今天，Sam Altman 在和他弟弟 Jack Altman 的對談中分享了關于他對未來 5 到 10 年 AI 發展的預測與見解，談話內容涵蓋 AI 科研、人形機器人、超級智能、OpenAI 設備、供應鏈等話題，并對 Meta 挖人做了回應。

這場兄弟對談輕松、溫情且充滿洞見，也讓我們看到了Sam Altman「CEO 模式」之外的另一面。

討論要點：

AI 不止是「科研助手」和效率工具，更能自主發現新的科學：
推理能力的提升讓 AI 逐漸能夠像博士一樣進行專業領域的復雜思考，科學家們已經通過 AI 提高了研究效率。Sam Altman 認為在未來五到十年，AI 將具備更多自主科研能力，甚至能發現新的科學。

人形機器人存在技術難題，但未來樂觀：
目前 AI 在物理操作領域有所進展，但真正的人形機器人在機械工程方面仍存在技術難題。不過 Altman 對此持樂觀態度，他認為當能在現實世界中自由行走和執行任務的機器人出現時，人們能感受到切實的「未來沖擊」。

超級智能時代，人類的自適應能力將超越想象：
人類有能力構建出極其強大的超級智能系統，但到那時，給技術給社會帶來的震動可能并沒有想象中那么大，人類會很快適應。同時，Altman 認為我們也無需過于擔心 AI 給人類造成的就業威脅，因為人類會適應并很快創造新的工作角色。

無處不在的「AI 伴侶」是 OpenAI 的理想產品形態
Altman 描繪了 OpenAI 為消費者構建的終極產品形態——「AI伴侶」。與傳統計算設備相比，未來的 AI 可能通過更直觀的設備形式融入人們的生活。

打造「AI 工廠」，完善供應鏈是未來關鍵：
AI 將成為跨行業的核心技術，未來可能涉及太空探索等領域。能源問題可能通過核裂變等新技術得到解決，為 AI 提供支撐。

對 Meta 的看法：
Altman 對 Meta 在 AI 領域的競爭態度表示尊重，但他認為 OpenAI 更具創新潛力，并且其團隊文化比 Meta 更加注重創新，而不是復制現有成果。

原視頻：https://www.youtube.com/watch?v=mZUG0pr5hBo

以下是對談實錄，編譯略作調整。

不止是「科研助手」，AI 還能真正發現新的科學

Jack Altman: 我想從 AI 的未來聊起，尤其是中期的未來。短期的我興趣不大，長期的誰都說不準，但五年、十年這個區間，我覺得最值得聊。我想讓你大膽預測一些具體的東西。

我們先從軟件聊起吧——目前看來最有效的應用場景是編程，或者說是聊天和編程。那接下來呢？就是「聊天+編程」之后，你覺得會出現哪些新的 AI 使用場景？

Sam Altman: 我覺得接下來會出現很多令人驚嘆的新產品，比如會有一些非常瘋狂的社交體驗，還有類似 Google Docs 的 AI 協作流程，但效率會高得多。你會開始看到類似「虛擬員工」的東西。

但我認為，在未來五到十年的時間里，最具影響力的還是 AI 真正能發現新的科學。這聽起來像是個很大膽的說法，但我認為它是真的。如果這個判斷正確，隨著時間的推移，它帶來的影響將遠遠超過其他所有事情。

Jack Altman: 你為什么認為 AI 能發現新的科學？

Sam Altman: 我覺得我們已經在模型中實現了「推理能力」的突破。雖然還有很多路要走，但我們大致知道接下來該怎么做。而且你知道，o3 已經非常聰明了,你會聽到有人說，「哇，這就像一個優秀的博士」。

Jack Altman: 「推理能力的突破」具體指的是什么？

Sam Altman: 就是說，這些模型現在可以在特定領域中，進行你期望一位博士能做到的那種推理。某種意義上，就像我們已經見過 AI 達到了世界頂尖程序員的水平，或者能在世界最難的數學競賽中拿到高分，或者能解決一些只有該領域專家博士才會做的問題。

我們可能沒表現出多驚訝，這其實挺瘋狂的，但它確實是一件很了不起的事情。在過去一年里，模型的推理能力取得了很大的進展。

Jack Altman: 你對此感到驚訝嗎？

Sam Altman: 是的。

Jack Altman:你原本以為它只是「下一次的 Token 提升」？

Sam Altman: 我原本以為我們達到現在這個水平還需要再花點時間，但過去一年的進展比我預期的快得多。

Jack Altman: 這個「推理能力」的實現過程，是你原本預想的那種方式嗎？

Sam Altman: 就像 OpenAI 發展史上經常發生的情況一樣，很多時候一些看起來最「笨」的方法反而奏效了。我本不該再為這種事感到驚訝，但每次發生時還是會有點意外。

