奥特曼柏林工业大学最新访谈，再次轰动了全世界。
全场4000个座位，半个小时全部订满，整个Audimax讲堂虚无坐席。
在这场专题讨论会上，TUB计算机科学教授Fatma Deniz与奥特曼、数据奇才Volker Markl，以及企业家Nicole Büttner共同探索了AI对科学、商业和社会的影响。
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几天前，奥特曼曾在印度一次访谈中表示，2025年将是软件工程迎来巨变的一年。
在柏林长达1小时的对谈中，他同样发表了许多新鲜精彩的观点：
- 我并不认为自己比GPT-5聪明
- OpenAI已经解锁可以真正学习的算法，推理模型将平稳扩展至AGI
- 我们离AI自主做出重大发现的时间，不会超过几年了。
- 关于模型开源，OpenAI内部正在讨论
上周，奥特曼又马不停蹄地赶到了日本，在东京大学UTokyo GlobE #14对话中，和OpenAI CPO Kevin Weil共同作为受邀嘉宾，开启了40多分钟的谈话。
现场气氛依旧十分热烈！
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此前， o3系列在编码基准上得分2727，实力堪比Codeforces竞赛中的第175名的人类程序员。
这一次，奥特曼直言，内部一个推理模型已跃升至全球第50名，而且我们很可能在年底前霸榜。
AI相当于拿下了3045分
其他抓人眼球的亮点还包括：
- 内部已经实现了GPT-4.5，而想要达到GPT-5.5级别的模型还需100倍的计算量
- 到2035年，一个AI数据中心的智能能力，将相当于地球上所有人类和AI的总和
- 人与AI会「共同进化」
接下来，我们摘出了奥特曼在最近两次采访中发表的主要观点。
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AI自主科研，离做出重大发现不远了
ChatGPT现被用于获取灵感、起草文本和总结内容，基本行帮我们节省很多时间。你认为这对科研和学术工作意味着什么？如果最有见地的想法恰恰来自于我们不走捷径、花时间思考的呢?
奥特曼：周一OpenAI发布了AI研究智能体Deep Research，它引起的反响堪比ChatGPT出世盛况。
科学家们是最兴奋的群体之一。
当你给出一个提示，Deep Research便会替你做大量研究。甚至，它可以完成需要人类需要花费数小时、数天、数周的任务。
至少在目前的形式下，它不会产生很多深层的新见解。但就整合信息来说，它能让科学家和研究人员更好地开展工作。
这就是，我认为它应该发挥作用的地方。AI帮助我们在某些领域节省时间，然后我们可以在更高层次上工作。
可以说，这是人类制造工具历史的一部分——即让机器完成人类需要做的工作，然后我们就能在更高抽象层面上自由发挥。
我认为，我们离AI自主做出重大发现的时间，不会超过几年了。
我不比GPT-5更聪明
今天，OpenAI和Bifold开启了研究合作伙伴关系，OpenAI将提供价值5万美元的API额度，以推进O3模型的探索。你与这样一个基础研究机构合作时，你有什么期望？
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奥特曼：我们相信，未来人类可以在一年内完成10年的科研工作，有一天甚至可能在一年内完成100年的科学研究。
这将对生活质量产生巨大影响，解决人类最紧迫的问题（应对气候问题），以及改善生活（治愈疾病）。
这将会成为一份了不起的礼物，我认为AI最终能实现这一点。
我不认为我比GPT-5会更聪明，对此我并不感到难过。因为这意味着，我们能够利用它来完成一些了不起的事情。
我们希望人们利用它完成更多的科研；我们希望让研究人员能够做以前做不到的事情。
