新智元报道
编辑：桃子 好困
【新智元导读】不紧不慢的OpenAI，没有新品只有一场QA局。奥特曼现场承认，我们搞砸了！
OpenAI开年首场答疑会，引爆全网！
今早，奥特曼本人坐镇，现场开启近一小时直播，回应了所有人最关切的问题。
现场，他坦承，「为了追求ChatGPT编程能力，团队牺牲了创意协作能力」。
展开剩余93%奥特曼深刻忏悔道，「是我们搞砸了，而且『带宽』有限难免顾此失彼，才把重点放在了AI编程上」。
不过放一百个心，OpenAI要发力了——
未来GPT-5.x版本，在写作上一定会比GPT-4.5更好。
未来是属于真正优秀的「通用模型」，奥特曼承诺会把模型在这两大维度上推向极致。
更让人震惊的是，奥特曼谈及Codex使用感受，体验2小时后回不去了，直接把所有权限交给AI。
访谈中，还出现了极度尴尬的一幕。
奥特曼张口问：大家希望OpenAI打造什么？突然间，全场非常安静没人吱声。
从昨天直播预热可以看出，这场QA是为了「打造下一代工具」做准备，OpenAI希望从业界反馈中迭代模型。
毕竟，Anthropic带着它的Claude大军火爆硅谷，OpenAI再不做点什么，真的要入坟了。
接下来，文章选取访谈QA中精彩亮点。
开场第一问：
软件工程师的终局，失业or永生？
一开场，奥特曼直接拿出了一位X网友的犀利提问，也是许多码农最关心问题之一。
你在软件工程的「杰文斯悖论」（Jevons paradox）中持什么立场？
如果AI让代码生成速度和成本大幅优化，究竟会减少对SWEs的需求，还是因为定制软件变得极其便宜，而导致需求暴增？
几天前达沃斯论坛上，Dario Amodei预警，未来6-12个月，端到端AI完全可以取代软件工程师。
这句话的阴影，一直笼罩着整个世界。
虽未提及具体时间线，奥特曼给出了自己的看法，「我认为『软件工程师』的定义即将发生巨变」。
未来会有更多人能够指挥计算机，创造并获取价值。
但是，这份工作的形态——你花在敲代码、调试代码上的时间——将会发生根本性的改变。
历史上每一次工程变革都让更多人得以参与，世界也因此获得了更多的软件。世界对软件的需求，丝毫没有减缓的迹象。
他的预测是：我们将进入一个「个人定制软件」的时代。
很多软件将是专为一个人或极少数人编写的，人们会不断地定制属于自己的软件。
如果把这也算作软件工程，那需求将是暴增的，世界GDP中会有更大比例通过这种方式创造。
人手一个AI却不火
注意力最稀缺
现场，一位重度ChatGPT用户发现，如今自己的瓶颈不再是写代码，而是如何找到用户。
简言之，多数开发者都能造出产品，但GTM（推向市场）成了「新地狱」。
奥特曼对此深表赞同，以前在Y Combinator，创业者总觉得做产品最难。
如今打造产品容易了，却更痛苦地发现：让别人在意你的产品才是最难的。
AI虽然自动化了代码，甚至开始自动化销售和市场营销，但这依然很难。因为在一个物质和软件极度丰富的世界里，人类的注意力依然是极其有限的稀缺资源。
我能想象一个彻底富足的未来，人类注意力是仅剩的竞争商品。你必须更有创意，但这注定是一场硬仗。
我们会被OpenAI「杀死」吗？
独立开发者George表示，自己在Codex SDK上做「多智能体编排」。他最担心的是，未来OpenAI会不会把他所做的一切吃掉。
不得不承认，这是所有套壳开发者的恐惧。
OpenAI会推出自己的Agent Builder并垄断这块市场吗？
奥特曼表示，自己还没搞懂正确的界面（UI）是什么。有人喜欢《黑客帝国》中面对30个屏幕监控一切，有人只想每小时对电脑说一句话。
不过，OpenAI不会独自搞定所有模式。构建工具帮助人们利用模型，这块市场目前完全是空白。
模型能力与大多数人能提取的价值之间存在巨大落差。
如果你有好想法，尽管去造，我们也会尝试，但这块空间大到容得下所有人。
一位GTM咨询顾问直言不讳，不仅是关注度，很多AI产品的点子本身就是「垃圾」。
奥特曼回答道，现在的确流行叫AI生成的内容为「泔水」（Slop），但人类制造的垃圾也不少。
我越来越相信：人类是在工具的极限边缘思考的。
随着创造成本暴跌，试错反馈循环变快，我们应该能更快找到好点子。OpenAI正在尝试构建「头脑风暴」的工具。
想象一下，如果有一个Paul Graham（硅谷创业教父）机器人，即使它提的100个点子里有95个你都否决了，剩下的那5个也足以改变世界。
我们的内部模型在科学洞察上已经做到了，产品洞察也指日可待。
奥特曼承认「搞砸了」
AI成本暴降100倍
一家初创Raindrop的CTO问道，当我们展望未来时，你是如何看待模型是走向专业化，还是通用化的？
比如，GPT-4.5写作很好，但GPT-5虽然编程强，写作却变得笨拙。
