OpenAI联创揭秘GPT-5推理革命,超临界学习将颠覆AI发展模式,2045年算力或成唯一稀缺资源

2025-09-29 03:24:59 6580次浏览

  

【新智元导读】GPT-5标志着人工智能发展的一个重要转折点,它首次实现了真正的「推理」能力。OpenAI联合创始人Greg Brockman在最新访谈中深入探讨了通往通用人工智能(AGI)的路径,并展望了未来AI将具备边使用边学习的能力,甚至能在超临界模式下推演出多阶后果。

「GPT-5代表着一个重要的分水岭」。

在近日接受Latent Space团队的专访中,OpenAI联合创始人Greg Brockman对GPT-5给予了高度评价。这场长达一小时的访谈信息量极为丰富,涵盖了GPT-5的重要意义、推理能力与强化学习的突破性进展,以及算力瓶颈、AI工程实践等关键话题,更包含了对未来社会的深刻洞见。

Brockman特别指出:「当我们完成GPT-4的内部训练时,就意识到下一步必须转向推理范式。这不是新概念,但却是让模型真正可靠的必经之路。」</p>

以下是本次访谈的核心要点:

· GPT-4虽能持续对话但可靠性不足,GPT-5则真正掌握了「推理」能力

· 未来模型将突破「一次性训练+无限推理」模式,实现边使用边学习

· 超临界学习:AI不仅能获取答案,还能推演出完整的后果链条

· 使用AI需要管理思维,要像管理多智能体团队一样

· 算力将成为唯一稀缺资源

谈及GPT-5的技术突破,Brockman强调这是OpenAI首个「混合模型」,通过智能路由器在推理模型与非推理模型间自动切换。这种设计显著降低了使用复杂度,用户无需纠结模型版本选择。

在性能方面,GPT- 5已在数学、编程、物理等高难度智力任务上展现出质的飞跃。Brockman将其与前几代模型进行了对比:GPT-3的文本处理能力尚浅,连基本的数字排序都难以完成;GPT-4虽具备商用价值,但在深度智力任务上仍有局限。

「而GPT-5确实是一个分水岭」,Brockman表示。该模型在国际数学奥林匹克(IMO)等顶级赛事中,已能写出与人类顶尖选手相当的证明。更令人惊叹的是,物理学家反馈GPT-5的推理过程能重现他们耗时数月的研究成果,这表明AI已从辅助工具进化为真正的科研伙伴。

OpenAI在GPT-4后得出了关键结论:仅靠海量预训练数据无法确保模型可靠性。虽然GPT-4能持续对话,但经常偏离主题。因此团队确立了「测试想法-获取反馈-强化学习」的路径,这是缩小与AGI差距的关键。

Brockman解释道,他们希望语言模型能像Dota AI那样,从随机初始化的神经网络逐步学习到复杂稳定的行为。强化学习能将有限的人类任务设计转化为可靠的智能,这也是GPT-5最重要的范式转变——从静态训练转向动态推理。

在「超临界学习」方面,OpenAI正推动模型从「离线训练+批量推理」向「推理+基于推理数据的再训练」转变,逐步接近人类的学习过程。Brockman指出:「我们正在从『一次性训练,无限推理』的时代,迈向『边推理边训练』的新纪元。」

当算力提升到10倍甚至10000倍时,模型将实现「超临界学习」— —不仅能掌握当前任务,还能推演出二阶、三阶效应。Brockman以生物研究为例,指出DNA序列与人类语言对神经网络而言并无本质区别,目前AI在DNA建模上已达到GPT-2水平。

对于开发者如何最大化利用模型潜力,Brockman提出了最佳实践建议:构建AI友好型代码库、拆解任务实现多智能体并行、建立Prompt武器库以持续探索模型边界。他强调要将AI视为开发团队而非单一工具,充分发挥其可无限复制和接受微观管理的优势。

在算力问题上,Brockman直言不讳地指出:「瓶颈永远是算力。」OpenAI正在建设名为「星际之门」的超级计算集群,他认为未来社会「算力分配」将比财富分配更为关键,甚至表示:「未来唯一肯定会稀缺的资源,就是 算力。」

展望2045年,Brockman描绘了一个物质极大丰富的世界:AI可能实现科幻般的梦想,甚至推动多星球文明发展。但他也警示,当AI能免费生成一切物质时,金钱或将失去意义,而算力将成为新的稀缺资源。

访谈最后,Brockman分享了他的人生感悟:「年轻时我常担心错过时代机遇,以为等我准备好时所有酷炫问题早被解决...事实证明大错特错。问题 的数量只会随时间增长而非减少。」他坚信,现在依然是投身AI领域的最佳时机。

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