OpenAI ChatGPT 负责人 Tibo Sottiaux：我们正在进入 AI 的又一个新时代

我常看外面的人在做什么，心里会想：“你们还没真正理解这件事。”如果你愿意再往前推一步，认真想象一下：一年后，这一切大约会比今天好十倍，那你现在构建产品的方式就会不一样。

互联网上的大多数操作最终都会由智能体完成。如果你想让产品能服务好智能体，就必须按照一定规模来构建。

在探索前沿能力时，我会不断搭起越来越大的智能体团队。然后模型有了下一次突破，我又会发现：“哦，一个更强大的智能体就能把这些都做了。”于是我会把团队缩小。接着这个团队又会经历扩张、收缩，再扩张的过程。

人们可能曾经很兴奋，觉得要自己搭建循环、反复调试，但我不认为未来会这样工作。你最终想要的是一个会学习的系统，而不是先想好“我必须严格按这个顺序循环，才能得到好结果”。

还会，而且变化会相当剧烈。即使到了今天，技术仍然有些笨拙；我认为它会一直显得笨拙，直到某一天突然不再笨拙。

当然。这里的房间真不错。

我状态很好，也很幸运有一支很棒的团队。我睡觉的时候，他们大半夜都还醒着。办公室有一间很棒的房间，叫“图书馆”，我们把它彻底改造成了一个大型战情室。那里的氛围特别好，大家一直待到很晚。

什么叫写代码？

偶尔还是会合并一些代码。实际上，现在有很多代码是替我写出来的，让我可以做各种分析，比如理解趋势、理解业务、了解下一个功能，以及看之前发布的产品表现如何。Codex 也替我给 Dot 写了很多代码。我显然已经不再手工写这些代码了。偶尔周末我会有一点“疗愈时刻”，亲手写一点代码；那是我唯一真正用手写代码的时候。

以前我会并行运行更多智能体。后来我们很幸运，在 ultrafast 上取得了突破，所以现在我觉得自己又能进入心流状态了。更快的智能体对我帮助很大。我很期待很快把六个月前的 ultrafast 推出来。具体数量会有变化：当我在某个方向上不断往前探索时，会搭建越来越大的智能体团队；模型一旦有突破，我又会发现更大的智能体可以把所有事情都做了，还能把信息保留在记忆里并继续学习，于是我又把团队缩小。就是这样不断扩张、收缩。

我认为未来的工作方式，更接近我们通过 Dots 正在定位和推出的产品：一个极其聪明、全天候工作的智能体，它理解你的目标和偏好，也能从反馈中学习。我们刚发布的版本并不完美，但能让我们从 Pro 用户的使用中学到很多。长远来看，你需要的是一个能从你想实现什么目标中持续学习的系统，而不是花好几个小时思考“我应该准确地按这个方式循环，才能得到结果”。

是的。从根本上说，不管最后是不是叫 Dots，关键都是摆脱技术本身的束缚，拥有一种持续活跃的智能：它知道需要做什么，并且能通过任何客户端、任何屏幕访问。比如你走进会议室，它就参与会议、帮你记笔记；之后你可以在邮件里继续使用它，需要时也可以给它发消息。你不必一直黏在笔记本电脑前，也不用总拿着手机。你需要它时它就在，不需要时它也会退到一边。我很期待这件事真正实现。现在你得像搬砖一样到处带着笔记本电脑，感觉是人被技术绑住了，而不是技术为人工作。

本期节目由本季冠名赞助商 WorkOS 赞助。OpenAI、Anthropic、Cursor、Replit、Sierra、Clay，以及数百家成功公司有什么共同点？它们都由 WorkOS 提供支持。如果你在为企业构建产品，就会感受到集成单点登录、SCIM、RBAC、审计日志，以及大型公司要求的其他功能有多麻烦。WorkOS 把这些交易阻碍变成可直接接入的 API，并提供专为 B2B SaaS 打造的现代开发者平台。我投资的创业公司只要开始向高端市场扩张，最后都会和 WorkOS 合作，因为他们做得最好。无论你是想拿下第一个企业客户的种子轮创业公司，还是正在全球扩张的独角兽，WorkOS 都能帮助你更快具备服务企业的能力、打通增长路径。它就像企业功能领域的 Stripe。访问 workos.com，或者去他们的 Slack 提问，那里有真正的工程师等着回答。WorkOS 提供出色的 API、全面的文档和顺畅的开发体验，帮助你更快构建产品。现在就访问 workos.com，让你的应用满足企业需求。

不，我认为变化会继续，而且会相当剧烈。现在语音、多模态输入和输出等技术终于开始汇合，但用起来还是有点笨拙。我认为它会一直显得笨拙，直到突然不再笨拙。到那时你会觉得：“哇，我可以像现在和你说话这样直接跟它交流，而且它能把事情记得清清楚楚。”如果我想构思、头脑风暴，也可以随手画几笔，进入一个协作界面。这是我们随 ChatGPT Spaces 推出的一类体验，也可以想象成一个共享白板，让人和智能体一起协作。

