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原文链接：https://www.qbitai.com/2025/10/341378.html
原文作者：henry (来自 量子位 QbitAI)
你今天做的工作，或许根本不算“真正的工作”？
这句话出自OpenAI CEO萨姆·奥特曼（Sam Altman）与Rowan Cheung的最新一次深度对话。在这场长达30分钟的访谈中，奥特曼不仅分享了自己对AI与未来工作的思考，还透露了GPT-6的进展、AGI的设想、AI未来的交互模式，以及他对Sora恶搞的看法。
对话内容涵盖了从前沿科技到行业动态的多个维度，信息量巨大。
DevDay回顾：ChatGPT成为新的应用分发平台
Q：在DevDay 2025发布的所有内容中，您最兴奋的是哪一点？
Sam Altman：我都很兴奋。将应用引入ChatGPT这个想法其实酝酿已久，但最让我兴奋的是看到大家使用Agent Builder构建出的各种应用。无论是在Agent Builder还是Agent Kit中，都有许多让我渴望亲自尝试的功能。但如果非要选一个，我认为在ChatGPT中直接运行应用将是最棒的。
Rowan Cheung：每周活跃用户达到8亿的ChatGPT已经成为了新的分发平台。开发者和创业者该如何利用Apps SDK在这个平台上构建应用呢？
Sam Altman：我觉得我们需要经历一些迭代，才能真正摸清用户会如何使用这些功能。比如，用户是习惯通过应用名称来调用，还是希望ChatGPT能主动推荐他们常用的应用？未来，开发者可能会摸索出一种新的、自然的应用程序分发机制。不过，任何新产品发布后，总会被各种意想不到的使用方式所惊喜。
Rowan Cheung：您是否也发布了指导文档，教开发者如何提高被推荐的几率？
Sam Altman：是的，但需要附带免责声明。新产品迭代迅速，我们也会在实践中共同学习。
Rowan Cheung：回到两年前的第一次Dev Day，你们推出了GPT Builder，反响热烈。从那时到现在，Agent Builder取得了哪些突破？
Sam Altman：最大的变化在于模型本身变得更强大了。回想第一次Dev Day，那时模型的性能与现在相比，差距巨大——仅仅22、23个月，模型能力取得了惊人的进步。同时，我们也学到了很多关于用户希望如何构建Agent的经验。他们不仅希望在ChatGPT上构建，也希望能在其他平台上使用。最让我印象深刻的是，现在通过可视化界面、上传文件、授权数据源，并描述需求，几分钟内就能部署一个相当复杂的系统。昨天在彩排时我第一次完整体验了这个流程，感到非常震撼。借助Codex、Agent Kit等工具快速开发软件的体验，简直是“地壳变动”。
Rowan Cheung：现在Agent Builder几乎可以实现零代码构建Agent，是吗？
Sam Altman：是的，但如果你懂一些或很多代码，可以实现更复杂的功能。即使是普通知识工作者，也可以开始构建Agent了。可以说，这是针对Agent的“零代码革命”。
Rowan Cheung：这对下一波创业者或开发者意味着什么？
Sam Altman：我一直在思考这个问题。昨天后台看Romain的演示时，我心想：如果是一年前做这些，需要花多长时间？而现在几乎是实时完成，我感觉自己的创意都跟不上它的速度了。我不完全确定这会带来什么改变，但可以肯定的是——全球将编写的软件数量会大幅增加，测试和迭代创意所需的时间将大大缩短。你可以尝试更多想法，更快找到好点子。但具体会带来什么变革，我还没有完全弄清楚。
距离首家纯血Agent独角兽还有多久？
Q：第一家完全由Agent驱动的十亿美元公司何时诞生？Agent Builder能达到那种自主水平了吗？
