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OpenAI奥尔特曼谈GPT-5:专业用户方能体验其真实进化

OpenAI奥尔特曼谈GPT-5:专业用户方能体验其真实进化

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2025-10-06
来源:https://www.ithome.com/0/887/652.htm

直播事故、网友吐槽、专家唱衰……GPT-5 登场第一天就遭遇口碑滑铁卢。有人说这是 AI 泡沫破裂的前兆,也有人预言「第二个 AI 寒冬」或将来临。但奥尔特曼在近日接受 Wired 采访时不认输,认为这是一次被误解的跃迁。真相究竟如何?

GPT-5 的发布不算体面。

发布会直播中,演示图表数据绘制错误导致严重误导,被观众抓包;

奥尔特曼:感受不到 GPT-5 变强,是因为你还不够「专业」

网友直接在发布会视频下面锐评并被点赞到第一位:「看吧,这肯定是用 GPT-5 做的 PPT。」

奥尔特曼:感受不到 GPT-5 变强,是因为你还不够「专业」

Reddit 上用户吐槽,「更不灵光」「没了 GPT-4o 的温柔」;

奥尔特曼:感受不到 GPT-5 变强,是因为你还不够「专业」

AI 专家 Gary Marcus 更是在多个平台「庆功」,直言这款史上最被吹捧的 AI 模型没达标,AGI 和「博士级认知」连边都没碰到。

奥尔特曼:感受不到 GPT-5 变强,是因为你还不够「专业」

质疑声席卷而来,一些人甚至喊出「AI 第二次寒冬要来了」。

但 OpenAI 显然不这么认为。

奥尔特曼事后接受采访时坦言:「确实,发布当天的氛围不太妙。」

奥尔特曼:感受不到 GPT-5 变强,是因为你还不够「专业」

不过他说,这不是模型能力的问题,而是节奏错了,期待错位了。

换句话说,GPT-5 不是不行,而是大家看它的角度出了偏差。

为什么这代 GPT 升级普通人感觉不到

要理解这点,得先搞清楚一个问题:GPT-5 到底进化了什么?

OpenAI 的解释是 —— 这一代的提升主要集中在科研、数学、代码等高阶领域。

奥尔特曼举了个例子:有物理学家说 GPT-5 帮他解开了研究瓶颈;生物学家惊叹它在某个难题上「想得出奇」。

可问题是,这些例子没人实名,也不是每个人都用得上。

正如奥尔特曼自己也承认:「大多数人不是物理研究员。」

于是,「进步」变得不明显,甚至成了「退步」。

再看几个更具体的细节:

在数学能力上,GPT-5 已经可以跻身「国际数学奥赛前五名」—— 而 GPT-4 还在「Top 200」徘徊(刚刚,OpenAI 神秘新模型斩获 IMO 2025 金牌!攻克奥数巅峰,硅谷沸腾);

在代码推理方面,GPT-5 能更准确地识别多步逻辑错误,甚至可以做部分单元测试的自动化;

它更擅长写论文摘要、提出科学假设,部分实验室已开始小规模应用。

这些变化,普通用户几乎感受不到。也正因此,它被误会成了「换皮产品」。

GPT 的技术范式已经偷偷改道了

过去几年,OpenAI 的策略是「投喂更多数据 + 更大模型 + 更强算力」,一条路走到底。

但到了 GPT-5,事情变了。

这一代模型的能力,不是靠数据量或算力暴力增长堆出来的。

核心升级源自:基于人类反馈的强化学习(RLHF)。

奥尔特曼:感受不到 GPT-5 变强,是因为你还不够「专业」

简单说,就是找来一批专家,对模型输出进行评估、打分、反馈,再反复训练它「像专家一样思考」。

更有意思的是:现在的模型已经可以「喂自己吃东西」了。

Greg Brockman 称,当模型不够聪明时,只能靠大模型训练;但一旦它有足够的判断力,就可以从自己的输出中筛选优质内容,再回过头来教自己。

这个逻辑叫「自采样」(sampling from itself),是 AI 走向自我优化的关键节点。

这场技术转向带来了很大的变化:

它更擅长处理复杂推理链条;

对幻觉和错误率的控制更严格;

在专业场景的适应性更强。

GPT 变得更像一个满嘴术语的专家了,但或许也和普通人之间交流的隔阂变深了。

OpenAI 没放弃规模化,只是暂时「火力不足」

面对「规模化路线失败」的批评,OpenAI 并不认同。

虽然 GPT-5 并不是靠「多 10 倍显卡」训练出来的,但他们并没有停止投资基础设施。

相反,奥尔特曼明确表示:我们依然相信规模,但现在的难度是物理级的。

以他们正在德州阿比林(Abilene, Texas)建设的数据中心为例,预算高达数百亿美元。

奥尔特曼:感受不到 GPT-5 变强,是因为你还不够「专业」

Greg Brockman 形容,这种规模的基建,「就像做一台 2 倍大的火箭 —— 难度是 10 倍以上」。

原因显而易见:下一代模型的突破,不仅需要更聪明的训练策略,还要更大算力支撑,而现在的全球芯片与电力资源远远跟不上。

也就是说,强化学习是「当下最优解」,但真正把 AI 推向 AGI 级别,还是得靠规模发力。

AGI 不再是一个终点,而是一种「持续影响力」

奥尔特曼过去几年的演讲里,AGI 一直被描述为终极目标:「当 AI 能完成大多数人类有价值的工作,我们就完成了使命。」

但最近,他换了说法。

现在的 OpenAI 认为:AGI 不是终点站,而是一段旅程。

或者说,它是一个「指数式增长的过程」,而非某个模型突然变得「全能」。

这种转向有两个好处:

再也不需要设定一个「AGI 发布日期」来背负压力;

更适合以「科学进展速度」为衡量标准,而不是单次能力跃迁。

奥尔特曼的新定义里,AGI 的核心是能参与推动基础科研进步,比如物理理论、化学实验、药物筛选。

正因如此,你会看到 OpenAI 内部正在「品牌化」这个模糊概念:

员工笔电上贴着「FEEL THE AGI」;

总部一楼有卖同款 T 恤;

奥尔特曼:感受不到 GPT-5 变强,是因为你还不够「专业」

办公区墙上贴满「AI 青春期」的解释图 —— 指的是 AI 从「只会模仿」走向「有点意识」的尴尬阶段。

OpenAI 眼中的 GPT-5,就是 AGI 的青春期。

你或许应该更关注的是今天它能帮你做多少事

GPT-5 的争议,其实是一场「叙事落差」:

公众盼望的是「AI 通关」,而 OpenAI 现在给的是「能力曲线」。

模型升级的路线,已经从「炫技」转向「内功」。

奥尔特曼说,GPT-6 会更好,GPT-7 会更惊人。

但真正值得期待的,是你手里的模型,能不能今天就帮你少错一步、多做一点。

参考资料:

https://www.wired.com/story/sam-altman-says-the-gpt-5-haters-got-it-all-wrong/

本文来自微信公众号:新智元(ID:AI_era)

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