东京大学GlobE对话翻译

提问者 ：您对未来10年、30年、100年内生成式AI社会的看法如何？特别是在教育领域，这项技术将如何改变教育？
Sam Altman  ：想象一下能够根据个人的优势和弱点进行学习支持的情景。这将是一个巨大的进步。学生是ChatGPT的最大用户群体，它自然适合教育，并且非常有效。我知道在日本这种变化还不太活跃，但我非常期待，并鼓励你们构建这样的系统。我认为这将是非常令人惊叹的事情。
至于100年后的情况，我们现在根本无法想象。世界将会完全不同。我们甚至无法预测AI的能力在100年后会是什么样子。但在10年后，世界将发生巨大变化。科学发展和发现的速度将比今天快10倍甚至100倍。如果科学的发展是推动经济增长和世界发展的最重要因素，那么发展速度提升10倍或100倍将是难以想象的，生活质量也会大幅提升。可能会有宇宙探测器离开地球，或者AI找到实现我们所有想象的方法，许多令人惊叹的事情将会发生。
尽管如此，人们仍然会过着日常生活，与朋友交流、组建家庭、享受爱好。因此，从某种意义上说，一切都将改变，但从另一种意义上说，“作为人类的意义”不会改变。我不担心人类会失去工作或生活目标。环境和职业会发生变化，但人类的基本角色将保持不变。

提问者 ：关于教育的话题，我想在全球范围内实现对这些AI工具的公平访问。您有什么想法吗？
Sam Altman  ：在办公室里，我们常说“智能的成本不应该被低估”。我们希望尽可能将智能的成本降至接近于零，让全世界每个人都能使用。智能和这些系统的访问应该尽可能免费。我们非常重视公平性目标，因此正在努力实现这一点。

Kevin Weil : 例如，两年前GPT-3发布时和现在模型相比，现在的模型更聪明，但价格仅为GPT-3的1%。成本已经大幅下降，我们希望继续这样做。

提问者 ：作为一名高等教育机构的教育者，您认为在AI时代哪些才能或技能会更受重视？知识的价值似乎会发生一些变化。如果您给学生建议，您认为哪些才能或技能最重要？
Sam Altman ：具体来说，在数学、编程或物理学等领域，您能比AI更出色吗？答案是否定的。您不可能比AI本身更出色，但通过利用AI，您可以完成以前无法做到的事情。一种新的协作方式将诞生。就像计算器发明时，有人说“无论计算器多么先进，我仍然擅长算术”。确实有些人非常擅长算术，但没有人能打败计算器。但这并不重要，因为我们可以用计算器进行更复杂的计算。同样的事情将在每个领域发生。在处理能力上，您无法击败AI。今年内这将结束。但通过使用这些工具，您可以完成以前无法完成的所有新任务。这就像每个人都能够像经营地球上最优秀的公司一样运作。您可以提出想法，并要求公司员工执行，思考如何调整。任何人都可以通过AI做到这一点，令人惊叹的新事物将会诞生。在这个世界中，所需的技能包括理解人们需求的创造性愿景、快速适应能力、在周围一切变化中的恢复力，以及学习如何利用这些工具完成更多AI无法单独完成的任务。不是试图“打败计算器”，而是学习如何整合这些工具到您的工作和学习方式中。

Kevin Weil :当您做新事情时，问问自己是否有更快的方法，是否需要亲自完成，还是可以外包给AI。逐渐提高效率，学习新技术，跟上AI的变化，为未来与AI合作做好准备。

提问者 ：这是否意味着我们人类也需要适应这项新技术，并进入一个共同进化的状态？
Sam Altman  ：我认为社会与技术的共同进化是一个非常正确的框架。这不是某种事情发生后我们会全面失败的错误想法，而是一个逐步共同进化的阶段。我们将做的事情是那些没有这项技术的人无法想象的。想想100年前或1000年前的人们能做什么，再看看今天的人们能做什么。可能性在增加，期望也在提高。我们需要学习如何以不同的方式工作，但我认为潜力非常高。

Kevin Weil : 顺便提一下，沃顿商学院的Ethan Mollick教授写了一本名为《Co-Intelligence》的书，大约100页，内容非常深刻，讲述了他如何教授AI以及学生应如何看待与AI的协作。我认为值得一读。

提问者 ：如果计算能力提升100倍，您对ChatGPT的涌现特性有何期待？我们知道它正变得越来越聪明，但会有质的飞跃吗？

Sam Altman  ：为了回答这个问题，我们正在进行一个名为“Stargate”的新项目，其计算能力约为当前计算机的100倍。以前的范式是仅进行预训练，GPT 1、2、3、4的每次迭代都带来了显著的涌现特性。内部进展到约4.5，达到5.5需要100倍的计算能力。去年最重要的进展是推理能力的出现。这是计算效率的巨大飞跃，能够在之前被认为需要GPT-6才能实现的许多基准测试中表现出色。通过强化学习，小型模型也能实现这些性能。
所以，我们有一定的展望。问题是，即使使用这种方法，也不是所有方面都会变好，某些维度会改善，但如果能进行更大规模的预训练并实现这些功能，我们就能更明智地讨论。我期待的是真正科学知识的初步迹象，甚至是生命迹象。目前的GPT-4或最新模型03在编程方面表现得非常出色，但它还不能很好地发明全新的算法、物理学或生物学。这可能是下一个数量级的目标。最近的进展非常惊人。我们的第一个推理模型在全球排名第100万位左右，人们觉得这很了不起。“哇，AI能做到第100万名，已经很不错了。”之后有一个进入前1万名的模型，而12月发布的03版本已经是全球第175名最佳程序员。目前内部基准测试约为第50名，预计到年底将达到第1名。这是一个惊人的进展速度，而且没有停止的迹象。

