2025 年 8 月 8 日凌晨 1 點多，OpenAI 正式發佈新一代大語言模型 GPT-5，瞬間吸引了全球目光，成為科技領域乃至整個社會熱議的焦點，其引發的反響如洶湧浪潮，席捲而來。
OpenAI CEO Sam Altman 對此次升級滿懷期待，將其比作 “讓我再也回不去” 的技術飛躍。在 AI 蓬勃發展的當下，公眾對 GPT-5 的期望極其高，盼望著它能帶來前所未有的驚喜，引領人們進入一個全新的智能時代。
然而，發佈會落幕後，這款模型備受讚譽的背後也夾雜著諸多質疑與不滿。部分用戶反饋使用體驗不佳，吐槽新版反應變慢，即便關閉深度思考模式也無改善，回答篇幅變短，甚至在基本問題上犯錯。
在外國論壇 Reddit 的 ChatGPT 討論區，有人抱怨 “哪家公司會在沒有事先通知付費用戶的情況下，一夜之間刪掉 8 個模型的工作流程”，更有甚者直接取消訂閱。還有用戶坦言對部分舊模型懷有深厚情感，如 GPT-4o，它不僅是工具，更在用戶焦慮、憂鬱時給予陪伴，感覺溫暖如真人，而 GPT-5 與之相比，親切感有所減弱。
也有用戶批評模型本身性能就不夠強大，並且 OpenAI 忽視用戶意見、反而諷刺用戶的行為讓人不能接受。
“其實我個人覺得這種批評是合理的，因為我親自試用過，它的表現確實令人失望——速度慢得離譜，回答也不準確。甚至連我提出的基本問題都無法理解，給出的答案往往毫無意義。更糟的是，現在他們把 4o 版本也搞壞了，它的表現明顯不如從前，根本沒法正常使用。
最讓人不滿的是，他們在做決策時完全無視用戶意見，甚至懶得徵求反饋，反而像是在嘲諷所有人。這種做法簡直匪夷所思，尤其是考慮到他們擁有龐大的用戶群體，卻選擇一意孤行。
更離譜的是，他們竟然決定讓免費用戶只能使用糟糕的 5.0 版本，而付費用戶卻能繼續訪問舊版本。作為付費用戶，我雖然慶幸自己能切換回去，但這種策略完全是在自毀營銷渠道——誰會因為試用了一個爛版本而決定付費呢？以前我會毫不猶豫地向別人推薦 GPT，因為 4.0 版本確實好用，而且是個不錯的付費入門選擇。但現在，由於免費體驗太差，我絕對不會再推薦了。”
值得關注的是，這些評價往往都來自於個人消費者，而對應的企業級市場中，GPT-5 受歡迎程度則更高。
最新消息顯示，在 GPT-5 正式上線短短 7 天內，Cursor、Vercel 和 Factory 等知名科技創業公司已迅速將其設為關鍵產品的默認模型。這些企業一致反饋，相比前代模型，GPT-5 展現出三大顯著優勢：部署效率提升明顯、複雜任務處理能力增強、總體使用成本大幅度降低。
一些企業已經開始深度測試 GPT-5，並計劃將其部署在關鍵業務中。
雲存儲巨頭 Box 正在對 GPT-5 進行深度測試，重點評估其在邏輯密集型長文檔處理方面的表現。公司 CEO Aaron Levie （亞倫·萊維）在接受 CNBC 專訪時表示：“這是一項突破性技術，其推理能力達到了現有系統難以企及的新高度。”目前，Box 已計劃在年底前將 GPT-5 整合至企業級文檔處理解決方案中。
在這樣的背景下，一場關於 GPT-5 及 AI 發展的深度對話顯得尤為必要。
近日，Sam Altman 在一檔博客欄目中談到了 GPT-5 的技術特性，如可以用 GPT-5 構建些什麼、在提升性能同時如何平衡成本與效率。此外，Altman 還談到了我們是否正在逐漸接近類似 Agentic 人工智能，以及如何構建一個以極快的速度發展的未來。
但是，關於外界所關心的 GPT-5 性能沒有預期得那樣強大、炒作過度等爭議，此次對話中未曾提及。
以下為訪談內容翻譯，AI 前線做了不改變原意的編輯：
GPT-5 有何不同？
Nikhil Kamath：我已經試用了你們的新模型，玩了一陣子。 但我不是這方面的專家，所以想問問你 Sam，它有什麼不一樣呢?