这是人类漫长历史的一部分，但这次感觉有点不同，因为这能然我们做更多的事情。
科学家们因为有了一个超高智商的工具，能够更专注于找出正确的问题、更快地解决问题、更快地搜索空间。这对我们所有人来说都是一种胜利，所以我很高兴能够实现这一点。
真正的「学习算法」已解锁
Dario Amadei最近写了一篇文章，他谈到了自己对下一代AI的愿景。在提到AGI时，他认为这就是数据中心里的天才国度。你同意这点吗？这对下一代意味着什么？
奥特曼：我认为这超出了大多数人想象的范围。在接下来的几年里，我们会看到一种现象——很多人会说「我真的没想到计算机能做到这一点」。
然后我认为，人类会达到能够解决这个科学进步问题的程度，就比如，一年内完成10年的科研工作。
的确，看起来我们处在一条非常陡峭的发展轨迹上，毕竟总会有一些人喜欢当「预言家」。
去年，人们都在唱衰大模型，出现了很多关于Scaling Law终极的说法，然后OpenAI找到了新范式。
现在，我们有了新的推理模型，这会持续很长一段时间。我预计，在这之后我们会再次找到另一个范式。
所以，总的来说，要从中学到的一点是：
当你看到这些技术处于陡峭的指数曲线时，我们不应该打赌这些趋势不会实现。
我认为，当人们开始说这个要完了，或那个要完了，又或者我们要碰壁时，你们都应该保持怀疑态度。
在我们看来，我们似乎解锁了一个真正能够学习的算法基础，并且这种趋势还将继续下去。
我们会遇到一些障碍，我们需要找出如何克服它们，但我认为OpenAI会达到AGI以及更远的目标。从这里开始，这将会是一个相当平滑的scaling。
在你看来，目前谁最有资格独立评估AGI的实现声明？
奥特曼：唯一重要的是，它能为人们提供多少效用。
所以，如果它对你有用，如果它超过某个阈值有用，那就很好。如果一群专家想要辩论它是不是AGI，我认为这根本不重要。
而且，我认为它将会呈一个持续的指数级增长，不断地提升效用。唯一的问题是它能多大程度地帮助人们，多大程度地帮助世界？
有了星际之门，Scaling Law依旧继续
OpenAI最近宣布了「星际之门」项目，一个新公司将在4年内投资约5000亿美元。你认为这个合资企业能够帮OpenAI实现什么？
奥特曼：一共有两件事。
第一，有了更大的计算机，我们可以训练出更好的模型。我认为，世界不希望OpenAI止步于GPT-5或GPT-6，而是希望看到继续发展。
「星际之门」将让我们能够在未来几年，一直保持过去几年同样的改进曲线。而且，它应该能让我们开发出极其强大的模型。
另一件事是，用户、开发者、企业希望无限使用这些AI系统。随着OpenAI取得更多进展，我们继续降低使用成本。
粗略地说，每年OpenAI都能让去年的智能变得便宜10倍，然后再便宜10倍。
摩尔定律每18个月翻一番改变了世界，我们每12个月就实现了10倍的增长，这是一个非常强大的差异。
但当我们这样做时，使用这些服务的需求似乎增长远超过10倍。
而且，当我们训练这些真正强大的、可以使用大量计算进行推理的模型时，你可能真正愿意花费大量计算能力，来治愈癌症。
所以我们认为，世界对运行这些服务的计算需求正在急剧上升。
这是「星际之门」项目的另一部分，就是让人们能够使用它。现在已经有数亿人在使用OpenAI的产品，很快就会是数十亿人。
开源，内部正讨论
就在「星际之门」宣布不久后，来自中国DeepSeek开源了R1。最近你也在Reddit上说过，OpenAI在开源问题上站错了队。那么就DeepSeek R1发布，或者说一般的开源，对OpenAI的竞争力意味着什么？
奥特曼：我们可以争论AGI是否应该开源，但我想，没人会质疑当前这些模型通过开源不会创造价值。所以，我认为这是好事。
OpenAI有很多优先事，所以说起来容易做起来难，但我很高兴世界上有好的开源模型。
你们目前也在内部讨论相关事宜吗?
