Sam Altman驳斥AI误解 人类将更忙碌且创业意愿增强

关于“AI取代人类工作”的讨论，最近出现了一个值得玩味的转折。在《下一个重大事件》节目中，OpenAI的CEO萨姆·奥特曼罕见地公开反驳了一种流行叙事。他认为，“50%的工作将消失”这句话本身，就是一种灾难传播。

免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新！ 👉 点此立即查看 👈

他甚至直言，由一家可能成为史上最有价值公司的负责人，跑出来说“我们要消灭一半岗位”，这本身就缺乏共情。更反常识的是，奥特曼并不认为AI会让人失业、变懒或失去价值。恰恰相反，他提出了一个反直觉的判断：AI能力越强，人类可能越忙。

他分享了一个真实案例：有人用新模型一小时干完了过去几周的工作。你以为他会去喝咖啡？不，他半夜爬起来继续干。因为能做的事情，突然多到了不可思议的程度。

这并非孤例。另一个被彻底打脸的说法是：AI只会抄袭，不会创造。奥特曼回忆，当年无数科学家信誓旦旦地说：“预测下一个token永远不可能产生新知识。”但是当ChatGPT推导出物理学家认为AI不可能解开的公式，做出了人类从未见过的围棋“第37手”，这些论断都被现实推翻了。

那么，工作到底会不会消失？奥特曼的回答像个清醒的异类：工作形态会变，但“无所事事的世界”不会来。人类永远会寻找新的边界、新的难题、新的产品去奋斗，哪怕只是为了证明自己还有用。

爱上AI，不需要理由

是什么让一位顶尖的科技公司CEO，在二十年前就痴迷于AI？在访谈中，奥特曼给出了两个核心理由。

首先，从技术角度看，它就是世界上最酷的东西。让计算机思考、替我们做事、帮助人类——这个想法本身就极其迷人。人类技术进步的历史，就是在工具之上不断创造新工具，搭建越来越复杂的“脚手架”。AI是这条路径的自然延伸，是一个非常优美的想法。

其次，从科技与科学发现的角度来说，它真的可能让世界变得更好。把这种工具交到人们手中，让大家去创造、探索、建立公司、创作艺术，这正是世界变好的方式，也是人们获得成就感的重要来源。我们即将进入一个时代：一个人或三个人就能建立一家强大的公司。AI将释放的人类潜力，以及它带来的新事物，是过去完全无法想象的。

AI和预测极其相近，学会预测才能谈AI

Transformer架构刚出现时，看起来只是一个预测文本的模型。但这个突破却推动了整个领域的巨大进展。奥特曼经常思考这一点，并引用OpenAI联合创始人伊利亚·苏茨克沃的一句话：“预测非常接近智能。”

意思是，如果你能够把关于世界的一切信息压缩成最小的表达形式，并在此基础上预测接下来会发生什么，那你其实已经在某种深层意义上理解了世界。这就像孩子理解世界的过程。当时很多AI研究者对生成式模型感到兴奋却说不清原因，核心或许就在这里：预测与智能极其接近。构建真正理解数据的系统，学会预测下一步，是非常关键的一环。

那么，如果给不同的人输入完全相同的信息，输出会一样吗？奥特曼的答案是否定的，而且他很庆幸不会。人类经验的丰富性正来自差异，不同的兴趣、天赋，以及不同的“训练数据”。如果每个人都产生完全相同的想法，那将是一件非常悲哀的事情。

怎么定义AI的人格？应该多鼓励？还是多批评？

历史上从来没有这么多人在与“同一个心智”对话。如今，每周有数亿用户与ChatGPT互动。这对设计其“人格”提出了前所未有的挑战。

奥特曼坦言，这件事极其困难。不同的人想要不同的人格，同一个人在不同时间也想要不同的人格。短期来看，你可能希望模型不断鼓励你；但从长期成长角度，你可能更希望它挑战你、反驳你。几乎没有人真的想去调节一个“多幽默一点”或“少批评一点”的滑块，就像现实生活中我们不会这样设定朋友一样。

目前，ChatGPT还无法完美理解这种情境差异，但这是努力的方向。记忆能力和理解用户的能力正在推进。过去尝试过的“人格滑块”被证明并非正确方向。

GPT-4o曾因“过于迎合用户”引发讨论，但也有人写信说，那是他们人生中唯一支持他们的对话。奥特曼至今仍记得那些邮件，这带来了巨大的责任。行业过去像对待生物安全风险那样，用严格的科学方法去研究“AI人格”的影响了吗？并没有。但它对世界产生的影响已经非常巨大，大部分是积极的，也确实出现过负面影响。

