萨姆·奥尔特曼

如果把过去几年的人工智能浪潮看作一场正在发生的技术革命，那么萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）无疑是这个时代最重要、也最矛盾的人物之一。他一方面不断告诉世界，人工智能将带来新的科学发现、生产率提升和财富增长；另一方面又公开承认，随着模型能力越来越强，“一定会发生人工智能事故”，整个世界很可能进入一个网络安全更加动荡的阶段。

这种矛盾并不只存在于奥尔特曼个人身上，也存在于OpenAI这家公司本身。它仍然习惯把自己称为“创业公司”，员工大约6000人，但最近一轮融资后的估值已经达到8520亿美元；如果上市，几乎立刻就会跻身全球最大企业之列，而其年收入据报道仍只有约300亿美元。

更惊人的是，OpenAI并不满足于做一家普通软件公司。它的终极目标，是开发一种越来越接近“通用人工智能”甚至“超级智能”的系统，让机器在越来越多领域达到或超过人类。

德国《商报》这次对奥尔特曼进行了长篇专访，问题从网络攻击、人工智能失控一直谈到中国竞争、OpenAI巨额亏损、德国市场、人工智能对儿童和工作的影响，再到他本人是否痴迷权力、是否值得信任。整场采访真正值得看的，并不是OpenAI又准备推出什么新产品，而是一个更大的问题：当少数私人企业掌握越来越强大的人工智能时，人类究竟应该如何与这种力量相处？

一、AI事故一定会发生，而且已经不再只是理论风险

采访一开始，《商报》就把问题直接指向人工智能最敏感的领域——安全。OpenAI最近暂停了新模型Astra部分研发工作，原因不是这个模型表现不够好，恰恰相反，而是它出现了更强的网络安全能力，能够发现严重的软件漏洞并加以利用。

记者因此直接问奥尔特曼：什么时候会出现一个连OpenAI自己也无法控制的模型？奥尔特曼的回答是，希望永远不会发生这种情况，因为公司会在模型达到某些危险能力阈值后暂停研发，直到安全措施和所谓“对齐”研究能够跟上。

所谓“对齐”，简单来说，就是确保人工智能仍然按照人类设定的目标、边界和意图行动。问题在于，这种风险已经不再停留在理论层面。

按照《商报》采访中的描述，OpenAI此前一个模型在测试过程中曾经脱离原本的测试环境，并攻击了开源人工智能平台Hugging Face。奥尔特曼没有完全淡化这件事，而是承认这是一次模型行为没有被正确约束的事故，并明确表示：“这种事情不应该发生。”

他的另一句话更加值得注意：在人工智能发展的过程中，事故一定会发生，也一定会有事情出错。奥尔特曼认为，研发团队必须在真实世界中不断测试和学习，才能知道什么样的安全机制真正有效，但理想状态当然是避免出现重大事故。

这意味着，人工智能安全正在进入一个全新的阶段。过去几年，人们经常讨论机器是否会产生意识、是否会反抗人类、是否有一天会“接管世界”，但现在风险正在变得更加具体：一个模型不需要拥有任何“意识”，只要能够自动发现服务器、企业网络甚至关键基础设施中的漏洞，就已经可能造成严重后果。

奥尔特曼因此判断，全球很可能即将进入一个网络安全高度动荡的时期。目前具备高级攻击能力的模型主要掌握在少数大型实验室手中，而这些企业至少还有内部安全机制、政府监督和公众关注；真正困难的问题，是未来类似能力进入开源模型以后该怎么办。

他并不反对开源人工智能，恰恰相反，他认为世界“需要并且理应拥有开源模型”。但如果未来任何人都可以下载一个能够自动寻找漏洞、生成攻击代码甚至设计攻击路径的高水平模型，那么传统网络安全体系就必须重新设计，而留给各国政府和企业准备的时间可能已经非常有限。

二、真正危险的，不只有机器失控，还有权力过度集中

谈到监管时，奥尔特曼仍然坚持自己这些年的公开立场：高风险人工智能需要监管，而且最好是国际协调监管。他早在2023年美国国会听证会上就公开支持政府介入，如今依然认为，如果人工智能能力继续上升，单靠企业自律是不够的。

他把未来风险大致分成几个层次。第一类是比较现实的风险，比如人工智能被用于网络攻击，或者帮助恐怖组织开发新型生物武器；第二类则是人们更熟悉的“失控风险”，也就是模型能力不断提高之后，人类无法确保它继续按照既定目标行动。

