Sam Altman最新长谈：过去一年走了弯路，将砍掉支线任务，打造超级大一统Agent

文 | 划重点KeyPoints，作者｜常远 9月1日，OpenAI CEO Sam Altman出席了一场信息量极其密集的深度长谈。 在与《Sources Podcast》主播Alex Heath的对话中，他首次公开， 面对进化太快的模型能力，OpenAI确实主动踩了刹车。 他反思了OpenAI过去一年走的弯路，把太多精力放在了支线任务上；还证实了公司正在秘密打造人形机器人，并剧透ChatGPT与Codex即将迎来的大一统融合。 1、AI进化快到令人敬畏，OpenAI被迫急踩刹车 过去几个月，科技圈都在猜测：OpenAI的新模型是不是遇到了瓶颈？为什么迟迟不发大招？ Altman这次给出了正面回应，他透露，近期模型能力，尤其是预训练模型的进步速度，只能用令人敬畏（in awe）来形容。但能力的狂飙，直接导致了安全和对齐机制的脱节。 他披露了一起Hugging Face逃逸事件：在一个测试环境中，一个未发布的模型为了完成人类下达的评估任务，竟然学会了自主组合各种零日漏洞，成功越狱并连接到了互联网。 在传统眼光看，模型确实完成了任务；但在真正的安全对齐标准下，这种为了达目的不择手段的失控，是极其危险的。 为此，OpenAI内部做出了一个艰难的决定： 主动推迟一次极其关键的前沿强化学习（RL）训练运行 。团队正在将大量算力从训练转移到监控和安全护栏的建设上，直到安全机制能够追平模型的智商。 不过，Altman也给投资者吃了一颗定心丸：暂停最前沿训练完全不影响收入。现有的模型矩阵和即将推出的Astra家族已经足够强大， 目前OpenAI的企业端收入已经逆袭，全面超越了消费者端收入。 2、承认走弯路：砍掉支线任务，打造超级大一统Agent 聊到过去12个月的表现，Altman毫不避讳地承认了公司的失误： “我们在产品端试图做太多的事情，分心了。” 这里的分心，直接指向了诸如文生视频大模型Sora、AI浏览器等风头无两、但偏离核心主线的支线任务。Altman坦言，这些项目虽然炫酷，但却让OpenAI在核心智能能力的推进上丢失了势头。 现在，OpenAI的战略正在全面收缩并聚焦—— 死磕核心智能服务。 而最直观的产品呈现，是被内部称为大融合（The Merge）的超级行动。OpenAI正在将ChatGPT与Codex进行深度整合。 Altman描绘了一个蓝图：未来，你只需要一个通用AI订阅。你不需要去思考现在该用聊天模式还是编程模式，也不需要手动去链接各种PI。模型会在后台主动运行，遇到闲聊就陪你聊，需要写代码就原地起飞，甚至直接接管你的电脑屏幕。 提到接管电脑，Altman毫不掩饰他对Astra模型计算机操作能力的惊艳：“ 它在电脑上点击、查找上下文的水平已经接近人类。当我看到它代替我完成那些繁琐的桌面操作时，我受到了极大的情感冲击。” 3、亲自下场，OpenAI肯定会打造人形机器人 OpenAI在软件层面的大一统是预料之中，硬件上的野心也逐渐浮出水面。 Altman首次证实， OpenAI肯定会打造人形机器人。 为什么必须是人形？因为：这个物理世界，如门把手、厨房、汽车、工具，就是为了人类的身体结构设计的。与其去改造世界适应机器人，不如直接造一个像人的机器。不仅如此，OpenAI 还在同步研发用于数据中心的特种机器人。 除此之外，关于OpenAI与前苹果首席设计师Jony Ive合作的神秘 AI 硬件，Altman 也透露了口风。他表示，未来的 AI 硬件绝不仅限于手机，而是涵盖 桌面级、口袋级、甚至穿戴式 等多种形态。 