觀眾提問大膽直接，奧特曼回答坦誠不遮掩！

近日，奧特曼與眾多AI領(lǐng)域從業(yè)者開展了一場直播對(duì)話，圍繞軟件工程、商業(yè)發(fā)展、模型研發(fā)、科學(xué)探索、教育領(lǐng)域、安全防護(hù)等多個(gè)方面，進(jìn)行了一場毫無保留的交流。

問題尖銳且直擊痛點(diǎn)，奧特曼也展現(xiàn)出十足的誠意，全程秉持著開放的態(tài)度，歡迎大家提出各種疑問。

聽完這場直播，能感受到奧特曼分享了不少實(shí)在的觀點(diǎn)，以下是一些關(guān)鍵總結(jié)：

未來工程師的從業(yè)人數(shù)或許會(huì)顯著增長。

人們?cè)诰帉懘a和調(diào)試代碼上花費(fèi)的時(shí)間會(huì)大大減少，更多精力將投入到讓系統(tǒng)完成任務(wù)上。

未來幾年內(nèi)，為個(gè)人或極小群體量身打造的軟件會(huì)被大量使用。

OpenAI承認(rèn)在ChatGPT5系列模型的研發(fā)上存在失誤，未來ChatGPT定會(huì)回歸真正的通用模型方向。

接下來幾年，模型掌握新技能的速度可能會(huì)超越人類。

以下是本次直播重點(diǎn)內(nèi)容的整理實(shí)錄，圍繞核心觀點(diǎn)進(jìn)行了篩選，部分內(nèi)容在不改變?cè)獾那疤嵯伦隽诉m當(dāng)調(diào)整。

AI正重塑工作、技術(shù)與教育格局

問：若AI使寫代碼變得高效且低成本，是否意味著未來軟件工程師的需求會(huì)減少？

Sam Altman：我認(rèn)為未來工程師的數(shù)量可能會(huì)“顯著增長”。

不僅如此，AI能幫助工程師創(chuàng)造更多價(jià)值，讓計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)預(yù)期功能，這意味著人們?cè)谇么a和調(diào)試代碼上的時(shí)間會(huì)大幅減少，更多精力將用于“讓系統(tǒng)完成任務(wù)”。

甚至，我們會(huì)大量使用為個(gè)人或極小群體定制的軟件，每個(gè)人都能不斷為自己打造專屬工具。

所以在我看來，軟件工程崗位的需求不會(huì)減少，反而會(huì)增加，規(guī)模會(huì)遠(yuǎn)超當(dāng)前，全球GDP中會(huì)有更大比例通過這種方式創(chuàng)造。

問：隨著模型和工具日益強(qiáng)大，我們是否會(huì)被現(xiàn)有技術(shù)方案束縛，即使出現(xiàn)更優(yōu)技術(shù)，也難以應(yīng)用到模型和系統(tǒng)中？

Sam Altman：我對(duì)此持樂觀態(tài)度，相信我們能讓模型很好地掌握新技術(shù)和工具。

本質(zhì)上，只要方法得當(dāng)，這些模型就是通用的推理引擎。

從現(xiàn)有架構(gòu)來看，模型本身已包含大量世界知識(shí)，所以我們正朝著正確方向前進(jìn)。

我期待并相信未來幾年，模型更新和學(xué)習(xí)新技能的速度會(huì)超過人類。

一個(gè)讓我自豪的里程碑是：當(dāng)模型遇到全新事物——新環(huán)境、新工具、新技術(shù)時(shí)，只需一次解釋，甚至無需解釋，它就能自行探索并穩(wěn)定可靠地使用。

而且，這個(gè)時(shí)刻似乎并不遙遠(yuǎn)。

問：你認(rèn)為在人生重要的成長階段，教育會(huì)如何被人工智能改變？

Sam Altman：我一直認(rèn)為幼兒園不應(yīng)配備電腦。

在我看來，幼兒階段最重要的是通過運(yùn)動(dòng)、玩耍，與真實(shí)事物和人互動(dòng)學(xué)習(xí)交流，而非面對(duì)屏幕。

所以不僅是AI，我甚至不希望電腦出現(xiàn)在幼兒園，目前我們尚未完全了解技術(shù)對(duì)青少年的長期影響。

雖然已有很多關(guān)于社交媒體的研究，但結(jié)論存在分歧，整體情況不容樂觀。更糟糕的是，針對(duì)幼兒的科技產(chǎn)品潛在問題可能更大，卻未得到足夠關(guān)注。

