奥特曼亲口承认 GPT-5.2 搞砸了，这是 OpenAI CEO 最特别的一次直播

爱范儿01-28

ChatGPT 最近明显又有点焦虑。一个月前还在拉红色警报应对 Gemini，现在又看到 Claude Code 爆火，后脚奥特曼就发推说 Codex 要憋大招。在这个时间节点，奥特曼把大家聚在一起，没开发布会，而是开了场座谈会可能是真的想听听大家的想法，也可能确实没有太清晰的方向，奥特曼刚刚和一群 AI 应用开发者开了场一个多小时的研讨会。我们把整场对话整理了一下，他们主要讨论了关于未来产品形态...

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的界面？我还能不能在 Codex 上做自己的东西?说实话，这个担心不是没道理。现在无论是 ChatGPT 还是 Claude，都在疯狂开发各种应用，想收割不同层面的用户。▲ 因为 Claude Code，软件股经历了自 2022 年以来最糟糕的一周不过奥特曼倒是给了个比较开放的回答：我们也不知道正确的界面长什么样。有人可能喜欢像电影里那样面对三十个屏幕，有人可能就想安静地每小时说一句话让 AI 去处理。这是个巨大的未解领域，需要大家一起去试。想想也是，就像当初谁能想到 Manus 这种产品形态会火成那样?好点子从哪来这可能是整场最戳心的问题，既然生产力不是问题了，好点子才是稀缺资源。有没有工具能帮我想创意？很遗憾，目前还没有。但奥特曼提了个很有意思的想法，如果能做一个像 Paul Graham（著名投资人）那样的 ChatBot，能和我们对话激发灵感，那价值就大了。他说他人生中遇到过三四个这样的人,每次和他们聊完都能冒出一堆想法。说到这个，我想起最近 Dan Koe 那篇《How to fix your entire life in 1 day》在 X 上疯传，目前收获了快两亿浏览。那篇文章提供了一套完整的“心理挖掘”方法，通过一天时间的深度自我提问，帮我们找到真正想做的事。虽然不是 AI 工具，但确实是个激发创意的好框架。▲文章链接：https://x.com/thedankoe/article/2010751592346030461这篇文章为什么能这么火，我想也是这种创意在 AI 时代的放大。当意义本身变成了稀缺品，所有人都能用 AI 快速生产内容时，真正有价值的反而是那个“独特视角”——你为什么关心这个问题？你的人生经历如何塑造了这个想法？这些是 AI 复制不了的。这其实也呼应了奥特曼在座谈会上说的：人类只在乎人类。他没有简单的把那些 AI 生成的内容叫做 AI Slop，而是把那些 AI 作品定义为“Clanker 废铁”，他说这种作品一旦被识破，人们就不喜欢了。我们渴望的是创作者背后的故事、挣扎和成长轨迹。做出来了，然后呢有个开发者说出了很多人的心声，用 AI 做 App 容易，但没用户啊！怎么找到用户（GTM）才是真正的难题。▲“既然我们现在可以自己开发软件，为什么还要继续支付昂贵的订阅费用？”，知名软件服务提供商 Salesforce 订单减少奥特曼这次没给什么新答案，很直白地说：是的，人类的注意力是有限的。这是创业永恒的难题，AI 并不能改变这一点。AI 能帮我们更快地做销售自动化、营销自动化，但最终我们还是要和别人竞争这个稀缺资源。这是物理定律，AI 也改变不了“注意力有限”这个事实。为了编程，GPT-5.2 的写作确实被削弱GPT-5.2 写作确实变弱了Raindrop 的 CTO 提了个很多人都注意到的问题：GPT-5 编码很强，但写作好像不如 GPT-4.5 了？奥特曼直接承认了：我们搞砸了。5.2 版本为了专注推理和编码，确实牺牲了写作能力。但他强调未来的模型会是通用的，我们想要一个编程助手的同时，也希望它能写出清晰的文档和交互。▲除了写作能力的下降，多数网友对 ChatGPT 的声讨，还是集中在路由机制和 4o 的回归好消息是，他们会在后续版本里补上这块。会不会被旧技术锁死有个 YouTuber 问了个技术向的问题，模型都是基于旧技术训练的，我们会不会被困在旧技术栈里？就像现在让 GPT 用两年前更新的框架都很费劲。奥特曼倒是挺乐观：模型本质上是通用推理引擎。未来它们学习新工具的速度会超过人类，给它一个全新的环境，探索一次就能学会。3D 推理什么时候有做生物医药的开发者问：药物设计需要 3D 推理能力，这个什么时候能有？奥特曼说他们知道怎么做，只是优先级的问题。OpenAI 内部项目排期估计都排到巴黎了，但这个需求确实在路线图上。