Sam Altman：我們可以從很多角度談，比如它在某些指標上更好，或者它可以完成 GPT-4 做不到的驚人編程演示。但對我來說，最明顯的感受是——無論大小方面——從 GPT-5 回到上一代模型，體驗都非常痛苦。它們在各方面都比 GPT-5 更差。我已經習慣了 GPT-5 所帶來的流暢性和適應性智能，而這些在之前的任何模型中都沒有。
它是一個集成模型，所以你不需要在我們的模型切換中做選擇，也不用糾結該用 GPT-4 還是 o3、o4-mini，或者其他任何複雜的選擇，它就是一個能正常工作的模型。它就像讓你隨時能擁有各個領域的博士級專家，全天 24 小時為你服務，你不僅可以問任何問題，還能讓他們為你做任何事。比如，如果你需要從零開發一款軟件，它可以一次性幫你完成；如果你需要一份複雜主題的研究報告，它也可以寫；甚至如果你需要它幫你策劃一場活動，它也能做到。
Nikhil Kamath：從執行連續任務的角度來說，它在本質上是不是更具自主性了?
Sam Altman： 是的，GPT-5 的穩健性和可靠性有了很大提升，這對自主性工作流程非常有幫助。我對它能執行的任務的長度和複雜度印象非常深刻。
Nikhil Kamath：其他方面來講，你更想聊一聊 GPT-5 的哪些特點?
Sam Altman：GPT-5 對我們來說，會是人們使用這些系統的又一次重大飛躍。它在能力、穩健性、可靠性上的提升很顯著，而且可以用於生活中的各種任務——寫軟件、回答問題、學習、提高工作效率。每次我們推出這樣的飛躍，都會被它釋放的人類潛能驚豔到。
特別是在印度，現在是我們全球第二大市場，很可能會成為第一。我們採納了很多來自印度用戶的反饋，比如更好的語言支持、更實惠的價格等等，我們已經把這些融入到這個模型以及 ChatGPT 的升級中，而且我們會繼續致力於這方面的工作。每一次能力飛躍，我們都會看到 25 歲的年輕人用它創造公司、學習、獲取更好的醫療建議等。
做出人們想要的東西
Nikhil Kamath：幾周前我們通話時，我問你未來十年該投資哪些行業和主題。今天我們不聊這個，我想聊聊“第一性原理”，以及你所強調的技術如何改變世界。假設我現在是個 25 歲的年輕人，住在印度的孟買或班加羅爾——你多次說過，大學的相關性已經不如你年輕時那樣重要。那麼我現在該怎麼辦？學什麼？如果我要創業，該創辦什麼樣的公司？或者就算是找工作，你覺得哪個行業有發展勢頭？我不是說十年後，哪怕是未來三到五年。
Sam Altman：首先，我認為現在可能是有史以來最令人興奮的職業起點階段。一個 25 歲的印度年輕人，今天能做的事情，比歷史上任何同齡人都多。
因為如今我們能感受到，工具的能力真的很驚人。我 25 歲時也有類似的感受，但當時的工具遠不如今天——那時我們有計算機革命，已經能做很多前所未有的事。而現在，這種能力被大幅放大。
無論你想創業、當程序員、進入其他行業、創造新媒體……一個人憑藉這些工具，把一個好想法落地所需的時間、人力和經驗，都會大大減少。
就特定行業而言，我對 AI 在科學領域的意義尤其興奮——一個人能發現的科學成果、速度和規模將會是前所未有的。同時，它會徹底改變編程的方式，讓人們創造全新類型的軟件。對於初創企業來說，如果你有了一個新的商業想法，一個非常小的團隊就能完成大量工作，這一點非常好。現在就像一塊完全開放的畫布，你的限制幾乎只來自想法的質量和創造力，而這些工具會幫你實現。
Nikhil Kamath：假如我是一位 25 歲的印度年輕人，現在基於 GPT-5，我能構建些什麼呢？你覺得有哪些算是比較容易入手的領域，是我肯定應該關注的?
