新智元報(bào)道

編輯：艾倫

【新智元導(dǎo)讀】直播事故、網(wǎng)友吐槽、專家唱衰……GPT-5登場第一天就遭遇口碑滑鐵盧。有人說這是AI泡沫破裂的前兆，也有人預(yù)言「第二個(gè)AI寒冬」或?qū)砼R。但奧特曼在近日接受Wired采訪時(shí)不認(rèn)輸，認(rèn)為這是一次被誤解的躍遷。真相究竟如何？

GPT-5的發(fā)布不算體面。

發(fā)布會(huì)直播中，演示圖表數(shù)據(jù)繪制錯(cuò)誤導(dǎo)致嚴(yán)重誤導(dǎo)，被觀眾抓包；

網(wǎng)友直接在發(fā)布會(huì)視頻下面銳評(píng)并被點(diǎn)贊到第一位：「看吧，這肯定是用GPT-5做的PPT?！?/p>

Reddit上用戶吐槽，「更不靈光」「沒了GPT-4o的溫柔」；

AI專家Gary Marcus更是在多個(gè)平臺(tái)「慶功」，直言這款史上最被吹捧的AI模型沒達(dá)標(biāo)，AGI和「博士級(jí)認(rèn)知」連邊都沒碰到。

質(zhì)疑聲席卷而來，一些人甚至喊出「AI第二次寒冬要來了」。

但OpenAI顯然不這么認(rèn)為。

奧特曼事后接受采訪時(shí)坦言：「確實(shí)，發(fā)布當(dāng)天的氛圍不太妙?！?/p>

不過他說，這不是模型能力的問題，而是節(jié)奏錯(cuò)了，期待錯(cuò)位了。

換句話說，GPT-5不是不行，而是大家看它的角度出了偏差。

為什么這代GPT升級(jí)

普通人感覺不到

要理解這點(diǎn)，得先搞清楚一個(gè)問題：GPT-5到底進(jìn)化了什么？

OpenAI的解釋是——這一代的提升主要集中在科研、數(shù)學(xué)、代碼等高階領(lǐng)域。

奧特曼舉了個(gè)例子：有物理學(xué)家說GPT-5幫他解開了研究瓶頸；生物學(xué)家驚嘆它在某個(gè)難題上「想得出奇」。

可問題是，這些例子沒人實(shí)名，也不是每個(gè)人都用得上。

正如奧特曼自己也承認(rèn)：「大多數(shù)人不是物理研究員?！?/p>

于是，「進(jìn)步」變得不明顯，甚至成了「退步」。

再看幾個(gè)更具體的細(xì)節(jié)：

• 在數(shù)學(xué)能力上，GPT-5已經(jīng)可以躋身「國際數(shù)學(xué)奧賽前五名」——而GPT-4還在「Top 200」徘徊（）；

• 在代碼推理方面，GPT-5能更準(zhǔn)確地識(shí)別多步邏輯錯(cuò)誤，甚至可以做部分單元測試的自動(dòng)化；

• 它更擅長寫論文摘要、提出科學(xué)假設(shè)，部分實(shí)驗(yàn)室已開始小規(guī)模應(yīng)用。

這些變化，普通用戶幾乎感受不到。也正因此，它被誤會(huì)成了「換皮產(chǎn)品」。

GPT的技術(shù)范式

已經(jīng)偷偷改道了

過去幾年，OpenAI的策略是「投喂更多數(shù)據(jù) + 更大模型 + 更強(qiáng)算力」，一條路走到底。

但到了GPT-5，事情變了。

這一代模型的能力，不是靠數(shù)據(jù)量或算力暴力增長堆出來的。

核心升級(jí)源自：基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）。

簡單說，就是找來一批專家，對(duì)模型輸出進(jìn)行評(píng)估、打分、反饋，再反復(fù)訓(xùn)練它「像專家一樣思考」。

更有意思的是：現(xiàn)在的模型已經(jīng)可以「喂自己吃東西」了。

Greg Brockman稱，當(dāng)模型不夠聰明時(shí)，只能靠大模型訓(xùn)練；但一旦它有足夠的判斷力，就可以從自己的輸出中篩選優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，再回過頭來教自己。