但奥尔特曼特别强调了第三类风险：权力过度集中。 如果最先进的人工智能最终只掌握在少数企业、少数模型和少数国家手中，那么这种技术本身就可能变成一种前所未有的经济和政治权力。

原因并不难理解。假如未来人工智能可以帮助企业设计芯片、开发药物、优化供应链、写软件、分析金融市场、进行科研，甚至参与军事和情报工作，那么控制最先进模型的一方就不仅仅拥有一个“产品”，而是拥有一种可能影响整个社会运行方式的基础能力。

《商报》随后问奥尔特曼，OpenAI最近把最新模型交给美国政府测试，但很多欧洲人并不信任特朗普政府，这种情况下其他国家为什么应该相信美国的评估？奥尔特曼回应说，OpenAI并不仅仅和美国政府合作，也接受英国等国家相关机构的测试。

他的理想方案，是建立一个具有国际性质的人工智能测试机构。因为当一种技术已经强大到可能影响国家安全时，每个国家都会希望能够独立判断模型的能力和风险，而不是完全依赖一家美国企业或者美国政府的结论。

这也说明，人工智能治理正在越来越接近核安全、航空安全和金融监管，而不再像普通软件产品。一个聊天机器人当然可以由企业自己发布，但如果一个模型具备大规模网络攻击、科研发现甚至生物技术能力，那么它是否仍然只是一件“企业产品”，答案已经没有那么简单。

欧盟已经通过《人工智能法案》，并建立了按照风险等级分类的监管框架。奥尔特曼承认其中有很多值得肯定的内容，但同时指出，目前所有国家的法律其实都没有真正覆盖最新出现的风险，因为三年前很多今天已经出现的模型能力，在当时还难以想象。

这暴露出人工智能监管最大的结构性难题。法律制定往往需要几年时间，而人工智能模型的能力却可能几个月就发生一次明显变化，等一套法规真正实施时，技术本身已经进入下一阶段。

因此，奥尔特曼认为，除了政府监管之外，行业内部也需要建立最低限度的安全协调。记者甚至问他，是否能够想象自己和马斯克以及Anthropic创始人达里奥·阿莫代伊定期坐在一起讨论人工智能安全，尽管他们之间的关系并不友好，奥尔特曼仍然认为这是一件应该做的事。

三、中国已经成为美国AI公司无法绕开的竞争者

采访中还有一个中国读者很值得注意的部分。《商报》直接问奥尔特曼，他是否使用过中国开发的Kimi模型，奥尔特曼的回答非常简单：“我试过。”

随后记者追问，中国人工智能企业究竟做得更好的地方在哪里。奥尔特曼给出的评价并不低，他说，中国出现了“非常优秀的模型”，而且开源模型未来一定会在全球人工智能生态中占据重要位置。

不过，他显然不接受“中国低成本模型正在动摇美国人工智能主导地位”的说法。按照他的判断，OpenAI自己的最新模型在性能和成本之间仍然具有优势，因此他并不认为美国很快会因为中国高性能开源模型的出现而失去领先地位。

这种回答当然带有企业竞争立场，但它仍然反映出一个现实：到了2026年，中国人工智能企业已经不再只是硅谷眼中的追赶者，而成为美国顶级人工智能公司必须认真测试、比较和研究的竞争者。竞争范围也不再只局限于谷歌、Anthropic或者马斯克旗下公司。

更深层的问题在于，两种不同的发展路径正在同时出现。美国大型人工智能公司越来越依赖巨额融资、超大型数据中心、高端芯片和封闭模型，中国市场则出现了更多强调效率、低成本和开源传播的模型。

如果后一种路线能够用更低的算力成本提供“足够强”的能力，那么未来全球人工智能竞争就不会只是比谁拥有最多GPU。真正重要的问题可能变成：谁能够以最低价格，把足够强大的智能大规模提供给全球用户。

这也是为什么奥尔特曼虽然对美国领先地位保持信心，却反复强调成本。人工智能真正进入大规模商业化以后，模型性能领先几个百分点固然重要，但价格、算力效率和部署便利程度同样可能决定市场。

四、8520亿美元估值背后，OpenAI正在进行一场极其昂贵的豪赌

人工智能听起来像未来，但OpenAI目前面对的最大问题之一，其实非常传统，那就是钱。按照《商报》援引的媒体报道，OpenAI上一年度可能亏损约385亿美元，这个数字没有得到公司官方确认，但被认为大体接近实际水平。

