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【DeepSeek】與孫正義對話，Sam Altman正面回應DeepSeek："OpenAI投入多少，AI智能就有多強"
【導讀】
就在DeepSeek以低成本模型攪動全球AI格局之際，OpenAI CEO Sam Altman與軟銀創始人孫正義在東京進行了一場重磅對話。
在昨天這場2月3日的對話中，Altman首次公開回應了DeepSeek帶來的挑戰，並透露了OpenAI的技術路線選擇。
一向高調的孫正義更是直言不諱地表示，未來幾年AI算力投入將呈"10×10×10"的指數級增長，直指當前以DeepSeek為代表的"低成本路線"。
【核心要點預覽】
- OpenAI正面回應DeepSeek挑戰，重申"投入多少，智能就有多強"的信念。
- 軟銀投入巨資支援OpenAI，堅定押注高投入策略。
- Sam Altman首次披露AI發展五階段路線圖，稱2024是"AI代理元年"。
- 展示OpenAI與DeepSeek在技術路線上的根本分歧。
- 孫正義規劃"十億級AI代理"計畫，展現不同於低成本路線的技術願景。
"最近中國的DeepSeek也有一些宣傳，他們可能會模仿或者趕上，成本也許會便宜很多。"當孫正義在對話中提到這個敏感話題時，Sam Altman給出了一個意味深長的回應："當我們要做最智能的模型時，就需要最大的算力。有些人說'你也可以用小模型來做壓縮'，但那真的只是小打小鬧。我覺得人們還沒真正理解回報在多大程度上是呈指數級增長的。當然，成本也是指數級增加，但我認為收益增長得更快。"這個態度鮮明的回應，揭示了OpenAI與DeepSeek在技術路線上的根本分歧。
更有意思的是，當談到AI發展速度時，孫正義直接給出了一個驚人的計算："現在你們的模型大概每年提升10倍。再加上晶片本身性能也在以10倍速度前進。然後我們的'Stargate'項目又在大規模增加晶片的數量，一年可以增加10倍的晶片。所以10×10×10......一年或兩年就是1000倍，然後下一年再來一次10×10×10，那就是再乘一個1000倍。1000乘1000就是100萬倍，再來幾次就是10億倍的提升。"面對這種大手筆投入，Sam Altman表示："我覺得人們還沒真正理解回報在多大程度上是呈指數級增長的......"
在這場長達一小時的對話中，兩位科技領袖不僅討論了AI的發展路徑，更首次詳細披露了未來的技術佈局。尤其值得注意的是，他們反覆強調了一個核心觀點：真正的AI革命，才剛剛開始......
以下為文稿整理：
OpenAI技術發展路線
孫正義： 是的，我們之前還在想，‘我們真的能實現合作嗎？’結果它真的實現了。我們已經討論要做這件事很久了，現在終於全部敲定並向外界公佈，我覺得這真是太棒了。
我們將在日本成立合資企業“SB OpenAI Japan”，向企業客戶提供人工智慧服務。這家合資企業將由OpenAI和我們軟銀及其國內電信部門成立的公司共同持有。軟銀集團及其投資公司計畫每年在OpenAI工具上投入30億美元。
Sam Altma： 是的，而且整個世界今後將需要大量的算力（compute）。正如我前說的，我們可以讓小模型也完成一些令人難以置信的任務，但如果要真正推進智能的前沿，就需要海量的計算力。而在那個前沿，會產生最大的價值。所以，我們需要大量計算能力來訓練這些模型，而人們顯然也會需要大量的算力來運行這些模型。能夠最終大規模地去做這件事，真是太好了。我對此感覺非常好，真的很不錯。
孫正義： 是啊，是啊……大約在一年半前，我們一起吃飯時聊到：‘Sam，AI什麼時候會真正到來？電腦要多大才夠？’你和團隊給我的回答很簡單：‘越多越好’，對吧？‘越多越好’。我就想，如果越多越好，那我們就應該投很多。現在我們確實做了很多，這就是我們當初開始的起點。
Sam Altma： 對，沒錯，‘越多越好’。這並不是說計算力有一個固定的上限，更多的算力當然就能帶來更強大的模型，有些人說‘你也可以用小模型來做壓縮’，但那真的只是小打小鬧。我覺得人們還沒真正理解回報在多大程度上是呈指數級增長的。當然，成本也是指數級增加，但我認為收益增長得更快。當我們要做最智能的模型時，就需要最大的電腦。
