奧特曼首次承認DeepSeek削弱OpenAI優勢：我們可能站在了歷史錯誤的一邊 2025-04-22 02:28 APPSO 「可能站在了歷史錯誤的一邊」算是很重的話，而 Sam Altman 真這樣說了。 近日在 OpenAI 的 reddit 版塊上，又展開了一次「Ask Anything」活動，參與答網友文的團隊成員除了 Sam Altman，還包括首席產品官 Kevin Weil，首席研究館 Mark Chen，工程副總裁 Srinivas Narayanan，API 研究負責人 Michelle Pokrass，以及研究負責人 Hongyu Ren。 在經受了DeepSeek的衝擊之後，OpenAI 不可避免的要面對相關的提問。Sam Altman 認為，或許閉源的確是站在了歷史錯誤的一邊，但眼下這不是 OpenAI 的重點。 眼下，他們還在為最佳化 Operator 而努力，還有接下來的新模型和一系列的功能更新。下文為「Ask Anything」的內容摘錄，有所編輯及刪減。 Q：4o 影像生成功能還有計劃推出嗎？ Kevin Weil（首席產品官）：是的！我們正在努力，我認為這值得等待，但可能要過幾個月吧 🙂 Q：將會有更新以推進語音模式嗎？這是否是潛在 GPT-5o 的終點？ Sam Altman：是的，即將推出語音模式更新！但我們應該只會叫它 GPT-5，而不是 GPT-5o。目前還沒有時間表。 Q：你認為遞迴自我提升是一個漸進的過程還是一個快速起飛？ Sam Altman：我認為是快速起飛，比幾年前我想象的更有可能，可能是時候寫點關於這個話題的東西了… Q：讓我們假設這是 2030 年，你剛剛建立了一個大多數人會稱之為 AGI 的系統，它通過了你拋給它的每一個基準測試，並且在速度和效能上超過了你最好的工程師和研究人員。接下來是什麼？除了提供 web 版，還有沒有其他的計劃？ Sam Altman：最重要的影響，在我看來，將是加速科學發現的速率，我認為這是提高生活質量的最大貢獻。 Srinivas Narayanan（工程副總裁）：我們與 AI 互動的介面將發生根本性的變化。事物將更加主動。AI 將不斷代表我們處理複雜任務和目標，並在後臺進行。當有必要時，它們會向我們彙報。機器人技術也應該足夠先進，能夠為我們在這個現實世界中完成有用任務。 Q：您考慮釋出一些模型權重和發表一些研究嗎？ Sam Altman：是的，我們正在討論。我個人認為我們在這裡站在了歷史錯誤的一邊，需要找出不同的開源策略；並不是 OpenAI 的每個人都持有這種觀點，這也不是我們目前的最高優先順序。 Q：什麼時候 O3 會亮相？ Sam Altman：我猜不止幾周，不到幾個月。 Q：請允許我們在使用高階語音的同時與文字/畫布互動。我想與之對話，並讓它迭代文件。 Kevin Weil：當然！我們有很多獨立構建的好工具——目標是儘可能快地將它們送到你們手中。下一步是將所有這些整合起來，這樣你們就可以與一個在搜尋時進行推理並生成執行 Python 的畫布的模型進行交流。 所有工具都需要更好地協同工作。順便說一句，所有模型都需要使用完整工具（O 系列模型還不能使用所有工具），這也會實現。 Q：我們離在常規 Plus 計劃上擁有 Operator 還有多遠？機器人部門的第一個目標是什麼？如何看待像 Trillium、Cerebers 等更專業的晶片/TPU？OpenAI 正在考慮這個嗎？ Kevin Weil：Operator 還沒有具體日期，但計算機使用顯然是長期 AGI 的一部分，我們希望儘快讓每個人都能使用它。現階段反應非常棒，我們正在訓練一些使 Operator 更快、更便宜的專用模型，這會是下一步。 Sam Altman：Operator 還有幾個月吧。機器人部門的第一個目標是進行一次真正優秀的機器人的小規模執行並從中學習。GB200 難以擊敗 rn！ Q：為什麼與 OpenAI 構建的其他所有模型相比，Whisper 的發展似乎停滯不前？ Michelle Pokrass：我們於 DevDay 開源了 v3-turbo！ Q：星際之門的成功對 OpenAI 的未來有多重要？ Kevin Weil：非常。我們所看到的一切都表明，我們擁有的計算能力越強，就能構建更好的模型，製造更有價值的產品。我們現在正在兩個維度上同時擴充套件模型——更大的預訓練模型，以及更多的強化學習/草莓——這兩者都需要計算能力。為數百億使用者提供服務也是如此！ 隨著我們轉向更多為你們工作的代理型產品，這也需要計算能力。所以，把星門想象成我們把你電力/GPU 轉化為為你製造神奇事物的工廠。 Q：讓我們談談本週的「大象」，Deepseek。顯然是一個非常令人印象深刻的模型，我知道它可能是在其他 LLM 輸出上訓練的。這如何改變你對未來模型的計劃？ Sam Altman：這是一個非常好的模型！我們將生產更好的模型，但與往年相比，我們的領先優勢將更小。 Q：稍微有點偏離主題，然而作為一個剛剛大學畢業並渴望為該領域做出貢獻的人，你能提供一些建議關於應該朝著哪些方向努力嗎？或者，我們是否正以如此快的速度騎在指數曲線上，以至於已經太晚了… Hongyu Ren（研究負責人）：這個領域發展迅速。我的建議是專注於你最感興趣的事情，透過與 AI 合作提高 100 倍的生產力。 Q：如果你今天要從零開始一個新的職業，你會選擇哪個領域？ Srinivas Narayanan：找到一個你熱情所在的領域或問題區域——例如，改善健康、為世界創造更多能源等——解決這些問題的具體技術將隨著時間的推移而改變。AI 在解決這些問題中的重要性也將增加，因此學習如何使用它將變得重要。學會學習——保持開放和適應。 Q：語音、影片、螢幕共享、任務和操作員，您現在已經發布了許多元件，這些元件共同構成了一個非常完整的自動化體驗。在我們說我們擁有一個完整的 AI 體驗之前，是否還有缺失的部分，如果有，它們是什麼？ Srinivas Narayanan：是的，很多部分正在整合。持續提升推理能力仍然是關鍵部分。連續的影片輸入和輸出將會非常酷。在任何環境中的自動化——不僅僅是瀏覽器，還包括整個電腦或其他裝置。以及輕鬆理解和使用不同應用（工作和個人生活）的能力。