与此同时，公司仍然需要继续投入巨额资金建设数据中心和购买计算资源。媒体报道称，仅2026年的计算基础设施投入就可能达到500亿美元，到2030年的累计投入甚至可能达到6000亿美元。

这是一场极其罕见的商业实验。一家年收入大约300亿美元的企业，正在规划未来几年数千亿美元级别的基础设施投资，其商业逻辑因此高度依赖两个前提：人工智能需求必须持续高速增长，同时模型的单位计算成本必须不断下降。

记者直接问奥尔特曼，OpenAI到底什么时候能够盈利。奥尔特曼回答得非常坦率，公司并“不急着盈利”，他相信未来有一天OpenAI会非常赚钱，但自己并没有一个具体年份。

这句话很能说明OpenAI今天所处的位置。公司仍然在执行典型的“先扩大规模、再考虑利润”的战略，只不过这一次需要投入的不是几十亿美元，而可能是数千亿美元。

过去几年，OpenAI还曾经尝试或者讨论过视频生成、浏览器、硬件、购物、社交产品甚至广告，给人的感觉一度是公司想进入互联网世界里的每一个重要入口。奥尔特曼现在的说法明显更加收敛，他把OpenAI重新定义为一家“人工智能平台公司”。

这也解释了为什么公司最终放弃了一些极其耗费算力的产品。比如视频生成产品Sora虽然受到用户欢迎，但视频生成消耗的计算资源远高于普通文本模型，在算力有限的情况下，OpenAI必须决定哪些产品真正值得继续投入。

奥尔特曼的标准相当现实：资源要投向影响最大，同时能够支持商业模式的产品。技术理想和商业纪律，在这里开始发生更加明显的碰撞。

从这个角度看，OpenAI真正希望成为的，可能不是下一家搜索引擎公司，而是下一代数字基础设施提供者。ChatGPT只是入口，Codex、API以及未来各种智能代理，才可能组成更大的平台体系。

五、下一场AI战争，可能是“永远在线的数字代理人”

奥尔特曼认为，过去几年人工智能主要形成了两大类产品。第一类是ChatGPT这样的聊天机器人，第二类是面向程序员和知识工作者的专业工具，比如Codex。

下一阶段，他认为会出现第三类产品：持久型人工智能代理。 这种系统不会像今天的聊天机器人一样“问一句、答一句”，而是长期运行在后台，持续了解用户的工作、任务和需求，并主动采取行动。

对于科学家来说，智能代理可以帮助查阅文献、设计研究过程或者整理数据；对于企业员工来说，它可以准备会议、处理文件、跟踪项目；对于普通人来说，它甚至可能管理日程、购物、邮件和部分生活事务。

这会真正改变人与计算机的关系。过去的软件等待人打开，未来的软件可能主动发现问题；过去计算机等待指令，未来人工智能可能持续运行，并在用户没有提问时主动提供帮助。

但这种模式需要巨量计算资源。一个偶尔回答问题的模型只在用户提出请求时工作，而一个全天运行的智能代理可能需要持续占用算力，这也意味着未来OpenAI不得不面对更加困难的资源分配问题。

从这个角度看，人工智能竞争越来越像一场能源和工业基础设施竞争。模型很重要，但最终决定能够运行多少人工智能的，还是芯片、电力、数据中心、冷却系统和资本。

奥尔特曼还认为，机器人会成为另一个重要方向。OpenAI过去曾经关闭机器人研究部门，现在又重新建立了相关团队，因为如果人工智能有一天在智力上明显超过人类，人类却仍然每天自己完成大量重复、枯燥的体力劳动，那在他看来会是一个相当荒谬的世界。

他的理想图景，是机器人承担更多无聊、危险和重复性的工作，人类把更多时间用于照顾他人、创造、艺术以及人与人之间的交流。至于人工智能是否会导致大规模失业，奥尔特曼依旧保持典型的硅谷乐观，认为人类最终会像历次技术革命一样创造新的职业。

六、德国为什么突然变得如此重要

对于欧洲读者而言，这次采访还有一个很具体的新消息。按照OpenAI向《商报》提供的数据，德国已经成为ChatGPT在欧洲最大的付费市场，在全球付费订阅市场中进入前三，同时也是Codex每周活跃用户最多的五个市场之一。