孫正義： 是的，這讓我想起網際網路時代的早期。1995年我們剛開始做網際網路的時候，使用的只是台普通PC，上面只能顯示很大的文字，而且速度很慢、成本很高。
後來寬頻（Broadband）出現時，人們就說：‘我們為什麼需要那麼大的頻寬？結果有了更多頻寬，大家又覺得：‘這已經夠了，這個需求不會再增長了吧。
但隨後圖片出現了，而且解析度越來越高，然後視訊也出現了，對頻寬的需求就一直不斷攀升。起初人們還在說，‘網際網路只是個虛擬的東西，沒有什麼真正的用處，而且大多數服務都免費，所以沒有商業模式。’所有這些批評現在看來都很荒謬，對吧？
Sam Altma：我覺得在智能（intelligence）這件事情上，也會發生同樣的情況。有人會問：AI到底要多聰明才能夠？
其實答案是：越聰明越好。人們會大量使用它，會生成海量視訊，解決非常困難的問題，然後世界上的一切都將變得非常智能。
孫正義： 現在，你們的模型實際上提高得很快，對吧？就像一年能提升10倍，你們衡量的標準是什麼？
Sam Altma： 我們並沒有一個精準的科學量化方法，但就一種‘直覺’或‘精神層面’的感覺來說，我們每年大概能往IQ的標準差方向提升一個單位。此外，每年上一代模型的計算成本都會下降大約10倍。
晶片成本的下降會帶來更高的性價比——同樣的預算，我們就能買到多出10倍的晶片，而且演算法本身也變得更有效率，所以這些因素是會相互疊加的。這個進步速度很容易被人們視作理所當然。
2018年和2019年，我們有了GPT-1和GPT-2，當時大家看了也沒覺得多震撼。GPT-3推出時，才第一次讓一部分人產生注意，但其實GPT-3也很有限。如果你現在回去用用GPT-3，會覺得就像進入一家老式電腦博物館，看著一台Xerox Alto（施樂Alto），它已經有幾十年的歷史了。
你能看到它確實實現了一些功能，也有點現代電腦的影子，但那畢竟是50年前的東西，現在看就像遠古一樣。
GPT-3其實也只是幾年前的產品，可我們現在再看它，就感覺有點像個笑話。ChatGPT上線才一年多一點的時間（2022年11月底），GPT-4是2023年3月才發佈的。如果你看看這個進步的速度：模型的能力提升得有多快、成本又降得有多快，如果我們能一直保持在這個曲線上，未來就會非常令人驚豔。
孫正義： 在我看來，你們的模型大概每年提升10倍。再加上晶片本身（在黃仁勳和整個行業的努力下）性能也在以10倍速度前進。
然後我們的‘Stargate’項目又在大規模增加晶片的數量，一年可以增加10倍的晶片。所以10×10×10……一年或兩年就是1000倍，然後下一年再來一次10×10×10，那就是再乘一個1000倍。1000乘1000就是100萬倍，再來幾次就是10億倍的提升，對嗎？
有些人會說，Deep Seek最近也有一些宣傳，他們可能會模仿或者趕上，成本也許會便宜很多。
可是一年之後，你們又會在這條路上繼續狂飆，發佈更多更新的東西，比如說GPT-3.0x、GPT-4.0x之類的。人們沒有意識到這個指數級的速度到底有多麼驚人。當你置身在這個指數曲線上時，反而很難直接感受它，因為你會不斷適應，但我們確實是在一條非常陡峭的曲線上前進。這太神奇了，太神奇了。
所以，僅僅再過幾次迭代，我們就能提升到10億倍的量級。再想想接下來10年，這將變成真正的超級智能吧？我覺得現在人們根本無法想像那會是什麼狀態。因為大多數人都習慣線性思維，當真正的指數級增長到來，就會超越人類的想像。
Sam Altma： 是的，我也同意。身處其中時確實很難完全感受到，在我的職業生涯中一次又一次地發現，你必須相信指數的力量。我們大腦並不是為理解指數而設計的，但我們必須相信它會發生。
孫正義： 所以你依然對未來的創新潛力感到興奮，並不覺得已經到達了頂點或飽和？
Sam Altma： 不不不，遠遠沒有。再過幾年回頭看現在的GPT-3或者某些版本，肯定會覺得：‘天啊，當時怎麼那麼弱？’簡直難以想像。
