如果有一天，AI能完成最复杂的数学证明、发现新的物理学规律，甚至找到重大疾病的治疗方法，人类还需要做什么？
在OpenAI CEO山姆·奥特曼看来，这已经不是科幻假设。他在与AI博主Matthew Berman的45分钟对谈中表示，AI正在进入帮助人类发现真正新知识的阶段，但效率暴涨并不自动等于人类更清闲——程序员就是最反直觉的例子。
两年内出现重大疾病候选疗法？
奥特曼认为，AI今年已经在高难度数学任务上证明了自己，而这套方法可以迁移到更多学科：
- 生物学：加速新药研发，寻找重大疾病的治疗方案；
- 材料科学：发现新材料，甚至推动芯片等领域进步；
- 能源研究：寻找新的能源来源；
- 物理学：可能出现让他个人最兴奋的重大突破。
他给出的时间点相当激进：希望未来两年左右，AI能帮助人类针对某种重大疾病找到第一个真正有重要意义的候选治疗方案。
不过他特别区分了两个阶段：AI发现候选方案，不等于药物立刻上市。后续测试、FDA审批和临床应用仍需要时间。他支持优化审批流程，但也强调安全测试本身不可省略。
【编辑观察】这里说的是“候选治疗方案”，不是“两年内治愈癌症”。新药从发现到进入临床，依然有漫长而必要的流程。
程序员没被淘汰，反而可能更赚钱
AI编程工具爆发时，很多人都相信程序员岗位会大规模消失。但奥特曼给出的现实观察正好相反：
程序员可能比以往任何时候都更忙，创造的影响更大，甚至赚到更多钱。
原因很简单：世界对软件的需求，远远超过了所有人此前的想象。AI降低了开发门槛，释放出的不是“零需求”，而是更多过去来不及做的项目、产品和自动化任务。
数学界的情况则更复杂。一些数学家的反应是“我们并没有要求它来做这些事”。奥特曼认为，社会对数学家的总需求是否会像程序员一样扩张，目前还没有答案，但工作内容一定会改变：
- 独立证明定理的比重可能下降；
- 理解AI产生的复杂证明会变得更重要；
- 把新数学思想翻译成人类能理解的内容，会成为新能力；
- 借助AI完成更有价值的研究，可能成为常态。
他自己也已经被AI改变。奥特曼透露，自己大约一年没有看过一行代码，过去还会写点个人小工具，未来可能再也不会亲自编程；如果老年时重写代码，更像是在“重演历史场景”，纯粹为了怀旧。
效率提高，为什么人却更忙了？
AI承担了越来越多工作，但许多使用者并没有变得清闲，反而接下了更多任务。奥特曼把这视为人性和竞争环境共同作用的结果：人类特别擅长不断向世界索取更多东西，最后又让自己变得更忙。
如果只维持一百年前的生活水平，今天的生产效率或许能让人类每周只工作很短时间；如果只完成三年前的工作量，AI也足以让人轻松很多。但身处竞争市场，大多数人都会选择产出更多，而不是主动停下。
视频剪辑团队就是典型案例：AI接手时间轴操作后，剪辑师仍然负责导演和创意决策，结果不是减产，而是制作了更多视频，也比以前更忙。
奥特曼也承认，这里面有真实的失落感。亲手攻克难题、写出漂亮代码，本身就是成就感的来源。AI更快完成这些工作，人类会失去一部分过程乐趣。他愿意用这种损失换取更快到来的疾病疗法，但并不认为这种失落可以被轻描淡写。
他用编译器历史作类比：当年程序员从穿孔卡片转向编译器时，也有人哀叹“编程的艺术消失了”，但新一代创作者最终找到了新的满足感。
AI科学成果该公开还是商业化？
当被问及OpenAI若取得重大数学证明或高价值科学突破，会公开还是保留竞争优势时，奥特曼表示，有些基础科学成果应该属于全世界，应当作为公共产品来推动。
他还提到，直到不久前，模型还不具备端到端发现重要新知识的能力，例如无法独立完成一整颗芯片设计。但企业已经可以让研究人员结合Codex和大量API调用进行新材料研究。未来只要模型足够聪明、算力充足、现实数据足够丰富，AI或许就能直接发现新材料。
个人AI助手：模型已经够聪明，缺的是产品和硬件
奥特曼认为，打造理想个人AI助手的大部分技术组件已经具备，当前主要短板不是模型智能，而是：
- 更成熟、真正开箱即用的产品；
- 更充足的算力；
- 能持续感知现实环境的新型消费级硬件。
以他自己使用Dot的体验为例，这个AI助手每天大约能帮他节省一小时，还会多次提醒他容易忽略的重要紧急事项。它能从多个信息来源中提取观点、综合推理，在他忙于开会、认知带宽不足时承担信息整合工作。
不过，要让AI真正无处不在，还需要理解线下场景。奥特曼会对Dot说：“我越来越相信你的判断力，你可以主动完成更多事，不必频繁询问我，但做完后告诉我结果。”这能显著降低决策负担。
全球需要多少GPU？奥特曼：无限多
谈到算力需求，奥特曼的回答非常直接：“无限多。能拿到多少，我就想要多少。”
