当大众还沉浸于ChatGPT带来的新鲜感时，AI早已悄然跨越了「最聪明的人类大脑」的门槛。

　　这种「技术悬差」正在快速拉大：AI所拥有的能力，远超社会、经济乃至监管系统的普遍理解与应用水平。

　　当AI迈入可自我进化的新阶段，问题不是「能不能」，而是「我们是否跟得上」——解决问题的速度，是否永远跑在问题之前？

　　在《MD MEETS》的首期节目中，Axel Springer的首席执行官Mathias Döpfner与OpenAI首席执行官奥特曼，展开了一场毫无保留的对话，探讨AI带来的机遇与风险。

　　话题从「AI与工作」到「人类灭绝风险」，再到「AI时代的新闻业」，甚至延伸到「人类是否该永生」——几乎没有禁区。

　　奥特曼分享了他对超级智能的思考，以及他在AI接管自己工作后想去当农民的个人梦想。

　　每当谈到AI，人们都会关心一个问题——它会不会取代人类工作？是AI创造工作机会多，还是毁掉的工作更多？

　　短期来看，AI确实会取代大量工作岗位。但从长期看，就像以往每一次技术革命一样，人类总能找到全新的事情可做。

　　每次技术革新，总有人说「这下完了，我们以后都没工作了」。可事实证明，这其实只是想象力的失败。

　　也有人说这次不同，因为AI触及的是人类最核心的「智力」部分，那我们还能做什么？

　　但奥特曼认为：人类天生关注彼此，而非「机器世界」。焦点仍在人与人的关系。

　　他还拥有一块农场，时常前往——他真心喜欢那里的慢节奏与截然不同的生活方式。

　　在《未来简史》中，以色列作家尤瓦尔·赫拉利描述了人类的下一个时代——我们将变得近似于「神」：实现永生、不再为生计奔波、拥有无限智慧与知识。

　　这种失衡感让奥特曼感到不安。他不知如何应对，因为技术洪流已至。这不再是空谈，多年来他持续探讨这个话题。

　　是我们把意识上传到电脑中、实现永生？还是我们只是在治愈一些疾病、延长寿命？这些他都不确定。

　　不过，奥特曼推荐了前几年的动画《Pantheon》，探讨了类似的主题。它探讨的这些问题，如今已不再是抽象的哲学问题，而是现实。

　　他很难想象「永生」到底意味着什么。真正实现永生、治愈所有疾病、器官无限替换……那种「永远」实在太长了。

　　整个产业就像一个协同网络，有人在做芯片，有人在训练模型，有人在做应用产品。

　　当然，也有很多企业在竞争，但氛围更像早期互联网或半导体——不是一人一企之功，而是整个圈子的推进。

　　主持人追问：「那你觉得你自己最重要的贡献是什么？但有没有某个时刻、某个决策，你认为是至今最关键的一步？」

　　奥特曼表示最关键的一步可能是：决定把所有资源押在「扩大算力、扩展模型」这条路线上。

　　这是在发现Scaling Laws之后，OpenAI做出的生死攸关的抉择。

　　彼时，认同者寥寥。主要对手 DeepMind 甚至认为：语言模型并不重要，也不是正确路径。

　　哪怕OpenAI发布了GPT-3，很多人依旧觉得没什么用，直到ChatGPT上线，才真正让世界尊龙凯时官方网站意识到其实际价值。

　　要知道，那时候这条路远不像今天看起来那么顺理成章，无论从资本投入还是研究方向上，都是高风险。

　　让公众使用ChatGPT，是一种信念驱动。彼时不少人认为AI仍不安全，不宜开放，研发应保持「半封闭」。

　　所以，奥特曼认为他的角色并不总是某个「关键时刻」的决定，而是无数个「小决策」累积起来。

　　奥特曼曾说过，「超级智能」是对人类生存最大威胁之一，因此他早期就在呼吁加强监管。

　　这一立场至今未变，但他也澄清：所谓「监管」，并非「能否用于银行业务」等日常应用限制。

　　奥特曼的核心意思说，这种风险是「非零、值得认真对待」，并不是具体的概率预测。

　　奥特曼完全同意这种观点。这也是为什么他一开始就在写博客呼吁重视这个问题。

　　AI本身完全听指令，但如果掌握AI的国家或组织，穷兵黩武，那它可以用AI造成巨大破坏，比如开发生物武器、入侵核系统等等。

　　为了实现目标，它不想被人类关闭——就算没有「意识」或「主观意图」，它也可能基于算法策略走向错误方向。

　　成百上千万的人每天都在用，接下来可能是十亿人。越来越多的人依赖它来做出重要决策。

　　然后，这些人再把新的行为数据喂回去训练模型，模型又变得更聪明，反馈又更强。

　　也有人反驳说：人类作为高智生命，也没有消灭蚂蚁这种低等生物。所以即使AI更强大，也不代表它一定要毁灭我们。

　　OpenAI联合创始人Ilya Sutskever，曾经说过：「我们应当期望，未来的超级智能，能像慈爱的父母对待孩子一样，对待我们人类。」

　　作为出版行业的一员，主持人必须问一个现实问题：新闻行业如今遭遇双重打击——

　　如果我们回顾人类历史上那些「繁荣盛世」的共同点——不只是经济繁荣，更是人的生活质量持续提升——那么，「言论自由」几乎始终是其中核心要素。

　　社会仍然需要那些实时追踪世界动向、提供深度解读的专业人士。没有他们，我们的AI系统也将失去赖以训练的基础。

　　从机构化媒体，转向「个体记者+社交媒体」；从品牌信任，转向「对人的具体信任」；

　　主持人更担心的是另一件事：在大模型的冲击下，「版权」这个概念正面临彻底崩溃。

　　现实就是：如今的AI模型大量吸收已有数据——而一旦某项内容发布出来，就会立刻被AI「吞掉」，作者却无法从中获得任何回报。

　　奥特曼表示理解这种担忧，而且他也多少持乐观态度，因为新闻业和AI业的利益其实是一致的。

　　要么我们找到全新经济模型，要么就得在现有框架上加点「微创新」，来激励更多人持续生产优质内容。

　　奥特曼自己最感兴趣的一个方向是「微支付系统」——让人们为真正有价值的内容，哪怕付出几分钱。

　　音乐原本就是最「流动」的内容形态——电台随便播、DJ随便放，所以早就建立了多层次版权机制。