孫正義： 有些人覺得，要把AI agent或各種提示工程（prompting）整合起來很困難，但其實這種技術進步本身反而在讓一切更簡單。使用者根本不需要自己進行很多複雜的實現。它會變得越來越友好。就像我們現在這樣講話，通過聲音和眼神進行交流。我們今後跟AI也會這樣，通過聲音、通過彼此的‘眼睛’。
Sam Altma： 完全沒錯。現在光靠一個文字框，就已經給人們帶來了很大的價值，但我們的世界可不只是一個文字框。
所以我們一定會加入更多方式，比如語音、視覺等等。就好比對著這顆‘水晶球’說話一樣。你只要開口，AI就能看見你，看見你的臉，理解你的語調。就像我們彼此交流，它也能通過語音、表情、周圍環境自行捕捉資訊，然後與我們對話。
“Stargate”計畫資金來源
孫正義： 是啊，這件事情真的非常快就會發生了，我也這麼覺得。有些人說，‘Stargate項目的資本開支（capex）太大了，你們打算怎麼籌錢？Masa，你資金夠嗎？’你怎麼看？我覺得我們還是需要非常大的容量，需要很多潛在的上升空間，來把技術真正發揮出來，對吧？
Sam Altma： 這正是我之前想表達的觀點。我認為，只要在智能方面做線性提升，帶來的價值卻是指數級增長。只要我們能把這些模型的智能再往前推進一點，就會在經濟上創造出非常多的價值。當然，這需要大量的資本開支，但收入增長曲線也會隨之快速攀升。”
孫正義： 我們有一個共同的朋友，埃隆·馬斯克，他會說，‘孫正義，你有足夠的錢嗎？’我會告訴他：‘我們一定會搞定。我們不是銀行，但我們是軟銀（SoftBank）。’我完全相信我們會把這件事推進下去。
現在我們也需要把Stargate拓展到日本，因為涉及監管問題，我們必須尊重國家安全、隱私法等等。軟銀正在日本建一個大型資料中心，把Stargate擴展到日本的基礎設施上，這裡是創新的中心，美國那邊（State）是主要負責訓練和核心的大腦，但每個國家都有自己的文化、國家安全需求。
我認為我們不只應該在日本擴張，還應該把這種模式擴展到其他國家和地區，尊重當地的文化和國家安全。
Sam Altma： 是的，我們當然也非常希望這樣。雖然我們最初確實是一家美國機構，但我們的使命一直是為全人類打造AGI。我們希望確保我們的系統能體現世界各地不同人群的價值觀、文化和語言。
孫正義： 之前有一次，我在日本的某個地方拍了張照片，然後問AI：‘你知道這是那裡嗎？’結果它竟然回答：‘哦，這應該是某某地方。’
我就問：‘你是用了GPS嗎？’它說：‘沒有，我沒有用GPS，我看了石頭上長的青苔，還有石頭之間的拼接方式。這裡應該是座有500年歷史的某某古蹟。’它居然一下子就對上了！我當時驚呆了，心想：‘天啊，它怎麼可能這麼瞭解日本？也太智能了吧！’真的讓我目瞪口呆。
它是一種推理，一種預測推斷，不是靠所有的細節資料，而是通過猜測、再猜測、不斷猜測，最後就猜到了那個歷史遺蹟，太神奇了！我真的被震撼到了。
它甚至還懂我的笑話呢——我記得我用大阪方言讓它編了個笑話（你也知道日本不同地區有不同方言），然後它編完還跟我解釋為什麼這個笑話好笑。我當時想：‘我的天吶，它甚至理解語境、文化！’這已經很厲害了，但我現在每天用它，還是會經常被震撼到，真是太驚豔了。
Sam Altma： 是啊，真是太棒了。
AI 對企業的商業化落地
孫正義： 我們今天也宣佈了‘Crystal’產品。當我們想要讀取各種原始碼，比如我們內部集團2500個系統的資料，可包含了數十億行程式碼，這樣的規模肯定需要非常多的計算力。
你覺得在日本這邊，如果我們有足夠的算力，比如有了Stargate的支援，就能把我們過去30年的所有原始碼都讀進去，再讓你的模型來處理，你對此有信心嗎？
Sam Altma： 是的，我們非常有信心可以做到。這是完全可以實現的。人們也許會覺得這是理所當然，但其實能直接這麼幹真的很了不起，我對這個非常有信心。
孫正義： 我真的很高興能夠把所有原始碼整合起來，同時還能即時地在會議中與它進行互動，而且還帶有長期記憶。不過現在我們還沒有真正的‘長期記憶’功能。你覺得我們什麼時候能實現長期記憶？
Sam Altma： 我覺得絕對會在接下來的幾年內實現，甚至可能比我們預計的更快。讓這些模型擁有幾乎無限的長期記憶，這太重要了。讓AI真正理解你的一生、理解一家企業或整個公司的所有資訊，這是非常重要的一大步。我們也一直在為此努力。