Sam Altman：还没有。我们过去有一个小赌局，预测第一家单人十亿美元公司何时出现，现在虽然还没正式设立，但大家都在猜测，比如第一家“零人公司”。
Rowan Cheung：几个月？几年？
Sam Altman：我预期是几年。但现在我们甚至可以有信心地讨论：你输入一个提示词（Prompt）到聊天机器人，它就能自主运行。这本身就非常了不起了。
Rowan Cheung：但我们看到的一些Agent产品，仍然需要大量人工监督和反馈。什么时候Agent才能连续工作一周而无需人工干预？
Sam Altman：我觉得Codex距离完成一周的工作不远了。虽然不一定是2025年，但今天我跟一些人聊，他们都说现在的模型已经能完成一整天的工作了，速度太快了。我很少觉得AI的进步让我头晕目眩，但观察Codex完成任务时间延长的速度，这次确实让我震惊。可以预期，一周级别的任务也不会太远了。
Rowan Cheung：技术瓶颈在哪里？
Sam Altman：更智能的模型、更长的上下文窗口、更强的记忆能力。
Rowan Cheung：所以你们有Agent，各种模型升级，Codex，还能用API。回想一下，如果把一个20岁刚从斯坦福退学的年轻人带到现在，给他你现在掌握的所有知识，你会让他构建什么？又不会构建什么？
Sam Altman：我前几天也在想这个问题。我很羡慕现在这一代的20岁“辍学者”，因为能构建的东西太多了，机会空间极其广阔。过去几年，我几乎没有完整的心智空间去认真思考自己会做什么。但我知道，有很多很酷的东西可以做。今天和大家聊这些项目，真的让人非常兴奋。
Rowan Cheung：我现在和很多开发者都在思考：现在能做的事情太多了。在构建产品时，您有什么建议，如何找到独特的护城河来保持领先优势？是通过分发渠道、数据，还是某种工作流模式？
Sam Altman：从抽象层面回答这个问题总是很困难，因为最好的独特优势本质上就是独特的——你必须自己去摸索。OpenAI花了很大的力气才找到我们的优势。总的来说，这个问题没有一个放之四海而皆准的答案。
最好的答案，是你找到只适合你正在做的事情、你的产品、技术，以及你在市场上的位置和时机的那种优势。这通常也是创办新事物时创造价值的重要部分。
我能说的一个通用经验是——你边做边摸索。有一句我一直很喜欢的商业名言：“让战术成为战略。”你可以从做那些有效的事情开始，令人惊讶的是，在这个过程中，常常会自然而然地出现可以发展成战略的东西。
如果你当年问我，我们启动ChatGPT时，哪些会成为持久优势，我会说完全不知道。我可能有一些猜测，但不会很自信。后来证明最令人兴奋的一个例子是——记忆（Memory），它成为了我们的重要竞争优势，也是用户持续使用 ChatGPT 的原因。那时我们完全没考虑到这一点。你开始构建功能，然后有时候就会自然浮现出“哦，这可能成为我们一个非常持久的优势”。
GPT-6：为产品打造更优模型
Q：在GPT-6上，您觉得应该建立哪些优势？或者说，在构建产品时应该重点思考什么？
Sam Altman：这其实就是你必须自己去摸索的部分。我很乐意找机会一起头脑风暴，那会很有趣。但说实话，OpenAI占据了我几乎所有的思考空间，我没机会去认真考虑如何创办新公司，这有点遗憾。AI改变了世界的很多方面，但促成公司优势的基本因素不会因此改变。比如网络效应、品牌与营销优势、用户数据，以及市场效应。如果你列一个清单，看过去几年什么方式行得通，现在看大致相同，但可能会有新的战术去建立这些优势。
Rowan Cheung：最近你们推出了GDPval基准，用来衡量AI模型在主要知识工作岗位中实际经济任务上的表现。令我惊讶的是，GPT-5排在第二，仅次于Claude的Opus模型。你们能发布这样的结果，非常厉害，怎么看待这个结果？
