新智元報道

編輯：Aeneas

GPT-5一上線，全網瞬間炸鍋！網友怒吼「還我4o」，奧特曼秒慫了。而在他的訪談中，更是金句不斷：2035年，GPT-8或能治愈癌癥，2050年，全人類的AGI算力爭奪或直接引爆第三次世界大戰！

GPT-5發布后，毫無意外又在全網掀起軒然大波。

「還我GPT-4o」的呼聲，如海嘯一般在全網掀起！

甚至連Karpathy都同意，GPT-5確實有些令人失望了

好在，想念GPT-4o的朋友們，只要進入設置并打開「顯示傳統模型」，就能在下拉菜單中看到之前的模型了。

雖然GPT-5的發布尤為坎坷，但OpenAI的員工們個個都喜上眉梢，笑得合不攏嘴了。

因為奧特曼剛剛決定，向技術研究和工程團隊的1000名員工（約占公司總人數的三分之一）發放巨額獎金，金額從幾十萬美元到數百萬美元不等！

至于獎金的具體規模，會依員工的績效、職位和資歷而定，可以以現金或股票形式領取。

就在昨天GPT-5發布后，奧特曼也立刻接受了Youtube知名主播Cleo Abram的訪談。

幾年前，GPT-5仿佛遙遠得像是科幻小說，但如今，我們正處于有史以來最危險的全球競賽中。

在大多數人的一生中，都從未見過如此巨大的技術變革。數千億美元的投入，令人難以置信的人力投入……這個時刻意義深遠。

在這個訪談中，奧特曼直面了許多當前最受爭議的問題。

這次，他又曝出不少驚人言論——

27年，AI將做出重大科學突破。

在2035年，GPT-8很有可能治愈癌癥。

在2050年的工業革命大爆炸中，人類可能因為搶奪AGI算力，而爆發第三次世界大戰。

不過在他看來，AI毀滅人類的概率是1%。

而且他還認為，今天的應屆畢業生是史上最幸運的一代。因為沒有哪個時代，能讓一人創立的公司價值超過10億美元。

GPT-8時代：AI能治愈癌癥

奧特曼表示，自己對2035年的AI醫療很有信心。

很多人已經感受過了：自己得了威脅生命的疾病，所有醫生都查不出來，但把自己的癥狀和血檢數據輸進ChatGPT，它就能告訴用戶這是哪種罕見病。

按照指引去吃藥，最后竟然痊愈了。

而現在，GPT-5在健康查詢方面性能更強了。它的答案更準確，幻覺更少，更有可能告訴你真正的病因和該做的事。

奧特曼表示，自己相信，到2035年，AI將治愈或至少治療目前很多困擾人類的疾病。

比如，在GPT-8時代，我們可以請它「去治某種癌癥」。

它會先讀遍所有現有的研究與數據，給出一些治療思路。然后告訴我們：「我需要你找個實驗員做這9個實驗，把結果告訴我?！?/p>

等細胞培養兩個月，實驗員把結果送回 GPT-8，它可能會說：「嗯，這里有個意外的發現，我還需要做一個實驗。」

然后它會告訴你： 「去合成這個分子，在小鼠上測試?！谷绻行?，再做人體試驗。

最后它會說：「可以了，下面是送審FDA的流程?！?/p>

對于任何有親人死于癌癥的人來說，這都是他們夢寐以求的事。

2050年，工業革命10倍爆炸，誰會受傷？

主持人問：如果到2050年，我們經歷了一次工業革命般的社會變革，但規模大十倍、速度快十倍，在這個過程中，誰會受傷？

奧特曼表示，我們正處于前所未有的水域中，這個過渡期可能會很快，但社會的變化速度不會像技術那樣快。

這過程中許多工作會消失，許多工作會發生重大變化，也會誕生全新的崗位。

從另一種意義上說——我們也完全不知道這次的速度和廣度會有多極端。

所以，我們需要一種不同尋常的謙卑，去開放地考慮那些「不可能進入公共討論范圍」的新方案。

也就是說，可能我們需要全新的社會契約。比如需要重新思考，未來最重要的資源，該如何共享。

奧特曼看來，最好的方法就是讓AI算力盡可能豐富且廉價，多到用不完，如果做不到，未來或許人類真的會為算力爆發戰爭。

所以關鍵問題就在于——該怎樣分配獲取AGI算力的權利。

可能有一天，OpenAI的系統每天「輸出的詞」會超過全人類?，F在，人們每天已經往ChatGPT 發數十億條消息，據此做決策。

而一個研究員對模型「說話方式/人格」的一個小改動，就可能影響到海量對話。這是一種極其巨大的權力。

一切都發生得太快了，我們必須認真思考：在這種規模上改動模型人格意味著什么？

GPT-5和GPT-4，區別到底在哪

主持人就提出了一個犀利的問題：GPT-5究竟能做到什么GPT-4做不到的事？

之所以這么問，是因為前不久奧特曼曾這樣說過，「GPT-4是我們這一生最后一次使用這么笨的模型」。然而，它卻已經在SAT、LSAT、GRE的成績上超過90%的人類。

