（關(guān)注公眾號設(shè)為標(biāo)，獲取AI深度洞察）

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• GPT-5即將發(fā)布：OpenAI正整合GPT和o系列模型，推出更強大的GPT-5；

• 研發(fā)融合創(chuàng)新：研究與產(chǎn)品開發(fā)緊密結(jié)合，不再是單純的研究公司；

• Deep Research驚艷：被稱為"自ChatGPT以來最佳產(chǎn)品"，展現(xiàn)AGI潛力；

• AI編程提速：預(yù)測2026年實現(xiàn)編程99%自動化，比競爭對手預(yù)期更早；

• 教育變革：愿景是AI為每個孩子提供個性化導(dǎo)師，技術(shù)已準(zhǔn)備就緒；

• 機器人布局：已開始關(guān)注機器人技術(shù)，計劃從數(shù)字世界拓展到現(xiàn)實應(yīng)用；

在全球AI競爭日益白熱化的背景下，OpenAI首席產(chǎn)品官(CPO) Kevin Weil近日接受了一場引人注目的訪談。面對來自中國AI巨頭DeepSeek等公司的強大壓力，OpenAI已經(jīng)明確表示GPT-5即將發(fā)布，這被視為公司保持技術(shù)領(lǐng)先地位的關(guān)鍵舉措。

Kevin Weil在訪談中不僅確認(rèn)了這一消息，還透露了GPT-5將整合目前分叉的GPT系列和o系列模型，將推理能力與大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的優(yōu)勢結(jié)合起來。"我們正在努力簡化模型系列，盡管我們在命名方面真的很糟糕，"Weil半開玩笑地說道，同時承諾GPT-5將為用戶帶來更一致、更強大的體驗。

在快1個小時的深度對話中，這位曾在Twitter、Instagram和Meta工作過的產(chǎn)品專家分享了他對AI發(fā)展速度的驚嘆，以及OpenAI如何通過研究與產(chǎn)品開發(fā)的緊密融合來保持領(lǐng)先地位。尤其令人關(guān)注的是他對AI編程自動化的大膽預(yù)測——2026年將實現(xiàn)99%的編程自動化，這比競爭對手Anthropic預(yù)測的2027年更早。

文稿整理

主持人：這一集中，我們有幸邀請到 OpenAI 的首席產(chǎn)品官 Kevin Weil 加入我們。Kevin，對于那些可能還不認(rèn)識你的人，你能簡單介紹一下你在 OpenAI 的工作，以及是什么讓你如此與眾不同？

Kevin Weil:是什么讓我與眾不同？嗯，我很幸運能擔(dān)任 OpenAI 的首席產(chǎn)品官，這可能是我職業(yè)生涯中最有趣的工作。我的職業(yè)道路很幸運，經(jīng)歷了許多不同階段。早期我在 Twitter 擔(dān)任工程師，那時公司只有 40 人，后來發(fā)展到約 4000 人。我在那里主要負(fù)責(zé)產(chǎn)品工作。之后我在 Instagram 也擔(dān)任過產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，還參與創(chuàng)建了 Meta 公司的 Libra 加密貨幣項目。我還在 Planet 公司花了幾年時間建造衛(wèi)星，那也是一次非常寶貴的經(jīng)歷。但在 OpenAI 之外的其他地方，你對計算機能做什么通常有一個基本認(rèn)識。構(gòu)建產(chǎn)品時，你會考慮為誰構(gòu)建，解決什么問題，但技術(shù)本身變化不大。數(shù)據(jù)庫會有所改進(jìn)，但速度不快。今年的數(shù)據(jù)庫可能比去年的快 5%，但功能基本上是一樣的。OpenAI 的與眾不同之處在于，每兩個月我們就會讓計算機做一些全世界歷史上從未實現(xiàn)過的事情。你對技術(shù)能力的認(rèn)知會不斷刷新，這意味著你幾乎每兩三個月就要重新思考你的產(chǎn)品。這很有挑戰(zhàn)性，但也非常有趣。

一、OpenAI 創(chuàng)造前所未有的產(chǎn)品

主持人：Kevin，你能告訴我們你在 OpenAI 的工作經(jīng)歷嗎？OpenAI 既是一家研究公司，又是一家產(chǎn)品公司，你在產(chǎn)品方面的工作是怎樣的？很多人都在談?wù)撃Ｐ蜁粩喔倪M(jìn)，研究方面有很棒的工作在進(jìn)行，不僅在 OpenAI，也在其他公司。但 OpenAI 作為產(chǎn)品公司，尤其是 ChatGPT，已經(jīng)抓住了全世界的想象力。現(xiàn)在 ChatGPT 已經(jīng)成為一個動詞，我經(jīng)常用它來指代使用 AI 工具的行為。那么，你的日常工作是怎樣處理這種雙重角色的呢？

