GPT-5一上线，全网瞬间炸锅！网友怒吼「还我4o」，奥特曼秒怂了。而在他的访谈中，更是金句不断：2035年，GPT-8或能治愈癌症，2050年，全人类的AGI算力争夺或直接引爆第三次世界大战！

GPT-5发布后，毫无意外又在全网掀起轩然大波。

「还我GPT-4o」的呼声，如海啸一般在全网掀起！

甚至连Karpathy都同意，GPT-5确实有些令人失望了

终于，在铺天盖地的骂声中，奥特曼火速承认错误，表示会立刻让GPT-4o回归！

好在，想念GPT-4o的朋友们，只要进入设置并打开「显示传统模型」，就能在下拉菜单中看到之前的模型了。

虽然GPT-5的发布尤为坎坷，但OpenAI的员工们个个都喜上眉梢，笑得合不拢嘴了。

因为奥特曼刚刚决定，向技术研究和工程团队的1000名员工（约占公司总人数的三分之一）发放巨额奖金，金额从几十万美元到数百万美元不等！

至于奖金的具体规模，会依员工的绩效、职位和资历而定，可以以现金或股票形式领取。

就在昨天GPT-5发布后，奥特曼也立刻接受了Youtube知名主播Cleo Abram的访谈。

几年前，GPT-5仿佛遥远得像是科幻小说，但如今，我们正处于有史以来最危险的全球竞赛中。

在大多数人的一生中，都从未见过如此巨大的技术变革。数千亿美元的投入，令人难以置信的人力投入……这个时刻意义深远。

在这个访谈中，奥特曼直面了许多当前最受争议的问题。

这次，他又曝出不少惊人言论——

27年，AI将做出重大科学突破。

在2035年，GPT-8很有可能治愈癌症。

在2050年的工业革命大爆炸中，人类可能因为抢夺AGI算力，而爆发第三次世界大战。

不过在他看来，AI毁灭人类的概率是1%。

而且他还认为，今天的应届毕业生是史上最幸运的一代。因为没有哪个时代，能让一人创立的公司价值超过10亿美元。

GPT-8时代：AI能治愈癌症

奥特曼表示，自己对2035年的AI医疗很有信心。

很多人已经感受过了：自己得了威胁生命的疾病，所有医生都查不出来，但把自己的症状和血检数据输进ChatGPT，它就能告诉用户这是哪种罕见病。

按照指引去吃药，最后竟然痊愈了。

而现在，GPT-5在健康查询方面性能更强了。它的答案更准确，幻觉更少，更有可能告诉你真正的病因和该做的事。

奥特曼表示，自己相信，到2035年，AI将治愈或至少治疗目前很多困扰人类的疾病。

比如，在GPT-8时代，我们可以请它「去治某种癌症」。

它会先读遍所有现有的研究与数据，给出一些治疗思路。然后告诉我们：「我需要你找个实验员做这9个实验，把结果告诉我。」

等细胞培养两个月，实验员把结果送回 GPT-8，它可能会说：「嗯，这里有个意外的发现，我还需要做一个实验。」

然后它会告诉你： 「去合成这个分子，在小鼠上测试。」如果有效，再做人体试验。

最后它会说：「可以了，下面是送审FDA的流程。」

对于任何有亲人死于癌症的人来说，这都是他们梦寐以求的事。

2050年，工业革命10倍爆炸，谁会受伤？

主持人问：如果到2050年，我们经历了一次工业革命般的社会变革，但规模大十倍、速度快十倍，在这个过程中，谁会受伤？

奥特曼表示，我们正处于前所未有的水域中，这个过渡期可能会很快，但社会的变化速度不会像技术那样快。

这过程中许多工作会消失，许多工作会发生重大变化，也会诞生全新的岗位。

从另一种意义上说——我们也完全不知道这次的速度和广度会有多极端。

所以，我们需要一种不同寻常的谦卑，去开放地考虑那些「不可能进入公共讨论范围」的新方案。

也就是说，可能我们需要全新的社会契约。比如需要重新思考，未来最重要的资源，该如何共享。

奥特曼看来，最好的方法就是让AI算力尽可能丰富且廉价，多到用不完，如果做不到，未来或许人类真的会为算力爆发战争。

所以关键问题就在于——该怎样分配获取AGI算力的权利。

可能有一天，OpenAI的系统每天「输出的词」会超过全人类。现在，人们每天已经往ChatGPT 发数十亿条消息，据此做决策。

而一个研究员对模型「说话方式/人格」的一个小改动，就可能影响到海量对话。这是一种极其巨大的权力。

一切都发生得太快了，我们必须认真思考：在这种规模上改动模型人格意味着什么？

GPT-5和GPT-4，区别到底在哪

主持人就提出了一个犀利的问题：GPT-5究竟能做到什么GPT-4做不到的事？

之所以这么问，是因为前不久奥特曼曾这样说过，「GPT-4是我们这一生最后一次使用这么笨的模型」。然而，它却已经在SAT、LSAT、GRE的成绩上超过90%的人类。