因此，在明確這些影響之前，我認(rèn)為幼兒園階段沒必要引入AI。

OpenAI調(diào)整產(chǎn)品方向：回歸通用模型

問：我發(fā)現(xiàn)ChatGPT近期模型出現(xiàn)明顯“偏科”，OpenAI會(huì)繼續(xù)這種“能力失衡”的路線，還是回歸通用、能力均衡的模型？

Sam Altman：說實(shí)話，在這件事上我們確實(shí)“犯了錯(cuò)誤”。

在ChatGPT-5系列模型開發(fā)中，我們將主要精力放在提升其智力、推理和編程能力上，但專注某一方面難免會(huì)忽視其他。

這就是為什么ChatGPT-5系列模型的寫作能力不如4.5模型穩(wěn)定，這一點(diǎn)我們承認(rèn)。

但從長遠(yuǎn)來看，我認(rèn)為未來主流會(huì)是高質(zhì)量的“通用型”模型。

例如，當(dāng)需要模型生成完整應(yīng)用程序時(shí)，不僅要求代碼正確，還希望它在互動(dòng)中具備清晰、有條理的表達(dá)能力。這里的寫作能力并非指華麗辭藻，而是思路清晰、溝通高效。

所以我的目標(biāo)是：繼續(xù)開發(fā)下一代模型，使其在“所有維度”都表現(xiàn)出色，我相信這是可以實(shí)現(xiàn)的。

而且我認(rèn)為單一模型完全可以同時(shí)具備多種強(qiáng)大能力，當(dāng)前正是關(guān)鍵時(shí)期。

我們必須繼續(xù)推進(jìn)“編程智能”，同時(shí)也要努力彌補(bǔ)其他能力的短板。

問：若要讓數(shù)百萬甚至上億個(gè)Agent同時(shí)運(yùn)行，成本是主要瓶頸。OpenAI如何看待小模型和推理成本的下降空間？未來模型調(diào)用成本是否會(huì)大幅降低？

Sam Altman：現(xiàn)在模型發(fā)展已進(jìn)入新階段，大家關(guān)注的不再只是降低成本，越來越多的人開始追求更快的輸出速度，甚至愿意為此支付更高費(fèi)用。

從歷史數(shù)據(jù)來看，我們?cè)凇敖档湍Ｐ统杀尽狈矫孀龅煤芎?，回顧從最初預(yù)覽版到現(xiàn)在，模型成本呈明顯下降趨勢(shì)。

但現(xiàn)在的關(guān)鍵變化是，除了成本，“速度”這一過去不太受重視的維度變得同樣重要。

在某些場景中，人們?cè)敢鉃楦斓妮敵鲋Ц陡哔M(fèi)用，哪怕價(jià)格貴很多，只要能在極短時(shí)間內(nèi)得到結(jié)果。

所以我們現(xiàn)在面臨的不僅是降低成本，還要在成本和速度之間找到平衡。

如果我們繼續(xù)降低成本，且市場有此需求，我相信能將模型成本降至很低，讓“大規(guī)模運(yùn)行Agent”在經(jīng)濟(jì)上可行。

問：在人類注意力稀缺的時(shí)代，OpenAI能否開發(fā)工具來提升人們提出想法的質(zhì)量，讓更多產(chǎn)品在源頭就“值得被開發(fā)、值得被關(guān)注”？

Sam Altman：我知道很多人將AI生成內(nèi)容稱為垃圾，但實(shí)際上，人類本身也生成了大量垃圾內(nèi)容。

真正困難的從來不是生成內(nèi)容，而是想出好的新點(diǎn)子。

我認(rèn)為我們應(yīng)該開發(fā)幫助人們產(chǎn)生好想法的工具，這類工具應(yīng)用前景廣闊。

隨著創(chuàng)作成本持續(xù)下降，我們可以用低成本快速試錯(cuò)、驗(yàn)證想法，建立緊密反饋機(jī)制，更快篩選出可行的點(diǎn)子。

從模型能力來看，我認(rèn)為這完全可以實(shí)現(xiàn)。目前我們內(nèi)部使用的“特殊版本”GPT-5.2模型，據(jù)科學(xué)家反饋，它帶來的科學(xué)進(jìn)展已具有重要意義。

