在近期一场备受瞩目的直播对谈中，OpenAI首席执行官奥特曼与AI行业从业者深入探讨了公司未来发展方向及人工智能领域的诸多关键议题。奥特曼坦诚地指出，在ChatGPT-5系列模型的开发过程中，OpenAI出现了路线偏差，过度专注于提升模型的推理和编程能力，却在一定程度上牺牲了写作等通用能力，导致模型能力出现失衡。他明确表示，未来OpenAI将回归打造全方位均衡的“通用型”模型，在强化编程智能的同时，迅速补齐其他能力短板。
奥特曼对AI可能引发的生物安全风险表达了深切担忧。他透露，对2026年AI可能出现的安全问题感到“非常紧张”，其中生物安全是最大隐患。当前，模型在生物领域已展现出相当强的能力，而目前主要依靠限制访问权限和设置分类器等封堵式策略来防范风险，但奥特曼认为这种策略难以长久维持。他主张安全策略应从单纯的“禁止与封堵”转向提升系统的“韧性”，即通过AI自身的技术进步构建类似于防火规范的安全基础设施。
在软件开发领域，奥特曼提出了引人深思的观点。他认为，尽管AI将重塑软件开发方式，未来“写代码”这一具体行为的重要性会显著下降，但工程师岗位的需求反而会大幅增加。AI能够让工程师更高效地捕捉工作价值，将更多精力投入到“让系统达成目标”上，而非花费大量时间在敲代码和调试上。未来，将大量出现专为个人或极小群体量身定制的软件，每个人都能以极低成本不断为自己定制专属工具。
奥特曼还预测，未来模型学习新技能的速度将超越人类，实现“只听一次解释”甚至“无师自通”地掌握陌生环境与复杂工具。他透露，OpenAI内部正在使用一个特殊版本的GPT-5.2模型，科学家反馈显示该模型在科学进展方面已取得显著成果，不再处于可有可无的水平。
在模型经济性方面，奥特曼指出，模型发展已进入新阶段，大家关注的焦点不再仅仅是降低成本，速度也成为一个至关重要的维度。从历史数据来看，OpenAI在降低模型成本方面成效显著，但如今除了成本，速度也变得同样关键。奥特曼表示，OpenAI需要在成本和速度这两个目标之间找到合理的平衡点，并且有信心将模型成本进一步降低，让“大规模运行Agent”在经济成本上切实可行。
对于创业公司在AI时代的生存与发展，奥特曼给出了自己的建议。他认为，虽然AI让创造新软件的速度大幅加快，但建立一家成功创业公司的其他规则并未改变，如找到获取用户的方法、解决市场进入问题、提供有粘性的产品以及建立竞争优势等。他鼓励创业者构建那些渴望模型变得更好的产品，因为这样的产品在未来具有更大的发展潜力。
在教育领域，奥特曼持保守态度。他认为，在搞清楚技术对青少年的长期影响之前，幼儿园阶段不应引入AI，小孩子在这个阶段最重要的是通过真实的事物和人进行学习交流，而非对着屏幕。对于人类注意力在消费侧的限速作用以及想法质量在生产侧的关键地位，奥特曼认为，虽然AI的输出有时被诟病为“垃圾”，但人类制造的垃圾也不少，想出好的新点子非常困难。他相信应该构建帮助人们想出好点子的工具，通过紧密的反馈循环更快地找到优质点子。
当被问及智能体（Agents）自主运行长工作流的现实时间线时，奥特曼表示这取决于任务类型。对于非常具体且熟悉的任务，现在就可以尝试；而对于像“建立一个创业公司”这样更开放的问题，验证循环则困难得多。他建议将任务分解为不同问题，让智能体能够自我验证或由用户进行最终验证，随着时间推移，智能体能够完成的任务会越来越多。