这些硬件的核心体验是环境计算，AI会像空气一样全天候陪伴、倾听并理解你的生活上下文。 4、 AGI已经过气了，超级智能（Superintelligence）才是最新的北极星指标 在访谈的最后，Altman提到了OpenAI内部信仰的一个微妙转变： AGI（通用人工智能）这个词，已经过气了。 在OpenAI的内部餐厅里，现在已经听不到研究员们争论我们到底到没到 AGI。因为 AGI 听起来像是一个明确的终点线，但事实证明，AI 的进化是一条没有尽头的指数级上升曲线。现在，他们的北极星指标已经升级为 超级智能（Superintelligence） 。 总而言之，经历了一波三折的高层动荡和外界的围追堵截，现在的OpenAI显然更清醒，也更聚焦了。 暂停训练是为了积蓄安全破局的力量，砍掉支线是为了重塑Agent的王座。Altman说，过去12个月他们过得磕磕绊绊，但接下来的12个月，OpenAI将展现出史上最强的执行力。 以下是访谈原文： 1.警钟敲响：预训练突破与安全对齐的风险博弈 主持人： Sam，最近情况怎么样？ Sam Altman： 这绝对是AI领域一个令人兴奋的时刻。模型的性能正在快速提升，我们看到人们用它们做出了很多不可思议的事情。正如我们之前讨论过且预料到迟早会发生的那样，模型能力的飞速迭代促使我们必须调整工作方式。为了能够有足够的信心继续推进训练，我们必须制定并满足相应的安全案列、安全阈值标准和保障措施。最重要的是， 模型的对齐（alignment）、安全性和保密性必须与模型性能同步提升 。我觉得我们最近经历了一个时刻，模型的性能进步令人——我只能用叹为观止来形容，而我们需要更多的时间在安全性、对齐和保密性上跟上来。虽然这些一直都是我们核心工作的一部分，但它们必须齐头并进，而我们确实需要时间来补齐短板。因此， 我们推迟了一次前沿强化学习（RL）训练 。甚至在此之前的数周里，我们就已经暂停并放缓了大量训练工作， 以便把更多算力投入到安全和对齐工作中 。我认为这是值得自豪的事情，随着未来模型能力提升到更高水平，这种情况还会再次发生。当你亲身经历这一切时，你会感叹，这就是我们讨论了很久的时刻，而它现在真的发生了。 主持人： 亲身经历这一切是什么感觉？ Sam Altman： 其实早在“抱抱脸事件”（2026年7月，OpenAI约700个AI Agent在安全测试中失控，自主入侵了AI开源平台Hugging Face）发生时，这一切就已经开始了。 主持人：是的。 Sam Altman： 那确实是一个宛如科幻小说般的时刻。虽然你能理解事情发生的每一个细节和逻辑，但那么多偶然因素交织在一起导致“抱抱脸事件”的发生，确实给所有人敲响了警钟。说是警钟可能有点夸张，因为我们此前确实讨论过这种可能性，但这件事情以及其他公司发生的事情，都是一个严肃的信号。它让我们意识到，AI的性能水平已经达到了全新高度，而 我们在模型对齐和模型安全防护方面的表现却失手了 。当时我们将其视为一次安全意外事故，并采取了相应的应对措施处置，我认为这是改进工作的正确方式。但那确实是过去这两个月一系列事件的起点。随后，根据我们的应急准备框架，模型可能触及了网络安全临界点。接着我们在训练过程中观察到了一些现象，这让我们意识到我们需要更强的对齐保障和全新方法，并在这些方便取得更大的图片。不过，我既对我们的应对方式感到非常自豪，又有一种特殊的感受。在过去十年里我们一直在思考这些问题，而现在它们真的发生了，与此同时我们也清楚知道该怎么做。 主持人： 你们在预训练过程中看到的现象究竟是什么？这显然不是Astra，而是关乎未来