📢 转载信息
原文链接：https://cn.technode.com/post/2025-10-29/openai-ai-research-2028/
原文作者：TechCrunch
OpenAI 近日发布了其截至 2028 年的 AI 研究路线图，详细阐述了公司在实现通用人工智能（AGI）方面的长期愿景和技术目标。这份路线图不仅关注下一代模型的性能提升，更侧重于解决长期存在的关键性挑战，确保 AI 系统的安全性和可控性。
AGI 的核心挑战与研究方向
路线图指出，实现真正的 AGI 意味着 AI 不仅要在特定任务上表现出色，更要在复杂、未知环境中展现出强大的推理、规划和自我修正能力。OpenAI 确定了几个核心研究支柱：
- 可解释性与可信赖性： 深入理解模型决策过程，减少“黑箱”效应，这是建立公众信任的基础。
- 长期规划与记忆： 开发能够处理跨越数小时甚至数天任务的 AI 系统，需要突破当前上下文窗口的限制。
- 多模态集成深化： 不仅仅是处理文本和图像，而是将物理世界模拟、听觉、触觉等信息无缝整合到统一的认知架构中。
迈向自主学习与通用能力
OpenAI 认为，未来的模型必须减少对昂贵且耗时的人工标注数据的依赖。路线图强调了自主学习（Self-Supervised Learning）在新阶段中的核心地位。
“我们预计到 2028 年，AI 模型将能够通过与环境的交互，自主发现和学习新的概念，而不仅仅是通过预先设定的数据集进行训练，”路线图中提到。
具体的技术路径包括：
- 架构创新： 探索超越当前 Transformer 架构的新型神经网络设计，以提高计算效率和处理动态信息的能力。
- 具身智能（Embodied AI）： 加速 AI 在机器人学和物理世界任务中的应用，确保模型知识能够转化为实际行动。
- 对齐与安全工程： 持续投入资源，开发能在模型能力爆炸性增长前，确保其目标与人类价值观保持一致的对齐技术。
OpenAI 的这项路线图被视为业界对未来 AI 发展趋势的一次重要前瞻。它表明，接下来的几年内，研究的重心将从单纯的模型规模扩展转向模型智能的质量和社会的安全性。
对于开发者和研究人员而言，这意味着对高级提示工程、模型微调以及深入理解模型内在机制的需求将持续增加。
🚀 想要体验更好更全面的AI调用？
欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，文档丰富，小白也可以简单操作。
评论区