提问者 ：作为ChatGPT Pro用户，非常感谢您。在可公开的范围内，您能否谈谈未来的研究计划、当前认为可以实现的目标，以及特别困难的部分？
Sam Altman ：上周五我们发布了03 Mini，我认为它暗示了未来6到12个月的研究方向。我们将追求更小、能力更强、推理速度更快的模型。目前主要适用于STEM领域，但未来将扩展到其他领域。它将整合所有模态，因此您可以在语音流中编写代码并编译，同时还能搜索互联网。我们将继续扩大模型规模，如果顺利的话，GPT-5、6等将陆续推出。就在30分钟前，我们发布了Deep Research，这是一个包含在Pro计划中的新产品。它是我们发布的第二个代理产品，也是迄今为止最好的之一。使用它可以完成需要数小时或数天的调查、思考和信息查找任务，并生成报告。不仅在学校报告写作方面非常出色，在各个方面都非常强大。它感觉像是一个真正的代理。我喜欢90年代的日本车，周末我在街上寻找特定车型，但找不到。于是我尝试用Deep Research，没想到它找到了日本全国正在销售的三辆车，并提供了联系方式。这是一次令人惊叹的体验。
我们将开发更多这样的代理，让它们能够自主完成有用的任务。我一直梦想实现一个编码代理，但这仍需要大量研究。我认为这是一个非常重要的里程碑。总体而言，我希望到年底，使用Pro层可以让您充分利用计算能力，提出不需要新科学发现的非常困难的问题，模型会在几小时内思考并使用工具解决问题。虽然还有很长的路要走，但这是可以实现的。

提问者 ：我对OpenAI及AI整体的当前用途，特别是在冲突情况下的使用非常感兴趣。我有一个问题：OpenAI与微软有着非常紧密的联系。两年前，微软开始向以色列军方和政府提供搭载AI的服务，其中包括OpenAI的技术。这些AI服务正被积极用于加沙入侵。考虑到OpenAI的技术可能被用于杀害巴勒斯坦人，您对此有何对策或应对措施？
Sam Altman ：我对您提到的具体用途并不了解，但一般来说，我们的政策禁止将AI用于攻击性目的，并要求人类参与此类决策。因此，我们的AI不打算用于此类用途。如果它直接用于此类行为，我会感到惊讶。

提问者 ：您之前提到任何人都可以访问智能。最近中国的DeepSeek AI发布并公开了其权重和架构，这让人们对OpenAI远离开源的合理性产生了疑问。您是否计划重新考虑这一立场？其正当性是什么？
Sam Altman ：我们会这样做的。虽然不确定具体何时开源什么，但我们似乎正在朝着让更多模型可用的方向前进，社会至少目前愿意接受其中的权衡。在开源使用方面，我们认为在使这些模型安全和稳健方面取得了良好进展。虽然并非所有模型都如此使用，但大多数情况下会是这样。因此，我们预计会朝这个方向发展。

提问者 ：过去两年，我将OpenAI作为个人助理使用，效果非常好。随着脑机接口的发展，您对未来人类意识状态以及与AI技术相比的后人类下一代有何看法？

提问者 ：我正在研究小型卫星工程，并制造用于太空的小型卫星。我想问一个关于卫星和AI的问题。通常，在太空中使用AI和新技术非常困难。您如何看待AI与航天工程的结合？能否分享您对10年后AI的看法？
Sam Altman ：这里有三个问题，我会简要回答。关于脑机接口，我认为现在是追求它的绝佳时机。我们一定会学到一些东西。能够直接访问AI的思想将是一件了不起的事情。虽然我对许多破坏性方法持怀疑态度，但也有更轻量级的学习方法。通过低比特率向大脑发送的信息量非常多，我们将能够理解这一点。过去六个月中最有趣的新兴公司正是朝这个方向发展的。接下来谈谈太空？
Kevin Weil ：我也对脑机接口非常兴奋。是的，在加入OpenAI之前，我在一家名为Planet的公司工作，该公司每天拍摄全球卫星图像。我们最新的卫星配备了GPU，目标是在太空中运行AI模型以更快地发送结果。正如您提到的，每三个月发布一个新模型，而太空的时间线要长得多，这确实是一个挑战。但随着模型的进化，我们可以向太空发送更多电力，火箭也越来越大，可以发射更大的卫星和太阳能电池板，模型也在变得更小、更高效。所有这些都在推动太空中更多AI的使用，我认为这是一个非常酷的结果。
Sam Altman ：如果具体预测的话，假设我们谈论2025年地球上的总智能（即所有人类、所有合作、所有AI、地球上的总智能容量），如果按照目前的进步曲线，到2035年，单个数据中心可能会比2025年的地球总智能更聪明。实际上，到那时我们应该停下来，因为我们总是在学习，个人能力和企业能力都在提升，所以它不会那么令人印象深刻。但如果比较2035年的一个大型数据中心和2025年的整个地球，那将是一件令人惊叹的事情。