感觉模型的能力变得有点「参差不齐」（spiky）——编程能力突飞猛进，但写作似乎没跟上，OpenAI如何看待。
没想到，奥特曼直接承认，「那是我们搞砸了」。
团队在5.2版本中决定把有限的带宽全部投入到智力、推理和编程上，导致顾此失彼。
但奥特曼相信，未来属于非常优秀的通用模型。智力是可通用的，OpenAI会让未来的模型在写作和人格魅力上迅速追赶上来。
另外一位观众问道，团队花很多时间思考「永远在线的AI」（Always-on AI）。你曾说过一句话让我很有共鸣「智力将便宜到无需计量的程度」。
但我们要为客户运行数百万、上千万个 Agent，成本是瓶颈。你如何看待未来几个月或几年内，小模型或成本的大幅下降？
奥特曼承诺，到2027年底，我们应该能提供GPT-5.2水平的高级智力，成本至少降低100倍。
但现在有一个新矛盾：不仅要便宜，还要快。OpenAI还没想好如何在保持质量的同时，把输出速度提高100倍。这是一个艰难的平衡。
另一个关键问题是，Agent什么时候能真正自主运行而不崩溃？
OpenAI研究员表示，这取决于任务。如果是「建立一个创业公司」，这种开放任务还很难。
但如果是具体任务，在OpenAI内部，已经有人通过特殊的Prompt框架让Agent永远运行下去。
关键在于把大任务，拆解成Agent可以「自我验证」的小闭环。
接管科研？
AI还是「无限博士后」
现场，一位老科学家问了一个自己最在乎的问题——AI会彻底接管科学研究吗？
如今，科学想法呈指数增长，科学家的时间却在减少。未来我们需要新的世界模型吗？
奥特曼对此表示，完全闭环的自主研究还有很长一段路。
这很像国际象棋「深蓝」击败Garry Kasparov后的那段时期：人+AI> 纯AI。
但在未来，随着复杂性增加，AI对多步骤的理解终将超越人类。
目前，科学家们最酷的用法是：列出20个新问题，把AI当作「无限的研究生」或「无限的博士后」来进行广度优先搜索。
其他QA
Q：目前的界面不是为Agent设计的，未来会出现大量一次性的、高度定制的微型App吗？
奥特曼：这是我最近最深刻的感受：我不再把软件看作静态的东西了。
如果有问题，我期望电脑现写一段代码解决它。未来，软件将是流动的，专为你而写的。在OpenAI内部，每个人都在用Codex深度定制自己的工作流。这绝对是一个正确的构建方向。
Q：如果AI什么都知道，我们还需要人类协作吗？
奥特曼：我上学时老师禁用了谷歌，这在现在看来很荒谬。
AI时代，人与人的连接反而会更重要。未来的头脑风暴，桌边坐着五个人，中间放着一个AI，这将是常态。
Q：幼儿园该引入AI吗？
奥特曼：我是把电脑赶出幼儿园的坚定支持者。
幼儿园应该去户外跑，去玩泥巴，去学社交。技术对年幼孩子的影响可能比我们想象的更糟。在完全理解之前，别让幼儿园碰AI。
Q：AI能解决性别薪资差距吗？
奥特曼：AI将带来巨大的通缩效应。除了房子等受政策限制的资产，万物将变得极度便宜。
如果你只要1000美元算力就能做出以前需要整个团队一年的软件，这对个体是极大的赋权。
Q：Sora改变了叙事，人类创意还重要吗？
奥特曼：图像生成告诉我们一个深刻的真理：我们非常在乎人，而不太在乎机器。
人们甚至发明了「Clanker」（对机器人的蔑称）这个词。如果知道一幅画是AI生成的，人们的评价会暴跌。我看书会去研究作者生平，如果发现是AI写的，我会感到失落。
只要作品包含哪怕一点点人类的导向，人们就会接受。那个关于「人」及其生命故事的部分，将是未来几十年的核心价值。
Q：软件面试变了吗？既然大家都用AI写代码，为什么还在考老一套？
奥特曼：我们会继续招人，但会大幅放缓增长速度。
面试必须改：我们要把你按在椅子上，给你一个去年需要两周才能完成的任务，看你能否用AI在20分钟内搞定。这才是我们要的能力。
Q：ChatGPT的记忆功能可以分「工作」和「生活」吗？
奥特曼：我很懒，我已经准备好让ChatGPT读取我电脑上的一切了。我希望AI足够聪明，能自动分辨语境，而不是让我手动分组。
Q：AI时代最重要的技能是什么？
奥特曼：不再是「学编程」了。
是那些软技能：极具主观能动性（High Agency）、善于产生想法、非常有韧性、能适应快速变化的世界。
好消息是，这些都是可以习得的。
参考资料：
https://www.youtube.com/watch?v=Wpxv-8nG8ec
https://x.com/testingcatalog/status/2015933304210436517?s=20
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