奥特曼：是的，我们在讨论。我们还没有做出决定，但是在进行中。
推理模型提供了哪些，以往传统的预训练模型无法实现的能力？
奥特曼：这些模型变得非常高效。如果你提供充足的每个token消耗计算量，它们能给出真正高质量的答案，可能比让人类回答更高效。
我记得很久以前，当谷歌刚诞生时出现了一种道德恐慌——为了回答一个问题，就要在数据中心使用这么多电，这太可怕了。
我记得我当时想，这替代的是有人启动汽车引擎，开15分钟到图书馆，查找资料，再开车回来的流程。
即便是再搜索一百多次，能源使用量也比以前少得多。同理，今天的AI只使用世界能源的很小一部分，实际上每次查询都相当高效。
「我们要禁止AI，它耗费太多能源了。我们要禁止计算机，要禁止灯泡，然后我们就坐在黑暗中，不会消耗任何能源」。这是我们可以选择的一个世界。
但还有另一个世界，我们会说，「我们要使用AI。即使在这个问题上使用数百MW/GW的能源，如果我们能用AI来发现如何实现高效廉价核聚变，然后快速复制全世界碳能所提供的数千GW的发电能力，那将是一个巨大的胜利」。
我认为这就是AI的承诺，所以我可以坐在这里谈论效率。
你是否期望第一个展现AGI的基础模型能够自我复制、自我改进、基于新出现的需求自我修改?像OpenAI这样的公司在潜在社会影响方面有什么责任?
是的，有些人认为只有像自我复制、自我改进的太空探测器那样才算AGI，但我个人认为在达到那个里程碑之前就已经是AGI了，当然如果我们接近那个阶段，我们有责任告诉人们，也会对外公布。
我认为这会感觉是渐进的，人们谈论自我改进好像是一个非常二元的事情，但实际上它会是这样的：它可以帮助科学家工作稍微快一点，然后快很多，现在它可以做更多事情，现在它可以做更多事情，所以我不认为这是一个清晰的二元问题，但我们会看到斜率变化的某些迹象。
推理模型，年底碾压人类程序员
在与东京大学师生谈话中，奥特曼的关键爆料，在网上疯转起来。
奥特曼说，过去两年中模型推理成本已下降百倍以上，智能水平却不断提升，未来成本将降到极低的水平，甚至免费，从而让全球更公平地使用人工智能。
OpenAI会持续推动模型能力的提升（包括下一代GPT系列）及多模态（文本、语音、图像、编程等）整合，释放更多应用场景。
他表示，OpenAI拥有一个内部模型，在全球顶尖程序员中排名50左右。到2025年底，他们的模型将位列第一。他们同时在研究更强大的「智能体（agent）」，让模型能自主上网、检索、推理，完成更复杂的任务。
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人与AI会「共同进化」
谈到教育时，东大的师生都非常关注生成式AI（例如ChatGPT）对教育问题的影响，纷纷提问未来10年、30年乃至100年后，AI将如何重塑教育模式。
对此，奥特曼认为个性化教学是非常重要的突破点，AI导师、辅导工具能够让全世界的学生获得优质教育资源。
对于「要学什么技能」，奥特曼强调与其专门去比拼计算或编程等「纯粹技术能力」，更关键的是学会如何利用 AI完成更具创造性、综合性的工作。
在这个「共同进化」过程中，人类应该更关注创造力、想象力、适应力和协作力。
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当有同学提问AI如何在空间技术、卫星工程、医疗、硬件开发等领域中应用时，奥特曼认为，随着算力成本快速降低和效率提升，AI算法会越来越多运用到卫星与航天器中；对于硬件开发，通过多模态（如图像识别）的加持，AI也将能辅助调试、检测和设计。
关于创业经验，奥特曼分享了自己的洞察，他认为创业需找到「持续性价值」，而不是仅仅「把 AI 用作噱头」；若产品能随着模型升级而不断变强，就会更具竞争力。
访谈最后，奥特曼和Kevin WeilSam 与 Kevin都鼓励同生们「立刻开始使用并适应AI工具」，在学习、科研或创业时主动探索如何与AI配合。
他们再次强调，人与AI会「共同进化」，强烈建议学生们在实际项目中不断应用、迭代，寻找新的创造空间与落地场景。
结语
奥特曼的这次两次访谈再次强调了AI领域的飞速发展和巨大潜力。
从AI自主科研到AGI的实现，再到「星际之门」计划，我们走向一个与AI「共同进化」的未来。
尽管关于开源等问题仍存在讨论，但毫无疑问，AI将在科学、商业、教育等多个领域带来深刻变革。
正如奥特曼所强调的，我们需要积极拥抱AI，学会利用它来解决问题、提升效率，并在这个过程中不断探索人类创造力和想象力的新边界。
参考资料：
https://x.com/tsarnick/status/1887969481273835548
