OpenAI的格雷格·布罗克曼称GPT推理模型已看到AGI之路
The Decoder··作者 Matthias Bastian
关键信息
布罗克曼强调，由于资源限制，OpenAI优先发展GPT推理模型而非多模态系统如Sora，称其属于技术演化的不同分支而非竞争关系。他承认存在错失关键洞见的风险，但认为基于近期应用价值的决策是合理的。
资讯摘要
OpenAI总裁格雷格·布罗克曼断言，GPT推理模型正朝着实现通用人工智能（AGI）的方向稳步前进，实际上在OpenAI内部关闭了这场争论。他将这类文本模型与Sora等多模态模型区分开来，称后者属于不同的技术分支。尽管OpenAI已缩减Sora的消费级产品开发，但仍致力于推进GPT架构。
这一立场直接反驳了尤恩·勒昆和德米斯·哈萨比斯等知名研究者的观点，他们认为真正的AGI需要通过具身学习或世界模型理解物理世界。该声明出现在OpenAI最新模型o3可能通过ARC-AGI测试的消息之后，表明向人类级推理迈出了重要一步。批评者警告，仅依赖文本模型可能会忽略现实认知的关键方面。
资讯正文
GPT推理模型已具备通往AGI的‘视野’，OpenAI总裁格雷格·布洛克曼表示
关键点
- OpenAI总裁格雷格·布洛克曼认为，关于基于文本模型局限性的争论已经结束，他指出GPT推理模型是通向AGI（通用人工智能）的直接路径。
- 布洛克曼表示，OpenAI认为通过文本模型可以看到通往AGI的清晰前景，并将这一方向置于优先地位，而像Sora这样的多模态世界模型则被视为处于‘技术树的不同分支’。
- 这一观点在人工智能研究界引发激烈争议。谷歌DeepMind的扬·勒丘恩和德米斯·哈萨比斯等知名人士认为，仅靠大型语言模型无法实现人类水平的智能。
OpenAI联合创始人格雷格·布洛克曼称，关于大型语言模型能否实现通用智能（AGI）的争论已经结束。GPT架构将引领我们走向AGI。
“我认为我们已经明确回答了这个问题——它必将走向AGI。就像我们能看见前方的路一样，”OpenAI总裁布洛克曼在接受《大科技播客》采访时说道。
这是一个大胆的断言。布洛克曼实际上是在宣告人工智能研究中一个核心开放问题的答案：主要以文本训练的模型是否能真正理解世界？还是说这需要像Sora那样的多模态世界模型？在人工智能研究人员中，这一技术路线仍存在激烈争论。
最近，OpenAI关闭了Sora应用和模型。世界模型的研究将继续用于机器人领域，但规模更小，且不面向消费者产品。
布洛克曼称Sora是一个“令人惊叹的模型”，但他表示它与GPT推理系列处于‘技术树的不同分支’。由于计算资源有限，同时推进两者对OpenAI来说不可行。对布洛克曼而言，这不是两种方法重要性的问题，而是‘顺序与时机’的问题。我们一直梦想的应用正在逐步实现，而实现路径就是通过GPT架构。
当主持人亚历克斯·坎特罗维茨询问OpenAI是否会因跳过类似Sora的世界模型而错过关键要素时，他指出DeepMind的德米斯·哈萨比斯曾表示谷歌的‘纳米香蕉’图像模型特别接近AGI。对此，布洛克曼承认存在风险：‘在这个领域你必须做出选择。是的，你必须下注。’
研究人员仍在争论LLM能否达到通用智能
在更广泛的人工智能研究社区中，纯文本模型能否实现通用智能远未达成共识。著名AI研究员扬·勒丘恩多年来一直主张，LLM不会带来类人智能。在他看来，LLM对逻辑的理解非常有限，不了解物理世界，没有永久记忆，无法进行理性思考，也无法进行层级规划。相反，他认为应依靠所谓的‘世界模型’来建立对环境的全面理解。DeepMind创始人德米斯·哈萨比斯持类似观点：仅靠LLM扩展并不足够，还需要进一步突破。
AI研究者弗朗索瓦·肖莱特将智能定义为高效学习新技能的能力。关键在于一个系统独立形成抽象的能力有多强。尽管当前的语言模型可以放在智能量表上，但它们的排名非常低。在训练领域之外，它们必须从头开始重新学习所有内容。持续学习或许能填补这一差距。
这一观点与更广泛的科研方向一致。在最近的一篇论文中，DeepMind研究员理查德·萨顿和前DeepMind研究员戴维·西尔弗呼吁进行范式转变：与其训练于人类知识，不如让系统从自身经验中学习。西尔弗随后创办了自己的初创公司，专注于模拟学习。
前OpenAI研究员杰瑞·特沃雷克是OpenAI推理模型突破的关键人物之一，他也将自己的深度学习研究领域称为‘已完成’。他说，下一步是构建人类工作的模拟环境，让AI系统在其中学习技能。他的新公司Core Automation正致力于这一方法。
不过，并非所有人都持这种怀疑态度。DeepMind研究员亚当·布朗最近则捍卫了当前大语言模型架构的潜力。他将标记预测机制比作生物进化：一种简单的规则，通过大规模扩展产生涌现的复杂性，人们将其视为理解力。布朗认为，这种复杂性甚至可能催生意识。
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收录于 2026-04-03