Kevin Weil:這是個很好的問題。回顧一下，OpenAI 大約 10 年前成立，最初是一家研究公司。一群當(dāng)時被認(rèn)為很瘋狂的人創(chuàng)立了它，他們說："我們可以構(gòu)建 AGI（人工通用智能）。"當(dāng)時幾乎沒人相信他們，他們有點像邊緣人物。但事實證明他們是對的，他們找到了一些方法，開始構(gòu)建了一些令人驚艷的演示，比如能解魔方的機器人手。然后他們發(fā)現(xiàn)了擴展定律(scaling laws)，表明投入更多的計算和數(shù)據(jù)，模型會變得非常出色。正如你所說，OpenAI 很快成為一家世界級的研究公司。但現(xiàn)在，有了 ChatGPT、企業(yè)產(chǎn)品、API 產(chǎn)品以及我們正在考慮的其他產(chǎn)品，我們不能僅僅是一家世界級的研究公司，我們還必須是一家世界級的產(chǎn)品公司。實際上，我越來越覺得我們不能把這兩者分開，必須緊密合作。因為就像我之前說的，每兩個月，計算機能做的事情就會改變，你對技術(shù)的認(rèn)知也會隨之更新。如果我們像兩個獨立的公司運作，最多只能互相傳遞一些改進(jìn)，但這不是構(gòu)建最佳產(chǎn)品的方式。最佳產(chǎn)品需要研究、產(chǎn)品、工程和設(shè)計團隊緊密協(xié)作，進(jìn)行深度研究。當(dāng)你把用戶需求、要解決的問題與模型能力的早期突破結(jié)合在一起時，魔法就發(fā)生了。如果只是互相拋東西，你可能會做出很酷的東西，但不會是最好的產(chǎn)品。市場競爭太激烈了，有很多優(yōu)秀的公司在構(gòu)建優(yōu)秀的模型，我們要贏的唯一方式是真正作為一個整體運作，這就是我們正在努力的方向。

主持人：所以，你的日常工作主要是思考研究的走向，然后確定產(chǎn)品需要加速到哪里，以滿足未來的需求，以及規(guī)劃整個公司在半年或一年后的發(fā)展方向。

Kevin Weil:沒錯。與AI模型合作的一個有趣之處在于，現(xiàn)在的模型已經(jīng)非常出色，它們不再受智能本身的限制，而是受教學(xué)限制。你可以教它們做任何事，但你需要有數(shù)據(jù)、強化學(xué)習(xí)和適當(dāng)?shù)沫h(huán)境來幫助它們做得更好。 實際上，越來越多的產(chǎn)品工作涉及到評估和教導(dǎo)模型做什么。這里面有很多細(xì)微差別。比如，如果你用大量的競技編程比賽數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，它會在競技編程方面變得非常出色，但競技編程和實際的前端應(yīng)用開發(fā)并不完全一樣。你需要非常清楚地了解你要解決的問題，確保你在教模型正確的東西。這是產(chǎn)品反向影響研究的部分。然后，就像你說的，有很多應(yīng)用場景是由研究推動產(chǎn)品的，有了新能力后，我們會思考如何用它構(gòu)建出優(yōu)秀的產(chǎn)品。這就是為什么我們需要兩個團隊緊密合作，這樣才能發(fā)揮雙方的優(yōu)勢，創(chuàng)造出令人驚嘆的成果。

主持人：我明白了，你們在研究和產(chǎn)品之間花了太多時間，以至于沒時間給產(chǎn)品起個好名字。

Kevin Weil:哈哈，是的，我們在命名方面確實很糟糕，但我們知道這一點，也接受這一點。我們偶爾會在Reddit上做"問我任何事"(AMA)活動，有一次我和Sam一起參加，有人問我們能不能改進(jìn)產(chǎn)品命名，我們在房間里討論了半天，最后我只回了兩個字："不"。我們正在努力實現(xiàn)人工通用智能(AGI)，而人們最大的反饋是名字有點混亂，建議我們把所有東西都命名為AGI1、AGI2、AGI3，這樣會更簡單。不過，我很興奮，Sam最近提到我們要把模型系列重新整合在一起。歷史上，我們有GPT模型系列，從GPT-3、3.5、4到現(xiàn)在的4.5，這些模型是通過越來越大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練來提升性能的。去年我們在推理方面取得了突破，o1模型系列（包括o1 preview、o1，以及即將推出的o3）能做一些不可思議的事情，它們的基準(zhǔn)測試成績非常高，按照縮放定律，你需要訓(xùn)練一個大10萬倍的模型才能達(dá)到那種性能水平。這些模型在推理方面很出色，但當(dāng)時它們沒有GPT模型的所有功能，比如不能搜索網(wǎng)絡(luò)、處理文件上傳等，它們只是很擅長推理。所以我們給它們起了新名字，形成了不同的系列，因為它們的功能集不同。有時候你確實想用這個，有時候想用那個，我認(rèn)為這是正確的決定，盡管有點混亂，但這幫助我們更快地將這些技術(shù)推向世界。