Jack Altman: 所以你覺得推理能力會讓科學發展得更快，還是說會帶來全新的發現，還是兩者都會？

Sam Altman: 我覺得兩者都會。

你已經能聽到一些科學家說，借助 AI 他們的研究效率更高了。雖然我們現在還沒有讓 AI 完全自主地進行科學研究，但如果一個人類科學家使用 o3 后效率提升三倍，那也已經是非常重大的變化了。

隨著技術發展，AI 會逐漸具備一定的自主科研能力，甚至能發現新的物理學規律。

Jack Altman: 這些事情現在是在類似 Copilot 的輔助狀態中發生的嗎？

Sam Altman: 是的，現在的確還沒到那種你能直接對 ChatGPT 說「幫我發現新的物理學原理」，然后它就真能做到的程度。目前更多還是類似「Copilot」這種輔助角色。

但我聽到一些生物學家的非正式說法，比如說 AI 真的提出了一個很有潛力的想法，然后他們再進一步發展，結果真的帶來了一個基礎性的突破。

Jack Altman: 你覺得是讓 AI 幫你創建一個完整的電商業務更容易，還是讓它去完成一項高難度的科學研究？

Sam Altman: 我一直在思考這個問題——比如說，如果你給 AI 建一個價值一千億美元的粒子加速器，然后讓它負責做決策、分析數據、告訴我們該做哪些實驗，我們再去執行，這是一種方式。另一種是你花同樣的錢建立一個可以與現實經濟系統對接的 AI 基礎設施。

哪個方向更容易讓 AI 實現突破性成果？我覺得物理是一個更「干凈」的問題。如果你能獲取新的高能物理數據，再給 AI 實驗能力，我覺得這是一個更清晰、更可控的問題。

我聽過一些人說，他們預計 AI 首個能自主做出科學發現的領域會是天體物理學。我不確定這說法是否準確，但原因是這個領域數據量巨大，而我們沒有足夠的博士去分析這些數據。

也許要發現新東西沒那么難，但我也不敢說得太肯定。

Jack Altman: 好吧，所以科學會變得更強，編程和對話功能也會持續進步。那在商業方面呢？你是否也能通過一個提示詞就讓 AI 幫你構建一個完整的公司？比如說「我要創建一個這樣的業務」，然后它就能開始操作——這種事真的會發生嗎？

Sam Altman: 現在確實有人在小規模地這么做。你會聽到一些故事，比如有人用 AI 做市場調研，發現一個新產品，然后發郵件找制造商生產這個東西，在亞馬遜上賣，再投放廣告。

這些人確實找到了在非常「草根」的方式下，用 AI 啟動一個玩具規模的業務的方法，而且真的有效。所以說，確實已經有人在一步步「爬坡」了。

從大腦到身體，人形機器人的未來已來

Jack Altman: 那如果是涉及現實世界中的「實體動作」呢？比如搬運實物這些。因為在軟件方面你講得很清楚，科學方面我信你，但關于現實中物理操作這一塊呢？

Sam Altman: 確實，在這方面我們還稍微有點落后。但我覺得我們終究會做到的。

比如說，我們現在有一些新技術，可能就能實現標準汽車上的自動駕駛，效果遠遠好于目前任何一種方法。雖然這可能不是你說的那種「人形機器人」，但如果我們的 AI 技術真的能自己去開車，那也已經非常厲害了。

當然，人形機器人仍然是終極目標，我對這個非常關注，我相信我們最終會實現它。不過，這一直是一個非常難的機械工程問題。

Jack Altman: 所以難點更多在這方面？

Sam Altman: 也不完全是，兩個方面其實都很難。即使我們現在已經有了「完美大腦」，我覺得我們還沒有「完美的身體」。

OpenAI 早期其實也做過一個機器手臂的項目，困難的地方不在我們想象中的那種「技術難題」，而是設備老是壞，模擬器也總是有點不準。

但你知道，我們總會解決的。我相信在未來五到十年里，我們會擁有非常厲害的人形機器人，真的非常驚艷，可以在街上自由行走、做各種事情。

Jack Altman: 是啊，我覺得那將是技術飛躍真正開啟的時刻。

Sam Altman: 我也這么想。那不僅會在現實世界中解鎖很多新可能，而且我覺得那種體驗會非常「陌生」。我們對很多技術其實已經習慣了，比如現在 ChatGPT 能做的事情，如果放在五年前聽起來像是奇跡一樣，但我們已經適應它了。