是的。Codex 和 ChatGPT 的体验会合并。现在我们有聊天模式，也有工作模式的开关。用户反馈我们听得很清楚：大家喜欢工作模式的能力，但有时也想用聊天模式，因为它更快、用起来更舒服。所以我们正在把它们合并，减少这种复杂性。最终，我们会把 Dots 的全部能力直接放进 ChatGPT，也会继续降低 12 亿用户使用这些能力的门槛——到那时用户数会是多少，我们还要再看。我们希望整个体验非常顺畅。

我只看过一次。我觉得它很有意思。不过我更常想的是三四十年前的科幻作品，以及它们曾经有多么有远见。

比如《神经漫游者》，还有最初的《星际迷航》。我经常想到《星际迷航》：里面的技术非常实用，你可以直接跟电脑说话，它就会替你做事。你可以和飞船说话，它就会移动。这正在变成现实，我们正进入那个时代。

我认为，成为社区的一员、和大家一起构建产品非常重要。我们是在共同探索这项技术，以及我们能一起做什么。每次和别人交谈，我都会意识到：有人用你没想到的方式做着某件事，产品以某种方式影响着他的生活，也影响着另一个人的生活。把这些放在一起看，既让我感到谦卑，也让我受到鼓舞。我认为，要构建真正对人有用的东西，这种共同参与不可或缺。我不知道没有社区我们该怎么做。

总的来说，Twitter 社区也一直很友善。

我每天大概花半小时刷一刷，有灵感、有有意思的东西想说时就发出来。很多时候想法就是当下冒出来的。

我们还没有推出团队版 Dots，但今天发布的是主要的那个 Dot。你可以配置它，逐渐熟悉 Dot 能做什么，也可以把它连接到你的应用。之后我们会开放创建多个 Dot 的能力。我自己有一个专门负责 Twitter 的 Dot。

我们想先从一个主要 Dot 开始，它会深入学习你的偏好，你也可能会经常给它发消息。我们可以观察大家如何使用它，了解系统还需要怎样调整，再和社区一起学习。很快你就能再添加第二个、第三个、第四个，想加多少都可以，组成自己的虚拟团队，并给它们安排具体角色。这不是绝对必要的，但有些任务确实需要不少工作，比如替我监控 Twitter；工作量大到足以成为一个独立 Dot 的职责。之后你可以拥有几个这样的 Dot。

被低估的亮点是生态系统，也就是把整个生态开放起来，以及我们对开放的坚定承诺。我们已经和 ChatGPT 的 16 个合作伙伴签约，我为此非常自豪。最初这件事是在去年即兴开始的。我和 Pi、OpenCode 的创作者交流时觉得，大家理应可以通过 ChatGPT 登录来使用这些产品；于是我们彼此达成一种信任，先把接口开放出来，相信对方不会做不合适的事。后来这件事越来越受欢迎，我们就把它正式化，支持更多合作伙伴。我很期待它迅速发展。

是的。ChatGPT 订阅用户会获得一定的使用额度。当用户把额度用于插件，或在其他产品里使用“通过 ChatGPT 登录”时，我们会和合作伙伴共享收益，让他们获得报酬。

做一个好的插件。

我们会不断调整系统，但目前会看留存数据、插件的成功程度和质量，然后据此在对话里向用户推荐。你的插件可能因此被推荐给相当一部分用户；如果插件不够好，就会停止推荐。

对。

你还记得 Codex Cloud 吗？

那大约是一年前。如果你回看 Codex Cloud 和我们当时用的那个小动画，我觉得它启发了 Grok Bot。

确实非常相似。

认真说，关于研究：长周期、持续运行、处理长时程任务，这些是我们两年多来一直在做的事。记忆系统也是差不多这个时间开始研究的。我们把其中不少能力直接放进了 ChatGPT。我觉得用户很喜欢 ChatGPT 能了解大量与自己有关的信息。很多人会告诉我这样的故事：有一次自己生病，ChatGPT 还记得此前烧烤时，他用青柠做龙舌兰饮料，手上也许是被青柠弄出了灼伤。它能记住这些事，让人惊讶：“它怎么知道？”ChatGPT 的记忆确实运作得很好，我们在这方面投入了很多研究。

我认为这很大程度上取决于我们如何构建技术。OpenAI 在设计产品时会把人放在中心，把技术做成人的意愿和品味的延伸，成为真正赋能人的工具。只要我们继续这样做，它就能帮助你把想做的事、你的创造力和品味扩展出去，而且当下使用起来令人振奋。它本质上是一种艺术工具。

我们一直在想这些问题。首先要减少配置带来的疲劳，也要减少和智能体交谈变成独自冒险的感觉——你只有一个智能体，却要把很多事情逐一交给它。我们和团队花了很多时间思考，怎样把这些事情整合起来，让体验更愉悦。

我觉得我们也听 Sam 讲过这项技术的承诺：减少噪声，让你把注意力放到自己想关注的地方。现在很多事情——有些重要、有些不重要——都在争夺你的注意力。我们应该把这些声音调低，让你专注在真正重要的事情上。