提问者：智力容量是否包括对物理世界的理解？
Sam Altman ：到2035年，它将包括。

提问者 ：10年后，我们的大学教育会从根本上改变吗？
Sam Altman ：它必须改变。2025年的大学教育应该与2022年有很大不同。

提问者：AI模型的预训练需要大规模数据集，但对于非常稀疏的数据集，您推荐OpenAI采取什么策略？
Kevin Weil ：有趣的是，我们发现模型越聪明，微调所需的样本数量就越少。这很直观，因为模型越聪明，学习新东西所需的提示就越少。无论是建筑管理还是其他领域，非常智能的模型可以从更少的数据点中学习新领域。因此，趋势正在朝着正确的方向发展。

提问者 ：我想创业，最重要的事情是什么？
Sam Altman ：我认为首先是要组建一个优秀的团队。这很重要。在加入OpenAI之前，我经营了一家名为Y Combinator的公司，帮助人们创业。我们资助了许多优秀的日本企业。早期团队成员最重要的品质是充满活力和决心。Paul Graham曾说过“坚持不懈地利用资源”，这就是对早期团队成员的要求，比特定的专业知识更重要。创业的早期阶段非常困难，因此需要有这种能量的人。
主持人 ：Kevin，您有什么补充吗？
Kevin Weil ：我认为这个观点很好。您会遇到各种各样的事情，因此需要灵活、不放弃并且是非常优秀的学习者。当面对意想不到的事情时，能够说“啊，我可以解决这个问题，让我们试试看”的人是必需的。

提问者 ：如何创建一个搭载AI的机器人组，让它们开发自己的语言进行沟通并培育自己的文化？我认为重要的一点是将眼睛和耳朵整合到抽象思维框架中。
Sam Altman ：最初的代理出现在网络上时，人们开始创建所谓的群体、团队或文明。我认为它们将开发新的沟通方式和信息共享方式。虽然不如科幻电影中那样戏剧性和激动人心，但它们会发生并起作用。我认为不需要物理的眼睛和耳朵，但需要优秀的输入输出。我们已经开始看到这一点。这些多代理系统非常令人兴奋。

提问者：我主修电气工程，并与出版社合作，准备启动一个搭载AI的图书搜索引擎业务。考虑到AI和LLM领域的快速发展，初创公司如何保持竞争力？
Sam Altman ：您仍然需要构建持久价值、粘性和差异化的东西。许多初创公司说“我们在使用AI，所以规则不适用”，但规则始终适用。否则，您无法建立差异化。我认为关于初创公司的最佳书籍是Peter Thiel大约10年前写的《从零到一》。书中谈到了很多关于长期竞争优势的内容，至今仍然是最好的清单之一。
Kevin Weil ：引用Sam之前的话，当我们谈论如何构建AI时，AI会越来越好，您会希望在最前沿构建东西。这是真正扩展模型能力的方式。如果您担心下一个模型发布会让您的工作变得无用，那不是一个好的位置。但如果您正在构建东西，并且迫不及待地期待下一个模型发布，因为它的智能会让您的产品更好，那么您就处于一个很好的位置。因此，请确保随着模型变得更智能，您的产品也会变得更好。谢谢。

Sam Altman ：同学们，我有一个问题。您希望我们构建什么？有什么能让您更喜欢ChatGPT？
提问者 ：我不是像其他学生那样的ChatGPT重度用户，但我担心自己的行为对环境的影响，因此对公司产品的环境影响计划非常感兴趣。
Sam Altman ：有两点，实际上是三点。我们非常重视这一点。第一，我们将每个令牌的能量成本降低了约1000倍。因此，在特定查询中使用的电力非常少。03 Mini模型非常小。当然，这也带来了权衡，因为如果某样东西变得更便宜，人们会更多地使用它。第二，我们特别关注并将继续投入的领域是AI在科学中的应用，特别是气候变化和清洁能源。我们对碳捕获、太阳辐射管理等创新想法持开放态度，但我们显然还没有足够聪明来解决气候问题。我们认为，通过这些工具帮助实现这一目标是我们能做的最好的事情。第三，世界正非常接近商业上可行的核聚变，这不仅会改变AI，还会改变一切。它将成为地球上最便宜的能源来源，以非常安全和可靠的方式运行，届时所有人都会转向它。历史上有过几次能源革命，但如果成本

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该文章是将视频内容用英语听写后，让AI将其翻译成中文的。