Sam Altman：我覺得你可以比以往任何時候都更高效地創辦一個初創企業。當然，這麼說可能帶有我的偏見，因為這是我非常關心的領域。但事實是，作為一個 25 歲的印度年輕人，或者在其他任何地方，也許和幾個朋友一起，也許僅憑你自己，你都可以用 GPT-5 更高效地幫助你編寫產品軟件、處理客戶支持、制定營銷和溝通計劃、審核法律文件 —— 這些原本需要很多人和專業經驗的工作，現在 GPT-5 都能幫你完成，這非常了不起。
Nikhil Kamath：我想讓你說得更具體一點。我理解科學領域，但我該學什麼呢？假設我一直在學工程、商科、文科之類的…… 為了利用人工智能在科學領域有所發展，有沒有什麼特定的東西是我應該學的?
Sam Altman：我認為最需要學的具體東西，就是熟練掌握新的人工智能工具。學習本身就很有價值，而學會學習這種元技能會讓你終生受益。不管你學的是工程（比如計算機工程）、生物學還是其他任何領域，如果你擅長學習，就能快速掌握新東西。但熟練使用這些工具真的很重要。我上大學或高中的時候，覺得顯然應該學編程。雖然我當時不知道具體要用它來做什麼，但那是一個新的前沿領域，似乎能帶來很高的回報，值得去精通。而現在，學習如何使用人工智能工具可能是最重要、最具體的硬技能。那些真正擅長使用這些工具、真正具備人工智能思維（凡事都從這些工具的角度去思考）的人和不具備這種能力的人，差距非常大。
還有一些通用技能也很重要。比如學會適應和堅韌，我認為這是可以學會的，在一個變化如此之快的世界裡，這非常有價值。學會弄清楚人們需要什麼也非常重要。在這之前，我是一名初創企業投資者，人們會問我，初創企業創始人最需要弄明白的是什麼。Paul Graham 有一個答案，我一直記在心裡，也經常告訴創始人。這個答案後來成了 Y Combinator 的座右銘，那就是 “做出人們想要的東西”。這聽起來像是個簡單的指令，但我見過很多人努力想弄明白這一點，卻失敗了；也見過很多人在職業生涯中努力學習如何做到這一點，並最終做得非常出色。所以這也是需要關注的一點。至於你該選生物課還是物理課，我覺得現在並不重要。
Nikhil Kamath：如果基於這一點，你說要學會適應和改變，更快地學習人工智能工具，那有沒有一條可行的路徑呢？我只是想找到一個人們可以開始努力的方向。一個人該如何更好地使用現有的人工智能工具呢?
Sam Altman：有一件很棒的事可以做。GPT-5 在快速創建小型軟件方面非常出色，比我用過的任何模型都好。在過去幾周裡，我驚訝地發現自己用它來創建軟件，解決生活中的一些小問題。
這是一個有趣的創作過程：我讓它寫一個初稿，然後開始使用，接著會說 “如果有這個功能會更好，或者有那個功能，我就能用不同的方式做事了”，或者 “我開始用之後發現，根據我的工作流程，我確實需要這個”。通過把越來越多必須做的事情納入這種工作流程，我發現這是一種非常有趣的學習使用它的方式。
Nikhil Kamath：你提到了 Paul Graham，我 2009 年讀過他寫的一封信還是報告（有點記不太清楚了），但我記得裡面提到了五位值得關注的創始人。我記得當時你 19 歲，他把你和 Steve Jobs、Larry 以及 Sergey 等人相提並論。為什麼會這樣呢？那時候你還沒有像他們那樣取得顯著成就。您認為 Paul 在你身上看到了什麼？你覺得自己有哪些與生俱來的技能讓你與眾不同?
