Sam Altman深度访谈：AI重塑工作未来与AGI愿景

在当今数字化时代，许多人从事的职业或许并不属于传统意义上的真正工作。

这一引人深思的观点出自萨姆·奥特曼与Rowan Cheung的最新专访。

在这段长达30分钟的对话中，除了对AI与职业变革的深入思考，奥特曼还分享了GPT-6的开发进展、ChatGPT是否会演进为美国版微信、对AGI设想的演变、AI未来交互模式的展望，以及自己被恶搞成Sora热门梗图的感受。

可以说，此次交流涵盖了从娱乐话题到尖端科技的多维视角，既富有趣味性，也深刻揭示了未来趋势。

经整理优化的访谈全文如下：

（注：为提升阅读流畅度，对部分语气词与过渡内容进行了调整）

访谈全文

DevDay之后：核心亮点与产品战略

Q: Dev Day2025中所有发布内容——最令您振奋的部分是什么？

Sam Altman：我对所有发布都感到兴奋。将应用整合进ChatGPT的功能，实际上是我长期期待的方向。

但更让我激动的是听到用户分享他们使用Agent Builder创建的各种工具。无论是Agent Builder还是Agent Kit，都包含许多我渴望亲自体验的功能。如果必须选择一项，我认为在ChatGPT中直接运行应用将是最具变革性的。

Rowan Cheung：每周活跃用户达8亿的ChatGPT已成为新兴分发平台。开发者和创业者应如何利用Apps SDK在ChatGPT上构建应用？

Sam Altman：我认为我们需要经过多次迭代，才能明确用户主要如何使用这些功能。例如，用户会更倾向于根据应用名称调用它们，还是希望ChatGPT能主动推荐常用应用？

我预期开发者将探索出一种新的分发机制，使应用能更自然地融入使用场景。这类创新往往如此：只有当产品真正面向市场后，才能被各种意想不到的应用方式所惊喜。

Rowan Cheung：我记得你们也发布了文档指导开发者如何提升被推荐概率？

Sam Altman：是的，但需附加免责声明。新产品迭代迅速，我们将在实践中共同学习优化。

Rowan Cheung：回顾两年前的首次Dev Day，你们推出了GPT Builder，当时反响热烈。我也是最早公开构建GPT的用户之一。从那时至今，Agent Builder取得了哪些关键突破？

Sam Altman：最显著的进步是模型能力的大幅提升。相比首次Dev Day，当前模型在22至23个月内取得了惊人进展。同时，我们深入了解了用户构建Agent的需求——他们不仅希望在ChatGPT上开发，还期待在其他平台部署。最令我印象深刻的是，现在用户可以轻松构建复杂系统：通过可视化界面、上传文件、授权数据源访问、描述需求，几分钟内即可完成部署。我昨天首次完整观看演示流程时，深感震撼。借助Codex、Agent Kit等工具快速开发高质量软件，这种体验犹如经历了一次技术革命。

Rowan Cheung：现在Agent Builder是否已实现零代码构建agent？

Sam Altman：是的，但若具备编程知识，用户能实现更复杂功能。即使是普通知识工作者，也可开始构建agent。这几乎可称为Agent领域的零代码革命。

Rowan Cheung：这对下一代创业者或开发者意味着什么？

Sam Altman：这是我持续思考的问题。昨天观看Romain演示时，我想到——若在一年前实现类似功能需耗时多久？而现在几乎可实时完成，我的创意速度甚至跟不上工具效率。我不完全确定具体变革，但可以肯定的是：全球软件编写数量将大幅增长，测试与优化创意所需时间将急剧缩短。用户可以尝试更多想法，更快筛选出优质方案，但更深层的影响仍有待探索。

距离首家用Agent运营的十亿美元公司还有多远？

Q：首家用Agent自主运营的十亿美元公司何时会出现？Agent Builder是否已具备这种自主能力？

Sam Altman：尚未实现。我们曾有小规模预测池，猜测首家人运营的十亿美元公司出现时间。虽未正式设立，但已有许多推测——例如首家零人员公司。

Rowan Cheung：几个月或几年内？

Sam Altman：我预计需几年时间。但如今我们已能可信地讨论——向聊天机器人输入指令即可运行系统。这本身已非常不可思议。

Rowan Cheung：然而现有agent产品仍需要大量人工监督与反馈。何时能实现agent连续一周无需反馈自主工作？

Sam Altman：我认为Codex距离完成一周任务已不遥远。虽不一定在2025年实现，但当前我与一些用户交流时，他们表示——它已能处理全天任务，速度超乎预期。我很少因AI进步感到困惑，但观察Codex完成任务的时间延长趋势，这次确实让我震撼。可以预见，处理周级任务也将很快成为现实。