這個(gè)邏輯叫「自采樣」（sampling from itself），是AI走向自我優(yōu)化的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

這場技術(shù)轉(zhuǎn)向帶來了很大的變化：

• 它更擅長處理復(fù)雜推理鏈條；

• 對(duì)幻覺和錯(cuò)誤率的控制更嚴(yán)格；

• 在專業(yè)場景的適應(yīng)性更強(qiáng)。

GPT變得更像一個(gè)滿嘴術(shù)語的專家了，但或許也和普通人之間交流的隔閡變深了。

OpenAI沒放棄規(guī)?；?/strong>

只是暫時(shí)「火力不足」

面對(duì)「規(guī)模化路線失敗」的批評(píng)，OpenAI并不認(rèn)同。

雖然GPT-5并不是靠「多10倍顯卡」訓(xùn)練出來的，但他們并沒有停止投資基礎(chǔ)設(shè)施。

相反，奧特曼明確表示：我們依然相信規(guī)模，但現(xiàn)在的難度是物理級(jí)的。

以他們正在德州阿比林（Abilene, Texas）建設(shè)的數(shù)據(jù)中心為例，預(yù)算高達(dá)數(shù)百億美元。

Greg Brockman形容，這種規(guī)模的基建，「就像做一臺(tái)2倍大的火箭——難度是10倍以上」。

原因顯而易見：下一代模型的突破，不僅需要更聰明的訓(xùn)練策略，還要更大算力支撐，而現(xiàn)在的全球芯片與電力資源遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上。

也就是說，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是「當(dāng)下最優(yōu)解」，但真正把AI推向AGI級(jí)別，還是得靠規(guī)模發(fā)力。

AGI不再是一個(gè)終點(diǎn)

而是一種「持續(xù)影響力」

奧特曼過去幾年的演講里，AGI一直被描述為終極目標(biāo)：「當(dāng)AI能完成大多數(shù)人類有價(jià)值的工作，我們就完成了使命?！?/p>

但最近，他換了說法。

現(xiàn)在的OpenAI認(rèn)為：AGI不是終點(diǎn)站，而是一段旅程。

或者說，它是一個(gè)「指數(shù)式增長的過程」，而非某個(gè)模型突然變得「全能」。

這種轉(zhuǎn)向有兩個(gè)好處：

• 再也不需要設(shè)定一個(gè)「AGI發(fā)布日期」來背負(fù)壓力；

• 更適合以「科學(xué)進(jìn)展速度」為衡量標(biāo)準(zhǔn)，而不是單次能力躍遷。

奧特曼的新定義里，AGI的核心是能參與推動(dòng)基礎(chǔ)科研進(jìn)步，比如物理理論、化學(xué)實(shí)驗(yàn)、藥物篩選。

正因如此，你會(huì)看到OpenAI內(nèi)部正在「品牌化」這個(gè)模糊概念：

• 員工筆電上貼著「FEEL THE AGI」；

• 總部一樓有賣同款T恤；

• 辦公區(qū)墻上貼滿「AI青春期」的解釋圖——指的是AI從「只會(huì)模仿」走向「有點(diǎn)意識(shí)」的尷尬階段。

OpenAI眼中的GPT-5，就是AGI的青春期。

你或許應(yīng)該更關(guān)注的是

今天它能幫你做多少事

GPT-5的爭議，其實(shí)是一場「敘事落差」：

公眾盼望的是「AI通關(guān)」，而OpenAI現(xiàn)在給的是「能力曲線」。

模型升級(jí)的路線，已經(jīng)從「炫技」轉(zhuǎn)向「內(nèi)功」。

奧特曼說，GPT-6會(huì)更好，GPT-7會(huì)更驚人。

但真正值得期待的，是你手里的模型，能不能今天就幫你少錯(cuò)一步、多做一點(diǎn)。

參考資料：

https://www.wired.com/story/sam-altman-says-the-gpt-5-haters-got-it-all-wrong/