現(xiàn)在，人們用這些模型做了很多了不起的事情，無論是編程、前沿科學(xué)還是其他領(lǐng)域。我們在大多數(shù)情況下都優(yōu)先考慮速度，力求盡快把新工具交到人們手中，讓他們能更快地做更多酷的事情。但我們確實分開了模型系列，現(xiàn)在，隨著我們對這些推理模型越來越熟悉，我們正在教它們使用GPT系列的所有工具，比如處理文件上傳、搜索網(wǎng)絡(luò)，甚至在推理過程中使用Python編程，這很酷，它們可以寫代碼來幫助自己更好地理解問題。所以，o系列和GPT系列開始擁有相同的能力，這給了我們一個機會把它們重新整合在一起，這就是我們計劃用GPT-5做的事情。我們正在努力簡化模型系列，盡管我們在命名方面真的很糟糕。

主持人：你有GPT-5的發(fā)布時間表嗎？我知道這個問題很難回答，但我還是得問。

Kevin Weil:嗯，很快，我們正在談?wù)撍詴r間上有些不確定性，因為我們確實想在整合時簡化模型，這意味著用戶習(xí)慣的所有工具和功能都需要運行得非常好。我們正在教推理模型很多新技能，這是研究性質(zhì)的工作，所以有些事情存在不確定性。我不會給你具體時間，但會很快，我們很認(rèn)真地對待這件事，團隊正在為此努力工作。

二、AI領(lǐng)域的競爭與創(chuàng)新

主持人：Kevin，我不是工程師，我是你們產(chǎn)品的用戶，我很喜歡它們。隨著時間推移，我們看到競爭對手崛起，有人說AI模型可能會被商品化，所以實際的產(chǎn)品和應(yīng)用場景變得更加重要。你們肯定也注意到了，如果OpenAI領(lǐng)先，其他公司也會推出類似產(chǎn)品。作為產(chǎn)品負(fù)責(zé)人，你們在制作產(chǎn)品時會關(guān)注競爭對手的動向嗎？你們?nèi)绾嗡伎既绾卫^續(xù)保持這種先發(fā)優(yōu)勢和領(lǐng)先地位？

Kevin Weil:這是個好問題。我稍微不同意你問題的框架。我其實不認(rèn)為模型正在被商品化，它們發(fā)展得很快，進(jìn)步速度驚人。事實上，模型智能的增長速度是不可思議的。Sam幾周前提到，如果你把智能水平保持不變，智能的成本每年下降10倍。想想摩爾定律，過去60年它定義了我們的科技時代，每18個月芯片上的晶體管數(shù)量翻倍，性能提高一倍。而在AI領(lǐng)域，智能成本每年下降10倍，這條曲線陡峭得多。當(dāng)然，智能水平并不是保持不變，而是在大幅提升的同時，成本還在下降。這是一系列令人難以置信的發(fā)展趨勢。我不認(rèn)為這些模型被商品化了，它們都在快速進(jìn)步。因為我們處于如此陡峭的發(fā)展軌道上，其他人確實能夠很快趕上領(lǐng)先者，但這并不意味著領(lǐng)先不重要。我認(rèn)為即使是3到6個月的領(lǐng)先也非常關(guān)鍵，因為這意味著你首先獲得新能力，可以首先推出利用這些能力的新產(chǎn)品。由于這些能力是全新的，這些產(chǎn)品以前從未存在過，比如Deep Research。你是第一個這樣做的，其他人都在追隨，我認(rèn)為這是一個很有價值的位置。我們會盡最大努力保持領(lǐng)先優(yōu)勢。其他實驗室在某些方面領(lǐng)先，這很好，但我們非常有競爭力，我們會關(guān)注其他人的工作。我們希望引領(lǐng)潮流，我們的使命是確保人工通用智能(AGI)造福全人類，我們通過把AI交到每個人手中來實現(xiàn)這一點，無論是通過ChatGPT等自家產(chǎn)品，還是通過API讓300萬開發(fā)者在各種工具、公司和產(chǎn)品中嵌入AI。我們會盡一切可能把AI帶給盡可能多的人。