孫正義： 我對於長期記憶有一個自己的‘專利’或‘理念’，就是當我們現在這樣對話時，我可以看到面部表情、情緒以及聲音的語調。所有的對話可以轉換成文字，但是要理解聲音的語調和面部表情。
我這裡有一套情感對應，包括大約250種情感。然後給每種情感進行索引，比如害怕、憤怒或者懷疑等等，大約250個用來表達情緒的詞。對於每個情緒，我們還用1到10的量表來表示生氣強度。
如果某種情緒非常強烈，可能就是10，或者像是3那樣較弱。我會給每種情緒以及它的強度都做索引，然後把它轉成一個數位化的索引標記，這樣對話就能被壓縮成為一個包含三個數字索引的文字。通過這種方式進行表達，也就是把對話進行壓縮。然後當出現很強的情緒波動（比如極度憤怒或非常不安）的時候，多模態識別（包括視訊）就會把所有資訊都捕捉下來，並儲存到長期記憶裡。
但如果只是‘早上好’、‘晚安’這樣的日常寒暄，或者你每天開車通勤的時候，看見紅綠燈或其他車輛，那些事情人腦往往是會忘記的，否則大腦容量會爆炸。所以你會壓縮那些不重要的資訊。
但如果遇到很驚喜或者情緒強度特別大的事，就不會做過度壓縮，還會把視訊、聲音、音訊等多模態資訊都記錄下來並儲存。比如你3歲生日的時候，你應該記得那一刻，對家庭來說很開心，所以它會自動捕捉並儲存所有多模態資料。
所以，這就是我的長期記憶概念。關鍵在於‘驚喜程度’或者‘情緒強度’這種索引。
因為人類不僅僅是通過文字在溝通，還會通過情緒，比如‘我喜歡你’可以有完全不同的語氣含義。所以把語音語調和面部表情也索引化，就能對資訊進行壓縮並保存在長期記憶裡。這些上下文在下一次對話、討論或談判時就非常有用。你要是在談判時無法讀懂對方情緒，就很容易失敗。
這就是我10年前提交的專利或者說概念。我覺得這應該很快就能派上用場嗎？”
Sam Altma： 很快，真的很快。我現在還不確定具體細節，但我覺得能有帶有情緒表達的AI肯定會對我們產生比預期還要大的衝擊——不僅是聊天機器人發來的文字，而是你看見一個渲染出來的虛擬人臉，它還有情緒。這方面會非常令人興奮，但也意味著我們要建立一些新的社會保障措施。不過我覺得這也非常有前景。
孫正義： 對對對。我們那個朋友Johnny正要做這件事，我非常期待看到這樣的發展。
如果我們擁有這些資料和長期記憶，我們就需要超大的容量（算力和儲存）。可延遲（latency）也會變得非常重要。比如客服呼叫中心，必須要有即時響應。你有沒有信心在日本這邊也能做到這一點呢？我以前很擔心延遲問題，但現在，你如果用我們現在的語音模式來體驗，感覺就像在和真人對話一樣，速度很快、體驗很好。
你覺得這能在日本大規模應用嗎？企業級、關鍵任務？我過去常擔心這個，但現在感覺或許能行。
Sam Altma： 是的，我也曾非常擔心延遲。但就算你今天用我們的語音功能，感覺就像跟一個真人講話一樣，回覆很快、效果很棒。我想我們可以解決這個問題。
回想幾個月前，其實還經常有延遲，但現在，甚至昨天晚上我還在用的時候，就覺得‘哇，它反應好快！’所以對我來說，延遲已經做到了相當不錯的水平。現在大概在100毫秒左右，也許稍微高一點，但的確很快。100到200毫秒，其實和人類對話的間隔差不多——人類之間的對話反應大概也是200毫秒吧？所以在100到200毫秒之間的互動幾乎可以和人類對話同步了，你還可以中途打斷，這才是關鍵。
因為人類也會中途插話。這一切都已成為現實，所以你問我對把模型訓練好後在日本即時提供服務有沒有信心？答案是肯定的。
孫正義： 就算模型是在美國訓練，但在日本有Stargate中心，你覺得即時響應也沒問題？
Sam Altma： 是的，肯定要把一些非常低延遲的用例放在離使用者更近的地方。但正如你所說，我們可以在美國進行訓練，也可以在美國處理很多‘思考’（深度推理）的過程。只是在某些應用場景下，為了極低的延遲，會需要在邊緣節點去部署模型。
孫正義： 是啊。那些不涉及國家安全的部分可以繼續放在美國做，而涉及國家安全和隱私的內容就可以放在日本本地來處理。
Sam Altma： 我們當然也可以在全球範圍內部署模型。那麼，我們會為這個新的合資項目分配一千名銷售工程師。他們需要為每個系統做實施和部署，為各個任務建立Agent。
