OpenAI CEO：现在的AI，就像疫情前夜51CTO技术栈
“现在的AI，就像2020年疫情爆发前夜！”
“程序员父母的孩子，眼睁睁看着自家孩子用Codex写游戏！”
4月8日，OpenAI CEO Sam Altman 与 OpenAI 研究科学家 Josh Achiam、OpenAI 研究员 Adrien Ecoffet 开了一场关于“未来AI”圆桌讨论。
主持人是知名投资人 Chris Nicholson。
这场 Panel 的大背景是，当天OpenAI发布了一份 13 页的“智能时代”的政策蓝图。（该死的是，小编发现OpenAI的这份原始文件已经找不到了。）
通过外媒给出的信息，可以看出这份蓝图文件透露出了相当强烈的“超级AI将至”的预警信号。
蓝图文件中，OpenAI 提议设立公共财富基金、32 小时工作周试点、“可携带的福利”、正式的"AI 权利"以及税收改革以抵消自动化规模扩大导致的工资收入减少等建议。
Sam 坦承，这份文件中给出的只是OpenAI团队早期想法，目的是目的是开启讨论。
而 OpenAI 之所以最后发出这份文件的“上下文背景”则更为恐怖：
“我们判断，现在已经非常接近一个关键节点。”
至于说程度有多么关键？Sam 用了一个很恐怖的类比：就好比2020年疫情爆发的前夜！“技术已经发生质变，但社会尚未意识到。”
我们每天盯着数据，反复讨论，确信这件事会爆发。
我们知道有件事要来了，只是世界还没意识到。
Sam 讲述了一段国内很少得知的经历：在 2020 年疫情初期，OpenAI 内部比外界更早意识到风险，甚至被媒体嘲笑“过度反应”。
回到这次 Panel。Sam Altman 与团队成员这场讨论的重点有一点超前，但可以说跟每个人都息息相关，包括：极强模型时代下，AI 会从工具转向基础设施、创业门槛被极大压低、算力成为核心资源，以及社会需提前构建适配的制度与“韧性体系”以应对潜在冲击。
整场感受下来，小编认为，这场Panel最有冲击力的部分，是OpenAI内部对于“极强模型”时代下，整个社会应对的预设构想。
首先，Sam Altman明确提出，传统AI安全思路已经过时——未来不是“少数模型被严格控制”，而是“海量AI共存”，真正的安全将来自全社会的防御能力，原来“少数几个 AI Lab 的对齐大模型”的做法已经失效了。
其次，AI民主化也被重新定义了。Sam 表示，关键不在“人人能用ChatGPT”，而在于“是否拥有算力资源”，“AI民主化”本质上是基础设施问题，类似电力而非软件。
这也就引发出了第三点：面对AI可能取代大量智力劳动，Sam 也改进了自己之前提到的一个想法：全民基本收入（“发钱”），他将之改成了“发生产力”（如基础算力），这是分配逻辑的根本变化。
甚至Sam提出了一个不成熟的税收构想：既然“劳动”已经被AI接管，那传统的征税对象就应该从“人”转向“创造价值的AI”。
此外，OpenAI 也指出了现在大家很容易忽略的一个现实情况，即，AI带来的最大风险，其实并不是全新问题，很多问题之前就已存在，只不过是 AI 放大了既有系统脆弱性，例如网络安全、供应链等。
最后，“AI 能力溢出”的问题再次被提及，Josh 指出社会对AI能力的认知严重滞后，技术进步以“月”为单位，而公众理解却以“半年”为周期，这种认知错位本身就是未来冲击的重要来源。
作为这份文件的参与撰写者，研究员 Adrien 无意间曝了一个OpenAI内部的料：现在他们几乎不怎么写代码了！大部分代码都是AI写的。
另一个有趣细节来自 Sam 的日常体验：他分享自己把体检报告输入 ChatGPT，竟然获得了比医生更细致的解释和建议，这种“即时理解复杂问题”的体验让他印象深刻。
此外，Sam 给到了自己一个独特的颇具代表性的代际断层式的观察：
程序员父母看到孩子竟然在对着 Codex 语音，让 AI 为他生成游戏。父母的表情从“不可能”到震惊。
“孩子们终将会在完全不同的世界中长大！”
不得不说，00后也要过时了，一个AI原生的α世代（10后）将至！
以下是小编整理的三位OpenAI内部的核心思考，enjoy！
Sam：我们即将进入“极强模型”的时代
主持人 Chris Nicholson：
大家下午好，欢迎来到 OpenAI Forum。我是 Chris Nicholson，很高兴今天和大家一起交流。这个论坛的目标，是围绕 AI 在现实世界中的应用展开严肃讨论：我们正在从中学到什么，以及更多人如何参与塑造它的发展方向。
今天的讨论聚焦一个技术领域的核心问题：随着 AI 系统能力大幅提升，它将意味着什么？我们该如何理解它对科学、工作、社会生活以及治理的影响？