AI將引發(fā)經(jīng)濟(jì)變革，風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加

問：目前女性因工資差距每年損失約100萬美元，人工智能如何解決這些長期存在的經(jīng)濟(jì)差距問題？

Sam Altman：我確實(shí)認(rèn)為AI會(huì)產(chǎn)生很強(qiáng)的“通縮”效應(yīng)。

我這樣說是因?yàn)锳I很可能成為一種賦權(quán)工具，讓個(gè)人以低成本完成過去只有大公司或大團(tuán)隊(duì)才能做的事。

如果這種能力得到廣泛普及，確實(shí)有可能縮小部分長期存在的經(jīng)濟(jì)差距，包括因結(jié)構(gòu)性不公平導(dǎo)致的收入問題。

但我也警惕另一種可能：AI可能會(huì)讓權(quán)力和財(cái)富進(jìn)一步集中到少數(shù)人手中。如果這些工具僅被少數(shù)人或公司掌握，帶來的可能不是縮小差距，而是“擴(kuò)大差距”。

所以在我看來，AI能否真正縮小這些長期經(jīng)濟(jì)差距，最終取決于我們?nèi)绾尾渴?、監(jiān)管它，以及相關(guān)政策的設(shè)計(jì)。

問：我們?nèi)绾卫萌斯ぶ悄芴嵘踩A(chǔ)設(shè)施水平？

Sam Altman：我對(duì)2026年AI可能出現(xiàn)的問題非常擔(dān)憂，其中最擔(dān)心的是生物安全。

目前這些模型在生物領(lǐng)域已相當(dāng)強(qiáng)大，而我們當(dāng)前的主要策略仍是限制訪問權(quán)限、添加分類器，防止人們用模型危害人類，但說實(shí)話，我認(rèn)為這種“封堵式”方法難以長期奏效。

我認(rèn)為AI安全，尤其是生物安全，必須從阻止一切風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)向提高整體抗風(fēng)險(xiǎn)能力，即“韌性式”安全。

就像人類面對(duì)火一樣：火帶來了巨大價(jià)值，但也燒毀城市。起初我們?cè)噲D禁止用火，后來發(fā)現(xiàn)行不通，于是轉(zhuǎn)而建立防火規(guī)范、使用耐火材料、完善城市基礎(chǔ)設(shè)施，最終讓火變得可控可用。

我認(rèn)為AI也需走同樣的路：AI存在現(xiàn)實(shí)風(fēng)險(xiǎn)，但也能成為解決問題的一部分，它既是問題本身，也是解決方案的一部分。

此外，如果今年AI出現(xiàn)嚴(yán)重事故，我認(rèn)為最可能發(fā)生在生物安全領(lǐng)域。未來幾年，其他領(lǐng)域也可能出現(xiàn)問題。

AI無法解決差異化價(jià)值難題

問：現(xiàn)在大家都能用Codex、Cursor開發(fā)產(chǎn)品，但新問題是如何找到真正需要并能從產(chǎn)品中獲益的用戶？你怎么看？

Sam Altman：我一直認(rèn)為創(chuàng)業(yè)最難的不是“開發(fā)產(chǎn)品”，而是讓大眾關(guān)注、使用并與產(chǎn)品建立聯(lián)系，過去如此，現(xiàn)在依然如此。

AI確實(shí)讓軟件開發(fā)變得輕松，但這并不意味著創(chuàng)業(yè)其他環(huán)節(jié)也會(huì)變簡單。必須找到真正有差異化的價(jià)值點(diǎn)，產(chǎn)品才有可能被市場接受。

即使現(xiàn)在能用AI自動(dòng)化部分銷售和營銷流程，也只能帶來局部成功，無法解決根本問題。

在我看來，這件事始終困難是因?yàn)橐粋€(gè)底層約束未變——人類注意力極其稀缺。即使進(jìn)入軟件豐富、能力強(qiáng)大的時(shí)代，注意力仍會(huì)是最稀缺的資源。

在高度豐富的世界里，真正稀缺的是人的注意力和好創(chuàng)意，創(chuàng)業(yè)依然需要持續(xù)創(chuàng)造非凡價(jià)值才能成功。

參考鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=Wpxv-8nG8ec

本文來自微信公眾號(hào)“量子位”，作者：夢(mèng)瑤，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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