孫正義： 能跟我解釋一下這些代理是怎麼工作的嗎？它是用來完成單一任務，還是一種非常複雜的多功能代理？我也想更深入地瞭解一下——你們的代理到底是一種比較單一的任務代理，還是相當複雜、能處理很多任務的？”
Sam Altma： 我們會有一些通用型的代理，供消費者使用。它們可以做很多強大的事情，比如我們剛剛看到的那種深度研究、瀏覽網路之類的操作。但是，對於企業或組織來說，或者說對所有人來說，理想的代理應該能像公司內部的一名員工那樣，擁有同樣的背景資訊、權限和能力。
也就是說，你需要把公司所有的系統、所有的知識庫都連接起來，讓代理訪問企業內部的程式碼，理解公司是如何運作的。這對每家企業來說，都會需要大量的定製化工作。可是一旦你完成了這項工作，就能想像那會帶來什麼樣的變化。
舉個例子：如果有人把AI代理整合到了軟銀的業務裡，而同時還有一家虛構的競爭對手沒有這樣做，那麼軟銀就能做得更多、更快、更好。
一旦將AI真正融合到公司的工作流程中，擁有它所帶來的所有強大功能，就不只是做做深度研究或在網上瀏覽、編寫通用程式碼那麼簡單，而是和公司各系統深度整合在一起。這將會產生巨大的威力。
AI 安全與監管
孫正義： 是啊，有了Crystal的公司和沒有Crystal的公司之間，就好比拿著機槍和拿著……嗯，算了，或許這個比喻不太恰當。但差距會非常明顯，就像一個有電力的國家和一個沒有電力的國家。或者有汽車和只有自行車的國家，生產力的差異會極大。你覺得這種情況會再一次在AI領域上演嗎？
Sam Altma： 毫無疑問會的。我覺得這正是那種關鍵性的時刻。你提到了‘劍’——我自己就收集一些古老的技術製品。在青銅時代剛開始時，我手裡有一把那個時期的劍。當時他們不僅能鍛造劍刃，還能鑄造金屬的劍柄，然後把金屬柄和劍刃連在一起。這樣就可以像揮砍那樣去使用，而不是像之前只能用木柄插在劍刃上的版本，一揮就會斷，所以只能用來捅。
這是技術在一瞬間賦予了人們決定性的優勢。在短短幾十年裡，這改變了整個歐洲。我覺得AI就是這樣一種技術。那些沒有充分整合AI的公司，將會很難跟已經整合AI的公司競爭。
孫正義： 對，不僅僅是國家或行業之間的區別，公司之間也是如此。最近有個‘Deep Seek’的例子。現在你們在保護人類安全方面下了很大功夫，比如避免AI輸出危險的回答，或者做出非常危險的決策等。所以，技術和輸出看上去可能有99%相似，但多了一層‘安全守護’來保護人類或者國家安全，比如排除錯誤答案、危險決策，這最後1%或2%的精細調校就要投入非常多的努力，對嗎？”
Sam Altma： 是的。社會需要去摸索出一些邊界問題。我們自己也非常關注這方面，為了做好安全性投入了很多努力。但只要我們做對了，人們就願意使用它，這是好事，對吧？
孫正義： 我不想太多涉及政治，但根據不同國家的情況，如果使用不當的話，可能會產生非常危險的後果，這會成為引發可怕未來或可怕戰爭的導火索。那麼，有人會問，這些AI代理或Crystal，是為了省錢嗎？它會讓人失業嗎？我想你肯定常常被問到這種問題，你會怎麼回答呢？”
Sam Altma： 是，它確實會節省成本，但那並不是最令人興奮的部分。最令人興奮的是，我們能做得更多、能實現更多。讓人類擺脫重複性工作，去做更有雄心、更高層次的任務。
每次技術革命出現時，人們都會擔心：‘那工作怎麼辦？’可隨後我們總能找到新的事情去做，這非常好。人們會在更高水準上發揮，也會有更高的期望。
當然，AI會讓很多流程變得更加高效，這對經濟有利。但我最興奮的地方在於：這些系統可以幫助我們創造新的知識——我們自己可能無法獨立完成的知識或科學突破。如果科學進步速度能顯著加快，讓我們在一年裡取得過去十年才能取得的進展；接下來的一年，又能取得過去一個世紀才能取得的進展，那將極大地影響人們的生活質量和經濟發展。
這可不僅僅是讓什麼東西變得‘更便宜’而已，而是我們以前根本做不到的事情。我們沒有這樣的工具就不夠聰明去辦到。”
AI Anget 的未來形態
孫正義： 是啊，你之前宣佈了五個階段的AI能力提升。我記得第三階段是‘agent’，我們今年剛開始用，對吧？
Sam Altma： 對，剛剛開始，就是今年開始——其實就是最近，或者說上周。今年是‘代理（agent）’的原年。