Sam Altman：他這麼說真是太好了。我還記得那件事。當時我當然覺得自己完全不配，但很感激他這麼說。其實，有很多人都在創辦偉大的公司。我們在很多方面都很幸運，當然也付出了巨大的努力。也許我認為我們在這裡做得很好的一點是，我們有很長遠的視野，並且能進行獨立思考。
我們創業時，過了四年半才有了第一個產品，當時的情況非常不確定。我們只是在做研究，試圖弄清楚如何讓人工智能發揮作用，而且我們的想法和世界上其他人的想法非常不同。但我認為，在很長一段時間裡，不依賴太多外部反饋，堅持自己的信念，這種能力非常有幫助。
Nikhil Kamath：你說的是 “我們” 還是 “我”？因為我在說你 19 歲的時候。
Sam Altman：哦，抱歉，我以為你在問 OpenAI 的事…… 我 19 歲的時候，很多事都記不清了。我那時候就是個天真的 19 歲少年，真的不知道自己在做什麼。這不是故作謙虛。我現在確實覺得自己做了一些令人印象深刻的事情，但我 19 歲時對自己的認知是，非常不自信，也沒什麼過人之處。
Nikhil Kamath：如果未來的世界在某種程度上是一個人工智能王國，你無疑算是某種意義上的 “王子”。我不知道你是否瞭解馬基雅維利，他說過一句很有意思的話：君主應該總是表現出 —— 只是表現出 —— 虔誠、仁慈、可信、人道和誠實。我最近看了很多你的採訪，聽到你反覆說自己並非那麼強大，用了這類的詞。這種謙遜的形象，適合我們現在生活的這個世界，或者你即將步入的那個世界嗎?
Sam Altman：我不確定它是否適合其中任何一個，但是…… 回到你說的我 19 歲的時候，我那時候以為，這些大型科技公司的管理者們都把一切安排得明明白白。總會有成熟的人在把控局面，有人有計劃，有一些和我截然不同的人知道該怎麼做，你知道的，他們有那種能力 —— 把公司運營得非常好，沒什麼風波，一切都由成熟的人掌控。
而現在，輪到我來當這個 “成熟的把控者” 了，我可以告訴你，我覺得沒人有計劃，沒人能真正把一切都理順。每個人，至少我是這樣，都在邊做邊摸索。你知道，你有想打造的東西，然後會出問題，你可能看錯了人，也可能選對了人，你可能在這裡取得技術突破，也可能在那裡沒有。你只能一步一步往前走，埋頭苦幹，有些策略最終會成功，有些則不會。你嘗試一些事情，市場會有反應，競爭對手也會有反應，然後你再做其他調整。現在我的看法是，每個人都在邊做邊摸索，每個人都在工作中學習。我不認為這是虛假的謙遜，我覺得這就是世界運行的方式。站在這個角度看，確實有點奇怪，但事實就是這樣。
AIG 時代，婚姻和孩子的未來是怎樣的？
Nikhil Kamath：我倒不是太在意這種謙遜是否真實，更多的是從那些正開始為未來打拼的人的角度來看 —— 這種形象值得展現嗎？謙遜在當今真的有用嗎?
Sam Altman：我對那些明明不知道會發生什麼，卻表現得很確定、很自信的人有很負面的看法。原因不僅是這很令人討厭，更因為我覺得如果一個人有這種心態，就很難形成開放的求知文化，很難傾聽不同的觀點，也很難做出好的決策。我一直對人們說：“沒人知道接下來會發生什麼。” 如果你越忘記這一點，越覺得 “我比所有人都聰明，我有一個宏偉的計劃，我不會在意用戶說什麼、技術會走向何方、世界會有什麼反應，反正我更懂，世界懂的沒我多”，那你只會做出更糟糕的決策。
所以，保持開放的心態，保持好奇心，願意根據新的信息調整自己的想法，我認為這非常重要。我們很多次都以為自己知道答案，結果卻被現實狠狠打臉。而我們公司的一個優勢就是，當這種情況發生時，我們會改變我們的做法。我覺得這真的很棒，也是幫助我們成功的重要因素。所以，也許還有其他成功的方式，也許向世界展現出極大的魄力也能奏效。但在我的職業生涯中，我近距離觀察過的最優秀的創始人，都更傾向於快速學習和適應的風格。
Nikhil Kamath：因為你在 Y Combinator 的職位，你可能比大多數人更瞭解這一點。
Sam Altman：至少我有很多相關的數據支撐。
Nikhil Kamath：聊個題外話，Sam，我經常思考這個問題：人們為什麼要生孩子。還有一些問題，比如未來的婚姻會變成什麼樣？我能問問你為什麼要孩子嗎?>
Sam Altman：家庭對我來說一直是極其重要的。這感覺像是…… 我甚至不知道自己之前低估了它的實際意義。但它感覺像是我能想到的最重要、最有意義、最能帶來滿足感的事情。到目前為止，雖然才剛開始，但它已經超出了我所有的期望。
Nikhil Kamath：你對婚姻和孩子的未來有什麼見解嗎?
