如果GPT-4目前解决了人类任务的10%，GPT-5应该是15%或者20%。
GPT-2非常糟糕，3相当糟糕，4也糟糕，5应该能算okay。
如果对比初代iPhone和最新iPhone15，会感觉是截然不同的设备，AI也是如此。
GPT-5会往让人感到不舒服的方向发展。
GPT-4目前遇到的瓶颈，在GPT-5中，大部分都可以修复！
Sam Altman强调了GPT系列模型在持续进步中。他以一个具体的例子来说明GPT-5的潜力：如果GPT-4能够完成人类任务的10%，那么GPT-5有望将这一数字提升至15%或20%。
为了更好地理解GPT-5的潜力，Altman还引用了iPhone的演进作为类比。他解释说，GPT-5在技术上将实现重大突破，就如同初代iPhone与最新的iPhone 15之间的巨大差异一样令人惊叹。
在展望未来的AI时，Altman强调了发布新一代模型的重要性。虽然尚未确定新模型的命名，但他认为未来的AI将更加注重个性化定制。
例如，AI可以根据用户的喜好和需求提供定制化的建议或服务。然而，这种个性化定制可能会引发某些人的担忧，因为AI将根据用户的价值观和地域差异提供不同的答案。
当被问及GPT-5的具体亮点时，Altman提到写作质量的提升。他以一篇由GPT-5生成的文章为例，这篇文章内容丰富、逻辑清晰，语言流畅且富有表现力。
这表明他对AI在自然语言生成领域的进步充满期待。他认为，随着技术的不断进步，AI将在更多领域展现出强大的能力，为人类带来更多的便利和创新。
在采访中，Altman 指出，GPT-5 将解决许多先前版本在回答不准确或无法正确理解查询等方面的问题。
他详细阐述了未来 AI 模型的一些令人期待的功能，包括语音输入和输出、图像处理以及最终对视频的支持。Altman 表示，自图像和音频支持功能推出以来，用户的积极反馈远远超出了他们的预期。
这些新功能的加入将进一步提升 AI 技术在各个领域的应用价值和用户体验。随着技术的不断发展，我们可以预见 AI 模型将在更多领域发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更大的便利和创新。
在访谈中，Sam Altman深入探讨了未来人工智能中多模态功能的重要性。他特别强调了语音输入输出、图像处理以及最终的视频功能的整合对提升AI实用性和应用范围的关键作用。
他认为，这种多模态的整合将使AI能够更好地理解和处理来自不同源的数据，为用户提供更自然、更直观的交互体验。通过整合语音、图像和视频功能，AI将能够更好地模拟人类的感知和认知过程，从而在处理复杂任务时表现得更加像人类。
以已经推出的图像和音频功能为例，Altman指出，用户对这些功能的反馈超出了预期，这表明了用户对多模态AI的强烈需求。这种需求源于人们希望与AI进行更自然、更直观的交互，以便更好地利用AI在各个领域中的潜力。
在医疗诊断方面，多模态AI可以帮助医生更准确地分析病患的影像和病理学数据，从而提高诊断的准确性和效率。
在教育领域，多模态AI可以为学生提供更加丰富、直观的学习资源，促进他们的学习效果。
在内容创作和娱乐方面，多模态AI可以为创作者提供更多创新的工具和平台，激发他们的创作灵感。
Altman 在谈到 GPT-4 的能力时，着重强调了提高 AI 推理能力和可靠性的重要性。他指出，尽管 GPT-4 在某些方面表现出色，但在理解和回答复杂问题时仍存在局限性。
例如，对于同一个问题，GPT-4 可能会给出上万种不同的答案，但只有一个是比较好的。
而且 GPT-4 并不总能识别出最佳答案，这凸显了提高 AI 准确性和可靠性的必要性， 提高 AI 的推理能力和可靠性对于其在各种应用场景中的有效性至关重要。
以医疗诊断为例，如果 AI 给出的诊断结果不准确或不可靠，可能会导致患者得不到及时和正确的治疗，从而危及生命健康。
因此，我们需要不断探索和创新，提高 AI 的推理能力和可靠性，以确保其在各个领域的安全和有效应用。
在访谈中，Sam Altman还强调了AI定制化和个性化的重要性。他指出，不同用户对GPT-4有着不同的期望，包括期望不同的回应风格和假设集。这表明未来AI技术的发展需要充分考虑用户的个性化需求和定制化应用。
为了满足用户的个性化需求，OpenAI计划推出更多定制化的功能。用户将能够根据自己的需求定制AI的行为和响应方式，甚至允许AI使用用户自己的数据，如电子邮件、日历信息等。
这种个性化的定制将使AI技术更加贴近用户的实际需求，同时为AI技术的未来发展提供更广泛的应用场景和可能性。
在企业应用方面，企业可以定制AI以满足特定的业务需求。通过个性化定制，企业可以获得更加精准和高效的解决方案，从而提高生产力和竞争力。
对于个人用户而言，定制化的AI将提供更加贴合个人习惯和偏好的服务。用户可以根据自己的需求和偏好来自定义AI的行为和响应方式，使其更加符合自己的使用习惯和风格。
训练 GPT-4 时，使用了大约 25000 块 A100 GPU。
而为了训练更强大的 GPT-5，还需要 5 万张 H100 GPU。
目前，英伟达的 H100 售价在 2.5 万至 3 万美元之间，价格昂贵。
这意味着训练 GPT-5 的成本将非常高昂，需要大量的计算资源和资金投入。
Sam Altman为降低成本，且不被英伟达牵着鼻子走，他都做了什么？
Sam Altman 有着比亚马逊、谷歌、微软等科技巨头更宏大的计划，他想要建立一个全球性的 AI 芯片工厂网络，以满足未来对 AI 芯片日益增长的需求。
他认为，现有的台积电、三星、英特尔等代工厂在未来几年内将无法满足这种需求。为此，Altman 正在筹集数十亿美元的资金，并与包括 G42 和软银集团在内的多家潜在大型投资者进行谈判。
然而，建立这样一个全球性的芯片工厂网络并非易事，需要巨额的投资，并且可能需要数年的时间才能完成。
此外，半导体工厂的建设和维护成本也非常高，一个先进的工厂建设成本可能高达数百亿美元。
相比之下，亚马逊、谷歌、微软等公司更倾向于设计自己的定制芯片，并将制造外包给其他公司，这也是因为建造和维护半导体晶圆厂的成本实在太高。
另外，根据彭博社的报道，仅在 OpenAI 与 G42 的谈判中，涉及的金额就接近 80 亿至 100 亿美元。
接下来的事态发展，将会更加精彩，让我们一起拭目以待吧！
（素材来源：量子位、AI前沿报告、新智元、硅星人Pro、AI信息Gap、网络）
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