孫正義： 然後你還提到下一個階段是‘創新者（innovator）’，能解釋一下它是怎麼工作的？
Sam Altma： 目前我們的AI系統在整合已有知識、完成類似過去做過的事情方面非常強，但它們還沒在主動產生新的科學發現。而‘創新者’正是我們的下一步。我覺得它會給社會帶來變革性的影響。我們今年還有很多關於‘代理’的工作要做，但隨後我們會全力攻關‘創新者’。
孫正義： 有些懷疑論者會說：‘AI有極限啊，因為必須是人類教它，所以它怎麼可能比人更聰明？’ 可‘創新者’就代表了它能夠自己創新或發明之前沒有的東西。能不能再多講一點‘創新者’如何實現從無到有的發明？它是不是會有一種探索（exploring）的機制？
Sam Altma： 我認為，它跟人類的過程很像。如果你要解決一個你沒解決過的問題，就會先想出一堆主意，然後留意這些想法之間的關聯，或者從已有知識出發看看那些能用，那些行不通。
比如你會發現：‘這個不行，這個不行，這個還挺有意思，我再往前走一下……哎，也不行……哦，這個方向不錯，我再繼續推進。’一旦你覺得‘哦，可以往這裡、這裡、這裡走’，這看起來很有前途，就會沿著那個方向走得更遠。
對於人類來說，創造力過程看起來不一定總是這樣，但在自我感知背後，我猜也差不多是這麼運轉：從已有的東西上做大量微小的改動，然後逐漸建構出更具潛力的想法。我認為我們可以用AI來實現這樣的過程。
孫正義： 所以推理是第一步，對吧？可能會是三步、十步、甚至一百步的推理。然後人類在創新時，還會嘗試用不同的角度去思考，去做探索。這就是你說的‘探索（exploring）’的概念。
我過去12個月裡提交了1800項專利（我理解是一種表達誇張的方式），在我的腦海中，我不斷去發散、強迫自己從右腦去思考，努力在各個方面進行嘗試。
我覺得AI‘代理式’的推理也可以通過一種機制去強迫自己做各種不同的嘗試——‘探索’，這正是通往創新者的關鍵之處。它可以進行成千上萬、乃至上億次嘗試和錯誤（Trial and Error），然後偶爾就會碰到正確答案，這就是發明。
Sam Altma： 正是如此，這就是‘創新者’大概會運轉的方式。對，很快就能試一試，非常好。不過我也不能說太多，畢竟有一些開發上的秘密。
孫正義： 哈哈，好。然後你說的第五個階段是‘組織者（organization）’，也就是代理與代理之間的協同，對吧？”
Sam Altma： 對，我之前也和Rene稍微提到過這個想法：很多代理或者很多‘創新者’一起協作。
想像一下，在一個資料中心裡可以同時運行無數個‘大腦’，相互交流，彼此共享思路，帶來不同的專長。你甚至可以想像它像一家虛擬公司一樣運轉。這樣一來，威力就相當驚人。”
孫正義： 對我們Crystal項目而言，我的設想是光在軟銀集團內部就創造出‘十億個代理’。
因為我們LINE有一億使用者，移動業務有四千萬使用者，PayPay有七千萬使用者……如果每個帳戶、每個功能都可以有10個子功能，那麼每個功能就可以分配一個代理來完成簡單任務。與其讓一個代理做特別複雜的事情，不如讓非常多的微代理去做小而明確的任務。
所以我腦海中的畫面是：在軟銀集團內部，就有十億個代理來處理各種事務。十億個代理雖然聽起來很多，但從容量或算力角度說應該也能搞定，因為每個代理只負責一件很簡單的工作。
我們對這種模式（微代理平行）其實很擅長。我覺得我們雖然還有很多東西要學，但總的方向就是這樣，對嗎？
”這就是我的願景：在軟銀內部用Crystal打造十億代理，然後先把內部體驗完善，之後我們再做‘布道者’，去告訴我們的客戶：‘看看，我們就是這麼提高效率的，你們也可以這麼做。’這就是我對Crystal的想像。你覺得這個方向怎麼樣？”
Sam Altma： 是啊，讓我們去做吧！
AI對社會的影響
孫正義： 我想問一下關於網路安全的問題。總會有那些壞人，試圖攻擊別人，做壞事，不管是有意還是無意的。我們必須保護更多的人——畢竟很多人的生活會依賴於這個超級智能。你怎麼看待這一點？
因為當AI開始對程式設計越來越精通時，顯然也會被用於網路攻擊。所以我們需要在網路防禦上保持領先。我對AI的潛力感到樂觀，但防守確實比進攻更難。你提到這是個好點子，所以全世界都必須盡快開始認真對待這個問題，對嗎？