Rowan Cheung：技术瓶颈主要有哪些？

Sam Altman：更智能的模型、更长的上下文处理能力、更优的记忆系统。

Rowan Cheung：假设将20岁从斯坦福退学的年轻人带到当前时代，并赋予他您现有知识，您会建议他构建什么？避免构建什么？

Sam Altman：我近期也在思考此问题。我非常羡慕当前20岁的退学生群体，因为可构建的领域极其广阔，机会空间巨大。过去几年我几乎未拥有完整心智空间深入思考个人项目。但我知道，许多创新方向值得探索。近期与大家交流这些项目，确实令人振奋。

Rowan Cheung：我最近持续思考此问题，推测其他开发者也在探索——当前可实施项目过多。在构建产品时，您是否有建议，例如如何通过独特优势保持领先？是通过分发渠道、数据积累还是工作流模式？

Sam Altman：在抽象层面回答此问题较困难，因为最佳独特优势本质上是独有的——必须自行探索。OpenAI花费大量精力才找到自身优势。通常，此问题无通用答案。

最有效的答案，是找到仅适合您所做事项、产品技术、市场定位与时机的那种优势。这常是创造新价值的核心部分。

我能分享的一条通用经验是——在行动中探索。有一句我钟爱的商业名言：让战术驱动战略。您可以从实施有效方案开始，令人惊讶的是，过程中常自然浮现可发展为战略的元素。

若当年问我，启动ChatGPT时哪些优势将持久，我会说完全未知。我可能有某些猜测，但不会自信。后来证明，记忆功能成为关键竞争优势，也是用户持续使用ChatGPT的原因。当时我们完全未预料此点。您开始构建功能，随后自然发现这或许能成为持久优势。

GPT-6：为产品优化模型

Q：在GPT-6开发中，您认为应建立哪些优势？或构建产品时应考虑什么？

Sam Altman：这正是需自行探索的部分。我很乐意有机会共同头脑风暴，这将很有趣。但坦诚说，OpenAI占据我几乎全部思考，我未有机会认真考虑创办新公司，这略显遗憾。AI改变世界许多方面，但构建公司优势的基本要素未变。例如网络效应、品牌与营销优势、用户数据及市场效应。若列举近年有效方式，清单大致相似，但可能出现新战术来建立这些优势。

Rowan Cheung：近期你们推出了GDPval基准，用于评估AI模型在主要知识工作岗位中实际经济任务的表现。令我惊讶的是，GPT-5排名第二，仅次于Claude的Opus模型。你们仍发布此结果，非常值得赞赏，您如何看待此结果？

Sam Altman：首先，若我们不愿发布模型排名第二的结果，那将很糟糕。总有些事情我们做得最好，也有些不如他人。建立持续进步文化的方式是——愉快且直接地承认，在某些基准或评估中，他人表现更优。我认为Claude团队在理解企业用例与优雅呈现输出方面做得非常出色，因此我毫不意外，反而受激励追求更好。

Rowan Cheung：此基准会影响你们构建GPT-6的方式吗？

Sam Altman：会影响部分后训练方式，但GPT-6的整体策略不会改变。

AGI：避免夸大，也不应低估

Q：您对AGI的定义是——当它在多数经济价值最高的工作上超越人类时。基于GDPval评分，何时我们会达到AGI？

Sam Altman：我持续思考此问题。首先，如同许多人，我对AGI有多个定义。越接近它，概念越模糊。但我最关注且惊喜的是，我们终于迎来开端——即AI能进行新颖发现、扩展人类知识总量时。当前成就仍较小，我避免夸大。

但您可在Twitter看到许多案例，各学科科学家表示AI做出小发现、提出新方法或解决特定问题。再次强调，我既不想夸大也不低估。这才是真正重要之事。我们正处于此开端，并乐观认为未来几月或几年能大力推进，这是重大进展。这可能是我最关心的AGI指标。

Rowan Cheung：是否有特别让您兴奋的科学突破，希望AI去解决或发现？

Sam Altman：当然，如治愈疾病、发现新物理规律，那将很棒。但即使当前小事，如数学进展，也让我觉得重要。当GPT-4推出时，我有此感觉。我知道图灵测试存在争议，但公众曾视其为遥不可及，一旦AI通过，社会基本未更新认知。大众兴奋两周后，便开始抱怨AI不够快或无效，要求改进。这也体现人类伟大——那项被视为AI永恒测试的标准悄然过去，我们均已适应。我感觉类似情况将再现——我们将逐渐习惯AI进行科学发现。