Sam Altman：我希望在某種後通用人工智能（AGI）時代，建立家庭、創建社區 —— 無論你怎麼稱呼它們 —— 會變得更加重要。我認為這些東西在衰退，這對社會來說是個實實在在的問題。在我看來，這絕對是件壞事。我不確定為什麼會出現這種情況，但我希望我們能真正扭轉這一局面。在一個人們擁有更多富足的生活、更多時間、更多資源、潛力和能力的世界裡，我認為很明顯，家庭和社區是讓我們最幸福的兩件事。我希望我們能重新迴歸到這一點上。
Nikhil Kamath：隨著社會變得更加富裕，如果一個人被人們的模仿慾望所束縛，我們都會傾向於想要別人想要的東西，而不一定是別人已經擁有的東西。如果我們都擁有了更多，你認為我們還會想要更多嗎?
Sam Altman：我確實覺得人類的需求、慾望、能力等等，似乎是無限的。我不認為這一定是壞事，或者說不全是壞事。但是，我認為我們會找到新的想要的東西，以及新的競爭點。
Nikhil Kamath：你認為世界在很大程度上會保留當前的資本主義和民主模式嗎？我來給你設想一個場景。如果某家公司 X，比如說 OpenAI，發展到佔世界 GDP 的 50%，會發生什麼？社會會允許這種情況發生嗎?
Sam Altman：我敢打賭社會不會允許這種情況發生，而且我認為這種情況不會發生。我覺得這會是一個更加分散的局面。但如果出於某種原因，這種情況真的發生了，我認為社會會說：“我們不認可這種情況，我們得想辦法解決。” 我最喜歡用晶體管來類比人工智能，晶體管是一項非常重要的科學發現，有一段時間，它看起來會捕獲大量的價值，但後來事實證明，它被應用到了無數的產品和服務中。你不會整天想著自己在使用晶體管這件事，它就存在於所有東西里，所有這些公司都以這種非常分散的方式，憑藉它製造出了令人難以置信的產品並獲得了利潤。所以，我猜想人工智能也會是這樣，不會有哪一家公司能佔到全球 GDP 的一半。我曾經確實擔心過這種情況可能會發生，但現在覺得那是一種天真的想法。
Sam：模型公司不會搶客戶生意
Nikhil Kamath：關於全民基本收入，我認為 Worldcoin 是一個非常有趣的實驗。你能給我們講講那裡的情況嗎?
Sam Altman：我們真的希望將人類視為特殊的存在。我們能否找到一種保護隱私的方式，來識別獨特的人類，然後圍繞這一點創建一個新的網絡和一種新的貨幣？所以，這是一個非常有趣的實驗，還處於早期階段，但發展得相當快。
Nikhil Kamath：如果通用人工智能通過提高生產力消除了稀缺性，或者說在一定程度上消除了稀缺性，那麼能否假設它本質上會帶來通縮，資本或貨幣失去回報率，在未來的世界裡資本不再是一種護城河?
Sam Altman： 我對此感到困惑。我認為，從基本的經濟原理來看，它應該會帶來巨大的通縮。然而，如果世界認為如今構建人工智能計算能力對未來的事情至關重要，那麼經濟可能會發生一些非常奇怪的變化，或許資本會變得非常重要，因為每一個計算單元都極具價值。前幾天晚上吃飯時，我問一個人，他認為利率應該是 - 2% 還是 25%，他笑了，說：“這是個荒謬的問題，肯定得是……” 然後他停了下來，說：“實際上，我不確定。” 所以，我覺得，是的，最終應該會出現通縮，但短期內可能會很奇怪。
Nikhil Kamath：這確實是個很有意思的說法。你認為利率最終會是 - 2% 嗎?