对此，奥特曼是这样回答的：AI系统是可以做到这些惊人的事情，但它并不能复制人类在很多方面的能力，SAT这类考试其实很有局限性。

GPT-5让奥特曼最兴奋的事

奥特曼表示，GPT-5最令自己兴奋的一点就是，「我几乎可以问它任何一个困难的科学或技术问题，并得到相当不错的答案」。

比如，他在初中八年级时有一台TI-83图形计算器，花了很长时间后做出一个贪吃蛇小游戏，立刻风靡全校。

然而当他用GPT-5的早期版本时，它7秒内就做出来了……然后，不论是加个新功能，改个界面，它都能秒速完成。

曾经奥特曼也担心，这会不会让孩子们错过那种「石器时代」的艰辛编程？

但现在他完全为他们兴奋：这种按需创造几乎即时的软件，是GPT-5时代最具标志性的特征之一，而这，正是GPT-4时代还没有的。

主持人还提问到：你使用GPT-5已经有一段时间了，它让你印象最深刻的任务是什么？

奥特曼表示，是编程任务。「GPT-5的编程能力让我感觉——它几乎能做任何事。」

现在，它只是还不能在物理世界里直接动手，但能让计算机完成极复杂的任务，就让软件本身变成一种极具威力的「控制杠杆」。

2027，AI将迎来重大科学突破

接下来这个问题，来自Stripe CEO Patrick Collison：GPT-5之后是什么？在几年内LLM会做出一次重大科学发现？

奥特曼表示，自己敢打赌，到2027年末，AI一定会做出大多数人公认的重要科学发现。

现在唯一缺少的，就是模型的认知能力。

比如最近，OpenAI的模型在IMO上拿到金牌。IMO总共6道题，要在9小时内完成。

不过要证明一个重大的新数学定理，可能需要顶尖人才投入1000小时。按照目前的增长曲线，模型很可能在2027年就达到，关键就在于继续扩展模型规模。

1899年，AI能发现广义相对论吗？

接下来，主持人提出了一个相当有意思的问题。

假设我们回到1899年，把当时所有的物理学知识交给AI，让它在这个基础上继续推演，它会在什么时候提出广义相对论？

如果不提供更多物理学数据，仅靠现有数据，超级智能是否能解决高能物理问题？还是必须靠建造新的粒子加速器才行？

奥特曼回答说，我猜测，光靠现有数据来死想是不够的，必须去建新设备、做新实验。重大突破离不开这些，因为现实世界的进程缓慢且复杂。

总之，如果按时间尺度划分，现在的AI在一分钟任务上已经超越了人类，但距离「一千小时任务」，仍有很长的路要走。

黄仁勋的问题：什么是真相？

接下来的问题，来自英伟达CEO黄仁勋：

事实是What is，真相是What it means。前者是客观的，后者是主观的，取决于视角、文化、价值观、信仰、背景。

一个AI可以学习和了解事实， 但它怎么能知道，对于世界上每一个人、每一个背景而言，什么是真相呢？

奥特曼表示，AI在适应不同文化语境、及理解个人差异方面的流畅度，时常让自己感到惊讶。

比如ChatGPT之前推出的「增强记忆」功能，能让它了解我们的生活经历和背景，知道是什么让我们走到今天。

他有一个朋友，就是ChatGPT的重度用户，曾输入大量和自己的生活相关的内容。有一次，他让ChatGPT假装是自己，来做一个人格测试。

结果出人意料：结果和他本人几乎完全一样！

奥特曼本人也觉得，ChatGPT已经学到了关于他文化背景、价值观、人生经历的很多东西，这时候再去感受一个没有任何历史记录的「干净版」ChatGPT，感觉就完全不同了。