主持人：我有個問題，這更像是我的個人觀察。坦白說，我差點要取消ChatGPT的訂閱，轉(zhuǎn)而用Claude一段時間。是的，就在不久前。但后來Deep Research發(fā)布了，我當(dāng)時是普通Plus計劃的用戶，聽說Deep Research是Pro計劃的一部分。我想，可能不會那么好，但我在Twitter上看到很多關(guān)于它的推文。有人說"這是現(xiàn)象級的"，我看到越來越多的好評，于是我想，算了，我去升級到Pro計劃吧。老實說，我很久沒有像使用Deep Research那樣有"哇"的驚嘆時刻了。Deep Research太棒了，你知道Perplexity有深度研究功能，Grok也有，但沒有什么能比得上你們的Deep Research。我想知道，這其中有多少是底層模型的功勞，有多少是你們在產(chǎn)品上的工作？因為Deep Research真的很棒，我每天都用它。即使是最簡單的查詢，我也會用它，因為它會查遍Reddit和一大堆博客帖子，收集所有信息，而且?guī)缀醪怀霈F(xiàn)幻覺。在我看來，它感覺像是真正的人工通用智能，因為以前的AI給我的感覺是輸出內(nèi)容很通用，但Deep Research充滿了洞察力。比如，如果你問它制作一個頂級游戲平均需要多少人，早期版本的AI會很含糊，但現(xiàn)在它會給出具體例子，說這個游戲用了這么多人，那個游戲用了那么多人，非常有用。這可能是我對Deep Research最長的贊美了。

Kevin Weil:哈哈，你可以繼續(xù)夸Deep Research，你做得很好。我認(rèn)為Deep Research是自ChatGPT以來我們推出的最佳產(chǎn)品。它太神奇了，內(nèi)部我們稱之為"感受AGI"的時刻，會讓你起雞皮疙瘩。從理性角度，你看到AI和模型智能的趨勢在不斷增長，但有時候很難真正理解當(dāng)人工通用智能無處不在時會是什么感覺。但偶爾你會得到一絲暗示，Deep Research就是其中之一。它讓我能做一些我自己無法做到的事情，比如我是個物理愛好者，我想了解μ子對撞機，我讓它為我做了一個大報告，20分鐘后它給了我一個15頁的μ子對撞機報告，這是我自己做不到的。還有為我兒子做一些醫(yī)學(xué)研究，我沒能力做那種專業(yè)研究，它為我做了，給了我很多安心。它不只是節(jié)省一點時間，而是從根本上為我做了我自己無法完成的事情，這讓我大開眼界。回到你的問題，我認(rèn)為功勞要歸于研究團隊，他們做得難以置信。但這也是一個例子，研究團隊、產(chǎn)品團隊、工程團隊和設(shè)計團隊從一開始就緊密合作，確保我們?yōu)橛脩艚鉀Q的問題與我們訓(xùn)練模型的方式相匹配。當(dāng)我們訓(xùn)練模型提升某些技能時，這些技能直接與我們試圖創(chuàng)建的產(chǎn)品相關(guān)。這真的是將這些團隊結(jié)合在一起產(chǎn)生的魔力。我認(rèn)為，如果我們是分開運作的研究團隊和產(chǎn)品團隊，我們無法創(chuàng)造出這樣的產(chǎn)品。

主持人：關(guān)于Deep Research，我想再問一個問題。最近我試用了GPT-4.5，它有種很明顯的大模型感覺，我不知道怎么準(zhǔn)確解釋，但當(dāng)我使用較小的模型，比如GPT-3 Mini，我能感覺到它太字面化了，就是一種直覺上的感受。而GPT-4.5寫得非常好，它能捕捉到我話語中的細(xì)微差別和各種特殊情況。據(jù)我所知，GPT-4.5沒有推理能力，這只是一個更大的預(yù)訓(xùn)練模型。你認(rèn)為，將這種新的預(yù)訓(xùn)練水平與推理能力結(jié)合起來，我們會看到前所未有的新東西嗎？你期待能力的大幅提升嗎，還是如果模型已經(jīng)足夠大，推理就不那么重要了？

Kevin Weil:不，我認(rèn)為推理絕對重要，你可以在測試基準(zhǔn)中看到這一點。如果你看一些更學(xué)術(shù)、更科學(xué)的測試基準(zhǔn)，比如GP QA、Frontier Math或ARC-GI，GPT-4.5無法與o1相提并論，更不用說即將推出的o3了。但正如你所說，還有一些更軟性的評估，更模糊、更人性化的東西，GPT-4.5在這些方面非常出色，這很難量化，但在人類反饋和A/B測試中，你可以看到人們對GPT-4.5的偏好遠(yuǎn)超其他模型。我認(rèn)為這表明，今天我們知道有兩種方法可以提升模型的智能：你可以做越來越大的預(yù)訓(xùn)練，或者在上面做越來越多的強化學(xué)習(xí)（RL）來教它推理。最終的答案不是二選一，而是兩者都要繼續(xù)發(fā)展。更大的預(yù)訓(xùn)練模型能獲得軟技能，更好的世界知識，更有趣的對話，它們感覺更人性化或更真實。

