在斯坦福大学最新的一场访谈中，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼深入探讨了人工智能发展的现状与未来趋势。他指出，尽管外界普遍担忧算力短缺问题，但真正值得关注的是如何让智能服务变得廉价且触手可及。奥特曼认为，未来十年，创业门槛将大幅降低，过去需要庞大工程团队才能完成的工作，如今借助人工智能和低成本的Token，小团队甚至个人也能胜任。
奥特曼对就业市场的短期影响持乐观态度。他表示，虽然人工智能的进步会带来一些变化，但人们总能找到新的工作机会。他相信，短期内就业市场受到的冲击不会像最初预想的那样剧烈。对于人工智能的长期发展，奥特曼将其比作电力和互联网，认为智能服务最终将成为像这些基础设施一样的公共资源，用户将不再关心底层的技术细节，而是关注能否随时获得足够强大且廉价的智能服务。
然而，奥特曼也坦言，算力短缺是当前人工智能发展面临的一大挑战。随着模型能力的不断提升和成本的持续下降，智能服务的需求几乎看不到上限。他预计，未来每个人可能同时运行数十甚至上百个AI助手，这将导致算力需求激增，供给与需求之间的紧张关系可能长期存在。奥特曼强调，人工智能产业的重点正在从模型训练转向推理基础设施建设，如何让智能服务变得更便宜、更充裕将成为关键。
在访谈中，奥特曼还分享了他对创业生态变化的观察。他认为，人工智能正在重构创业公司的生产函数，降低软件开发成本的同时，也重新定义了创业门槛和组织规模。他鼓励创业者不要局限于热门赛道，而是寻找那些在自动化编程时代之前根本无法实现的新机会。奥特曼相信，未来最有价值的公司不一定拥有最多员工，而是那些最善于利用人工智能的公司。
关于人工智能的未来发展路径，奥特曼提出了两种可能的分叉。一种是技术被广泛民主化，惠及更多人和企业；另一种是技术集中在少数公司手中。他表示，尽管存在向心力推动技术集中，但全球社会有足够的利益驱动技术走向民主化。奥特曼认为，世界有80%的可能性会走在民主化的道路上，但他也提醒要警惕那些试图将权力集中的人。
在谈到经济模型时，奥特曼对全民基本收入的兴趣不大，他更倾向于“公民财富基金”的概念，即让每个人拥有资本主义的一部分，持有公司的一部分股份。他认为，随着世界力量从劳动力转向资本，建立类似的国家层面乃至世界层面的财富基金，将有助于实现更公平的经济分配。
访谈中，奥特曼还回应了关于大型语言模型（LLM）是否是一条死路的质疑。他指出，尽管这些模型在某些方面仍不如人类，但在其他方面已经远超人类智能，并且能够发现新知识。奥特曼认为，看衰LLM的扩展是误导性的，数据已经有力地支持了LLM的持续发展。
对于教育领域的变革，奥特曼表达了他的失望。他原本预计ChatGPT发布后，教育系统会迅速重新设计教学方式，以适应人工智能时代的需求。然而，三年半过去了，他并未看到教育系统发生显著的制度性变革。奥特曼担心，如果教育继续停留在“前AGI世界”的方式，学生的批判性思维能力可能会出现显著退化。
在访谈的最后，奥特曼鼓励斯坦福的学生们积极思考如何让智能服务变得更便宜、更充裕。他认为，尽管训练强大模型的研究想法很多，但在大规模交付廉价智能方面的投入仍然不足。奥特曼表示，所有前沿实验室都必须在一定程度上变成“推理公司”，以满足未来对智能服务的巨大需求。