但如果你走在街上，看到一半是機器人在行動，你會立刻習慣這種場景嗎？我不確定，也許最終你會，但那肯定是個很大的轉變。

Jack Altman: 那種感覺就像是出現了一個新的物種，開始取代我們。

Sam Altman: 對，我覺得那時候的感受……可能未必真像是一個「新物種」或者說在「取代」人類，但一定會讓人感覺到「未來已經到來」。而現在即便是像 ChatGPT 這么強的技術，還是沒給人那種「未來已來」的直觀感受。

我覺得如果我們能發明一些全新的計算設備，可能會帶來這種「未來感」。雖然 ChatGPT 和這些新一代代碼智能體確實非常驚艷，但它們依然局限在傳統的「計算設備」形態中。

Jack Altman: 是啊，它們還是被困在電腦里。

Sam Altman: 是，這確實有點意思。AI 現在只能在電腦上做事情。但我在想，全世界的經濟價值中，有多少其實是「認知勞動」——就是可以在電腦前完成的？大概有一半吧。

Jack Altman: 我本來想說大概四分之一。

Sam Altman: 我也不確定，但肯定是個很大的比例。

Jack Altman: 是啊，一旦我們擁有真正具備實體能力的智能系統，風險就會高很多。因為它們的力量也會遠超人類。

Sam Altman: 我不確定是不是「風險大很多」。像制造生物武器，或者癱瘓一個國家的電網，其實都不需要「實體」智能，也能造成極大的破壞。所以從這個角度看，不一定更危險。

反倒是有一些「更荒誕的」風險，比如說我會擔心一個類人機器人走來走去的時候會不會不小心摔到我家孩子，除非我真的非常信任它。

超級智能時代，人會迅速適應并創造「新角色」

Jack Altman: 那如果我們設想，十年后我們再坐在這里聊天，我們會問：AI 有沒有實現我們當初的預測？你期待的衡量標準是什么？比如說 GDP 增長曲線有沒有出現明顯拐點？人類壽命有沒有延長？貧困減少了嗎？還是說會是一些完全不同的指標？

Sam Altman: 過去每年——至少直到去年之前——我都會說：「我覺得 AI 會走得很遠，但我們還有很多難題要解決。」

但現在，我對 AI 的發展方向前所未有地有信心。我現在真的覺得，我們已經大致知道該怎么做，能打造出非常強大、極具能力的 AI 系統。

如果最后結果并沒有帶來我們期待的巨大改變，我會認為，可能是我們真的建出了超級智能，但它并沒有讓世界變得更好，也沒有產生我們想象中的那種巨大影響——這聽起來很荒謬，但確實有可能發生。

就像，如果我在 2020 年告訴你：「我們會做出像 ChatGPT 這樣的東西，它的聰明程度相當于大多數領域的博士生，我們會發布它，而且世界上有很大一部分人會頻繁地使用它。」也許你會相信，也許你不會。

但如果你相信這個情景真的發生了，那你大概率也會預期：「那樣的話，世界一定會變得非常不一樣。」可現在看來，世界的變化并沒有那么劇烈。

Jack Altman: 確實如此。

Sam Altman: 所以我們現在擁有了一種非常驚人的技術。

Jack Altman: 是啊，就像圖靈測試這個事一樣，大家原本很關注，結果真到了那一步，反而沒人太在意。我也不知道這背后的原因到底是什么。

Sam Altman: 是啊，或者說，哪怕你已經擁有了這個能為你做出驚人成果的系統，但你的生活方式其實跟兩年前沒什么兩樣，你的工作方式也差不多還是老樣子。

Jack Altman: 你覺得有可能出現一種情況：我們擁有了一個超級智能，智商可能高達 400，但我們人類的生活狀態卻還是和以前一樣？

Sam Altman: 我完全覺得這是可能的。比如它在幫我們發現新的科學，那最終社會會慢慢適應這個變化，但過程可能會非常緩慢。

Jack Altman: 有趣的是，如果這個超級智能的表現形式像一個 Copilot，那外界可能還是會把功勞歸給那個實驗室里的科學家，而不是背后這個「400 智商」的智能體。

Sam Altman: 我覺得這大概率就是會發生的。無論情況怎樣，人類的本能都是更在意「人」本身。

我們講故事需要有「人」的參與，我們想說的是「這個人做了某件事」、「他做出了某個決定」、「犯了某個錯誤」或「他經歷了什么」——我們天生就需要這樣的敘述方式。

Jack Altman: 這也是我感到驚訝的原因之一。我原本以為，如果我們真的擁有一個外形和動作都非常逼真的人形機器人，我們可能會開始把這些「人性化」的情感投射到它身上。