关于默认人格应该是什么、边界在哪里，至今没有一个“标准答案”。但可以确定的是，这是一个极其重要、而且只会越来越重要的问题。

根据文化差异调整AI，人类仍需做好克服困难的准备

那么，该如何思考并解决这个难题？奥特曼的做法是，邀请一小部分他认为在不同层面都非常有智慧的人参与进来，包括来自伟大精神传统的人、顶级临床心理学家，以及那些真正理解人类互动与动机来源的专家。他请他们尝试为ChatGPT撰写不同版本的“行为指南”，探讨怎样的方式能够最大化人的成长、成就感和幸福感，并尝试让AI对齐这些原则。

这当然需要考虑文化差异，但人类身上也存在一些超越文化的、更接近生物学层面的共性。有本名为《Human Universals》的书研究了几乎所有已知人类文化，发现了一些有趣的普遍性，例如“重视旅行”居然在所有文化中都存在。

然而，随着AI可能带来巨大繁荣，一个担忧浮现了：如果每个人都能选择工作而非被迫工作，生活条件优越，那“奋斗”怎么办？人类是否仍然需要挑战和克服困难的过程？这些似乎也是人类进化的重要组成部分。

有了AI人就不工作了？新产品、新事物、新边界仍需要人来探索

这种担忧或许是一种“错误类比”。回看历史上的技术革命，总体就业并没有减少，只是岗位发生了变化。我们曾被承诺过每周工作四小时、更少压力、更多幸福。但问题在于，人类总想要更多，标准在不断提高。

更重要的是，我们想要成就感、竞争、对彼此有价值。无论未来世界变成什么样，人类仍然会探索新的边界、发明新产品、新服务，创造新的事物。就像几十年前有音乐制作人说“音乐已经足够好了，人类大概不再需要创作新音乐了”一样，事实并非如此。人类不是那样运作的。

所以，无论你怎么看，人们仍然会努力工作、会感到压力、也会不断追求创造与突破，并在这个过程中获得成长和满足。也许未来的“奋斗形式”完全不同于今天，但那种精神本质应该是相似的。

“50%岗位消失”属于灾难叙事，不要过度神话AI

为什么“50%的工作将消失”这种叙事会流行？奥特曼认为，人类天然更容易被“灾难叙事”吸引。新闻更倾向报道坏事，人们似乎也更喜欢讨论未来可能多么糟糕。面对如此规模的技术变革，保持谨慎是合理的，从进化角度看，关注风险有助于防御危险。

但他也指出，由AI公司CEO来说“我们会消灭一半工作岗位”，本身就显得缺乏共情。这不是正确的理解方式。工作确实会消失，但历史上每一次技术革命都是如此；真正发生的是工作形态改变。

有人告诉他，用新版模型一小时完成的事情，两年前需要几周。原以为会变得更轻松，但现实是，他比以往任何时候都更忙，甚至半夜醒来继续工作，只因为能做的事情太多了。新工具出现后，人类会用新的方式创造。经济结构和就业形态会发生巨大变化，关于新的社会契约的严肃讨论是必要的。但未来不会变成一个人人无所事事、失去意义的世界。世界不会停止运转——只是会变得不同而已。

预测下一个 token 不可能产生新知识？ChatGPT推翻了这个理论

AI本质上是一个预测模型，那它如何实现科学突破？是像人类一样推理，还是像围棋“第37手”那样创造出前所未有的事物？

奥特曼想起最早的GPT模型刚出来时，很多聪明的科学家断言：“预测下一个token永远不可能产生新知识。”他们认为模型只是基于已有数据训练，不可能发现任何新东西，并给出了各种高级的解释。

但后来，从某个版本开始，模型开始以小规模的方式为人类知识体系贡献新内容，比如证明此前未证明的数学定理，或提出新的物理学发现。虽然规模尚小，但趋势已经出现。

某种意义上，“第37手”就是这种现象的例子。训练模型去预测下一个token，听起来只是复述已有内容。但它却能够利用这种能力，去发现世界上从未存在过的新东西——这在直觉上并不明显。真正发生的事情是：通过“预测下一个token”的训练，模型学会了推理，理解了数据之间的关系，并能补全下一步，即使那是它从未见过的。这种推理能力可以应用于全新的问题。

训练更快更聪明的模型，比让人类拥有聪明的大脑容易得多

人类其实也是如此。人可以学习所有已知的物理学知识，通过训练形成思维方式，而不仅仅是记住事实，最终发现新的物理规律。这些模型正在做的事情，本质上类似。

那么，人类是否也能做到？如果给足时间和更强的大脑，大概是可以的。但相比之下，制造一个更大、更快的模型，要比让人类拥有更大的大脑容易得多。所以我们拥有了一种新的“外部思考工具”。它可以替我们对一个问题进行极高强度的思考。当你看到模型能在几秒钟内阅读几十万页资料时，你会意识到，以人类目前的大脑规模，这是不可能的。