今天的嘉宾包括 OpenAI 联合创始人兼 CEO Sam Altman、首席未来学家 Josh Achiam，以及长期从事研究工作的 Adrien Ecoffet。
那我们开始。Sam，我们今天发布的这份蓝图里大量提到“超级智能”。我最想问的是：为什么是现在？以及你们在内部看到的一些东西，有哪些是你希望外界更早知道的？
Sam Altman：
最核心的原因其实很简单：进展还在加速，而且速度越来越快。
我们判断，现在已经非常接近一个关键节点。接下来几年里，会持续出现更强大的模型，这不会是一次性的跃迁，而是一段持续增强的过程，这些模型会对世界产生重要影响。
参与这份蓝图的研究人员做了一件很了不起的事情。这些内容本质上是“早期想法”，目的是开启讨论。我相信随着全球范围的讨论深入，我们会得到更好的答案。
我们正在直面即将到来的模型能力——整个 pipeline 已经摆在眼前。当然，我们也可能判断错误，可能会撞到技术瓶颈，我们并不完美。但基于目前看到的情况，我们预计很快会进入一个“极其强大模型”的时代，而且能力还会持续提升。这会深刻影响经济、生活方式，以及人类的能力边界。
我有一个观察：在真正必须做决策之前，如果公众、领导者和政治系统有更多时间去讨论问题，通常更容易做出更好的决策。
所以现在就开始这场讨论，非常重要。
OpenAI研究员大部分代码都让AI写了
安全政策文件需要同行讨论
说到“讨论”，我们这次很早就让很多研究人员参与进来了。这种让研究人员和政策思考者紧密合作的方式，其实挺少见的。Adrien，你怎么看这段经历？
Adrien Ecoffet：
这对我来说是一次很不一样的体验，也是我第一次深度参与政策文件的撰写。
某种程度上，这件事挺“打脸”的。作为研究者，我们平时很容易停留在抽象层面，比如讨论经济影响、安全政策这些宏大问题。但真正把这些想法写成具体政策，是完全不同的挑战。
你必须提出可以被同行讨论、甚至质疑的具体方案。所以我觉得，让研究人员这么早、这么深度参与进来，对最终成果是有帮助的。尤其是这种高度前瞻性的议题，确实需要那些每天在构建这些技术、理解安全体系、亲眼看到进展速度的人来参与。
有一点我印象特别深：在过去几个月里，很多研究人员经历了一个转变——从自己写代码，变成让 AI 写大部分代码。这种变化带来了一种强烈的紧迫感：这项技术已经真实存在，而且正在快速推进，而外界很多人还没有真正感知到这一点。
Sam ：现在的AI，就像2020年疫情爆发前夜
Sam Altman：
我讲个小故事。2020年1月底到2月初的时候，OpenAI 内部一群研究员开始对 COVID 非常敏感，比整个社会都早。
我们每天盯着数据，反复讨论，确信这件事会爆发。我们甚至开始计划远程办公。当时还有媒体写文章嘲笑我们，说 OpenAI 这群人太夸张了，比如在门把手上涂铜之类的。
但我们其实已经在为“封锁”做准备。我们知道有件事要来了，只是世界还没意识到。
有一天晚上，很冷。我住在 Mission 区，我当时想：可能要被关在家很久了，我要出去走一走。我在城市里走了几个小时，透过餐厅和酒吧的窗户，看着人们面对面聊天、呼吸交错，而我戴着口罩，看起来像个怪人。
街上只有另一个戴口罩的人，我们彼此点了点头。除此之外，一切都显得完全正常。但我心里很清楚：事情要变了。
现在，我再次有了那种感觉。
一种巨大的变化正在发生，甚至已经发生了——模型已经到达某个水平，但整个社会还没有消化它。我们看得很清楚，也在努力告诉世界，但很难让人真正理解。
这就像疫情刚开始时的那个夜晚。
AI令人兴奋的一面
这个比喻很有意思。那如果我们把 AI 和疫情对比，你刚才讲了风险，那“好的一面”呢？
Sam Altman：
好的部分，其实好到值得我们多花时间去认真讨论。
比如科学：如果我们能把10年的科研进展压缩到1年完成，如果我们能治愈大量疾病，实现个性化医疗，发现新的材料，让能源变得更便宜、更安全……
如果每个人只要有创业想法，AI 就能帮他实现、写代码、搭产品；如果每个人都能拥有专属于自己的游戏体验……
这些都是非常美好的事情。当然，这也是为什么我们要带着紧迫感发布这些内容，因为也会有很多问题需要应对。
我本身是个乐观的人，但更重要的是，这项技术极大拓展了我们的“可能性空间”。
当我第一次读完研究人员写的这份蓝图时，我的感受是：这既令人兴奋，也有点疯狂——因为这些讨论已经变得“可信”。如果 AI 真如我们预期那么强大，那它也会成为一个帮助我们解决问题的新工具。
OpenAI的核心责任：