在未来，或许不同地区的人会用不同「文化调校」的AI——底层会是同一个基础模型，但有不同的上下文输入，表现出用户、社区甚至国家所期望的方式。

今天的应届毕业生，是史上最幸运一代

主持人提到，现在很多AI领域的CEO都在说，5年内，一半的入门级白领岗位都会被AI取代。

如果我是2035年的应届毕业生，我会希望世界变成什么样呢？

奥特曼说，的确AI可能会导致很多岗位消失，但也很有可能会出现许多完全意想不到的新职业。

比如，有人可能会直接执行探索太阳系的任务，乘坐宇宙飞船去做前所未有的工作——既高薪又有趣。

那时候的人，也许会为今天的我们感到可怜，因为我们所从事的工作是那么无聊、那么落后。

10年这个时间跨度，已经很难想象了。我们顶多能想象到2030年。

奥特曼表示，其实自己并不担心年轻人，他们往往最能适应这种「入门级工作完全消失」的变化。

反倒是那些62岁，即将退休又不想学习新技能的人，更令人担心。

总之，「如果我现在是22岁的应届毕业生，我会觉得自己是人类历史上最幸运的一代。」

因为从来没有哪个时代，能让你在如此低的成本下，去创造全新的东西、去创业，产生巨大影响。

在这个时代，「一人创立的公司，最终价值超过10亿美元」的故事会经常上演。

内涵马斯克：我们不会放性感机器人头像

奥特曼表示，如今AI面临的瓶颈，主要有四类——算力、数据、算法、产品。

首先，可以预见，GPT-5上线后算力需求会再度陡增，我们会满足不了。

接下来最需要投入精力的，就是把算力建设到更大规模。从几百万块GPU，扩大到上千万、上亿，最终到几十亿。

而其中最大的挑战就是能源。要跑一个吉瓦（gigawatt）级的数据中心很困难，因为很难在短期内找到这么大的电力。

同时，OpenAI也受限于GPU和内存芯片的供应，如何把它们封装、组装到机架里，这些都是难题。

理想状态就是，能把机器人造出来，参与整个数据中心的自动化建设。

第二个瓶颈，就是数据。

我们正进入一个新阶段：模型需要学习那些在任何现有数据集都不存在的东西——它得去发现新事物。

那要怎么「教」模型去发现？人类会这么做：提出假设、做实验、根据结果更新认知；大概率，我们也要沿着这种思路前进。

第三个是算法设计。

OpenAI做得最好的事，就是建立了一个反复拿下重大算法性研究增量的文化。

先是总结出GPT 范式的道路，又搞出了推理范式。

奥特曼表示，自己对接下来还存在更多数量级的算法收益非常兴奋。

举个例子，因为找到了推理方面的算法收益，GPT-oss可以在笔记本上跑起来，这类「算法红利」大概是OpenAI的工作中最过瘾的部分。

而第四个，就是产品。

产品化很关键：仅有科学突破还不够，必须把它交到人们手里，让它和社会共同进化、形成反馈回路。

这也关系到「为世界做正确的事」与「赢下竞赛」之间的取舍。

在此处，奥特曼内涵了一把马斯克：我们也可以做很多短期增长更快的做法，但它们会和我们与用户保持一致的目标相冲突。

比如，我们就没有在ChatGPT里放「性感机器人头像」，它能拉高时长，但和我们坚持的方向不一致。

很多人说ChatGPT 是他们最喜欢、最信任的技术，这种关系很珍贵，我们不会轻易牺牲它。

AI会毁灭人类吗

现在对于AI的到来，很多人分成了两派——降临派和毁灭派。

有人认为，AI对我们的未来会很有用，另一些同样在造AI工具的人却说，它会把整个人类毁灭掉。

奥特曼表示，自己对于后者很难共情，或许他们有一些心理问题。

如果它真的会把人类杀光，自己就不会忙着把它造出来了。

他所相信的理念是：「AI有99%的概率会极好，但有1%的概率是灾难；我要把 99%往99.5%推。」

奥特曼表示，自己从小就是个AI迷，上大学就是为了学AI，进AI实验室。但他上大学时，这件事还遥遥无期。

直到2012年，Ilya参与的AlexNet论文发表，让他第一次觉得这条路行得通了。

当时他很疑惑：为什么全世界还没注意到这件事？只要规模上去，就能行得通。

现在，现实果然验证了他的猜想。

而在未来，哪怕在一年后，我们都很难想象会发生什么事。

参考资料

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