對此，奧特曼是這樣回答的：AI系統是可以做到這些驚人的事情，但它并不能復制人類在很多方面的能力，SAT這類考試其實很有局限性。

GPT-5讓奧特曼最興奮的事

奧特曼表示，GPT-5最令自己興奮的一點就是，「我幾乎可以問它任何一個困難的科學或技術問題，并得到相當不錯的答案」。

比如，他在初中八年級時有一臺TI-83圖形計算器，花了很長時間后做出一個貪吃蛇小游戲，立刻風靡全校。

然而當他用GPT-5的早期版本時，它7秒內就做出來了……然后，不論是加個新功能，改個界面，它都能秒速完成。

曾經奧特曼也擔心，這會不會讓孩子們錯過那種「石器時代」的艱辛編程？

但現在他完全為他們興奮：這種按需創造幾乎即時的軟件，是GPT-5時代最具標志性的特征之一，而這，正是GPT-4時代還沒有的。

主持人還提問到：你使用GPT-5已經有一段時間了，它讓你印象最深刻的任務是什么？

奧特曼表示，是編程任務?！窯PT-5的編程能力讓我感覺——它幾乎能做任何事?！?/p>

現在，它只是還不能在物理世界里直接動手，但能讓計算機完成極復雜的任務，就讓軟件本身變成一種極具威力的「控制杠桿」。

2027，AI將迎來重大科學突破

接下來這個問題，來自Stripe CEO Patrick Collison：GPT-5之后是什么？在幾年內LLM會做出一次重大科學發現？

奧特曼表示，自己敢打賭，到2027年末，AI一定會做出大多數人公認的重要科學發現。

現在唯一缺少的，就是模型的認知能力。

比如最近，OpenAI的模型在IMO上拿到金牌。IMO總共6道題，要在9小時內完成。

不過要證明一個重大的新數學定理，可能需要頂尖人才投入1000小時。按照目前的增長曲線，模型很可能在2027年就達到，關鍵就在于繼續擴展模型規模。

1899年，AI能發現廣義相對論嗎？

接下來，主持人提出了一個相當有意思的問題。

假設我們回到1899年，把當時所有的物理學知識交給AI，讓它在這個基礎上繼續推演，它會在什么時候提出廣義相對論？

如果不提供更多物理學數據，僅靠現有數據，超級智能是否能解決高能物理問題？還是必須靠建造新的粒子加速器才行？

奧特曼回答說，我猜測，光靠現有數據來死想是不夠的，必須去建新設備、做新實驗。重大突破離不開這些，因為現實世界的進程緩慢且復雜。

總之，如果按時間尺度劃分，現在的AI在一分鐘任務上已經超越了人類，但距離「一千小時任務」，仍有很長的路要走。

黃仁勛的問題：什么是真相？

接下來的問題，來自英偉達CEO黃仁勛：

事實是What is，真相是What it means。前者是客觀的，后者是主觀的，取決于視角、文化、價值觀、信仰、背景。

一個AI可以學習和了解事實， 但它怎么能知道，對于世界上每一個人、每一個背景而言，什么是真相呢？

奧特曼表示，AI在適應不同文化語境、及理解個人差異方面的流暢度，時常讓自己感到驚訝。

比如ChatGPT之前推出的「增強記憶」功能，能讓它了解我們的生活經歷和背景，知道是什么讓我們走到今天。

他有一個朋友，就是ChatGPT的重度用戶，曾輸入大量和自己的生活相關的內容。有一次，他讓ChatGPT假裝是自己，來做一個人格測試。

結果出人意料：結果和他本人幾乎完全一樣！

奧特曼本人也覺得，ChatGPT已經學到了關于他文化背景、價值觀、人生經歷的很多東西，這時候再去感受一個沒有任何歷史記錄的「干凈版」ChatGPT，感覺就完全不同了。