安全问题怎么办一个斯坦福做生物安全创业的学生问得更深，生物安全在你们的路线图里排在什么位置？奥特曼一直对安全问题很担忧。他说单纯封堵已经行不通了，社会需要建立韧性机制，就像我们应对火灾风险那样。不是禁止用火，而是建立防火规范、使用阻燃材料。他还坦承，如果今年 AI 真出什么大热门，生物安全领域是个“合理的赌注”。我的记忆能不能分成工作记忆和私人记忆除了模型和安全，个人隐私向来也是大家关注的重点。当被问到，ChatGPT 能否手动分组记忆（工作 vs 个人）？奥特曼直接说，我比较懒，我希望 AI 知道我的一切并自己判断。他自称是个懒人（Lazy user），他已经准备好让 AI 读取他电脑和网络上的一切数据，只为了不手动输指令，也不想费劲去给记忆分类。但是，当被问到，能不能开放“用 ChatGPT 登录”，让用户把 Token 预算和记忆带到第三方 App？奥特曼又说我们会做的。先做 Token 预算共享，记忆共享比较敏感但也是目标。奥特曼的回答还是有些微妙，Token 共享好说，记忆共享就很敏感了。毕竟，记忆数据某种意义上是 ChatGPT 最大的护城河，怎么安全地把这些数据开放给第三方，他们也还在纠结。成本和速度有个做 GTM 自动化的 CTO 问：你们说“智能便宜到不用计量”，但我们跑百万级 Agent 还是被成本卡住了。未来成本能降多少？奥特曼给了个挺激进的预测，到 2027 年底，GPT-5.2 级别的智能成本至少降低 100 倍。但他也提到了另一个维度：现在越来越多人在意的是速度，而不只是成本。怎么把同样的输出时间缩短到百分之一，这是个和降成本完全不同的问题，他们还在权衡怎么平衡这两个方向。学历无用论学历还重要吗有个从伦敦辍学、进了 YC W26 的创业者问：父母逼我回去上大学，我该怎么办？奥特曼的回答挺直接：如果你是个有野心的 AI 建设者，现在待在大学可能不是时间的最佳利用方式。学校永远在那里，但技术窗口期不等人。他自己当年辍学，父母花了十年才不再问他什么时候回去读书。他建议就告诉父母：不是说大学对所有人都不合适，但现在对我来说，我得做这件事。▲AI 圈里，从名校辍学去创业还做得很好的人，其实很少小孩子该怎么用 AI一个伯克利学生问了个很实际的问题：现在高中生都在用 ChatGPT 写作业，幼儿园和小学教育该怎么适应 AI？奥特曼的态度挺保守：幼儿园别用电脑，让孩子在现实世界玩耍。他提到社交媒体对青少年的负面影响，已经被讨论很多了，但技术对幼儿的影响可能更糟，却很少有人关注。在我们搞清楚这些影响之前，没必要让幼儿园小朋友用 AI。面试会变成什么样有人问，软件开发的面试形式是不是该变了？奥特曼说他们正在讨论这个。理想的面试应该是，给你一个去年一个人两周都做不完的任务，看你能不能在 10-20 分钟内搞定。他觉得传统的软件工程面试本来就不太好，现在就更不相关了。关键是看你能不能在这个新时代有效地工作。至于招聘，他说 OpenAI 会放缓招聘速度，毕竟现在的 AI 领袖，都在说少量人加 AI 能做更多事。他也希望避免那种“招太多人然后突然发现 AI 能做这些事不得不裁员”的尴尬局面。AI 时代最重要的技能是什么最后有个越南国际学生问了这个经典问题。奥特曼的答案都是软技能：高能动性(High Agency)、善于产生想法、有韧性、能适应快速变化的世界。他说这些技能都是可以学的。当年做 YC 的时候，他最惊讶的发现就是：通过三个月的训练营，真的能让人在这些方面变得非常强。最后座谈会结束时，奥特曼说了句挺“暖心”的话。我非常希望了解，你们希望 OpenAI 开发什么样的产品，就像是说假设我们会有一个比现在强 100 倍的模型，上下文长度、速度、成本都是现在的 100 倍优化，工具调用完美，超长上下文的一致性极好……都请你们告诉我们。你想要什么，我们就会给你建什么。不管是需要什么 API、什么样的原语、什么样的运行时，我们都愿意做。听起来还是挺诚恳的，毕竟这场座谈会本身，可能就是因为 OpenAI 也不太确定下一步该往哪走了。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"newsSizeData":{"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"APP":{"userAgent":"Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; 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