OpenAI首次联合访谈:"这件事"是公司的核心动力

斯特宾斯：关于这项技术的采用率，你认为是否存在一种现象，即我们在短期内会高估其普及程度，而在长期内又会低估呢？

奥特曼：我认为这确实是对技术如何被社会广泛接受的一种深刻洞察。因为无论某项技术多么先进和令人瞩目，社会的惯性始终是一个巨大的挑战。只有当某项技术既令人惊叹又易于使用时，它才能获得广泛的采用。然而，要让这样的技术真正流行起来，往往需要经历一段时间。因此，对于一项令人惊叹的技术，你会看到它从初始的兴奋和期待（1）逐渐过渡到实际的采纳和应用（10），而这中间的过程可能并不如人们最初预期的那样顺利和迅速。

莱特卡普：我认为在人们的预期和现实之间，很快就会发生一个戏剧性的转变。目前，人们对于这些模型的期望非常高，但现实情况却仍然不尽如人意。坦白地说，这些模型的表现还远远没有达到完美的程度。因此，我认为在不久的将来，人们的预期可能会因为接触到实际的模型而有所下降。然而，随着技术的迅速进步，这些模型的表现将会越来越好，届时我们将看到预期和现实之间再次出现巨大反转。人们的预期将迅速赶上现实，甚至可能超越现实。

斯特宾斯：你们提到了人工智能模型的商品化问题，以及现实中模型的质量可能并不如外界预期的那么出色。而另一个似乎有些平凡却又引人深思的话题，便是模型的商品化现象。我过去从未见过如此景象，比如一周内大家都在热议M模型，紧接着下一周又转而关注B模型。这就像是在流行风潮中，不同的玩家短暂地占据着领先地位，简而言之，每周都有新的赢家出现，这确实是一场商品化的游戏。

奥特曼：确实，历史上有过类似的时期，比如美国曾经有100多家汽车公司，或者至少是接近这个数字。当时的媒体也总是在报道，“这款新车更好”，“那款车更出色”。在新兴行业中，这种情况似乎相当普遍。我并不认为这有什么不妥，甚至可能是一件好事。但长远来看，我认为最终能够在大规模上进行模型制作的供应商数量将会减少，可能只剩下十几家左右。这将是一个既复杂又昂贵的过程。我希望我们能够继续推动彼此，让模型变得更好、更便宜、更快，从而真正实现商品化。基础模型本身，我并不认为会成为持久的差异化因素，因为智能就像是一种新兴的物质属性。真正的长期差异化将在于那些能够完美融入我们生活，与我们其他所有活动紧密相连的个性化模型。然而，目前我们仍然处于曲线的快速上升阶段，因此我们的重点应该是持续改进基础模型。

OpenAI:中国利用ChatGPT进行网络攻击与舆论操控

OpenAI:利用ChatGPT从事恶意操作中国团体增多

iPhone大神联手OpenAI 首款AI装置细节曝光

斯特宾斯：你提到了自己的投资经历，显然你与全球众多大型企业都有过深入的合作。作为投资者，我观察到许多人工智能公司，但我并没有投资任何一家专注于人工智能应用的公司。坦白说，看到OpenAI推出产品后，我觉得它几乎“扼杀”了整个行业，你对此有何看法？

奥特曼：我认为在人工智能领域或创业公司中，主要有两种截然不同的策略。一种是基于一个假设，即模型的质量将停滞不前，然后他们试图在这些模型上构建各种小型应用。而另一种策略则是基于另一个假设，即开源人工智能将继续保持其快速发展势头，模型也将以同样的速度持续进步。在我看来，世界上绝大多数人应该选择押注于后者，但遗憾的是，许多创业公司都是基于前者建立的。然而，当我们致力于不断改进模型和工具时，却常常听到“开源人工智能摧毁了我的创业公司”这样的声音。如果你基于GPT-4构建了一些应用，那么一个理性的观察者可能会说，如果GPT-5比GPT-4的进步如同GPT-4比GPT-3那样显着，那么这并不是因为我们不喜欢你的公司，而是因为我们有自己的使命，我们可能会超越你。但与此同时，也会有一大批创业公司从GPT-5的显着进步中获益。如果你建立的是这样的公司，并且人工智能的进步继续像我们预期的那样发展，那么你的公司将拥有巨大的潜力。

斯特宾斯：作为一名投资者，在寻找真正具有持久价值的投资策略时，我相信你大部分时间都感到相当满足。那么，我应该将资金投向那些不太可能被新技术碾压的公司，还是那些虽然面临风险，但也可能因此获得巨大收益的公司呢？

莱特卡普：你可以尝试询问这些公司，他们对模型性能提升100倍持何种态度。实际上，通过观察他们的反应，我们往往能够轻易分辨出哪些公司真正具备前瞻性和进取精神。有些公司积极主动，他们渴望获得最新的模型，总是询问我们下一个模型的发布时间，并希望能够成为首批尝试者，因为他们深知这将是推动公司发展的最佳契机。然而，也有许多公司在这方面表现得相对保守，我们很少听到他们的声音。因此，我认为这是一个很好的区分点。如果一家公司能够清晰地阐述出更智能、更强大的底层智能如何加速其产品的发展，那么他们中的大多数都能够讲述一个令人信服的故事。