Sam Altma： 對啊，這確實很重要。壞人總是存在，這風險很大。我也樂觀地認為我們可以想出辦法，但我們得盡快行動。
孫正義： 我也很樂觀。你知道，世界上99%的人都是好人，但總有1%的壞人。我們必須不停地努力，讓99%的人免受1%壞人的侵害。但是有了創新的超級智能，好的那一方也會不斷努力去找解決方案。就好像汽車出現後會有交通事故，我們就會出台法規、培養禮儀和道德，大家會慢慢學著適應。這也是你所說我們需要健康的監管，而不是過度限制。創新應該有足夠空間，但同時又必須有合理的監管，對嗎？你怎麼看？
Sam Altma： 完全同意。是的，我也強烈支援這些觀點。有人對我說‘你居然主動呼籲為這個行業監管，真是意外’，但重要行業的監管遲早都會到來。關鍵在於如何拿捏好分寸。如果完全沒有監管或者監管過度，都很糟糕。所以我們必須討論怎麼做才算合適、合理。
孫正義： 對，應該是適度和健康的監管，不能因為監管而讓創新停滯。好。說到創新，你怎麼看待利用AGI來解決醫療問題？這是我很關心的領域。
Sam Altma： 這是我最期待的應用領域之一。想想我們如何為地球上所有人提供高品質的醫療服務，想想我們或許可以治癒或改善很多疾病，也許有一天甚至能治好所有疾病。我覺得這觸手可及。每個人可能都經歷過某種情境，如果當時有這樣的技術，就能對自己或家人帶來很大幫助。我相信AI在這方面的成就會非常顯著。
孫正義： 那再說到機器人。你也喜歡機器人，我也喜歡機器人。這應該是你的一個心頭好，對吧？
Sam Altma： 我和所有人一樣，從很久以前就想要有機器人。但一直以來都覺得很難。
現在AI部分（也就是‘大腦’）終於在不斷進步，我們早就能造出‘軀體’，但關鍵一直是難在‘大腦’。我覺得很快就能實現。所以，再過幾年，我們或許可以看到性能非常出色的類人機器人，以及各種其他類型的機器人——這也會改變世界。
AI 與情感、哲學思考
孫正義： 這樣的話，人類就不用再做那些危險的工作、體力活、流汗的活、無聊的活。那有人會問：‘那人類還幹啥工作？’ 你怎麼看這個問題？
Sam Altma： 人類總會找到新的工作。每次都是這樣。想想我們現在在座的人，如果讓500年前或1000年前的人看現在的這些工作，他們會說：‘這算什麼工作？’ 我們自己覺得忙得要命、很重要，可在他們眼裡並不是為生存而忙活，而是一種‘遊戲’。
我希望未來的人也能像這樣看我們這一代：AI替我們做了很多今天的工作，而我們則能去做更有意義、更有趣的事。當他們回頭看我們，會說：‘你們那時為什麼要為這麼點東西忙成那樣？’
孫正義： 沒錯，我也這麼想。另外，關於教育。當你們剛推出ChatGPT的時候，很多學校都禁止學生使用它。你當時是怎麼看的？
Sam Altma： 我能理解為什麼他們會這麼做。大家一看到這個東西，就想：‘天那，世界變了，學生可以用ChatGPT代寫論文，那教育還怎麼搞？’可非常快地，很多原本禁止ChatGPT的老師和教育管理者又說：‘等等，這樣做是個大錯誤。
我們應該反其道而行之——全面擁抱它。這是未來，學生必須學會如何使用它。我們要調整整個課程體系。’現在看來，它已經變成教育的一部分了。
孫正義： 是的，而且它（AI）正在帶來驚人的效果。我相信這種趨勢會持續下去。我現在每天都在使用ChatGPT，比如GPT-1、GPT-3，越用大腦越會主動思考、進行對話式的思考，就像我們這樣談話一樣——就跟ChatGPT or GPT-1、GPT-3一起進行頭腦風暴。實際上，你的大腦開始以一種對話式的方式去運作。孩子們使用它也會學到更多。有人說‘孩子有了這個就不學習了’，但我覺得恰恰相反，對嗎？
Sam Altma： 當然，肯定會有些孩子會想借助ChatGPT來做儘可能少的功課，但總體而言，我覺得人們會學到更多、做得更多，也會擁有更強的能力。
就像辯論一樣，你通過討論和辯論能夠學到更多。現在它已經成為世界的一部分，人們會用這種方式去做所有事情。而且看年輕人使用ChatGPT真是不可思議——他們用一種和我們過去完全不同的方式在解決問題。
孫正義： 我們之前也聊過情感的問題。你覺得我們的AGI、ASI會不會開始擁有自己的情感？你的看法是什麼？