Sam Altman: 也許你是對的，我們以后會知道。我可能判斷錯了。我也相信，隨著這些機器人越來越具備「實體感」，我們和它們之間的關系會比現在更緊密一些。

但我覺得，我們在本能上就是非常關注人類同類，這種傾向可能深深植根于我們的生物本能里。如果你知道它只是個機器人，不管它在其他方面多像人，你可能終究還是不會真正「在意」它。當然，這只是我的推測。

Jack Altman: 推理能力是智能的一部分，現在似乎已經有突破了。那還有沒有其他類似「關鍵能力」的主題，比如說「自主性」或者「目標導向性」？這是研究方向之一嗎？

Sam Altman: 我想你說的是那種：一個系統能在很長時間里堅持一個目標，并在過程中完成很多復雜步驟的能力。如果是這個意思，那我覺得確實是個重要方向。

Jack Altman: 對，我就是想表達這個意思。

Sam Altman: 是的，這確實是我們目前正在研究的方向之一。

Jack Altman: 那你怎么看未來技術發展的路徑？哪些部分你覺得已經是不可逆的趨勢？又有哪些你還不確定會怎么發展？

Sam Altman: 我認為我們肯定會打造出非常聰明、非常強大的模型，它們能夠發現重要的新想法，能夠自動化完成大量工作。但與此同時，我對如果真的實現了這些，社會會變成什么樣，完全沒有頭緒。

我自己最感興趣的還是模型能力的問題，但我現在覺得，可能更多人應該開始討論的是：我們怎么確保社會能真正從中受益？這些問題反而變得越來越難回答，也越來越模糊。

就是說，這種說法聽起來挺瘋狂——我們可能真的解決了「超級智能」這個問題，但社會可能還是一團糟？這讓我覺得有點不安。

Jack Altman: 是啊，有時候我也分不清，為什么大家對這些說法反應平平，是因為他們其實只是「半信半疑」？可能這也是原因之一。

但我同意你的看法。很多技術的發展歷史都是這樣：剛開始提出時大家不太相信，等真的實現了，大家又迅速習慣了。所以我也說不清這一切到底意味著什么。

Sam Altman: 我有一種感覺，就是我們在技術預測方面一直非常準確。但奇怪的是，當這些預測真的變成現實后，社會的變化卻沒我想象中那么劇烈。不過，說到底，這也不一定是件壞事。

Jack Altman: 那在短期內最顯而易見的影響之一，應該就是就業問題吧。我們甚至不需要相信什么瘋狂的未來，像客戶支持這樣的崗位，現在就能看到明顯的變化。

Sam Altman: 是的，我的看法是：很多工作會消失，也有很多工作會發生巨大改變。

但人類一直都很擅長為自己找到新的事做——無論是謀生方式、社會地位競爭，還是為他人提供價值。我不認為這種「新角色」的創造能力會枯竭。

當然，從現在的視角看，未來這些角色可能越來越「荒謬」。

比如說，不久前，「播客博主」并不是一個「正經工作」，但你找到了變現的方法，做得很好，大家也都為你高興——你自己也很開心。

但如果一個「靠種地為生的農民」來看這一切，他可能會覺得：這算什么工作？這不就是你在玩個自娛自樂的游戲嗎？

Jack Altman: 我覺得他們可能會訂閱這個播客。

Sam Altman: 我敢打賭他們會訂閱。

Jack Altman: 他們會喜歡的。但我確實覺得，短期內這會是個很大的問題。至于長期，那就不好說了。

我很好奇的一件事是：過去人們都靠種地為生，而我們現在所做的很多事在當時根本沒有意義。現在社會變化這么大，這一次會不會不一樣？如果資源真的足夠豐富了，會不會有個臨界點，人們就不再創造新工作了？

Sam Altman: 我覺得這里「相對性的視角」很重要。在我們看來，未來的人們可能確實是在享受極大量的閑暇時光。

Jack Altman: 其實我們現在就已經像是在大量「休閑」了。

Sam Altman: 看看你穿著那件漂亮的、兩千美元的羊絨衫。

Jack Altman: 這只是件普通毛衣啦。

Sam Altman: 哈哈，所以我覺得「相對性」這個角度真的很重要。現在我們的工作讓我們覺得非常重要、壓力大、也有成就感。但也許將來我們都只是在互相創造更好的娛樂內容。說不定這就是我們現在某種程度上正在做的事。

融入生活的「AI 伴侶」，或許是 OpenAI 的理想產品形態

Jack Altman: 我們聊聊 OpenAI 吧。目前 OpenAI 這邊已經有了一個面向消費者的業務，顯然也有面向企業的 B2B 模型，還有跟 Jony Ive 合作做的一些硬件項目，另外還有一堆潛在方向，好像也在逐漸成形。

