直播事故、網(wǎng)友吐槽、專家唱衰……GPT-5 登場第一天就遭遇口碑滑鐵盧。有人說這是 AI 泡沫破裂的前兆，也有人預(yù)言「第二個 AI 寒冬」或?qū)砼R。但奧爾特曼在近日接受 Wired 采訪時不認(rèn)輸，認(rèn)為這是一次被誤解的躍遷。真相究竟如何？
GPT-5 的發(fā)布不算體面。
發(fā)布會直播中，演示圖表數(shù)據(jù)繪制錯誤導(dǎo)致嚴(yán)重誤導(dǎo)，被觀眾抓包；
網(wǎng)友直接在發(fā)布會視頻下面銳評并被點(diǎn)贊到第一位：「看吧，這肯定是用 GPT-5 做的 PPT?！?/p>
Reddit 上用戶吐槽，「更不靈光」「沒了 GPT-4o 的溫柔」；
AI 專家 Gary Marcus 更是在多個平臺「慶功」，直言這款史上最被吹捧的 AI 模型沒達(dá)標(biāo)，AGI 和「博士級認(rèn)知」連邊都沒碰到。
質(zhì)疑聲席卷而來，一些人甚至喊出「AI 第二次寒冬要來了」。
但 OpenAI 顯然不這么認(rèn)為。
奧爾特曼事后接受采訪時坦言：「確實(shí)，發(fā)布當(dāng)天的氛圍不太妙。」
不過他說，這不是模型能力的問題，而是節(jié)奏錯了，期待錯位了。
換句話說，GPT-5 不是不行，而是大家看它的角度出了偏差。
為什么這代 GPT 升級普通人感覺不到
要理解這點(diǎn)，得先搞清楚一個問題：GPT-5 到底進(jìn)化了什么？
OpenAI 的解釋是 —— 這一代的提升主要集中在科研、數(shù)學(xué)、代碼等高階領(lǐng)域。
奧爾特曼舉了個例子：有物理學(xué)家說 GPT-5 幫他解開了研究瓶頸；生物學(xué)家驚嘆它在某個難題上「想得出奇」。
可問題是，這些例子沒人實(shí)名，也不是每個人都用得上。
正如奧爾特曼自己也承認(rèn)：「大多數(shù)人不是物理研究員?！?/p>
于是，「進(jìn)步」變得不明顯，甚至成了「退步」。
再看幾個更具體的細(xì)節(jié)：
在數(shù)學(xué)能力上，GPT-5 已經(jīng)可以躋身「國際數(shù)學(xué)奧賽前五名」—— 而 GPT-4 還在「Top 200」徘徊（剛剛，OpenAI 神秘新模型斬獲 IMO 2025 金牌！攻克奧數(shù)巔峰，硅谷沸騰）；
在代碼推理方面，GPT-5 能更準(zhǔn)確地識別多步邏輯錯誤，甚至可以做部分單元測試的自動化；
它更擅長寫論文摘要、提出科學(xué)假設(shè)，部分實(shí)驗(yàn)室已開始小規(guī)模應(yīng)用。
這些變化，普通用戶幾乎感受不到。也正因此，它被誤會成了「換皮產(chǎn)品」。
GPT 的技術(shù)范式已經(jīng)偷偷改道了
過去幾年，OpenAI 的策略是「投喂更多數(shù)據(jù) + 更大模型 + 更強(qiáng)算力」，一條路走到底。
但到了 GPT-5，事情變了。
這一代模型的能力，不是靠數(shù)據(jù)量或算力暴力增長堆出來的。
核心升級源自：基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）。
簡單說，就是找來一批專家，對模型輸出進(jìn)行評估、打分、反饋，再反復(fù)訓(xùn)練它「像專家一樣思考」。
更有意思的是：現(xiàn)在的模型已經(jīng)可以「喂自己吃東西」了。
Greg Brockman 稱，當(dāng)模型不夠聰明時，只能靠大模型訓(xùn)練；但一旦它有足夠的判斷力，就可以從自己的輸出中篩選優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，再回過頭來教自己。
這個邏輯叫「自采樣」（sampling from itself），是 AI 走向自我優(yōu)化的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。