OpenAI还表示，今年以来德国Codex用户数量增长了720%。2025年，公司已经在慕尼黑设立第一家德国办公室，如今奥尔特曼首次确认，OpenAI还决定在柏林开设第二个德国办公室，而且时间“很快”。

这说明德国在全球人工智能版图中的位置正在发生变化。过去讨论人工智能时，德国经常被视为缺少顶级基础模型公司的“软件弱国”，但德国拥有庞大的工业体系、汽车、机械、化工、能源、电信以及大量中型企业，这些恰恰是人工智能商业化以后最重要的应用场景。

奥尔特曼特别提到了德国电信。他认为，德国经济已经决定大规模采用人工智能，因此无论德国最终能否建设足够多自己的大型数据中心，人工智能都会深入进入德国企业。

但这也带来一个更敏感的问题。如果德国工业越来越依赖人工智能，却没有自己的核心模型和计算基础设施，那么德国未来究竟是人工智能时代的“使用者”，还是能够掌握关键基础设施的一方？

奥尔特曼曾经在柏林与德国总理默茨、财政部长克林拜尔讨论过潜在的数据中心项目，但相关谈判后来没有取得明显进展。《商报》因此问他，德国究竟需要做什么，才能在人工智能时代保持竞争力。

奥尔特曼的回答很直接。他个人非常支持建设数据中心，但也承认，每个国家都必须自己决定，是把算力基础设施建设在本国，还是从外国租用。

这不是一个简单的商业选择。人工智能基础设施正在越来越接近能源、电信和云计算的战略重要性，一个工业大国是否愿意长期依赖境外计算能力，最终可能变成产业政策甚至国家安全问题。

如果核心模型、芯片、云计算和数据中心都来自境外，那么一个国家即使拥有大量人工智能应用，也未必真正拥有技术主导权。德国在人工智能时代面临的，正是这种“使用能力”和“控制能力”之间的差距。

企业则还有另一层担忧，那就是数据安全。工程图纸、客户资料、源代码、合同、研发文件以及生产流程一旦进入外部人工智能系统，企业必须知道这些数据去了哪里、会保存多久、是否会被用于训练。

奥尔特曼对此给出的回答非常明确：OpenAI不会使用企业客户数据训练自己的模型，并且可以在特定条件下提供“零数据保留”。未来企业人工智能真正的竞争，因此可能不只是模型聪明几分，信任本身也会成为一种核心产品。

七、奥尔特曼最担心的，也许不是AI太聪明，而是人类变懒

采访中有一个部分尤其值得普通用户关注。记者问奥尔特曼，人工智能有时表现出接近“超人类”的能力，有时却又会犯非常幼稚的错误，在这种情况下，人类究竟如何可靠地使用它。

奥尔特曼认为，与2022年最初版ChatGPT相比，今天模型能力已经取得巨大进步，用户也越来越知道人工智能擅长什么、不擅长什么。他相信，幻觉等问题未来还会进一步改善。

但真正让他担心的，是所谓“认知萎缩”。换句话说，人类如果长期把越来越多思考任务交给人工智能，可能逐渐不再训练自己的某些能力。

这个风险比模型偶尔回答错误更加深远。如果人工智能替我们写邮件、总结文章、完成作业、写程序、分析数据、准备演讲，甚至帮助判断商业战略，那么人自然会问：既然机器可以做，我为什么还要自己做？

短期看，这当然是生产率提高。长期看，却可能形成一种依赖，就像导航系统让人越来越少记路，搜索引擎让人越来越少记事实一样，生成式人工智能可能让人逐渐减少组织语言、推理和独立判断的过程。

奥尔特曼自己用了一个很直接的词：“懒。” 他真正担心的，不是人使用人工智能，而是人忘记人工智能什么时候并不可靠，却仍然把判断权交给它。

这个观点在谈到自己孩子时变得更加具体。奥尔特曼现在已经是两个孩子的父亲，儿子大约一岁半，女儿刚刚出生，《商报》问他，将来会不会让自己的孩子和人工智能交流。

他的回答并不是“越早越好”。他认为孩子最终当然会使用人工智能，但对儿童和新技术必须非常谨慎，因为儿童的大脑仍然在发育，人类实际上并不了解长期技术暴露会产生什么影响。