Sam Altman：首先，如果我们不愿意发布模型排名第二的结果，那就太糟糕了。总会有我们做得最好的事情，也会有做得不如别人的地方。建立持续进步文化的方式就是——愉快而坦诚地承认，在某些基准或评测上，别人比你做得更好。我认为Claude团队在理解企业用例和漂亮地呈现输出上做得非常出色，所以我一点也不意外，反而受到了激励要做得更好。
Rowan Cheung：这个基准会影响你们构建GPT-6的方式吗？
Sam Altman：会影响我们部分后训练（post-training）的方式，但我认为GPT-6的整体策略不会改变。
AGI：无需夸大，也不必低估
Q：您对AGI（通用人工智能）的定义是——当它在大多数经济价值最高的工作上超越人类时。那么在GDPval评分上，什么时候您会认为我们已经达到了AGI？
Sam Altman：我一直在思考这个问题。首先，像很多人一样，我对AGI有多个定义。越接近它，这个概念就越模糊。但我最关心的一点，也是让我惊喜的是，我们终于到了一个开始发生的时刻——那就是当AI能够进行新颖发现，能够扩展人类知识总量的时候。这些成就目前都很小，我不想夸大。
但你现在可以在Twitter上看到很多例子，各个学科的科学家们说，AI做出了一个小发现、提出了新方法、或者解决了某个问题。再强调一遍，我既不想夸大，也不想低估。这才是真正重要的事情。而我们正处在这一切的开端，并且乐观地认为未来几个月、几年我们能大力推动，这是件大事。这可能是我最关心的“AGI”指标。
Rowan Cheung：有没有特别让您兴奋的科学突破，想让AI去解决或发现的？
Sam Altman：当然，治愈疾病，发现新的物理规律，那会很棒。但即便是现在发生的小事，比如数学方面的进展，也让我觉得很重要。当GPT-4推出时，我就有这种感觉。我知道关于图灵测试存在很多争议，但大众对图灵测试的认知，曾经觉得它遥不可及，结果一旦AI通过了，人类社会基本没有更新认知。大家兴奋两周后，就开始抱怨为什么AI不够快，或者这不管用，让它更好。这也体现了人类的伟大——那项“AI永远的测试”就这么过去了，而我们都适应了。我感觉现在也会发生类似的事情——我们会逐渐习惯AI做科学发现。
Rowan Cheung：最近斯坦福做了一项“workslop”研究。这个词用来描述一种低回报的AI输出——表面看起来很完美，但实际上会因为返工增加额外工作量。
研究调查了1000多名办公室职员，结果显示有41%的人过去一个月里曾遇到同事产生的workslop，也就是同事使用AI生成的内容需要自己额外花时间去修改或清理。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。
如果AI能像在场许多人一样将某些人的工作效率提高10倍，那么就需要系统的教育和培训，让大家明白什么时候该用AI，什么时候不该用。
Sam Altman：首先，很多人类自己也会产生类似workslop的东西，这不是AI独有的现象。比如，有些邮件只会增加额外工作，或者会议本身也可能拖慢效率。所以不必期待AI会不同。经济会自我调整，利用工具提高效率的人和公司，会比那些用工具拖慢组织的人，更能影响未来。当然，像使用任何新工具一样，会有学习曲线，但我认为速度会很快。
Rowan Cheung：OpenAI有没有做教育或培训，帮助人们更好地建立、学习这些AI的使用？
Sam Altman：有的。人们总会用工具去做自己想做的事。我学到的一点是，你可以制作很棒的教育内容和培训，但人们会去尝试各种奇怪玩法，比如让AI鹦鹉学舌什么的。不过我们确实尝试创造很多内容，帮助大家在工作流中使用AI。在Codex的一些场景中，采用速度非常快，整个公司的集成和高效使用只需几天或几周。
Sora恶搞与未来交互
Q：Sora上全是恶搞您的视频，您害怕吗？
Sam Altman：其实没想象中奇怪。看一个有点，但看上百个就还行。