在未來，或許不同地區的人會用不同「文化調校」的AI——底層會是同一個基礎模型，但有不同的上下文輸入，表現出用戶、社區甚至國家所期望的方式。

今天的應屆畢業生，是史上最幸運一代

主持人提到，現在很多AI領域的CEO都在說，5年內，一半的入門級白領崗位都會被AI取代。

如果我是2035年的應屆畢業生，我會希望世界變成什么樣呢？

奧特曼說，的確AI可能會導致很多崗位消失，但也很有可能會出現許多完全意想不到的新職業。

比如，有人可能會直接執行探索太陽系的任務，乘坐宇宙飛船去做前所未有的工作——既高薪又有趣。

那時候的人，也許會為今天的我們感到可憐，因為我們所從事的工作是那么無聊、那么落后。

10年這個時間跨度，已經很難想象了。我們頂多能想象到2030年。

奧特曼表示，其實自己并不擔心年輕人，他們往往最能適應這種「入門級工作完全消失」的變化。

反倒是那些62歲，即將退休又不想學習新技能的人，更令人擔心。

總之，「如果我現在是22歲的應屆畢業生，我會覺得自己是人類歷史上最幸運的一代?！?/p>

因為從來沒有哪個時代，能讓你在如此低的成本下，去創造全新的東西、去創業，產生巨大影響。

在這個時代，「一人創立的公司，最終價值超過10億美元」的故事會經常上演。

內涵馬斯克：我們不會放性感機器人頭像

奧特曼表示，如今AI面臨的瓶頸，主要有四類——算力、數據、算法、產品。

首先，可以預見，GPT-5上線后算力需求會再度陡增，我們會滿足不了。

接下來最需要投入精力的，就是把算力建設到更大規模。從幾百萬塊GPU，擴大到上千萬、上億，最終到幾十億。

而其中最大的挑戰就是能源。要跑一個吉瓦（gigawatt）級的數據中心很困難，因為很難在短期內找到這么大的電力。

同時，OpenAI也受限于GPU和內存芯片的供應，如何把它們封裝、組裝到機架里，這些都是難題。

理想狀態就是，能把機器人造出來，參與整個數據中心的自動化建設。

第二個瓶頸，就是數據。

我們正進入一個新階段：模型需要學習那些在任何現有數據集都不存在的東西——它得去發現新事物。

那要怎么「教」模型去發現？人類會這么做：提出假設、做實驗、根據結果更新認知；大概率，我們也要沿著這種思路前進。

第三個是算法設計。

OpenAI做得最好的事，就是建立了一個反復拿下重大算法性研究增量的文化。

先是總結出GPT 范式的道路，又搞出了推理范式。

奧特曼表示，自己對接下來還存在更多數量級的算法收益非常興奮。

舉個例子，因為找到了推理方面的算法收益，GPT-oss可以在筆記本上跑起來，這類「算法紅利」大概是OpenAI的工作中最過癮的部分。

而第四個，就是產品。

產品化很關鍵：僅有科學突破還不夠，必須把它交到人們手里，讓它和社會共同進化、形成反饋回路。

這也關系到「為世界做正確的事」與「贏下競賽」之間的取舍。

在此處，奧特曼內涵了一把馬斯克：我們也可以做很多短期增長更快的做法，但它們會和我們與用戶保持一致的目標相沖突。

比如，我們就沒有在ChatGPT里放「性感機器人頭像」，它能拉高時長，但和我們堅持的方向不一致。

很多人說ChatGPT 是他們最喜歡、最信任的技術，這種關系很珍貴，我們不會輕易犧牲它。

AI會毀滅人類嗎

現在對于AI的到來，很多人分成了兩派——降臨派和毀滅派。

有人認為，AI對我們的未來會很有用，另一些同樣在造AI工具的人卻說，它會把整個人類毀滅掉。

奧特曼表示，自己對于后者很難共情，或許他們有一些心理問題。

如果它真的會把人類殺光，自己就不會忙著把它造出來了。

他所相信的理念是：「AI有99%的概率會極好，但有1%的概率是災難；我要把 99%往99.5%推?！?/strong>

奧特曼表示，自己從小就是個AI迷，上大學就是為了學AI，進AI實驗室。但他上大學時，這件事還遙遙無期。

直到2012年，Ilya參與的AlexNet論文發表，讓他第一次覺得這條路行得通了。

當時他很疑惑：為什么全世界還沒注意到這件事？只要規模上去，就能行得通。

現在，現實果然驗證了他的猜想。

而在未來，哪怕在一年后，我們都很難想象會發生什么事。

參考資料：

https://youtu.be/hmtuvNfytjM