你能不能談談這個「完整的體系」可能會是什么樣？或者說在某個階段它至少會是個什么樣子？

Sam Altman: 我覺得，消費者最終會希望我們提供的是一種「 AI 伴侶」（目前還找不到更合適的詞）。

它存在于「虛擬空間」中，通過各種界面和產品，在多個方面為他們提供幫助。它會逐漸了解你、了解你的目標、你想實現什么、你的各種信息。

有時候你會在 ChatGPT 里打字跟它互動，有時候你可能在用一個更偏娛樂的版本，有時候你會在其他集成了我們平臺的服務中使用它，有時候你會通過我們新的設備來接入它。

無論在哪種形式下，這個「存在」都會幫你完成你想完成的事：有時候它會主動推送內容給你，有時候你主動提問，有時候它只是默默觀察、學習，以便將來做得更好。

最終，它帶來的感覺就是：「這是我的……」我們現在還沒有一個完全準確的詞來形容它，「AI 伴侶」只是目前最接近的說法。

Jack Altman: 你覺得我們現在使用的這些計算設備形態是不是其實是「錯誤的形態」？

Sam Altman: 「錯誤」這個詞可能有點太絕對了，但我確實覺得目前的形態并不是最優解。

其實從形態變革的角度來看，計算機發展史上真正重要的變革只有兩次。早期當然也有一些變化，但那時你我都還沒關注這些事。

在我們有記憶的年代里，有兩次重大變革：一次是像我們現在使用的這種電腦——鍵盤、鼠標、顯示器，非常強大、用途廣泛；另一次是觸屏設備，隨身攜帶的那種手機和平板。

這兩種形態在誕生時都沒有 AI，所以你只能基于當時的技術構建用戶體驗，依賴不同的交互邏輯。而現在我們有了這種全新的技術，也許可以更接近科幻小說里那種理想的計算設備。

Jack Altman: 那就是，同樣的智能體，在一個全新的形態中使用方式會完全不同。

Sam Altman: 沒錯，而且設備的形態真的非常重要。

Jack Altman: 比如說它能一直陪在你身邊。

Sam Altman: 對，這就是它重要的一個原因。如果這個設備能隨時跟著你走、帶有各種傳感器，真正理解你周圍發生了什么，并能持續跟蹤各種信息，同時你又能非常輕松地通過一句簡單指令讓它執行復雜操作——那你就可以想象出完全不同的設備形態了。

Jack Altman: 那你現在還在思考的其他組成部分是什么？比如現在我們看到：消費者在使用聊天功能，創業公司大量使用 API，還有你們正在做的設備項目。除此之外，還有哪些「關鍵支柱」是你在考慮的？

Sam Altman: 我覺得最重要、但目前世界還沒真正意識到的一點，是把 AI 作為一個「平臺」的意義——它不僅是你去接入的東西，同時它也可以被無處不在地整合進其他系統里。

比如說，當你在車里、或者使用其他網站或服務時，它都能無縫銜接。這種「持續一致性」的體驗將變得非常重要。

此外，我們還有機會去創造全新的事物，比如全新的生產力工具、新的社交娛樂方式。

但我認為，「無處不在」的普及性會是這個平臺最核心的特征之一。

OpenAI 可能進軍太空？構建完善的「AI 工廠」供應鏈是關鍵

Jack Altman: 考慮到智能技術對各個領域都有巨大影響，而且智能本身也包含很多子模塊，還有很多「堆棧之上的層級」。你之前也提到過能源問題，顯然你在能源領域也很投入。其實從智能到能源之間，還有很多層，包括硬件等等。

那么你覺得，對 OpenAI、甚至對整個國家來說，這整條「技術鏈條」到底有多重要？是關鍵的嗎？

Sam Altman: 我認為國家應該開始思考這個問題，或者說，世界也好、國家也好，都應該從「電子」到 ChatGPT 查詢這整個過程來思考這個體系。

中間有很多環節，我現在開始把這稱為「AI 工廠」。我覺得我們可以叫它「元工廠」（meta factory），因為理論上它可以自我復制。

無論叫什么，關鍵是我們、我們整個世界，必須構建完整的供應鏈。

Jack Altman: 那對 OpenAI 來說，有必要親自參與這整條鏈條嗎？

Sam Altman: 我覺得縱向整合在某些方面是有益的，但我們并不一定非要親自做完全部。如果我們能確定這整件事在足夠大的規模上確實會發生，那就沒必要全包。所以在很多環節，我們可以通過合作來推動重大的進展。