我能想到的一个例子有点特别，因为现场演示刚刚失败了。听起来就没那么酷了。但实际上，我的 Dot 察觉到 ChatGPT 的生产系统出了故障，并在现场演示开始前五分钟提醒了我。

它能在设有防护措施的情况下访问部分生产系统。我们之前提到过专业版 Dot，它们会有额外的护栏、额外监控，并运行在自己的硬件上。我们确实有一些运行在 Mac mini 上。

本季支持赞助商是 DX。现在公司里每个人终于都在使用 AI，工程负责人要回答的问题已经不再是“我们有没有用 AI”，而是“它有没有带来成效”。DX 可以衡量并比较 AI 在整个产品生命周期中的影响，让你知道 AI 在哪些地方帮助了开发者，又在哪些地方制造了新的瓶颈。你也可以用它评估 AI 供应商、监控成本和许可证，并准确了解哪些因素限制了智能体。包括 Snowflake、Sony 和 BNY 在内的数百家企业都使用 DX 平台衡量 AI 对开发者生产力的影响。访问 getdx.com/lenny 预约演示。

正在贬值的技能大概是打字速度——现在没那么有用了。越来越重要的是良好的品味、关注用户，以及和你所服务的用户群体建立联系。

另外，岗位之间的边界也在模糊。过去你可能只做设计，或者只做工程，多少会觉得不自在；现在正是你大显身手的时候。

有一阵子我确实觉得自己错过了那种体验。现在速度足够快，我又找回来了。我很兴奋能尽可能让更多人都体验到它。要让这种能力普及到无处不在，还需要一段时间。如今我们可以用超快速度完成工作，一个六个月前还要花很多时间的事情，现在成本大致和 Astra 相当。进步非常惊人，连我们内部的人都会感叹：“哇，我们已经能做到这些了。”我们使用 Astra，也发现可以把它推得很远。速度够快，尤其是可以用语音控制时，你会回到一种非常有创造力、源源不断的心流状态。它和过去的心流不一样，但我并不怀念过去那种方式。

没错。

下一个 Thibault 已经在 OpenAI 了，他叫 Ahmed Ibrahim，我很喜欢和他共事。他刚加入 OpenAI 时还是应届毕业生，现在负责 OpenAI 的整个算力集群和 Applied，肩负着非常重大的责任。我也参与构建了 Codex 的很多 harness。

你应该请他。

不知道这算不算令人意外，但正如我说的，有很多前创业者在这里，自下而上地提出令人兴奋的想法。比如 Decisions API，很快就做出来了。我们发现 Luna 是个很好的模型，可以使用约束采样，再把响应以不同形式交给 Responses API。这样在某些场景里速度更快、体验也很愉悦。

你会得到很大的自主权，也必须为自己的决定负责。我们相信大家能做出很好的选择。如果出了问题，就快速修复，或者从错误中学习。到目前为止效果不错，它确实构成了一个很能赋能人的环境。

有。有时我本可以让团队更受鼓舞，去构建更简单的东西，但我们还是不断追求复杂性。Codex 早期我造成过几次故障。那是我加入 OpenAI 很早的时候，入职第三天我就把生产环境弄挂了。不过那之后我还在公司工作，也吸取了教训。

取决于你会把东西弄坏多少次。

对，弄坏东西，也庆祝成果。

我觉得有非常多的事情还没有被充分计入判断。互联网上的大多数操作会由智能体完成。模型会变得更便宜、更快，速度和幅度都会令人难以置信。我们最终也能以非常顺畅的方式整合所有模态。我觉得这三点常常没有被充分理解。我经常看外面的人在构建什么，觉得他们还差一点点。只要再努力推进、认真想象一年后这一切会比今天好大约十倍，你就会用完全不同的方式构建产品。

有很多。首先，如果你希望产品能服务好智能体，就得按照一定规模来构建。比如我们和 Notion 有密切合作。当他们构建 MCP 后，它突然就能被所有这些真正可以干活、可以调用 MCP 的智能体使用，于是他们看到大量流量涌入。这给系统带来很大压力，也让他们必须想清楚经济模型。

我原本以为，要达到我们今天这些模型——比如 Astra——的能力水平，还需要一两年，所以我不得不修正自己的预期。

是的。我还觉得，他们吸收和学习的能力特别快。

对我来说，所谓控制前沿进度，就是提前投入，而且要比我们认为“应该投入”的程度多得多。我们要投入模型对齐与安全、投入安全防护，也要投入护栏。

是的。我显然深感责任重大。你也可以看看 OpenAI 面对的激励：我们为 12 亿人构建产品，不能把事情搞砸。我们非常认真地看待交到这么多人手里的东西，其中包括很多并不懂技术的人。因此必须把事情做好，我们不会在这里赌博。

我觉得模型能力已经快到可以让应用本身几乎消失的程度了，但还差一点。我迫不及待想把体验做到极致简单。我自己也会被模型选择器、推理强度设置，以及该选多智能体还是 Ultra 等问题弄得疲惫。你甚至得拿个模型选择器学位才知道这些东西是什么意思。我想尽快把这些复杂度都去掉。

谢谢邀请。

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