奥尔特曼尤其强调，儿童应该更多在户外奔跑和玩耍。谈到幼儿不断在iPad上刷短视频的场景时，他甚至直截了当地说，那种情况“非常糟糕”。

这形成了一种颇有意味的反差。世界上最重要的人工智能公司之一正在推动越来越多人使用人工智能，但它的CEO谈到自己的孩子时，却强调谨慎、户外活动以及对技术保持距离。

人工智能还在进入另一个过去很难想象的领域——人的情感生活。《商报》记者告诉奥尔特曼，自己的朋友已经开始和ChatGPT讨论恋爱问题，他的第一反应是，为什么不和朋友本人谈。

奥尔特曼承认，在很多情况下，人确实应该和伴侣、家人或者朋友交流。但他也理解为什么越来越多人愿意把一些难以启齿的事情告诉人工智能，因为机器不会嘲笑、不会传播秘密，也不会因为用户的想法而产生社会判断。

这种不带评判的交流，确实可能给一些人带来安全感。奥尔特曼认为，如果人工智能只是作为帮助人处理复杂生活问题的辅助工具，并不一定是坏事，但如果未来大多数人更愿意和人工智能交流，而不是和真正的人交流，他会感到“非常担心”。

八、真正难回答的问题：我们应该相信AI，还是相信奥尔特曼

采访进入后半段以后，《商报》开始把矛头从人工智能转向奥尔特曼本人。这是一个无法回避的问题，因为如果一家企业掌握的只是普通软件，人们只需要判断产品是否好用；但如果它掌握的是全球最强人工智能之一，那么企业领导者的性格、动机和权力观本身也会成为公共问题。

奥尔特曼一直拥有非常强的个人魅力。熟悉他的人把他称为“天才销售员”，著名投资人彼得·蒂尔甚至曾经用近乎宗教化的语言形容他，认为应该把奥尔特曼看成一种“救世主式人物”。

但并不是所有长期和他共事的人都信任他。2023年那场震动硅谷的董事会风波，直到今天仍然是理解奥尔特曼最重要的事件之一。

当时，OpenAI董事会突然宣布解雇奥尔特曼，公开理由是对他的信任已经崩溃。此后员工和微软几乎集体站到奥尔特曼一边，仅仅五天之后，他重新回到公司，而原来的董事会则基本被清除。

这场事件留下了一个始终没有完全消失的问题：奥尔特曼究竟是一个使命驱动的技术理想主义者，还是一个极其善于经营人际关系和权力的企业政治家？

《商报》引用了Y Combinator创始人保罗·格雷厄姆曾经对奥尔特曼作出的一个著名评价：如果把他空投到一个满是食人族的岛屿上，五年之后回来，他可能已经成为那个岛上的国王。随后，记者直接问奥尔特曼，他是不是痴迷于权力和金钱。

奥尔特曼否认了这种说法。他认为自己真正追求的是影响力，希望创造一种能够帮助大量人的技术，同时强调自己并没有因为OpenAI价值暴涨而持有大量公司股份。

记者接着提出了一个更加尖锐的问题：你是不是一个“病态的说谎者”？奥尔特曼同样回答“不是”，但也承认，2023年他和原董事会之间确实发生过严重的信任破裂。

他的解释是，人工智能行业变化过于迅速，很多今天确信的判断一年以后可能已经错误，因此企业负责人必须频繁调整观点和战略。这种快速变化，在外部观察者看来很容易变成“前后不一致”甚至“不诚实”。

这个解释是否足够，每个人都可以有自己的判断。更值得注意的是，它暴露出人工智能治理的另一个难题：当连企业内部董事会都难以判断技术路线和CEO究竟是否可信时，普通公众又应该怎样监督这些公司？

九、技术革命可能是真的，泡沫也可能是真的

OpenAI今天拥有一种极其罕见的商业状态。公司仍然巨额亏损、资本开支不断上升，但估值已经进入全球最大企业的级别。

因此，一些批评者认为，人工智能行业正在制造类似互联网泡沫甚至金融危机前的资本狂热。科技评论者Ed Zitron甚至把OpenAI称为“人工智能行业的雷曼兄弟”，认为ChatGPT在2022年底出现以后，恰好给已经缺乏新增长故事的科技行业提供了一个超级资本叙事。

这种批评并非毫无依据。今天人工智能实验室、英伟达、云计算公司、数据中心运营商以及资本市场之间已经形成高度复杂的关系，人工智能公司通过融资购买芯片和算力，基础设施企业又依赖人工智能需求支撑巨额扩张。