你問我為什么，我認(rèn)為在更大的模型中，你可以包含更多的細(xì)微差別。人類世界充滿了維度、細(xì)微差別和多樣性，當(dāng)你將一個大模型提煉成較小的模型時，比如將GPT-4提煉成GPT-4 Mini，取決于你如何提煉，你可以保留你在意的特定方面的技能。如果你想構(gòu)建一個非常好的小型編程模型，你完全可以做到，你可以提煉GPT-4或o1，得到一個非常好的編程模型，性能測試可能不完全相同，但非常接近，而且模型更小。但如果你試圖與它聊天，它就不是一個很有趣的對話伙伴，它在某種程度上失去了個性。如果它是一個專門用于編程的模型，你可能不在乎這點，因為那不是你使用它的目的。小模型在很多方面都很出色，但當(dāng)維度減少時，你會失去細(xì)微差別和多樣性，而這些恰恰是使得與大模型交談非常愉快的因素。我認(rèn)為反過來也是如此，當(dāng)擴大模型規(guī)模時，增加的維度有更多空間來包含更多細(xì)微差別。這聽起來有點感性，但我覺得背后有科學(xué)支持，這在我們看到的一切中都是真實的。GPT-4.5在處理需要人性化理解的問題方面是迄今為止最好的，你必須親自嘗試才能體會，然后你會說："哦，我完全明白了。"

三、AI如何改變編程與創(chuàng)意工作

主持人：是的，它是一個更好的寫手，GPT-4.5的寫作感覺很人性化。幾乎就像兩三年前，我會認(rèn)為推理能力是寫得更好的關(guān)鍵，邏輯上你認(rèn)為這個發(fā)生了，然后那個發(fā)生了，這應(yīng)該幫助你寫得更好。但實際上，這種細(xì)微差別才是導(dǎo)致寫作技能提高的原因，這出乎我的意料。所以我在腦海中做了一個修正。 但我有個問題，我想問關(guān)于特定技能的問題。我們先談編程。三年前，如果你說編程將被自動化，沒人會相信你，他們會說GPT-2連基本的編程都做不好。到了GPT-3，它能輸出一些簡單代碼，比如做一個按鈕。兩年前，當(dāng)GPT-4出現(xiàn)時，它開始每天被使用，現(xiàn)在它已經(jīng)非常出色，特別是在競爭性編程方面，而且在構(gòu)建前端或后端基礎(chǔ)設(shè)施方面也越來越好。我?guī)字芮昂虯nthropic的人交談，我問他們Anthropic是否有編程99%自動化的時間表，我指的是前端和后端的實際功能代碼，他們說2027年。你有時間表嗎？你對編程的未來有什么看法？因為你每天都在寫代碼，與研究團隊合作，構(gòu)建產(chǎn)品，你對此有什么預(yù)測或觀點嗎？

Kevin Weil:按照我們現(xiàn)在的發(fā)展速度，我會感到驚訝如果要等到2027年，我認(rèn)為會更早。Anthropic說2027年，我們會說2026年。我看一下，當(dāng)我們推出GPT-4時，它是一個非常好的編程模型，GitHub Copilot等工具被廣泛使用，但與o1 preview相比，o1在編程方面要好得多，因為推理能力在編寫代碼時很重要。無論是解決難題、填字游戲、數(shù)獨還是編寫代碼，你都需要一定程度的推理能力，能夠?qū)栴}分解成更小的部分，形成假設(shè)，驗證或反駁這些假設(shè)，這就是推理的作用。o1 preview大約相當(dāng)于世界上排名第100萬的競爭性程序員，這聽起來不太好，但世界上有3000萬到4000萬程序員，所以它在前2-3%。o1正式發(fā)布時，大約相當(dāng)于世界上排名第1000名的工程師。即將推出的o3，根據(jù)相同的測試標(biāo)準(zhǔn)，相當(dāng)于世界上排名第175名的競爭性編程者。隨著我們開始訓(xùn)練后續(xù)模型，它們的表現(xiàn)更好。