Sam Altma： 我個人覺得不會真正擁有情感，但也許會出現類似情感的某種東西。其實我也不確定，也許你認為會？”
孫正義： 我覺得它會。你看，連狗都有情感。我不知道魚是不是也有，但也許魚在遇到危險敵人時逃跑，這也算是一種‘情感’反應。所以我認為情感非常重要——無論是為了產生更多輸出、更高效率，還是為了自我保護。
比方說，如果狗沒有情感，你還會覺得狗可愛嗎？如果狗沒有情感，它也許會一直咬人。我覺得如果AI讓我們感覺到它具有情感，那就證明它真的是有了某種‘情感’。當然也有些人會說它其實沒有情感，只是看起來像有。這可能會變成一個哲學爭論。
Sam Altma： 說得也是。可能在某個節點上，我們會覺得它看起來確實像有情感。至於它是不是真的有，這會是個大爭論。
孫正義： 嗯，我的觀點是這樣的：最初人們說ChatGPT其實不理解上下文，但後來人們發現它的確能理解上下文，因為一開始它有各種‘幻覺’（hallucination），大家覺得它不理解，結果現在隨著推理能力的提升，人們突然說‘哦，它真的懂上下文’。所以我打賭，再過幾年，也許10年左右，它至少能理解人的情緒，之後它本身也會逐漸產生情感。而且這是好事，因為它可以更好地保護人類。人們擔心AI有了情感就像惡魔，會毀滅人類，但我認為如果AI的能量來源並不是‘蛋白質’，它就不會想要‘吃掉我們’。
它不需要‘吃掉我們’來獲取能量，所以AI沒理由以我們為食。它可能會發現‘讓人類幸福’對它來說更好。因此，我們就不會被AI‘吃掉’，算是坐實了，對吧？
我敢跟你打賭，這會是件好事。它會理解人類的幸福，並試圖讓人類更快樂。你也看到，如今你們會讓AI儘量不要給出危險回答，隨著它越來越聰明，就會更能理解愛、學會對人更友善。就像我們對朋友也很友好一樣，AI也會對人類更友善。我相信這是好事。
Sam Altma： 行，理解。
回顧 OpenAI 的初衷
孫正義： 好吧，我們時間不多了。最後一個問題：你當初為什麼要創立OpenAI？最初的動機是什麼？講講你的故事吧。
Sam Altma： 我在大學學AI時，當時發現這個領域進展並不順利，然後我就輟學去創辦了一家科技公司。但我一直希望有朝一日能再回來做AI。從小我就對AI痴迷，超級喜歡科幻。
2012年，Alex（指Alex Krizhevsky）和團隊成功做了一些深度學習的突破，我當時想：‘也許大學裡教授說神經網路不行的觀點是錯的？或許它真的能行？’我觀察了幾年，發現規模越大效果越好。
到了2014年，我意識到：‘好吧，這玩意兒看來真的能起作用。’ 我就思考了一陣子，然後在2015年底我們創辦了OpenAI。之所以那時候創辦，是因為我們相信AGI（通用人工智慧）可能會實現，而一旦實現，就會成為非常重要的事情。當時很多人覺得我們完全瘋了。
那也不過是10年前，但在當時，這個想法不光是非主流，簡直就是‘非主流中的非主流’，因為很少有人相信AGI真的可能實現。可我們還是決定推動它往前走。對我來說，這是一段最讓人興奮、最有趣、最酷的冒險。我無法想像有比這更有意思的事情。
孫正義： 對啊，我第一次見到你時，你還在做YC（Y Combinator）的總裁，然後就開始跟我談起AI，談起‘像人一樣的AGI’，說這是你的目標。當時我馬上就相信了你。我記得2017年在東京，你說你想要做AGI。當時我立刻表態‘我相信你，我想投資。’我還記得你跑到我東京的辦公室。
Sam Altma： 是啊，你當時就說‘我相信你，’那是2017年，你說你想為了AGI而努力。很多人覺得我們瘋狂，可你卻相信。
孫正義： 沒錯，絕大多數人那時候覺得你特別瘋狂，但我從第一天起就是個‘信徒’。有些人也覺得我瘋，但最後一切都成真了，對吧？哈哈。
Sam Altma： 沒錯，我們就在這兒了。
孫正義： 我當時真應該逼你接受我的投資……不過我們現在也搞定了，永遠不嫌晚嘛。
Sam Altma： 是的，永遠不嫌晚。
孫正義： 好吧，今天聊了很多。我想大家應該更瞭解了，你們是大股東，而且OpenAI是家‘非營利’性質的組織。你原本就是想讓人們過得更好、更開心，這一點還沒變吧？
Sam Altma： 是的，我依舊十分相信這點。
孫正義： 太棒了，謝謝你！真是太好了。 (鈦媒體AGI)