這場技術(shù)轉(zhuǎn)向帶來了很大的變化：
它更擅長處理復(fù)雜推理鏈條；
對幻覺和錯誤率的控制更嚴(yán)格；
在專業(yè)場景的適應(yīng)性更強(qiáng)。
GPT 變得更像一個滿嘴術(shù)語的專家了，但或許也和普通人之間交流的隔閡變深了。
OpenAI 沒放棄規(guī)模化，只是暫時「火力不足」
面對「規(guī)模化路線失敗」的批評，OpenAI 并不認(rèn)同。
雖然 GPT-5 并不是靠「多 10 倍顯卡」訓(xùn)練出來的，但他們并沒有停止投資基礎(chǔ)設(shè)施。
相反，奧爾特曼明確表示：我們依然相信規(guī)模，但現(xiàn)在的難度是物理級的。
以他們正在德州阿比林（Abilene, Texas）建設(shè)的數(shù)據(jù)中心為例，預(yù)算高達(dá)數(shù)百億美元。
Greg Brockman 形容，這種規(guī)模的基建，「就像做一臺 2 倍大的火箭 —— 難度是 10 倍以上」。
原因顯而易見：下一代模型的突破，不僅需要更聰明的訓(xùn)練策略，還要更大算力支撐，而現(xiàn)在的全球芯片與電力資源遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上。
也就是說，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是「當(dāng)下最優(yōu)解」，但真正把 AI 推向 AGI 級別，還是得靠規(guī)模發(fā)力。
AGI 不再是一個終點(diǎn)，而是一種「持續(xù)影響力」
奧爾特曼過去幾年的演講里，AGI 一直被描述為終極目標(biāo)：「當(dāng) AI 能完成大多數(shù)人類有價值的工作，我們就完成了使命。」
但最近，他換了說法。
現(xiàn)在的 OpenAI 認(rèn)為：AGI 不是終點(diǎn)站，而是一段旅程。
或者說，它是一個「指數(shù)式增長的過程」，而非某個模型突然變得「全能」。
這種轉(zhuǎn)向有兩個好處：
再也不需要設(shè)定一個「AGI 發(fā)布日期」來背負(fù)壓力；
更適合以「科學(xué)進(jìn)展速度」為衡量標(biāo)準(zhǔn)，而不是單次能力躍遷。
奧爾特曼的新定義里，AGI 的核心是能參與推動基礎(chǔ)科研進(jìn)步，比如物理理論、化學(xué)實(shí)驗(yàn)、藥物篩選。
正因如此，你會看到 OpenAI 內(nèi)部正在「品牌化」這個模糊概念：
員工筆電上貼著「FEEL THE AGI」；
總部一樓有賣同款 T 恤；
辦公區(qū)墻上貼滿「AI 青春期」的解釋圖 —— 指的是 AI 從「只會模仿」走向「有點(diǎn)意識」的尷尬階段。
OpenAI 眼中的 GPT-5，就是 AGI 的青春期。
你或許應(yīng)該更關(guān)注的是今天它能幫你做多少事
GPT-5 的爭議，其實(shí)是一場「敘事落差」：
公眾盼望的是「AI 通關(guān)」，而 OpenAI 現(xiàn)在給的是「能力曲線」。
模型升級的路線，已經(jīng)從「炫技」轉(zhuǎn)向「內(nèi)功」。
奧爾特曼說，GPT-6 會更好，GPT-7 會更驚人。
但真正值得期待的，是你手里的模型，能不能今天就幫你少錯一步、多做一點(diǎn)。
參考資料：
https://www.wired.com/story/sam-altman-says-the-gpt-5-haters-got-it-all-wrong/
本文來自微信公眾號：新智元（ID：AI_era）
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