新智元报道
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【新智元导读】直播事故、网友吐槽、专家唱衰……GPT-5登场第一天就遭遇口碑滑铁卢。有人说这是AI泡沫破裂的前兆，也有人预言「第二个AI寒冬」或将来临。但奥特曼在近日接受Wired采访时不认输，认为这是一次被误解的跃迁。真相究竟如何？
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GPT-5的发布不算体面。
发布会直播中，演示图表数据绘制错误导致严重误导，被观众抓包；
网友直接在发布会视频下面锐评并被点赞到第一位：「看吧，这肯定是用GPT-5做的PPT。」
Reddit上用户吐槽，「更不灵光」「没了GPT-4o的温柔」；
AI专家Gary Marcus更是在多个平台「庆功」，直言这款史上最被吹捧的AI模型没达标，AGI和「博士级认知」连边都没碰到。
质疑声席卷而来，一些人甚至喊出「AI第二次寒冬要来了」。
但OpenAI显然不这么认为。
奥特曼事后接受采访时坦言：「确实，发布当天的氛围不太妙。」
不过他说，这不是模型能力的问题，而是节奏错了，期待错位了。
换句话说，GPT-5不是不行，而是大家看它的角度出了偏差。
要理解这点，得先搞清楚一个问题：GPT-5到底进化了什么？
OpenAI的解释是——这一代的提升主要集中在科研、数学、代码等高阶领域。
奥特曼举了个例子：有物理学家说GPT-5帮他解开了研究瓶颈；生物学家惊叹它在某个难题上「想得出奇」。
可问题是，这些例子没人实名，也不是每个人都用得上。
正如奥特曼自己也承认：「大多数人不是物理研究员。」
于是，「进步」变得不明显，甚至成了「退步」。
再看几个更具体的细节：
在数学能力上，GPT-5已经可以跻身「国际数学奥赛前五名」——而GPT-4还在「Top 200」徘徊（刚刚，OpenAI神秘新模型斩获IMO 2025金牌！攻克奥数巅峰，硅谷沸腾）；
在代码推理方面，GPT-5能更准确地识别多步逻辑错误，甚至可以做部分单元测试的自动化；
它更擅长写论文摘要、提出科学假设，部分实验室已开始小规模应用。
这些变化，普通用户几乎感受不到。也正因此，它被误会成了「换皮产品」。
过去几年，OpenAI的策略是「投喂更多数据 + 更大模型 + 更强算力」，一条路走到底。
但到了GPT-5，事情变了。
这一代模型的能力，不是靠数据量或算力暴力增长堆出来的。
核心升级源自：基于人类反馈的强化学习（RLHF）。
简单说，就是找来一批专家，对模型输出进行评估、打分、反馈，再反复训练它「像专家一样思考」。
更有意思的是：现在的模型已经可以「喂自己吃东西」了。
Greg Brockman称，当模型不够聪明时，只能靠大模型训练；但一旦它有足够的判断力，就可以从自己的输出中筛选优质内容，再回过头来教自己。
这个逻辑叫「自采样」（sampling from itself），是AI走向自我优化的关键节点。
这场技术转向带来了很大的变化：
它更擅长处理复杂推理链条；
对幻觉和错误率的控制更严格；
在专业场景的适应性更强。
GPT变得更像一个满嘴术语的专家了，但或许也和普通人之间交流的隔阂变深了。
面对「规模化路线失败」的批评，OpenAI并不认同。
虽然GPT-5并不是靠「多10倍显卡」训练出来的，但他们并没有停止投资基础设施。
相反，奥特曼明确表示：我们依然相信规模，但现在的难度是物理级的。
以他们正在德州阿比林（Abilene, Texas）建设的数据中心为例，预算高达数百亿美元。
Greg Brockman形容，这种规模的基建，「就像做一台2倍大的火箭——难度是10倍以上」。
原因显而易见：下一代模型的突破，不仅需要更聪明的训练策略，还要更大算力支撑，而现在的全球芯片与电力资源远远跟不上。
也就是说，强化学习是「当下最优解」，但真正把AI推向AGI级别，还是得靠规模发力。
奥特曼过去几年的演讲里，AGI一直被描述为终极目标：「当AI能完成大多数人类有价值的工作，我们就完成了使命。」
但最近，他换了说法。
现在的OpenAI认为：AGI不是终点站，而是一段旅程。
或者说，它是一个「指数式增长的过程」，而非某个模型突然变得「全能」。
这种转向有两个好处：
再也不需要设定一个「AGI发布日期」来背负压力；
更适合以「科学进展速度」为衡量标准，而不是单次能力跃迁。
奥特曼的新定义里，AGI的核心是能参与推动基础科研进步，比如物理理论、化学实验、药物筛选。
正因如此，你会看到OpenAI内部正在「品牌化」这个模糊概念：
员工笔电上贴着「FEEL THE AGI」；
总部一楼有卖同款T恤；
办公区墙上贴满「AI青春期」的解释图——指的是AI从「只会模仿」走向「有点意识」的尴尬阶段。
OpenAI眼中的GPT-5，就是AGI的青春期。
GPT-5的争议，其实是一场「叙事落差」：
公众盼望的是「AI通关」，而OpenAI现在给的是「能力曲线」。
模型升级的路线，已经从「炫技」转向「内功」。
奥特曼说，GPT-6会更好，GPT-7会更惊人。
但真正值得期待的，是你手里的模型，能不能今天就帮你少错一步、多做一点。
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