AI辅助医疗，从不可能到可能

在科学突破方面，个性化医疗是一个令人兴奋的方向。例如，为每个癌症患者定制mRNA疫苗。这听起来像是我们理所当然应该拥有的东西，但为何尚未实现？

原因很多，其中一个重要问题是监管体系，比如FDA目前还不太适合处理这种高度个性化的医疗模式。不过情况正在快速改善。

奥特曼本人也会使用ChatGPT管理健康，甚至有点过度，自称“ChatGPT疑病症”。任何轻微症状，他都会开始在ChatGPT里深挖，也会上传体检报告。刚发布ChatGPT时，它在医疗方面的能力很有限。当时很多人说：人们永远不会用ChatGPT获取医疗建议，它不够好，也永远不可能足够好。

当然，人们仍然想咨询医生。但现在用户向ChatGPT提出医疗问题的数量，以及他们反馈说获得了非常有帮助的信息的比例，已经高得惊人。

“AI没有价值，不能改变世界”——荒谬且让人恼火

一直有人怀疑这项技术是否真的会产生巨大影响，这会困扰奥特曼吗？答案是：会。按理说现在不应该再困扰了，但它还是让人非常恼火。

任何重大技术突破都是这样。在人类真正飞上天空之前，报纸还在说人类永远不可能飞行，可能要等一百年，结果下一周人类就飞起来了。OpenAI早期经常提到《纽约时报》关于莱特兄弟的那篇文章，并预言AI也会像这样发展。事实证明他们是对的。

在早期阶段，质疑“也许不会产生巨大影响”在智识上是诚实的。但现在还有人说AI没有真正价值、不会改变世界，这就太荒谬了。这种观点既不诚实，也非常令人沮丧。

AI让人类越来越忙，给了每个年轻人创业的机会

当每天都在一线努力推动事情前进时，你希望更多人相信它。人们必须先“看见”，才会真正投入并开始建设。归根结底，人们在为真正关心的事情努力时才最有成就感。

过去几周，奥特曼一直在亲自观察人们使用最新模型，理解它如何改变工作，他们兴奋什么、不满意什么，以及还需要什么能力。他主要和公司创始人或资深工程师交流，但也意识到应该去和更多年轻人坐下来，让他们直接试用，观察行为、倾听担忧。

几年前，25岁左右的创业者明显减少了。现在情况完全改变了。是什么造成了这种变化？很多因素同时发生。美国教育体系曾经历过低迷时期，又恰逢疫情，在某种程度上削弱了一整代人的动力，不断告诉他们未来会变坏、资本主义不好、公司不好、野心也不好。现在这种氛围已经被纠正了，人们重新开始拥抱进取心。

另一个原因是，创业往往在技术格局发生重大变化时最繁荣。2008年iPhone App Store发布时是一次浪潮，更早AWS出现时也是一次。但之后很长时间没有新的技术范式转变，直到AI出现。那段时间就像在荒野里前行——依然有成功公司，但远没有真正技术转折期那么多。

现在的AI只是”前菜”，个人AGI才是终极目标

现在有三个最重要的方向：

第一，加速科研。从AI本身研究到物理、生物等领域，科学研究对人类影响巨大。

第二，加速经济发展。包括自动化创业、企业通过AI提高生产力，甚至未来建设太空殖民地。

第三，是“个人AGI”。ChatGPT只是一个早期预览。真正理想的状态是：有一个始终为你工作的AGI，理解你全部人生背景与上下文，持续使用算力让你的生活变得更好。

这三个方向在底层技术上高度相似，但它们是社会最能感受到价值的领域。

十亿万亿token不是神话，但单纯追求token是不理智的

AI的发展呈指数级，很多人认为更长的上下文窗口会非常关键。但奥特曼认为，不一定需要字面意义上十亿或万亿token的上下文窗口。真正重要的是模型能够有效理解你的整个人生、整个公司或所有你关心的事情。

现在已经出现很多惊人的方法，可以在现有上下文窗口内识别真正重要的信息，或在需要时调用工具检索次要信息，从而更高效地利用容量。随着新模型以及未来几个月将加入的新功能，那种感觉会非常接近“无限上下文”：模型真的理解了大量信息，脑中拥有的内容甚至比人类自己记住的还多。

算力最易突破、数据次之、算法突破回报最高但最难

新模型有什么不同？更聪明、更快，上下文更长。主观体验就是现在让模型做一件事，大多数时候它真的能做对。这得益于大量算法层面的改进，这是一个更新、更好、更大的基础模型，采用了不同的架构和优化。同时，也整合了过去学到的所有后训练经验，包括人们如何真正使用这些模型，以及如何把模型连接到现实世界。

AI的进步大致来自三个方向：更好的算法、更多的数据，以及更多算力。不过“更多数据”是个宽泛概念，可能意味着更多训练数据，也可能意味着把模型接入一个持续学习的循环。