Rowan Cheung：近期斯坦福进行一项workslop研究。此词描述低回报AI输出——表面完美，实际因返工增加额外工作量。

研究调查千余名办公室职员，显示41%的人过去一月曾遇同事产生的workslop，即同事使用AI生成内容需自行花费时间修改或清理。平均每次清理耗时1小时56分钟，每位员工每月因此损失约186美元。

若AI能像在场许多人一样将某些人效率提升10倍，则需系统教育与培训，让大家明白何时使用AI，何时避免。

Sam Altman：首先，许多人类自身也产生类似workslop，这不是AI独有现象。例如，某些邮件仅增加额外工作，或会议可能拖累效率。因此不必期待AI不同。经济将自我调整，利用工具提升效率的人与公司，将比用工具拖慢组织者更影响未来。当然，如同使用任何新工具，会有学习曲线，但我认为适应速度将很快。

Rowan Cheung：OpenAI是否提供教育或培训，帮助人们更好学习与使用AI？

Sam Altman：有的。人们总会用工具实现自身目标。我学到的一点是，您可以制作优秀教育内容与培训，但用户会尝试各种奇特用法，如让AI模仿鹦鹉等。但我们确实创建大量内容，帮助用户在工作流中应用AI。在Codex某些场景中，采用速度极快，整个公司集成与高效使用仅需数天或数周。

恶搞CEO与AGI愿景

Q：Sora上充满恶搞您的视频，您是否感到担忧？

Sam Altman：实际不如想象中奇怪。观看少量或许有趣，但上百个后便觉平常。

当时团队问我，是否开放我的cameo功能？这是新技术，我认为若自己不尝试，便是失误，因此决定实施。随后乘机时，我思考是否显得怪异，上线初期确实有些，但很快适应——显然这是充满生成视频的应用，内容很有趣。

Rowan Cheung：我唯一担忧是去水印问题。今早几家公司推出Sora水印去除工具。若他人去除水印并在社交媒体发布，会影响个人品牌吗？这是何种机制？

Sam Altman：首先，我们发布此类技术的原因之一，是看到它终将普及。未来几月或几年，会有优秀开源模型，任何人都能用公开视频生成您的影像。社会最终会适应。我们发现，一种方式是提前发布并设置护栏，让社会与技术有时间共同进化。

此方法有效。文本相对简单，视频更难，因视频冲击力更强，但我相信我们将学会适应。很快大家会意识到，网络将出现大量无水印、开源模型生成的假视频，这不可避免。提前让社会适应此点，可能具有价值。

Rowan Cheung：Sora目标是生成几乎无法辨别的AI视频？

Sam Altman：目标是AGI。我认为高质量视频对实现AGI很重要，原因很多，如空间推理、从世界模型学习的内容。希望有一天，机器人领域真正进展也将非常重要。但优秀视频是好事——我不希望未来唯一交互界面仅是文字。我非常期待未来实现实时视频流交互体验，它能持续生成全新用户体验。这将很棒。但最重要的是，我认为这是通向真正AGI的宝贵路径。

Rowan Cheung：周五，您发布博客提及可能探索对允许在Cameo中使用自身面孔者进行收入分成。能分享细节吗？如何运作？

Sam Altman：是的，通常发布新产品时，会发现用户使用方式与预期不同。我们原以为少量创作者会制作酷炫复杂视频并分享，大量观众观看。确实存在此情况。但实际上，许多用户仅为三五好友制作视频，在群聊分享，而非社交媒体。我不确定此使用模式能否持续，但若持续，它将大幅影响计算资源需求与用户互动比例。

未来可能让用户为生成视频付费。例如您每天生成100个视频发送朋友，或想生成包含某位名人的视频（且他们同意），或许可对生成内容付费分成。我们需要实验探索如何操作。

但我不喜欢对六天前刚上线产品下定论，这一切可能仅是新鲜感，也可能不会形成长期使用场景。但至少截至目前，使用量很大。

Rowan Cheung：您考虑过在Sora应用中投放广告吗？

Sam Altman：尚未，但此方向有趣可能性很大。当然，也可能有令人担忧的做法。与ChatGPT不同，我们可通过订阅模式获得收入；但若Sora用户主要在信息流浏览内容，广告可能是更自然模式。

