你是否好奇AI技術將如何改變我們的生活？未來五到十年，OpenAI的技術能帶來哪些突破性的變革？Sam Altman如何看待無代碼工具的未來發展，以及AI智能體的潛力？以下是20VC創辦人Harry Stebbings與OpenAI的CEO，Sam Altman日前在OpenAI倫敦開發者日活動上進行線上對談的20個話題。由Harry Stebbings提問，Sam Altman回答。這篇文章將Sam Altman的回答重點提煉出來，一起帶你深入了解OpenAI的未來藍圖，預見AI模型將如何推動科技和社會進步。
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1. OpenAI 的未來發展方向
Sam Altman表示，OpenAI希望在各個方面取得突破，特別是推理模型對於OpenAI來說非常重要。他希望LLM推理能力的提升，能夠開啟新的可能性，幫助OpenAI實現許多長久以來的期待，例如為新的科學發現做出貢獻或幫助人類編寫更複雜的程式碼。這些進展將會推動科技的重大進步，因此o系列模型將會快速改進，對於OpenAI來說具有重要的戰略意義。
2. 無代碼工具的未來發展
Sam Altman表示，開發無代碼工具來幫助非技術背景的創始人是OpenAI的目標。第一步是開發能夠提高編程效率的工具，使已經會編程的人更高效，最終目標是提供真正高品質的無代碼工具。雖然目前市場上已有一些不錯的無代碼工具，但若要利用這些工具來構建完整的創業項目，仍需要一段時間。
3. 微調 RAG 系統是否浪費時間
Sam Altman表示，OpenAI將全力以赴並相信能夠持續提升模型性能。如果你的業務主要是修補當前模型的某些缺陷，那麼當模型改進後，這部分的業務可能會失去價值。與其修補不完美的部分，不如把精力放在能從模型進步中獲益的領域上，這樣對企業更有長遠的意義。
4. 創業者與投資人如何把握機會
Sam Altman認為未來會有數萬億美元的新市值由AI開發的產品和服務創造出來，這些創新可能是以前不可能或不切實際的。OpenAI會致力於提升模型本身，但除此之外，還有大量機會是利用這些新技術來開發新產品和服務，例如出色的AI輔導老師或AI醫療顧問等。初創公司應該專注於開發能長期創造價值的應用，而非僅限於彌補當前模型的缺陷。
5. AI 的價值與資本支出
Sam Altman表示，對於AI的潛力來說，如果在數量級上大致正確，這樣的預測已經足夠。他認為AI是一次重大技術革命，會帶來巨大的價值與資本支出。Altman舉例，未來可能誕生無代碼軟體智能體，讓任何人都能描述所需的企業軟體，這將帶來巨大的經濟價值。
6. 開源在 AI 中的角色
Sam Altman認為開源模型在AI生態系統中佔有重要位置，目前已有許多優秀的開源模型。同時，市場也需要整合良好的服務與API。OpenAI會選擇提供AI智能體作為面向客戶的產品和服務方式，而開源模型則是其中的一部分。
7. AI Agent的誤解與潛力
Sam Altman表示，AI Agent 是可以接受長期任務並在執行過程中只需最少監督的系統。人們對AI Agent的誤解在於認為它只是替代人類行動，例如：預訂餐廳。而實際上，AI Agent可以突破人類的限制，例如：同時聯絡數百家餐廳，找出最適合的選項。AI Agent還可以成為一個非常聰明的高級同事，幫助你完成較長期的專案。
8. SaaS 定價模式的改變
Sam Altman推測，未來的定價模式將可能基於持續為你工作的計算資源，而非按用戶數量或AI Agent 數量來收費。
9. AI Agent是否需要專門構建的模型
Sam Altman表示，OpenAI仍需構建大量基礎設施和算法框架，目前的o1模型正朝著完成出色的AI Agent任務的方向發展。
10. 模型的價值與訓練成本