Sam Altman：最終有可能。但我不確定。或許就像我們正處於一個大規模擴張的時代，你想在太陽系建造戴森球，然後不惜以驚人的利率借錢去做這件事。之後可能還會有更多、更多的擴張，我也不知道…… 在這一點上，我很難預見未來幾年的情況。
Nikhil Kamath：幾周前我們交談時，我對你提出的那些行業做了更多研究。我想我們都認同 “世界人口老齡化且健康問題增多” 這一觀點。你還提出，隨著可自由支配支出的增加，入門級奢侈品牌可能會表現不錯。那麼，在通縮的世界裡，這些品牌會怎麼樣呢？因為這些購買品的價值會下降。
Sam Altman： 也許不會。我的意思是，在通縮的世界裡，有些東西會面臨巨大的通縮壓力，而另一些東西則會成為所有額外資本的彙集地。所以，我實際上不確定它們在通縮的世界裡會貶值。實際上，我敢打賭它們的價值會上升。
Nikhil Kamath：如果我要在你的模型之上建立一個企業，我舉個亞馬遜的例子吧。如果我銷售某種 T 恤，而且賣得很好，亞馬遜掌握了所有數據，最終，亞馬遜可能會推出一個與之非常相似的自有品牌，幾乎蠶食了我的業務。人們是否應該擔心這種情況也會在 OpenAI 發生？因為 OpenAI 不再只是一個模型，而是正在涉足多個不同的業務領域。
Sam Altman：我想再次回到晶體管的例子。我們正在構建的是一種通用技術，你可以通過多種方式將其集成到其他事物中。但我們始終遵循類似摩爾定律的發展路徑，模型的綜合能力持續提升。如果你構建的業務能夠隨著模型的進步而變得更好，那麼只要我們持續取得進展，你的業務也會持續向好。但如果你構建的業務在模型進步後反而變差 —— 比如因為 “包裝層” 過於薄弱或其他原因 —— 那麼這可能就像其他技術革命中出現的問題一樣，是個糟糕的情況。
顯然，有一些公司是在 AI 模型之上構建的，並且它們為自己創造了巨大的價值和與客戶的深度關係。比如 Cursor 最近就是一個例子，它的流行度正在爆發式增長，並且與客戶建立了非常牢固的關係。當然，也有很多公司做不到，這一直是常態。
不過我覺得，與之前的技術革命相比，現在誕生的公司中，有更多是看起來有可能具備真正持久性的。可以用 iPhone 和 App Store 剛推出時做個類比——最早的一批應用都很輕量，其中很多功能後來直接被整合進了 iOS 系統。比如你可以賣一個“一美元手電筒”應用，只是打開手機的閃光燈，但它並不持久，因為後來蘋果直接把這個功能加進了系統。
但如果你一開始做的是複雜的業務，而 iPhone 只是作為一種賦能工具，比如 Uber，那就是一個非常有長期價值的事情。在 GPT-3 的早期階段，我們也看到過很多這種“玩具式應用”，這沒問題，但它們中的許多不必是獨立的公司或產品。現在市場已經成熟，你能看到更多具備長期生命力的業務出現。
Nikhil Kamath：所以，如果強調“擁有客戶”，也就是掌握與客戶的接口，你會認為在你的模型之上銷售服務比銷售產品更能加深這種關係嗎？因為產品公司是一次性交換，而服務公司會重複發生，而且這種重複的過程讓我有機會在交易中加入我的個人品味。是這個意思是吧?
Sam Altman：總體來說，我同意這種看法。
Nikhil Kamath：我有一部分工作是做內容創作，比如一個月一次。如果一個模型能夠在很大程度上考慮到我的“資歷”“經驗”和“成長軌跡”，並且能較高效地預測產出，那麼如果我明天依然保持同樣的可預測行為，價值可能會不如我採取逆向思維——不是對世界逆向，而是對我自己過往行為的逆向。你覺得未來的世界會不會特別偏好這種逆向行為?
Sam Altman： 這是個好問題，我覺得會。關鍵是——模型未來能在多大程度上學會這種能力。你要做到的是“逆向且正確”。大多數時候，人們是“逆向且錯誤”，這就沒什麼幫助。
但是，能夠想出“逆向且正確”的創意——而這是今天的模型幾乎完全做不到的，哪怕它們將來可能會變得更好——這種能力的價值會隨時間提升。擅長做模型做不到的事情，顯然會越來越有價值。
Nikhil Kamath：除了逆向思維，還有什麼是模型需要更長時間才能學會的?
Sam Altman：模型將會比我們聰明得多，但人類在乎的很多東西和智力無關。也許會出現一個 AI 播客主持人，在提有趣的問題和與人互動方面比你更強，但我個人不認為它會比你更受歡迎。人們非常在意“另一個人”，這種需求很深刻。
人們想知道你的故事，你是怎麼走到今天的，他們想和別人聊起“對你這個人有共同的認知”，這種文化和社會價值是存在的。我們對他人充滿好奇。
Nikhil Kamath：為什麼會這樣，Sam？你覺得原因是什麼?