当时团队有人问我，可不可以让我的Cameo功能开放？这是新技术，我觉得如果我都不尝试，那就是我的失误，所以我就决定做了。后面坐飞机的时候，我想会不会看起来很怪，结果刚上线时确实有点，但很快就适应了——显然这是一个充满生成视频的应用，这些内容很有趣。
Rowan Cheung：我唯一担心的是去水印的问题。今早有几家公司推出了Sora水印去除工具。如果别人可能去掉水印然后在社交媒体上发布，会影响我的个人品牌吗？这是个什么样的机制？
Sam Altman：首先，我们发布这类技术的原因之一，是因为我们看到它终将普及。未来几个月或几年，会有优秀的开源模型，任何人都能用公开的视频生成您的影像。社会最终会适应。我们发现，一种方式是提前发布并设定护栏，让社会和技术有时间共同进化。
这种方法有效。文本相对简单，视频会更难，因为视频冲击力更强，但我相信我们会学会适应。很快大家会意识到，网络上会有大量无水印、开源模型生成的假视频，这不可避免。提前让社会适应这一点，可能有价值。
Rowan Cheung：Sora的目标是生成几乎无法分辨的AI视频？
Sam Altman：目标是AGI。我认为高质量的视频对实现AGI很重要，原因有很多，比如空间推理、我们可以从世界模型中学到的东西。希望有一天，机器人领域的真正进展也会非常重要。但我觉得优秀的视频是件好事——我不希望未来的唯一交互界面只是文字。我非常期待未来能有实时视频流的交互体验，它会不断生成全新的用户体验。这会很棒。但最重要的是，我认为这是通向真正AGI的一条非常有价值的路径。
Rowan Cheung：周五，您发布了一篇博客，说可能会探索对允许在Cameo中使用自己面孔的人进行收入分成。能分享一些细节吗？这个怎么运作？
Sam Altman：是的，很多时候，当你发布一个新产品时，会发现人们使用的方式与你预期的不同。我们原本认为会有少量创作者制作非常酷、非常复杂的视频并分享出去，然后有大量观众观看。确实有这种情况。但实际上，大量用户只是给三五好友制作视频，在群聊里分享，而不是在社媒里。我不确定这种使用方式能否持续，但如果持续，它会大幅影响计算资源需求与用户互动的比例。
未来可能会让人们为生成视频付费。比如你每天生成100个视频发给朋友，或者你想生成包含某位名人的视频（并且他们也同意），也许可以对生成付费分成。我们需要实验看看如何操作。
不过，我不喜欢对一个六天前刚上线的产品下定论，这一切可能只是新鲜感，也可能不会形成长期使用场景。但至少到目前为止，它的使用量很大。
Rowan Cheung：您考虑过在Sora App中放广告吗？
Sam Altman：还没有，但这方面有趣的可能性也很大。当然，也可能有可怕的做法。与ChatGPT不同，我们可以用订阅模式获得收入；但如果Sora用户主要是在信息流中浏览内容，那么广告可能是更自然的模式。
如果主要是私信，那又是另一种模式。我乐观地认为，也许到今年年底，或者更现实地说，到明年第一季度末，我们能理解产品的最终形态，并据此设计商业模式。我认为按生成次数收费是合理的，也值得尝试。其他商业模式则取决于产品如何发展。
AI能“淘汰”的工作，本身就不算工作？
Q：智能时代，十亿知识工作岗位可能会首先被影响，然后才会创造新工作。您怎么看？
（注：如果50年前告诉农民，互联网会创造十亿个新工作岗位，他们可能不会相信。同样的，现在很多人认为AI会创造很多新工作岗位。）
Sam Altman：我觉得农民不仅不会相信会发生这样的事情，他们可能会看你做的工作（互联网媒体），觉得那不是真正的工作。
种地是在提供人们真正需要的东西，养活他们，这才是真正的工作。而我们这些人，生活条件优越，食物丰富，财富充足，我们做的很多事情像是在打发时间的游戏，需要感到重要，但可能不算“真正工作”。
