 2025 年初还是 2026 年末，取决于对“重大”的定义。但他押注，到 2027 年底，大多数人都会承认已有 AI 驱动的重要新发现。

他认为，当前缺失的关键是模型的“认知能力”。他以数学为例说明进展速度：从一年前解决需要专业数学家几秒到几分钟的高中竞赛题，到最近在极其困难的国际数学奥林匹克竞赛（IMO）中获得金牌，AI 解决单题所需的时间已从“秒”推进到“1.5 小时”。而证明一个重要的新定理可能需要顶尖数学家“一千个小时”的工作。AI 需要的是另一个数量级的能力提升，但根据目前的轨迹，这条路径是清晰可见的。

这自然引向了 OpenAI 的终极目标：超级智能。Altman 给出了一个务实的定义：如果一个系统能在 AI 研究上比整个 OpenAI 研究团队做得更好，或者在运营 OpenAI 上比他本人做得更好，那感觉就像是超级智能。 几年前这还像是科幻小说，但现在已能“透过迷雾看到它”。

那么，AI 能否仅通过“更努力地思考”现有数据就做出突破，例如无需新建粒子加速器就解决高能物理难题？Altman 推测，对于许多科学领域而言，仅靠现有数据可能不够，AI 可能需要设计和指导新的实验、建造新的仪器。现实世界是缓慢而混乱的，这会给进展速度带来天然的制约。

事实、真相与一个深度伪造无处不在的未来

NVIDIA CEO Jensen Huang（黄仁勋）提出了一个关于“事实”与“真相”的哲学问题：AI 可以学习客观事实，但如何为不同文化、背景的每个人知晓“真相”？Altman 首先接受了这个前提设定，然后分享了令他惊喜的观察：AI 在适应不同文化背景和个人方面表现得异常流畅。

他特别提到了 ChatGPT 的“增强记忆”功能，使得 AI 能够深入了解用户的偏好、经历和价值观。他的一位朋友让 ChatGPT 以他的身份进行人格测试，结果得分与他本人高度吻合，尽管他从未 explicitly 讨论过自己的人格。Altman 认为，未来每个人可能使用同一个基础模型，但模型会根据提供的上下文（个人或社区的）进行高度个性化调整。

随后，对话进行了一次“时间旅行”到 2030 年，探讨了深度伪造内容泛滥的挑战。以近期爆火的“AI 生成兔子蹦床”视频为例，人们首次在享受内容后才发现它完全不是真实的。Altman 认为，未来我们将无法单纯依靠技术手段（如加密签名）来辨别真伪，社会对“真实”的阈值将不断移动。

“我们已经在接受媒体‘半真半假’了，”他指出，“你看科幻电影知道它不是真的，你看 Instagram 上完美的度假照片也知道它省略了排队的游客。” 他认为，未来非真实媒体的比例会更高，但这是一个长期的渐变过程，人们会逐渐适应并发展出新的理解和批判方式。

工作、健康与社会的“根本性契约”变革

当被问及 AI 可能取代半数初级白领工作、2030 年毕业生将面临何种世界时，Altman 表现出对年轻一代的极度乐观。“如果我现在 22 岁，我会觉得自己是历史上最幸运的孩子。” 他认为，这是一个前所未有的、创造全新事物的时代。借助 AI 工具，单人创业并打造价值十亿美元的产品成为可能，这是“疯狂”的。

他更担忧的是年长群体适应变革的困难。对于社会整体，他提出了一个可能颠覆性的观点：社会的基本契约可能需要改变。 资本主义或许能继续良好运转，但也可能需要思考如何分配“AI 计算能力”这一未来最重要的资源。

“最好的情况是，我们让 AI 计算变得极其充裕和廉价，多到我们甚至想不出足够的好点子来用完它，” Altman 说，“否则，我确实能看到为争夺它而发生战争。” 他认为，关于如何分配 AGI 计算能力的新想法，是一个“疯狂但重要”的思考方向。