Sam Altman：我認為這也深植於我們的生物本能裡。而且正如我之前說的，你不會去對抗那些深植於生物學的東西。從進化的角度看，這完全說得通——不管原因是什麼，我們就是這樣。所以我們會繼續在乎真實的人。哪怕 AI 播客主持人比你聰明得多，它也很難比你更受歡迎。
Nikhil Kamath：所以某種意義上，笨反而會比聰明更有新鮮感?
Sam Altman：我不確定新鮮感到底是來自“笨”還是“聰明”，但我認為在一個充斥著無限 AI 內容的世界裡，“真實的人”的價值會提高。
Nikhil Kamath：“真實的人”是指會犯錯的人，而不是模型嗎?
Sam Altman：當然，真實的人會犯錯。這也許是我們將其與“真實”聯繫起來的一部分原因，但我覺得光是知道對方是不是一個真人，我們就會非常在意。
AGI 與人類智能的區別
Nikhil Kamath：在 GPT-5 上，你們已經有了一個在很多領域都非常聰明的系統，它在一些任務上只需要幾秒到幾分鐘就能完成——在知識、模式識別和短期記憶等方面，已經是超人類水平了。但在確定要提出哪些問題、或者在很長時間內堅持研究一個問題上，你們還遠沒有達到人類的水平，對嗎?
Sam Altman： 是的。一個有趣的例子是我們最近在數學方面的進步。幾年前，我們只能解決一些需要專家花幾分鐘才能完成的數學問題。
最近，我們在國際數學奧林匹克競賽中達到了金牌水平，而那裡的每一道題目大約需要一個半小時來解。
所以，我們的“思考跨度”從幾分鐘提升到了一個半小時。但是，要證明一個新的、重要的數學定理，可能需要一千個小時。我們可以預測什麼時候能做到一千小時的問題，但現在肯定還不行。這就是另一個 AI 還做不到的維度。
Nikhil Kamath：過去幾個月，我在舊金山和紐約之間，見了很多 AI 創業者。大家普遍認為，美國在 AI 方面比大多數國家領先幾年，但在機器人領域，中國似乎領先。你怎麼看機器人，尤其是類人機器人或其他形態的機器人?
Sam Altman： 我認為在未來幾年，機器人會變得極其重要。最有“AGI 感”的時刻之一，可能就是你在街上看到機器人像人一樣走過，做一些日常任務。
Nikhil Kamath：它們一定要是人形的嗎?
Sam Altman： 不一定，但世界是為人類而建的——比如門把手、方向盤、工廠設備等等，都是按照人類的身體形態設計的。當然，也會有其他專用形態的機器人，但總體上，匹配人類形態的機器人是個好主意。
Nikhil Kamath：如果我是一個想做機器人公司的年輕創業者，但別人已經有了製造規模，我該怎麼彌補差距?
Sam Altman： 短期內，你需要找到非常懂製造的好合作夥伴。長期來看，當你製造出足夠多的機器人，它們甚至可以自己製造更多的副本。我們自己也在關注機器人，這是我們需要學習的新技能。
Nikhil Kamath：我用了很久的手機。你可能不會談和 Jony Ive 合作的事，但你怎麼看硬件形態的發展?
Sam Altman：AI 和以前的計算機使用方式很不同——你會希望 AI 儘可能有上下文、主動幫你做事。
電腦或手機是“開”或“關”的狀態，要麼在口袋裡，要麼在你手裡。但你可能希望 AI 全天候陪伴你，適時提醒、提供幫助，甚至在你忘事時提示你。現有的電腦形態並不適合這種“AI 夥伴”願景。未來的形態可能是眼鏡、可穿戴設備、放在桌上的小裝置等。世界會做很多實驗，但“環境感知型硬件”很可能會很重要。
我們會嘗試多種產品，打造 AI 可以寄居的硬件形態，這將是重要方向之一。
參考鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=SfOaZIGJ_gs
本文來自微信公眾號 “AI前線”（ID：ai-front），作者：冬梅，36氪經授權發佈。