Jack Altman: 那也就意味著不會面臨「我們失去了某個關鍵環節」的風險。

Sam Altman: 對，正是這樣。

Jack Altman: 在能源方面，我們是不是最終會消耗巨量的能源？這是最終的走向嗎？

Sam Altman: 我當然希望如此。歷史上，生活質量的提高最強的相關因素之一就是能源的不斷豐富。我沒有理由認為這一趨勢會停止。

Jack Altman: 那你對氣候問題有沒有擔憂？還是你覺得這些問題遲早都會被解決？

Sam Altman: 這是我們最不需要擔心的部分了。裂變會實現，新型的裂變技術也會出現。

Jack Altman: 那你對聚變就沒那么有信心嗎？還是說你已經很有信心了？

Sam Altman: 我從不說「百分之百確定」，但我可以說我很有信心，非常有信心。

Jack Altman: 而它將成為未來能源的大部分來源？

Sam Altman: 我覺得是的。不過，下一代的裂變技術也真的很厲害。我了解的一家公司叫 Oklo，他們做得不錯，還有其他一些公司也在做很棒的工作，這是一個巨大的突破。

太陽能和儲能系統看起來也不錯，但我真心希望人類未來的能耗遠遠超過地球上目前能產生的能源。即使我們完全轉向聚變能源，一旦地球的能耗被放大十倍、一百倍，最終也會因為廢熱把地球加熱得太厲害。但好消息是，我們擁有整個太陽系。

Jack Altman: 你不覺得我們聊的這些事情，實際上意味著「太空」不僅非常重要，而且我們進入太空的可能性也越來越大了嗎？

Sam Altman: 從整體來看，是的。我們會進入太空嗎？我希望會。如果最終沒有，那就太遺憾了。

Jack Altman: 挺有趣的，我是不是該去創辦一家火箭公司？我之前就跟你說過，我覺得你應該去做點什么新公司項目，其實有一大堆方向你都能試試。

Sam Altman:

我還是有點喜歡專注于一件事，而且我現在已經挺忙的了，還有家庭要照顧。

回應 Meta 挖人：「Meta 并不是一家擅長創新的公司」

Jack Altman: 其實我能問問你關于 Meta 的事嗎？就關于他們的動態和你們之間的關系。

Sam Altman: 可以啊。我聽說 Meta 把我們視為他們最大的競爭對手。我覺得他們繼續努力是理性的選擇，雖然他們目前的 AI 進展可能沒有達到預期。

我尊重他們這種有侵略性的態度，以及不斷嘗試新方法的精神。而且既然這是理性的，我也預期如果這次不成功，他們之后還會繼續嘗試的。

我記得有一次聽 Zuck 說，早期 Facebook 剛起來時，Google 開發社交產品是理性的，雖然當時 Facebook 內部都很清楚那是行不通的。我現在有點類似的感覺。

他們最近開始向我們團隊中的一些人開出非常高的報價，比如說開出 1 億美元的簽約獎金，甚至年薪還要更高，簡直瘋狂。

但我真的很開心的是，到目前為止，我們最優秀的那些人都沒有接受他們的邀約。我覺得人們在比較這兩條路時，會認為 OpenAI 在實現超級智能上有更大的可能性，長遠來看也可能成為一家更有價值的公司。

我覺得那種「開出大量前期保證薪酬」作為說服人才加入的策略——他們居然把重心放在這個，而不是工作本身、使命本身，這真的讓我很驚訝。我不認為這種方式能建立起一個好的文化。

我希望我們能成為全球最適合做這類研究的地方，而且我認為我們確實為此打造出了一種非常特別的文化。

我們目前的設定是：如果我們成功了——我們研究團隊的所有人都相信我們有很大的可能成功——那么大家在經濟上也都會獲得豐厚回報。

而且我覺得我們現在的激勵機制，是跟「使命優先」相一致的，經濟回報和其他一切都順其自然地從使命出發，這樣的機制是健康的。

Meta 有很多我尊重的地方，但我并不認為他們是一家擅長創新的公司。與之相比，我覺得 OpenAI 的特別之處在于：我們成功建立了一種以創新為核心的文化。

他們可能擅長「可重復的創新」，但我認為我們理解了很多他們尚未掌握的東西——比如要實現真正的技術突破，到底需要什么。

不過說實話，這段經歷對我們的團隊來說反倒是一種「澄清」——讓我們看清了方向。我們祝他們好運吧。

Jack Altman: 是啊，我想這也涉及到一個核心問題：你認為迄今為止的 AI 成果是否足夠讓別人通過「復制」就能成功？還是說，真正的創新還在前方？

Sam Altman: 我不認為「復制」就足夠了。

我看到很多人——包括 Meta ——他們在說，「我們就去復制 OpenAI 吧。」真的就是這種心態。

你看看現在很多其他公司的聊天產品，它們和 ChatGPT 長得幾乎一模一樣，甚至連我們當初犯過的 UI 錯誤都照搬，簡直讓人難以置信。而他們在研究上的目標也只是想趕上我們當下的水平。

