撰文：Techub News 整理
近日，OpenAI 首席執行官 Sam Altman（薩姆·奧爾特曼）與一群開發者舉行了一場内部溝通會。在近一小時的對話中，Altman 回答了來自現場和 Twitter 的數十個問題，内容覆蓋了從 GPT-5 的技術特性、AI 代理的未來，到 AI 對經濟、安全、教育乃至人類創造力的深遠影響。這場對話罕見地展現了 OpenAI 對當前技術瓶頸、未來路綫圖以及社會責任的直接思考，對於理解 AI 行業下一階段的發展方向具有重要參考價值。
會議伊始，一個來自 Twitter 的問題定下了基調：隨著 AI 讓編寫代碼變得更快、更便宜，軟件工程師的需求會減少嗎？Sam Altman（薩姆·奧爾特曼）的回答指向了一場根本性的範式轉移。
他認為，軟件工程的定義本身將發生「超級改變」。未來，將有「遠多於現在」的人能夠通過指揮計算機來創造價值、獲取價值。工作的形態將徹底改變——花費在打字、調試代碼上的時間將大幅減少，但核心任務將轉變為「讓計算機完成人們想要的事情」，以及「為他人打造有用的體驗」。
Altman 以歷史類比：工程領域的每次效率飛躍，最終都吸引了更多人參與，創造了更多軟件，而世界對軟件的需求「似乎完全沒有放緩」。他預測的未來圖景是：許多軟件將只為一個人或極少數人編寫，人們會不斷定制屬於自己的軟件。這意味著，如果將以新方式「指揮計算機」視為軟件工程，那麼其規模將變得更大，在全球 GDP 中的佔比也會更高。
現場一位開發者隨即提出了現實挑戰：利用 AI 工具（如 Cursor、Codex）構建産品已非難事，但真正的瓶頸在於「進入市場」（GTM）——如何讓人們發現並使用你構建的東西。Altman 坦承，這始終是創業中最難的部分，如今因為構建變易而顯得落差更大。AI 並未讓創業的其他環節變得簡單，人類注意力作為稀缺資源的狀態並未改變。他描繪了一個「極度豐裕」的未來，其中人類注意力可能成為最後的稀缺商品，因此 GTM 的競爭將依然激烈，需要創造性的想法和卓越的産品。
關於模型本身的發展，開發者的問題聚焦於 specialization（專業化）與 generalization（通用化）。有人指出，GPT-4.5 在寫作上表現出色，而 GPT-5 雖然作為代理模型在工具使用、推理上更強，但寫作卻顯得「笨拙、難以閱讀」。Altman 直言不諱：「我認為我們只是搞砸了。」 OpenAI 將有限的帶寬集中投入到了提升 GPT-5 的智能、推理和編碼能力上，暫時忽略了寫作維度。但他強調，未來模型的發展方向仍是優秀的通用模型，因為即使是專注於編碼的模型，也需要良好的寫作能力來生成完整應用並與用戶清晰溝通。他承諾未來的 GPT-5.x 版本將在寫作等維度上快速追趕。
成本與速度是開發者關心的另一核心。當被問及如何實現「智能廉價到無法計量」以及成本的大幅下降時，Altman 給出了一個具體預期：到 2027 年底，OpenAI 應該能夠以「至少便宜 100 倍」的成本，提供 GPT-5 級別的高智能。但他同時指出了一個正在凸顯的新維度：速度。隨著模型輸出變得異常復雜，越來越多的人開始更關注輸出速度而非成本。OpenAI 需要思考如何在成本與速度之間取得平衡，甚至可能以更高價格換取百分之一的生成時間，這對許多代理應用場景至關重要。
關於 AI 代理的「耐久性」問題——即自主運行長工作流而不需要人類頻繁幹預的能力——Altman 和 OpenAI 團隊成員認為，這取決於任務類型。對於一些定義明確的任務，通過定制化工具（如 SDK 封裝）已經可以讓代理持續運行。真正的挑戰在於開放性問題，比如「讓代理創建一家初創公司」。解決之道在於將大問題分解，讓代理能夠自我驗證，並逐步擴大其任務範圍。
針對開發者擔心 OpenAI 的「平台吞噬」問題，Altman 再次強調了商業的基本法則並未改變。能夠快速創造軟件不意味著其他創業規則失效。他建議開發者構建那些「會為 GPT-6 取得驚人進步而感到高興」的業務，而非那些依賴於模型當前缺陷的「邊緣補丁」。
對話不可避免地觸及了 AI 最令人擔憂的領域：安全，特別是生物安全。一位生物安全初創公司創始人提問，AI 賦能生物設計可能帶來的危害以及安全在 OpenAI 路綫圖中的位置。