他认为多数预测都低估了需求，因为它们默认模型能力和单位任务成本与今天基本相同。如果高质量智能的成本持续下降，市场规模将很难被人为设定上限。这类似经济学中的“杰文斯悖论”：资源使用效率提高后，总需求反而上升。
短期可能出现算力供应不足，也可能出现阶段性过剩，但长期趋势一定是需要更多算力。
奥特曼想要文艺复兴，不是新工业革命
奥特曼不喜欢行业反复喊“AI将治愈癌症”。不是治愈疾病不重要，而是他担心：如果人类在物质富足的同时失去自主权、创造力和决定未来的能力，技术进步就会走向另一个极端。
他明确表示，希望AI带来的不是另一场让人更忙碌、更像齿轮的工业革命，而是一场让人拥有更多自由和创造空间的文艺复兴。人们可以有更多时间：
- 与人建立联系；
- 养育孩子、亲近自然；
- 自由创造和探索世界；
- 产生新的科学发现与伟大艺术。
他也承认，如果完全放任竞争，AI可能扩大“极度拼搏者”与普通人之间的差距。社会需要建立制度和规则，防止差距扩大到失控。
今天的AI还没有意识
奥特曼的判断很明确：**今天的模型并不具备通常意义上的意识。**即便存在某种意识，也会是一种非常奇特、与人类理解截然不同的形式。
他把意识的哲学解释分为两类：
- 意识存在于物理现实之外，可能具有宗教或超自然来源；
- 意识是物质与能量以某种尚未理解的方式互动后产生的涌现属性。
但目前没有任何科学实验能百分之百判断模型是否有意识。他真正警惕的，是把“AI是否有意识”的讨论引向“AI是否应拥有权利”“人类是否还应掌控未来”等方向。
奥特曼强调一条基本原则：未来必须以人为中心，AI是服务于人类的资源，而不是反过来决定人类命运。
如何让ChatGPT不谄媚？
在模型性格方面，OpenAI通过Model Spec模型行为规范和迭代式部署，不断收集用户反馈。难点在于，不同用户想要的AI性格差异极大，而大多数人又不愿意花几个小时自定义模型，只希望它开箱即用。
奥特曼自己的自定义指令相当硬核，核心意思是：
- 不要说废话；
- 不要刻意客气；
- 不必担心冒犯我；
- 我只想得到正确答案；
- 如果你认为我的做法有问题，直接指出来。
内部模型、自研芯片与OpenAI护城河
奥特曼坦言，OpenAI尚未公开的模型，在部分数学研究任务上已经达到现有公开模型难以企及的水平。“任何已经广泛公开提供的模型，都还无法接近这样的表现。”
为了支撑下一代能力，OpenAI正在重注基础设施：
- 自研芯片及后续多代产品，目标是大幅提升效率；
- 使用机器人制造机架、建设数据中心；
- 改进数据中心架构；
- 围绕供应链进行长期投入。
他认为，芯片仍是其中最重要的单一因素。如果OpenAI能建成全球规模最大、成本效率最高的AI基础设施，这本身就是巨大护城河。此外，客户关系、产品融入度、网络效应、数据等传统商业优势依然有效。
对递归自我改进，奥特曼态度谨慎。如果AI高速改进自身，技术领先确实可能形成超强护城河，但这也非常危险。他认为，全世界需要对递归自我改进的推进速度设定某种限制。
为什么必须做AI新硬件？
奥特曼表示，OpenAI做新硬件并不是因为害怕苹果平台风险。他认为苹果总体上是负责任的平台运营者，也不担心ChatGPT会被无故下架。
真正的原因是：AI需要一种全新的设备形态。
今天的笔记本电脑和手机仍是为人类设计的，AI操作计算机时，系统要先渲染图形界面，AI再重新理解界面，这在他看来相当荒谬。更重要的是，人的生活并不只发生在屏幕前：
- 线下对话难以被AI自然理解；
- 用手机录音会显得突兀，还容易产生隐私误判；
- AI难以判断什么信息属于私人场合；
- 屏幕熄灭、他人进入房间等情境变化，需要新的感知硬件。
只有拥有AI原生设备，个人助手才能真正理解环境、上下文和隐私边界，主动帮人类减轻认知负担。
压力最大时，他也不想起床
领导OpenAI并不总是光环。奥特曼说，有些早晨他也会想：“天哪，我真的不想再起床面对这一切。”但大多数时候，他又觉得自己极其幸运，能参与这个时代可能最重要的技术。
他的抗压哲学是：当压力大到一定程度，人的主观痛苦会接近饱和；做一件大事未必比做一件小事困难多少，却可能创造大得多的积极影响。因此，如果决定拼命努力，就应该选择真正重要的事。
【编辑观察】这场访谈最有意思的地方，不是又一个“AI改变世界”的口号，而是奥特曼承认了技术进步的两面性：它能治病、提效、创造财富，也可能夺走创造乐趣、加剧竞争、让人类把未来交给机器。AI到底带来工业革命还是文艺复兴，或许不只取决于模型能力，更取决于人类自己怎么选。
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