這是我在 YC（Y Combinator）時期就學到的一課：這種策略基本上從來行不通。你只是在追趕競爭對手過去的成果，但你沒有建立起一種「持續創新」的文化。而一旦你陷入這種狀態，要再爬出來就比大家想象的難得多。

Jack Altman: 你們是怎么做到這兩者兼顧的？就是既是一家高度商業化的公司，同時又是一家非常重視研究的公司？這種模式其實沒有太多成功的先例。我理解你們在商業化之前是怎么做的，但現在你們已經兼顧了商業和研究，而且看起來還運轉得不錯。

Sam Altman: 我們在產品這塊其實還是比較「新」的，我們還需要不斷努力，來真正配得上「運轉得不錯」這個評價。

我們確實在不斷進步，也做得越來越好。但你看大多數科技公司的發展歷史，通常是一開始就是一家產品導向、運營良好的公司，然后后來再「附加」一個運營不善的研究部門。

我們正好相反，我們是我所知道的唯一一個反過來的例子：我們一開始就是一家非常優秀的研究機構，后來「附加」上了一個最初運轉不太好的產品部門，現在越來越成熟。

我相信我們最終會成為一家偉大的產品公司，而我也為團隊在這方面所做的努力感到非常自豪。但你看，2 年半之前我們還只是一個研究實驗室而已。

Jack Altman: 真不敢相信那才剛過去兩年半。

Sam Altman: 是啊，我們這兩年半里要把整個大公司搭建起來，真的是很不容易。大家做的事簡直太了不起了。ChatGPT 是在 2023 年 11 月 30 日發布的。

Jack Altman: 確實如此。而且顯然，組建一個會做公司的人要比找一群能搞頂尖 AI 研究的人容易得多。

Sam Altman: 但依然很難。大多數公司要建立這樣規模的產品體系，花的時間都比 2 年半多得多。

Jack Altman: 那你覺得為什么 Meta 會把你們當作那么強的競爭對手？我理解他們可能覺得 AI 是整個未來的關鍵，但僅憑這一點就夠了嗎？

Sam Altman: 這可能就已經足夠解釋了。有個以前在 Meta 工作的人跟我說過一句話：「在外界，大家把 ChatGPT 當成是 Google 的替代品；但在 Meta 內部，大家把 ChatGPT 看作是 Facebook 的替代品。」

Jack Altman: 因為人們現在把大量時間都花在和它對話上了。

Sam Altman: 是啊，他們跟 ChatGPT 聊天的方式，原本是會在其他地方進行的，而且他們更喜歡這種方式。

Jack Altman: 這其實就是在搶「注意力資源」了。

Sam Altman: 這其實不是單純的「時間競爭」問題。

當然也有時間上的競爭，但更重要的是，人們在網上「末日刷屏」（doomscrolling）的時候，會感覺自己變得更糟——雖然當下可能有點快感，但從長遠來看，那是在讓你感覺越來越糟，尤其是對自己越來越不滿意。

而我們特別自豪的一點是，當人們談到 ChatGPT 時，他們會說：「它讓我感覺自己更好」，它在幫我實現目標，它在真正幫助我。這可能是我聽過關于 OpenAI 最暖心、最好的評價之一：有人說，「這是我用過的唯一一家不會讓我覺得它在‘對抗我’的科技公司。」

Google 會展示一些很糟糕的搜索結果，還強塞廣告（雖然我很喜歡 Google，也喜歡這些公司，我不是說他們一定錯了）；Meta 會試圖「入侵我的大腦」，讓我不停地往下刷；Apple 做了我喜歡的手機，但它不停地發通知，分散我注意力，我還戒不掉。

而 ChatGPT 給人的感覺就是：它只是想幫我完成我想做的事情。這種感覺真的挺好的。

Jack Altman: 那有沒有可能做出一種「社交產品」，既有互動性，又保留這種能量和正面體驗？

Sam Altman: 我好奇的一種版本——雖然我還不確定這意味著什么——是這樣一種「信息流」：它默認是空的，不會主動推送什么，但你可以提示它，比如說「我最近想健身，你可以推一些對這個有幫助的內容嗎？」或者「我想多了解一些時事新聞，能不能給我一些中立、不過度煽動情緒的信息？」