Altman 坦言，生物風險是 OpenAI 對 2026 年最緊張的擔憂之一。當前策略主要是限制模型訪問和使用分類器防止生成新型病原體，但他認為「這不會持續奏效太久」。世界需要從「封鎖」思維轉向「韌性」思維。他引用聯合創始人 Ilya Sutskever（伊利亞·蘇茨克沃）的比喻：火給社會帶來了好處，也曾燒毀城市；人類最終不是禁絕火，而是發展了消防法規、阻燃材料等韌性措施。對於 AI 帶來的生物恐怖主義、網絡安全等風險，同樣需要全社會努力構建韌性基礎設施，而 AI 本身也是解決方案的一部分。
他警告，如果今年有重大 AI 事故，生物領域「是一個合理的猜測」。隨著時間推移，其他風險也會浮現。這不會完全是技術解決方案，需要世界以不同於以往的方式思考這些問題。
另一個被低估的風險模式來自 AI 代理的規模化部署。Altman 分享了自己的經歷：他本以為絕不會讓 Codex 擁有對自己電腦的完全無監督訪問權限，但極高的便利性和看似合理的行為讓他很快改變了主意。他擔心，隨著模型能力陡峭上升且越來越難以理解，人們可能會在未建立完善安全基礎設施的情況下，因強大的便利性而「夢遊般」踏入險境。這種「大圖景安全基礎設施」的缺失，是他認為需要被高度重視和投資的領域。
當 AI 能快速學習並提供答案時，人類協作與教育的價值何在？一位學生提出了這個根本性問題。
Altman 回顧了谷歌出現時教師的類似擔憂，並堅信當前的教育方式需要改變，而非抗拒工具。學習思考和寫作依然重要，但教學和評估的方式必須適應新時代。他預測，在 AI 充斥的世界裡，人際連接將更具價值，人們會更珍惜與他人協作。AI 有可能以前所未有的方式賦能群體協作，例如在集體頭腦風暴或解決問題時，AI 作為團隊成員參與，提升整體生産力。
關於教育，特別是低齡兒童教育，Altman 表達了審慎態度。他認為幼兒園階段應盡量減少電腦和 AI 的使用，讓孩子更多進行實體互動和戶外活動。他對技術（尤其是社交媒體）對青少年的負面影響感到擔憂，並認為對幼童的影響可能更甚但討論不足。在未充分理解之前，不應讓幼兒園兒童大量使用 AI。
對於大學教育的價值，作為曾經的辍學生，Altman 認為在當前這個 AI 高速發展的「特殊時期」，對於有誌於 AI 建設的「高能動性」個體來說，大學可能不是時間的最佳利用方式。他建議可以告訴父母，未來隨時可以回歸校園，但當下需要抓住機遇。
創造力是另一個焦點。Altman 指出，從圖像生成領域觀察到，消費者在得知作品由 AI 生成後，其欣賞度和滿意度會「急劇下降」。人們深度關心作品背後的人及其故事，而對機器創作則興趣寥寥。他相信，這將是未來幾十年一個深刻的趨勢。完全由 AI 生成的藝術（廣義上）可能不是大眾最終想要的，而經過人類指導、編輯或策展的過程將至關重要。人的因素和生命故事將繼續賦予創作以價值。
開發者對 ChatGPT 記憶和個人化功能抱有很高期待，希望實現更精細的控制（如區分工作與個人身份記憶）。Altman 表示，OpenAI 將「超級努力」推進記憶和個人化，因為其帶來的效用極高。他本人的態度也已轉變：現已準備好讓 ChatGPT 訪問他的整個電腦和網絡，了解一切，以獲得完美數字生活代表帶來的超高價值。關鍵在於，AI 需要深刻理解用戶生活中復雜的規則、互動和層級，知道在何時使用何種信息。他相信這是大多數用戶最終想要的。
最後，當被問及 AI 時代最重要的技能時，Altman 給出的答案全部是「軟技能」：成為高能動性的人、善於産生想法、具有韌性、能快速適應急劇變化的世界。他認為這些技能比任何具體技術都更重要，並且都是可以學習的。
在結束語中，Altman 展望了未來模型的能力：比當前模型智能高 100 倍、上下文長度長 100 倍、速度快 100 倍、成本低 100 倍、具備完美的工具調用能力和極致的長期一致性。他再次呼籲開發者：「告訴我們你們希望我們構建什麼。」這或許正是 OpenAI 在激烈競爭中保持領先的關鍵——與構建者社區保持緊密對話，共同塑造 AI 的未來。
内容來源：TECHUB NEWS
更多精彩內容，請登陸
財華香港網 (https://www.finet.hk/)
現代電視 (http://www.fintv.com)