所以我認(rèn)為，今年AI在競爭性編程標(biāo)準(zhǔn)上將永遠(yuǎn)超越人類，就像70年前計算機在乘法上超越人類，15年前AI在國際象棋上超越人類一樣。今年，AI將在編程上永遠(yuǎn)超越人類，而且沒有回頭路。我們對此投入了很多關(guān)注，Anthropic、Google也在投入大量精力，所以這將發(fā)展得非常快。我認(rèn)為世界會因此變得不同，而且我認(rèn)為會變得更好。想象一下，如果你不需要成為工程師就能創(chuàng)建軟件，軟件可以讓你創(chuàng)造任何你想要的東西，這將對世界產(chǎn)生民主化的影響。新冠疫情期間，我和一些人交流，他們試圖為當(dāng)?shù)爻鞘袆?chuàng)建一個網(wǎng)站來跟蹤疫情數(shù)據(jù)，但沒有工程師可用，他們自己也沒有這方面的技能，結(jié)果他們無法做到。而今天，這對任何頂級AI模型來說都不是問題，更不用說未來這些模型能夠生成任意數(shù)量的優(yōu)秀軟件時。我對這個未來感到興奮，它很快就會到來。

主持人：Kevin，作為一個內(nèi)容創(chuàng)作者，關(guān)于AI生成內(nèi)容將如何大量涌現(xiàn)的討論正在進(jìn)行。Varun的Instagram基本上是假的，95%的視頻都不是他，而是有人點擊幾個按鈕讓它看起來像是他。真實性正在迅速減弱，你們在OpenAI是否關(guān)注這個問題？你們是否積極思考當(dāng)一切都可以自動生成時，互聯(lián)網(wǎng)會發(fā)生什么？

Kevin Weil:我給你我的個人觀點。我認(rèn)為對于大多數(shù)人類創(chuàng)作，人們重視一種"工作證明"。如果創(chuàng)建大量基于AI的內(nèi)容變得非常容易，就像現(xiàn)在制作圖像一樣，人們會更加重視那些花了很多時間和精力創(chuàng)作的東西，而不是那些可以在五秒內(nèi)制作的東西。拿Sora來說，你現(xiàn)在不能對Sora說"給我做一部電影"，它做不到。但如果你給它非常深思熟慮、詳細(xì)的提示，你可以讓它創(chuàng)造出驚人的東西。我們內(nèi)部有一個創(chuàng)作者，他以前在行業(yè)內(nèi)工作過，他用Sora做的事情讓我難以置信，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了我的想象能力。我和一位導(dǎo)演交談過，他正在考慮使用Sora。他說，以前他做科幻片，比如有一個場景是太空中的飛機飛向一個行星，然后需要切換到飛船在行星表面飛行的場景。有很多種方式可以做這個切換。今天，他會去特效工作室，花10萬美元，讓他們用一個月時間做兩種版本的切換場景，然后他從中選擇一個，因為他只有這兩個選擇。

而用Sora，他可以在一個下午制作40個不同的版本，探索各種不同的表現(xiàn)方式，讓他的創(chuàng)造力自由發(fā)揮，與AI合作做更多的嘗試。最后，他可能還是會去同一家特效工作室制作他最喜歡的那一個，但他是帶著50個想法中最好的一個去的，得到的結(jié)果比以前好得多，因為他與AI合作進(jìn)行了更充分的創(chuàng)意探索。我認(rèn)為，在這個世界上，創(chuàng)作偉大的作品仍然需要大量的工作和專業(yè)知識。創(chuàng)作偉大作品所需的努力和專業(yè)知識的標(biāo)準(zhǔn)可能保持不變，只是通過AI，輸出可以更好，更容易被世界接受，更快完成。如果你能立即看到結(jié)果，你就不會被別人拖慢速度。你花同樣的心力，但不用等待VFX工作室可能需要一個月才能完成的工作，而是立即得到反饋。我和行業(yè)內(nèi)另一個人交談過，他們說創(chuàng)意工作或編程的未來將轉(zhuǎn)向管理，因為我們現(xiàn)在用AI擁有的能力，對于有資本的人來說一直是可用的，那就是雇傭人。我現(xiàn)在寫的代碼比一年前少得多，因為我可以讓一群人去嘗試各種實驗，他們可能需要一周時間來完成，而現(xiàn)在他們也在使用AI。

主持人：你是否認(rèn)為，如果你是一個創(chuàng)意人士，無論是編程者還是撰寫內(nèi)容或制作廣告腳本的人，你會如何適應(yīng)這個新世界？因為在印度和世界各地，有很多人重視智力，認(rèn)為編程是智力的象征，而現(xiàn)在它正在被商品化。如果你是一個剛開始職業(yè)生涯的工程師，你會如何應(yīng)對即將到來的地位沖擊？因為你在Twitter上已經(jīng)看到了一些跡象，每天都有關(guān)于這個話題的討論，有人在否認(rèn)，有人在悲傷，各種反應(yīng)都有。也有人說沒什么會發(fā)生，因為創(chuàng)造結(jié)果所需的努力是相同的，我同意這一點。但如果你能接觸到AI工具，現(xiàn)在你就在與那么多其他會寫英語的人競爭，他們可能不像你那樣了解底層技術(shù)，但現(xiàn)在也在市場上競爭同樣的工作或職位。你如何看待這種影響？