若主要是私信，则是另一种模式。我乐观认为，或许到今年底，或更现实地说，到明年第一季度末，我们能理解产品最终形态，并据此设计商业模式。我认为按生成次数收费合理，也值得尝试。其他商业模式则取决于产品如何发展。

AI能替代的工作或许并非真正工作

Q：智能时代，十亿知识工作岗位可能首先受影响，随后创造新工作。您如何看待？

（注：若50年前告诉农民，互联网将创造十亿新工作岗位，他们可能不信。同样，现在许多人认为AI将创造大量新工作岗位。）

Sam Altman：我认为农民不仅不信会发生此类事情，他们可能视您的工作（互联网媒体）为非真正工作。

耕种是提供人们真正所需，养育他们，这才是真正工作。而我们这些人，生活条件优渥，食物充足，财富丰富，我们所做许多事似打发时间的游戏，需要感到重要，但可能不算真正工作。

对我们而言，这些工作感觉真实。我很感激能做既满足又重要之事。未来工作可能非常不同，或许比当前我们认为的工作形式更轻松。但我相信人类内在驱动力仍存，我们将找到许多事情去做。

Rowan Cheung：希望我们还能探索太空。您认为AGI出现后，人类将重点关注什么？

Sam Altman：我希望一切向各方向发展，尝试所有事情。太空对我很酷，但您或他人可能有各自有趣方向。我希望一切皆有可能。

Rowan Cheung：若明天可制定一条全球政策，您会定什么？

Sam Altman：很难仅选一条。但我持续思考AI监管问题——是否合理，是否让大公司占优。我认为，当模型非常强大时，应有全球性框架降低灾难性风险，尤其针对最前沿安全问题。若有一条全球政策实现此点，那将非常好。

ChatGPT会成为美国版微信吗？

Q：在中国，微信几乎是万能应用，购物、社交、聊天皆可。现在ChatGPT也具备购物、网页搜索、Sora等功能，你们是否想打造美国版微信？

Sam Altman：不，许多原因让我认为此方式在美国市场行不通。我们想打造的是真正卓越的AI超级助手。

Rowan Cheung：为何将功能单独推出？例如Sora是独立应用，为何不直接集成进ChatGPT？

Sam Altman：ChatGPT对许多人而言是最个人化账号，加入社交体验可能显得突兀。可想象消息功能，因用户会分享与协作。但用户对ChatGPT的认知与娱乐应用认知差异很大，可能产生不协调。当然，许多功能我们仍集成进ChatGPT。

Rowan Cheung：您认为最重要、最有用的代理是什么？最让您兴奋的是什么？

Sam Altman：可观察Codex发展，并思考在其他行业应用。例如法律、财务建模等，是否能有类似Codex的体验。已有优秀初创公司从事此方向。随着技术成熟，若这些工具在各行业达到Codex在编码领域的水平，那将是我最兴奋的方向。我能想象一个世界：您仅通过与一堆代理对话，即可启动一家初创公司。我认为Agent Builder或agent kits尚未完善，但可看到从此处到彼处的路径。

奥特曼：语音并非交互最终形式

Q：此前您在主题演讲中提及语音可能是AI或代理的最终形式，能详细阐述吗？

Sam Altman：我不认为语音是交互的最终形式。许多时候，语音并非合适交互方式。

例如您在公共交通站，边走边说话，这可能很烦人。但许多时候，语音是非常自然的交互方式。语言本身如此，但有时是语音，有时是打字，此点尚未定论。

我们都习惯智能音箱类产品，虽常被调侃，但许多人确实使用并喜爱它们。而智能音箱还不够好，不是因为概念错误，而是当时AI不够强大，周边基础设施不完善。想象一下，若您仅需对设备说话，它便能准确完成您想要的操作，随后几乎不打扰您——那种体验，如同我理想中想使用的计算机。

Rowan Cheung：你们会开发语音交互吗？

Sam Altman：这需要时间。我们需要耐心打造全新设备，在大规模上实现超高质量。这是完全不同的电脑使用方式，我们需要创造性空间探索。

我们确实有令人兴奋的想法，但目前不能透露，也不会短期内公布。但我们将努力打造值得期待的产品。

参考链接：

[1]https://www.youtube.com/watch?v=zwnVUiwObl8

[2]https://futurism.com/artificial-intelligence/sam-altman-real-work-ai[3]https://x.com/rowancheung