对我们而言，这些工作感觉很真实。我很感激能做一些既令人满足又重要的事情。未来的工作可能会非常不同，可能比现在我们认为的工作形式更轻松。但我相信人类的内在驱动力仍然存在，我们会找到很多事情去做。
Rowan Cheung：希望我们还能探索太空。您觉得AGI出现后，人类会重点关注什么？
Sam Altman：我希望一切都能向各个方向发展，去做所有事情。太空对我来说很酷，但你或其他人可能有自己觉得有趣的方向。我希望一切皆有可能。
Rowan Cheung：如果明天可以制定一条全球政策，您会定什么？
Sam Altman：很难只选一条。但我一直在思考AI监管的问题——是否合理，是否会让大公司占优势。我认为，当模型非常强大时，应该有全球性的框架来降低灾难性风险，尤其是针对最前沿的安全问题。如果有一条全球政策能做到这一点，那将非常好。
ChatGPT会成为“美国版微信”吗？
Q：在中国，微信几乎是一个“万能App”，购物、社交、聊天都能做。现在ChatGPT也有购物、网页搜索、Sora等功能，你们是不是想打造一个美国版微信？
Sam Altman：不，有很多原因让我认为这种方式在美国市场行不通。我们想做的是一个真正优秀的AI超级助手。
Rowan Cheung：为什么要把功能单独推出？比如Sora是独立App，为什么不直接放进ChatGPT？
Sam Altman：ChatGPT对很多人来说是最个人化的账号，把社交体验放进去会显得奇怪。可以想象做消息功能，因为人们会分享和协作。但人们对ChatGPT的认知和娱乐App的认知差别很大，可能会产生不协调。当然，很多功能我们还是放进了ChatGPT。
Rowan Cheung：您觉得最重要、最有用的代理（Agents）是什么？最让您兴奋的是什么？
Sam Altman：可以看看Codex的发展，并思考在其他行业的应用。比如法律、财务建模等，是否可以有类似Codex的体验。已经有优秀的初创公司在做这些事情。随着技术成熟，如果这些工具在各自行业中能达到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：你只用与一堆代理对话，就能启动一家初创公司。我认为Agent Builder或Agent Kits还不够好，但可以看到从这里到那里的路径。
奥特曼：语音不是交互的最终形式
Q：之前您在主题演讲里提到过语音可能是AI或Agent的最终形式，能详细说说吗？
Sam Altman：我不认为语音是交互的最终形式。有很多时候，语音并不是合适的交互方式。
比如你在公共交通站，边走边讲话，这会很烦人。但很多时候，语音是非常自然的交互方式。语言本身就是这样，但有时候是语音，有时候是打字，这里其实还没有盖棺定论。
我们都习惯了智能音箱这类产品，虽然经常被拿来开玩笑，但很多人真的在使用并喜欢它们。而智能音箱其实还不够好，不是因为概念错，而是当时AI不够强大，周边基础设施也不够完善。想象一下，如果你只需对设备说话，它就能准确完成你想要的操作，然后几乎不打扰你——那种体验，就像是我理想中想要使用的计算机。
Rowan Cheung：你们会做语音交互吗？
Sam Altman：这需要一段时间。我们需要耐心去打造一种全新的设备，在大规模上实现超高质量。这是完全不同的电脑使用方式，我们需要创造性的空间去探索。
我们确实有一些很让人兴奋的想法，但目前还不能透露，也不会在短期内透露。不过我们会努力做出一种非常值得等待的产品。
参考链接：
[1]https://www.youtube.com/watch?v=zwnVUiwObl8
[2]https://futurism.com/artificial-intelligence/sam-altman-real-work-ai
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