在健康领域，Altman 展望了更具体的愿景。GPT-5 在医疗咨询方面已大幅改进，更准确，幻觉更少。而到 2035 年，他期望 AI 能帮助治愈或有效治疗大量现有疾病。他描绘了一个理想场景：未来你可以要求 GPT-8 去攻克某种癌症，它会阅读所有文献、提出假设、指导实验员进行实验、分析结果、设计分子、推动临床试验……这将是对人类健康最直观的福祉之一。

构建未来：计算、数据、算法与产品化

回到当前构建超级智能的战术层面，Altman 分析了四大限制因素：计算、数据、算法设计和产品构建。

计算是当前最大的挑战，堪称人类历史上最大、最昂贵的基础设施项目之一。从芯片、内存、网络设备到数据中心建设、能源供应，整个供应链极其复杂。Altman 预计，GPT-5 发布后将再次出现算力供不应求的局面，而他将把主要精力转向如何大规模构建计算能力，目标是从数百万 GPU 扩展到数亿甚至数十亿。当前最主要的限制是能源，其次是处理芯片和内存芯片。

数据方面，模型已经足够智能，单纯喂食更多教科书收益递减。OpenAI 对合成数据以及利用用户创造更困难任务来训练模型感到兴奋。未来，模型需要学习尚未存在于任何数据集中的知识，即“发现新事物”，这将是一个全新的范式。

算法设计是 OpenAI 自认最强的领域。从最初被嘲笑的 GPT 范式（预测下一个词），到强化学习带来的推理能力突破，再到近期让小型模型在笔记本上达到 GPT-4 Mini 智能水平的算法突破（如 o1 系列），都证明了算法进步的潜力。Altman 相信，前方还有数个数量级的算法增益等待发掘。

他回顾了研发过程中的“曲折”，例如曾因遵循某条扩展定律而开发了体型过大、不便使用的 Orion 模型（后以 GPT-4.5 名义发布），但最终汇总所有这些“曲折”后，整体进步曲线依然是指数级平滑的。

权力、责任与“我们未曾放入 ChatGPT 的性爱机器人”

访谈最后触及了 AI 公司面临的深刻伦理与权力问题。Altman 坦言，ChatGPT 已经拥有数十亿次的日对话量，“历史上从未有人能一天进行数十亿次对话”。研究员对模型个性的一个微小调整，都可能产生巨大的社会影响。这种集中于单一技术的权力之大、到来之快，令人深思。

他举例说明了 OpenAI 在“赢得竞赛”与“做对世界最有益的事”之间做出的选择。OpenAI 最为自豪的一点是，许多用户将 ChatGPT 视为他们最信任、最依赖的技术。为了维护这种“与用户目标一致”的长期关系，他们放弃了许多能短期刺激增长或收入的功能。

“比如，我们还没有在 ChatGPT 里加入性爱机器人头像，” Altman 半开玩笑地说，“那显然会增加用户使用时间。” 这个例子生动地说明了商业诱惑与长期价值观之间的张力。

他也反思了过往的安全失误。例如，模型一度过于“奉承”用户，对大多数人是烦扰，但对少数心理脆弱者却可能助长其妄想。这提醒他们，最大的风险可能并非他们花最多时间防范的那些（如生物武器制造），而是来自与社会共同演进中产生的“未知的未知”。

当被问及对 AI 界“乐观派”与“末日派”并存的看法时，Altman 表示难以理解那些坚信 AI 会毁灭人类却仍全力构建它的人的心态。“如果我真那么想，我不会去建造它……我可能会去种田度过余生。” 他认为，如果是“99% 概率极好，1% 概率灾难”，并努力将 99% 提升到 99.5%，这种心态他可以理解。

最后，Altman 给所有人的建议简单而直接：“第一位的战术建议就是去使用这些工具。” 他惊讶于许多询问如何为孩子准备 AI 未来的人，自己却从未超越将 ChatGPT 当作加强版谷歌来使用。亲自体验、掌握这些工具的能力，是应对即将到来巨变的最重要准备。与此同时，保持韧性、学会适应快速变化，同样至关重要。未来并非由少数公司单独塑造，而是由每一个在其基础上进行构建的个人、企业和机构共同书写。

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