這樣的系統顯然不會像現在的算法推薦那樣讓人沉迷、花更多時間，但我覺得這會是一個很酷的方向——一個真正「對齊」的 AI，幫助你實現你長期真正想要的社交體驗。

我感覺自己每天早上醒來的時候，就像是一個被充滿能量重啟的人，知道自己想要什么，有很好的意圖，也愿意對今天做出承諾。但隨著一天展開，生活的節奏就開始瘋狂襲來。到晚上 10 點，我可能會想：「我本來不打算喝酒，但就喝一杯威士忌吧。」或者「我不想刷 TikTok，但刷個兩分鐘應該沒關系。」我同意，不該把自己逼得太緊。但如果我能一直保持「早晨的自己」，如果技術能幫我實現那些我真正想做的事情，那我想我會變得很棒。

Sam Altman：OpenAI 對我而言不只是「重要的工作」，更是「有趣的謎題」

Jack Altman: 我十年前還跟你住過一段時間。當時你還在管理 YC。我那時就覺得你很有「掌控力」（agency），你想做什么就去做，完全不受條條框框限制。但我覺得，從那之后，尤其是最近幾年，感覺你真的是「完全沒有規則」了。

你看你做 Stargate 項目，和 Jony Ive 合作……這些事都非常大膽。我好奇，你是不是在思維上有什么轉變？有沒有什么你能明確指出來的東西，促使你變成現在這樣運作的人？

Sam Altman: 我覺得我們奶奶以前常說的一句話很對：「變老最棒的一點就是，你會越來越不在意別人怎么看你。」我現在真的有這種感覺。我也經歷了很多風口浪尖，但確實，年齡增長讓你更自由，更少顧忌他人的評價。這是一種釋放。

Jack Altman: 你現在還有一些事情是會猶豫不決的嗎？或者說，你覺得你還有更高一層的「行動力」可以發揮出來嗎？有沒有一些想法你會想：「我其實想做這個，但某種原因讓我暫時放下了」？

Sam Altman: 這是我本來想說的第二點：隨著 OpenAI 擁有越來越多的資源和潛力，我們確實能做的事情也越來越多。當然，還是有很多我想做但現在做不了的事，比如我想在太陽系建一個「戴森球」，把整個太陽的能量輸出都用來建一個超級巨大的全球數據中心。

但顯然，這事現在還做不了，可能得等幾十年。但整體來看，我們確實已經有能力去做更多、更有野心的事情了。

Jack Altman: 那當你面臨很多選擇時，你是怎么做決定的？這其實就是「選擇過多的困擾」吧。你現在可以去做火箭、搞社交網絡、玩機器人……你可以為所欲為。那你是怎么從這么多選項中做出取舍的？

Sam Altman: 說實話，我現在的時間已經完全被榨干，根本沒有多余的精力去做別的事情，這一點怎么強調都不為過。

而且我本來就沒打算經營哪怕一家公司，更別說一堆公司了。我原本只是想當個投資人而已。

Jack Altman: 你會說，整體上你是真的喜歡現在這份工作嗎？雖然它可能遠遠超出了你最初的預期。

Sam Altman: 我覺得非常感恩，非常幸運。毫無疑問，將來我退休以后一定會想念這段時光，到時候我可能會說：「唉，現在真是太無聊了。」

Jack Altman: 而且這段經歷真的很酷，也非常重要，對吧？

Sam Altman: 是的，這份工作帶來極大的滿足感。我覺得自己能做這件事真的超級幸運。我確實非常喜歡，幾乎大多數時候都很享受。

但老實說，這段時間確實非常非常激烈，有點壓倒性。我經歷了比我原本想象中更猛烈、更多的「風口浪尖」。

Jack Altman: 這其實也不是你一開始設想的路徑。大多數人創業做軟件公司的時候，預期的就是做一家軟件公司。但我覺得你當初肯定沒預料到會變成現在這樣。

Sam Altman: 這本來應該是我「退休后的工作」，只是想經營一個小型的研究實驗室而已，是這樣的。

Jack Altman: 而且在很多平行世界里，這一切根本不會發生，對吧。

Sam Altman: 對，沒錯。

Jack Altman: 拋開你是不是喜歡它，也不談你花了多少時間，你在體驗這份工作的時候，是覺得它很「沉重、重要」，還是像一個有趣、好玩的謎題？

Sam Altman: 這兩種感覺我都有，而且是同時存在的。

從社會影響力的角度，或者說它的潛在影響來看，這很可能是我一生中接觸過最重要、最具影響力的工作。

我不想顯得太自我陶醉，但也許這份工作確實在某種程度上是具有歷史意義的。當我有時間靜下來思考時，我能意識到這一點。但在日常工作中，更多是處理一些「瑣碎的事情」，而我其實很享受這些瑣碎。我很喜歡和我共事的人，做這些事情本身也很有趣。

當然，有些部分確實壓力山大、甚至挺痛苦的，但整體上說，它更像是一個「有趣的謎題」，而不只是「重要的工作」。