奥特曼揭秘AI未来：工作、技术、教育将如何变革？

大家真是敢问，而奥特曼也是真敢回答！

最近，奥特曼与一群AI领域的专家进行了一场直播，探讨了软件工程、商业、模型开发、科学研究、教育、安全等诸多问题，呈现了一场超有看点的问答盛宴。

问题一个比一个犀利，而奥特曼这边也是诚意满满，主打一个：你提我答～

整场直播听下来，奥特曼确实给出了一些非常实诚的结论，我也帮大家做个小结：

未来从事工程师工作的人可能会大幅增加。

我们花在写代码、调试代码上的时间将会减少，更多精力会用在让系统替我们办事上。

未来几年，我们会大量使用专为个人或极小群体量身定制的软件。

OpenAI确实在ChatGPT5系列模型上犯了错，但未来ChatGPT会回归真正的通用模型。

接下来的几年里，模型学习新技能的速度会比人类更快。

以下是本场直播的重点内容实录，围绕核心观点做了摘选整理，部分文字在不改变原意的基础上做了适度删改～

AI正在重新定义工作、技术和教育

Q：如果AI让写代码变得又快又便宜，那未来市场对软件工程师的需求会减少吗？

Sam Altman:我认为，未来从事工程师工作的人数可能会「大幅增加」。

未来AI会让工程师捕捉更多工作价值，减少敲代码和调试的时间，把更多精力用在「让系统替你把事办成」上。

甚至，我们会大量使用那种只为一个人或极小群体量身定制的软件。

所以在我看来，软件工程岗位需求不会减少，只会变得更多。

Q：随着模型和工具越来越强，我们会不会被现有技术方案“定死”，以后新技术很难应用？

Sam Altman:我对这件事非常乐观。这些模型是通用推理引擎，能学会新技术和新工具。

未来几年，模型更新能力和学习新技能的速度会比人类更快。

Q：你认为在人生关键成长阶段，教育会如何被AI改变和塑造？

Sam Altman:幼儿园里根本不该有电脑。

孩子应该通过真实的人和事物学习交流。

在搞清楚AI对青少年的长期影响前，幼儿园没必要引入AI。

OpenAI调整产品路线：从偏科回归通用模型

Q：ChatGPT最近几代模型出现「偏科」，OpenAI会继续走这条路吗？

Sam Altman:我们确实在ChatGPT-5系列模型上搞砸了。

但未来主流会是高质量的「通用型」模型。

Q：如果要让数百万甚至上亿个Agent同时运行，真正的瓶颈在于成本。OpenAI怎么看小模型和推理成本的下降空间？

Sam Altman:现在模型发展进入新阶段了。大家更看重输出速度而非成本。

AI带来巨大经济变化，但风险也放大

Q：AI如何解决女性因工资差距每年损失约100万美元的问题？

Sam Altman:AI可能带来「通缩」效应。普及AI有潜力拉平经济差距，但也可能使差距扩大。

AI提升安全基础设施水平

Q：如何利用AI提升安全基础设施水平？

Sam Altman:我对AI可能出问题非常紧张，尤其是生物安全。需要建设「韧性式」安全。