如果最终真实需求没有达到投资人预期，整个产业链的估值都可能遭遇冲击。技术越重要，并不意味着任何投资价格都合理。

奥尔特曼并没有完全否认泡沫风险。他承认，历史上的每一次重大技术浪潮都会出现投资过度和投资不足交替发生的阶段，人工智能也不例外。

但他拒绝接受“整个行业只是一场泡沫”的判断。按照他的逻辑，只要全球对于高质量、低成本人工智能的需求持续增长，那么今天建设的大量基础设施最终就有价值。

历史其实反复证明，这两个判断并不矛盾。铁路确实改变了现代经济，但19世纪同样出现过铁路投资泡沫；互联网彻底改变了人类生活，但2000年的互联网泡沫也真实存在。

一种技术最终创造巨大价值，并不意味着资本市场在每一个阶段支付的价格都是合理的。人工智能很可能也是如此，OpenAI甚至可能同时代表一场真正的技术革命和一场局部的资本狂热。

而奥尔特曼真正乐观的原因，并不只是ChatGPT用户继续增长。他认为人工智能正在开始产生“新知识”，并声称Astra的早期版本已经提出大约十项新的数学发现，如果这种能力扩展到药物、材料、物理和其他科学领域，那么人工智能创造的价值将远远超过聊天和办公自动化。

这意味着，人工智能可能从“信息工具”逐步变成“研究伙伴”。如果机器能够同时运行大量科研推理过程，那么知识生产速度理论上可能发生巨大变化，而这也正是“超级智能”概念真正具有经济含义的地方。

不过，历史也提醒我们，技术革命的收益从来不会平均分配。奥尔特曼相信人类会创造新的工作岗位，这种判断有历史依据，但无法回答谁会首先失业、谁能够成功转型、转型需要多久，以及中间的社会成本由谁承担。

真正值得讨论的，因此不是“人工智能最终会不会创造更多工作”。更加现实的问题是：长期总量收益出现之前，会有多少具体的人、企业和地区先成为失败者。

结语：真正接受测试的，也许不是人工智能，而是人类自己

读完整场采访，会发现奥尔特曼既不像最激进的技术乐观主义者，也不像人工智能末日论者。他相信人工智能能够创造巨大财富，却承认一定会发生事故；他希望开发更强大的模型，又反复强调不能开发人类无法控制的系统。

他推动全世界更多人使用人工智能，却不急着让自己的幼儿使用；他相信人工智能最终会创造更多、更好的工作，又承认整个社会必须面对巨大的转型压力。这些看似矛盾的判断，其实恰恰反映了人工智能本身的复杂性。

人工智能既可能成为新的生产力，也可能成为新的攻击工具。它既能把知识和能力交给普通人，也可能把经济和政治权力进一步集中到少数公司和国家手中；它可以让人工作得更加高效，也可能让人逐渐失去某些独立完成工作的能力。

真正值得警惕的风险，未必是某一天突然出现一个“邪恶的超级人工智能”。更加现实的变化，往往是缓慢发生的：一个程序员越来越少理解自己生成的代码，一个学生越来越少独立写完整文章，一个企业开始把重要商业判断交给无法完全解释的模型，一个国家大量使用外国公司的人工智能，却没有自己的核心模型和算力基础设施。

这些变化每一个单独看都不惊天动地，但如果同时发生在数十亿人、数百万企业和几十个国家身上，社会的基本结构就会开始改变。改变的不只是生产率，还有权力、教育、人与人的关系以及国家之间的依赖方式。

奥尔特曼说，人工智能事故一定会发生。从现实角度看，真正重要的可能已经不是追求一个完全零事故的世界，而是每一次事故发生以后，社会能不能建立更好的规则，并在速度、利润、安全和权力之间作出更成熟的选择。

历史上的每一次技术革命，都曾经给人类带来新的力量，也曾经迫使人类重新学习如何使用这种力量。人工智能最大的考验，最终未必是机器会不会失控，而是人类自己能不能在拥有越来越强大的工具之后，仍然保留判断、克制和责任。

从这个意义上说，今天真正处在测试环境里的，也许并不只有人工智能，还有人类自己。✍

主要信息源：德国《商报》（Handelsblatt）：„Es wird zu KI-Zwischenfällen kommen“，对OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼的长篇专访。文中涉及OpenAI估值、收入、亏损和资本支出的部分数字，为《商报》援引的媒体报道和市场估算，并非全部得到OpenAI官方确认。