Kevin Weil:我認(rèn)為，在一個AI模型不受智能限制而是受教學(xué)限制的世界里，專家和經(jīng)驗仍然很重要。Jeff Dean是一個比我更好的工程師，我敢打賭Jeff Dean加上AI比我加上AI做得更好。專業(yè)知識和經(jīng)驗，理解要解決什么問題，關(guān)注哪些方面，如何利用資源，這些仍然很重要。我不認(rèn)為一切都會完全平等，專業(yè)知識不再重要。然后，你開始思考什么才是真正重要的，如果你能創(chuàng)造任何東西，那么知道要創(chuàng)造什么就變得非常關(guān)鍵。誰能感覺到最重要的問題是什么，以及如何解決它們，如果更多的人能夠解決這些問題，世界會變得更好，因為更多的問題會得到解決，社會會更快地前進(jìn)，我對此感到興奮。

四、AI將如何塑造工作與教育

主持人：聽起來，AI可能會創(chuàng)造新的工作類別，但這似乎與"現(xiàn)有工作將繼續(xù)存在但AI會成為其中一部分"這一觀點有些矛盾。你能預(yù)見會出現(xiàn)什么樣的新工作嗎？在你構(gòu)建產(chǎn)品的過程中，有沒有什么具體的想法，你認(rèn)為在未來幾年內(nèi)肯定會成為現(xiàn)實？

Kevin Weil:很難說，我不確定我有一個能讓你滿意的答案。但我認(rèn)為幾乎所有的工作都會被AI補充。無論你是在日常工作中使用AI來增強自己的能力，還是像Varun說的那樣，人們將越來越多地成為AI員工的管理者，這些AI員工會為他們完成很多基礎(chǔ)工作。也許我們會把"所以這意味著什么"留給人類，AI做很多"是什么"的工作，然后人類仍然對"這意味著什么"負(fù)責(zé)，就像你作為團隊管理者一樣。但我不敢確定，我認(rèn)為很多事情會在未來幾年內(nèi)發(fā)生變化。我唯一確信的是，人們天生希望成為比自己更大的事物的一部分。我不相信一個我們都獲得普遍基本收入，然后躺在沙發(fā)上做藝術(shù)的世界。我認(rèn)為人們想要創(chuàng)造，他們想要幫助他人，他們想要讓世界變得更好。AI會改變很多事情，它會幫助我們以現(xiàn)在無法做到的方式實現(xiàn)目標(biāo)，但我認(rèn)為這種基本愿望是人類的本性。所以我不認(rèn)為會有一個AI為我們做所有工作的世界，而我們都放松下來什么都不做。我認(rèn)為我們?nèi)匀粫ぷ鳎匀粫ψ屖澜缱兊酶茫皇俏覀儠胁煌墓ぞ邅碜鲞@些事情。

主持人：也許不是這個話題，但我在想，當(dāng)你們構(gòu)建產(chǎn)品時，你們肯定有很多優(yōu)先事項，你們在開發(fā)自己的產(chǎn)品，但在工作過程中，你們會想，"啊，那是一個創(chuàng)業(yè)點子"。你們在創(chuàng)造智能，然后想，"那應(yīng)該成為一家公司"。當(dāng)然，你們不會花時間去建立那個公司，因為你們有其他優(yōu)先事項。但你腦子里有沒有幾個想法，覺得有人應(yīng)該利用你們正在構(gòu)建的技術(shù)來做些什么？你們在為創(chuàng)業(yè)公司挖掘想法嗎？

Kevin Weil:是的，你在尋找播客之后的項目。嗯，我會給你一個一般性的想法和一個具體的想法。一般性的想法是，我之前說過，這些模型不受智能限制，而是受教學(xué)限制，它們可以學(xué)習(xí)任何東西，關(guān)鍵是你有什么來教它們。所以我認(rèn)為，利用私有數(shù)據(jù)可以構(gòu)建很多大公司。模型是在互聯(lián)網(wǎng)和公共數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的，但世界上大部分?jǐn)?shù)據(jù)不是公共數(shù)據(jù)，而是鎖在企業(yè)、機構(gòu)、政府等圍墻后的私有數(shù)據(jù)。你可以用這些數(shù)據(jù)讓模型變得非常強大。你已經(jīng)在法律等領(lǐng)域看到了這樣的例子，他們利用私有數(shù)據(jù)來增強模型，使其在特定功能上變得出色，能夠深入了解法律工作流程。我認(rèn)為你可以在很多不同的領(lǐng)域這樣做。