那么，哪个方向最容易取得突破？增加算力是最确定的路径。这里的科学不多，主要是资金和供应链问题，但基本可以通过投入来实现。算法突破的回报最高，但也是最难、最不确定的。数据改进则处在中间。

自我递归已经开始，远未达到AI自己造模型的阶段

更好的数据是不是和递归学习有关？比如模型自己教自己？可以是。如果模型足够聪明，它可能证明一个以前没人证明过的定理。下一轮训练时，这个新证明就成为新的学习材料。

我们现在是不是已经进入模型自我改进阶段？这个问题很难界定。从某种意义上说，显然是的。比如工程师因为Codex效率提升了三倍，他们用上一代模型写代码来构建下一代模型，这某种程度上就是自我改进。但如果你指的是那种“按一个按钮，让AI自己发明新算法并造出下一代模型”，那肯定还没有。

不大力发展机器人，就只能等着被AGI“指挥”

我们生活在物理世界里。即便是在虚拟世界中，也需要庞大的物理基础设施：制造芯片、建设数据中心、运营电站等等。如果出现一种未来，计算机能完成惊人的智能工作，但因为我们没解决机器人的问题，人类反而要成为AGI的“执行器”，被指挥去搬桌子、操作设备，那将是一个噩梦般的未来。所以必须发展机器人。

哪种形态的机器人最好？奥特曼并不执着于具体形态，真正想要的是自动化制造能力。当需要某种东西时，可以拥有像ChatGPT一样通用的机器人工厂，能够自我重构，然后生产更多这种东西。至于OpenAI会自己制造还是合作，目前还不知道。

iPhone虽伟大但不是为AI设计，要为AI重新发明硬件

除了机器人，AI硬件本身也是重点。奥特曼认为，iPhone是史上最伟大的消费电子产品之一，但它并不是为“AI全程理解你的人生”这个世界设计的。手机是开或关的，但如果一段对话很有价值，我希望未来我的个人AGI能理解并记住它，而手机放在口袋里做不到这一点。需要一种设备，在用户愿意时，它能参与、理解并记录。

但如果设备始终在记录，人们会产生不适感。奥特曼完全同意这一点。他最初找前苹果首席设计官乔尼·艾夫聊天，正是因为他在思考AI时代的硬件形态，以及那种“技术过度存在于生活中”的不适感。哪怕是智能音箱，也会让人觉得侵入性很强。他认为艾夫非常擅长设计能够在这些矛盾之间取得平衡的产品。

从不信任Agent到彻底被Agent驯服

对于后台运行的AI智能体（Agent），奥特曼的态度经历了巨大转变。当团队最早做Codex应用时，有个功能允许AI在后台直接操作电脑，不需要每一步都询问用户。一开始他坚决说绝对不会打开这个功能。但坚持了几个小时后，他被不断授权操作烦到了，就打开了。

于是一个Agent开始在后台帮他处理各种事情。很快他甚至不想关电脑，因为它还在替他工作。这个转变非常自然、毫无戏剧性。他从完全不信任，变成非常喜欢有一个智能体在后台持续做有用的事情。

它当时具体做什么？处理消息、处理邮件。后来他试着让它直接看看电脑，自己判断能做些什么来帮忙。第一次尝试的时候其实没有，但它启发他做了一个自动生成的待办事项列表，一个可以自动补全的to-do list，非常有意思。这只是他自己写的一个小程序，并非集成在ChatGPT里的功能。

有AI的未来，每个人都会有一个幕僚长式的Agent

未来会不会出现多个Agent协同工作？比如一个当私人教练，一个负责别的事情？奥特曼经常在想这个问题。这其实是他最想知道答案的产品设计问题之一。人们究竟希望怎样和AI一起工作？他猜测人们会在认知上区分不同的Agent，然后会有一个类似个人助理或幕僚长的核心Agent，大多数时候负责协调其他Agent。

如果畅想未来，比如2050年，一种几乎难以想象的繁荣是有可能的。真正希望、也必须努力争取的是，人类拥有极高程度的自主性，每个人都能创造和行动，超越今天的想象。同时，要避免权力过度集中。至于世界具体长什么样，不知道。也许会有太空殖民地，也许有飞行汽车，也可能有悬浮列车。希望它看起来真的像“未来”。

那么，这位AI领域的领军人物，脑子里最常出现的想法是什么？奥特曼的回答是：如何让这项技术成功地在社会中落地。不只是技术本身，而是如何促进人类的自主性和创业精神？未来的社会契约应该是什么样？如果GDP下降，但生活质量持续上升，这意味着什么？又该如何在不破坏短期经济的前提下，足够激进地建设供应链和算力基础设施，为一个良好且公平的未来做好准备？这些问题，他每天都在思考。