Sam Altman認為模型確實是貶值資產，但稱其價值低於訓練成本的觀點是錯誤的。從模型中獲得的收入能夠證明投資是合理的，但這不適用於所有公司。如果技術稍微落後或產品缺乏吸引力，可能難以獲得投資回報。但像ChatGPT這樣成功的案例，擁有數億用戶，能夠分攤高昂的訓練成本，使投資回報成為可能。
11. 推理模型如何保持差異化
Sam Altman表示，推理是目前最重要的關注領域，他認為這將是解鎖下一個巨大價值飛躍的關鍵。OpenAI團隊會在很多方面改進模型，包括多模態技術，以及加入其他對用戶非常重要的功能。
12. 推理與多模態的結合
Sam Altman認為，希望推理和多模態的結合能夠自然而然地發揮作用，雖然實現這一目標需要付出一些努力，但他相信這是可能的，就像人類嬰兒在語言能力不成熟時也能進行視覺推理一樣。
13. 核心推理能力的突破
Sam Altman表示，OpenAI的核心競爭力之一在於團隊能夠反復去做全新、未經證實的事情，而非僅僅複製別人已經做過的技術。這是推動人類進步最重要的因素之一。他希望未來能分享自己學到的如何建立這樣一個組織和文化的經驗。
14. 領導力的變化
Sam Altman表示，這幾年變化最快的是事物發展的速度。OpenAI在短短兩年內從零增長到百億美元收入，這需要團隊快速適應從研究到商業化的整個過程，這與傳統的硅谷創業公司有很大不同。
15. 學習的渴望與挑戰
Sam Altman表示，他希望有更多時間去學習如何讓公司實現下一個十倍增長，而不是僅僅10%的增長。他強調，在快速成長的環境中，保持內部溝通和結構是非常重要的，這樣才能思考更大規模的問題並提前規劃未來的需求。
16. 雇傭年輕人的建議
Sam Altman認為這建議有一定道理，但並不絕對。不同公司有不同的需求，關鍵是找到適合的員工。他提到，年輕人帶來的活力與經驗豐富的專家同樣重要，二者兼顧才是最理想的組合。
17. 其他 AI 模型的優勢
Sam Altman表示，Anthropic的模型在編碼上表現很好，開發者可以根據任務和需求選擇不同的模型提供商。在未來，AI將無處不在，人們將從單一模型的討論轉向整個AI系統。
18. Scaling Law 的持續性
Sam Altman認為，模型能力的提升會繼續，雖然在過程中會遇到挑戰，但團隊總能找到解決方法。他強調，對於AGI（通用人工智能）的熱情是OpenAI團隊保持動力的重要因素。
19. 難以抉擇的決定
Sam Altman表示，沒有特別大的決定困擾著他，但每天的「51/49」決策往往是最難的，因為這些決定並沒有明顯的對錯之分。他認為，在做出重大決策時，有一群信賴的同事是非常重要的。
20. AI 浪潮與互聯網泡沫的比較
Sam Altman認為這兩者有很大不同，尤其在資金投入方面。雖然人們喜歡將新技術革命與過去的技術變革類比，但AI的情況與互聯網革命並不完全相同。他認為，用晶體管技術的擴展性來類比AI可能更為恰當，未來AI將成為技術的基本要素，無處不在，但不是每個使用AI的公司都會被稱為「AI公司」。
21. OpenAI 五到十年的藍圖
Sam Altman表示，自己可以輕鬆描繪出未來兩年的情況：如果OpenAI目前的方向是正確的，並且能夠開發出優秀的AI系統，特別是在推動科學進步方面，這將帶來顯著的成果。他認為，在五年內，我們可能會看到技術本身以令人難以置信的速度改進。
預測的第二部分是，儘管技術飛速發展，社會本身的變化可能相對較小。舉例來說，如果五年前問人們計算機是否能通過圖靈測試，他們可能會說不會。如果你告訴他們計算機真的通過了，他們可能會認為這將給社會帶來翻天覆地的變化。但事實上，OpenAI在某種程度上已滿足了圖靈測試的標準，但社會並未因此發生劇變。
這種現象可能會繼續發生：科學進步不斷超出所有人的預期，而社會變化卻相對緩慢。然而，從長遠來看，社會終究會發生巨大的變化。
偉達重
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