具體的想法是，這對全世界都非常重要，特別是對印度。我真的希望每個孩子都能有一個個性化的導(dǎo)師。我不知道為什么今天還沒有實現(xiàn)。我的孩子沒有這樣的導(dǎo)師，你知道有誰有嗎？這感覺是最有價值的事情之一，你可以做一些有意義的事情來加速世界的進(jìn)步和提高生活質(zhì)量。因為我見過的每一項研究都表明，有個性化導(dǎo)師的孩子比只有普通教育的孩子表現(xiàn)高出幾個標(biāo)準(zhǔn)差。顯然，世界上有很多孩子甚至沒有我們認(rèn)為的基本教育，但他們可能有手機，而ChatGPT是免費的。我只是想看到一個世界，每個孩子都有一個個性化的導(dǎo)師，可以教他們?nèi)魏嗡麄兿胫赖臇|西，以他們想要的速度推動他們，讓他們按照自己天生的智力水平成長。世界會變得更好，AI今天就可以做到這一點。這不是要等待四年后的技術(shù)突破，AI已經(jīng)準(zhǔn)備好了。我想看到有人用一個驚人的AI導(dǎo)師席卷全球。我認(rèn)為在OpenAI，我們會盡一切努力支持有人大規(guī)模地做這件事。這是我們能夠改善世界的最直接方式之一。

主持人：語音模式有普及嗎？因為我以為當(dāng)我們有像電影《她》那樣的技術(shù)時，我們會經(jīng)常使用語音模式，一直和AI交談，但我發(fā)現(xiàn)自己更多的是在和AI發(fā)短信，我不怎么使用語音模式，這很奇怪，因為我一直以為會是相反的情況。你有什么看法嗎？因為你在OpenAI負(fù)責(zé)產(chǎn)品，你知道為什么它沒有普及，或者可能我的理解有誤？

Kevin Weil:我認(rèn)為它會普及的，我們有很多用戶一直在使用它。有很多重度用戶，比如我知道有人下班走路回家時，無論是走到車邊還是公交車站，他們會一直和ChatGPT交談，回顧他們的一天，討論會議，談?wù)摯k事項，最后從ChatGPT那里得到一組待辦事項，總結(jié)了他們的一天。所以有很多很酷的語音應(yīng)用場景。我認(rèn)為它可以比現(xiàn)在好得多。現(xiàn)在，如果你停止說話，語音模式會立即接入，因為它認(rèn)為你說完了。人類不會這樣做，他們會根據(jù)各種提示來判斷，而AI目前還不會。你開始說話，然后它停下來，然后又開始，我們?nèi)祟悓W(xué)會了稍微打斷對方，然后根據(jù)各種暗示決定誰繼續(xù)說。我們在播客中一直在這樣做。 所以有這些細(xì)微的暗示會讓對話感覺非常真實。我們非常重視這一點，我認(rèn)為你會很快看到很多改進(jìn)。語音模式對我來說很棒，但還沒有達(dá)到它應(yīng)該有的水平，我非常有信心我們會達(dá)到那個水平，這將開啟更多可能性。你希望能夠以與人類互動的每一種方式與ChatGPT交流，有時是視頻，有時是語音，有時是打字，你需要能夠做到所有這些。

主持人：Kevin，有時候你看著你正在做的工作，你會想，也許這個問題的答案是一個實體產(chǎn)品。你有想過這方面的事情嗎？

Kevin Weil:我們開始關(guān)注機器人技術(shù)，具體形式還有待觀察。可能是我們自己做一個大型機器人項目，或者我們只需要積累足夠的真實世界經(jīng)驗來構(gòu)建優(yōu)秀的視覺模型和現(xiàn)實世界理解模型。無論如何，我們知道機器人技術(shù)將是一個重要領(lǐng)域，我們希望為許多其他公司在機器人領(lǐng)域做出卓越成就提供技術(shù)支持。 對我來說，首先是讓數(shù)字世界運作正確，然后在數(shù)字世界中擁有人工通用智能幫助我們做各種事情之后，下一個明顯的方向就是機器人技術(shù)和對現(xiàn)實世界的影響。所以，如果你想成為我們希望成為的那種公司，你必須能夠在這兩個領(lǐng)域都發(fā)揮作用。

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參考資料：https://www.youtube.com/watch?v=SnSoMh9m5hc&t=88s&ab_channel=Overpowered

來源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