最近OpenAI首席执行官 Sam Altman 在达沃斯论坛接受媒体采访时表示，他现在的首要任务就是推出下一代大模型，这款模型可能被称为GPT-5，与现有模型相比，GPT-5 “能做更多、更多的事情”。
Altman认为GPT-5仍处于早期阶段，会持续快速迭代升级,就像iPhone系列一样。
GPT-5将比GPT-4有显著提升,解决更多人类任务，通用性更强。
如果GPT-4目前解决了人类任务的10%，GPT-5应该是15%或者20%。
Sam Altman 强调了多模式能力，即不同形式输入和输出的融合，如语音、图像和最终视频。这一进步可能会改变我们与人工智能的交互方式，使其更加直观和通用。
Altman说写作能力的提升是他最看重的一点。这说明GPT-5在语言理解和生成方面的进步可能是此次升级的重点。更好的语言能力也将提升GPT在各种任务上的表现。
除此之外，Altman还透露GPT-5在代表用户处理日常任务方面将有重要进步。举例来说，GPT-5可能能告诉用户一天中最重要的邮件是什么，完成更高级的个性化助手功能。
综合Altman的表态，GPT-5很有可能在通用性和任务覆盖面上超过GPT-4一个数量级。语言能力的提升也将使其对话更加逼真，理解能力更强，从而处理更多类型的任务。
GPT-5的推出将是实现通用人工智能的关键一步。
不要干给大模型打补丁的事情，大多数问题GPT-5都会解决，要创造有想象力的产品
根据OpenAI CEO Sam Altman透露的信息，GPT-5将比GPT-4有显著的能力提升，在解决各类人类任务和通用性方面将达到一个新的高度。
因此，Altman建议创业者不要专注于解决GPT-4存在的局限性，因为这些局限在GPT-5很大程度上都将被克服。
GPT-5的语言处理能力将大幅提高，可以处理更复杂的任务;它的知识范围也将扩展,理解能力更强。这意味着GPT-5可以覆盖和替代针对GPT-4局限性设计的许多补丁方案。
相比补丁GPT-4的短期价值，创业者更应该考虑如何利用GPT-5带来的能力提升,构建新的应用和产品。GPT-5的陆续发布也将使得先以GPT-4为基础的应用面临升级压力。
抓住GPT-5带来的机遇才是更重要的方向。
数据不是瓶颈，突破训练瓶颈
Sam Altman在访谈中表示，随着模型变得更智能，需要的训练数据会越来越少。
不需要大量数据就能训练出高质量的模型,关键是数据的质量和模型的训练方法。
例如：人类并不需要读完所有的生物学教材才能对生物学有很好的理解，只需要部分高质量的数据和深入思考。
这意味着未来的AI模型也可以通过少量高质量数据与多次反复训练来获得强大的能力。
数据量已经不是模型能力的决定性瓶颈，关键在于找到突破当前训练过程的方法限制。
一些研究也显示，通过生成数据的方式可以有效扩充训练数据规模,这也减轻了对人类标注数据的依赖。
计算资源仍有不足，需要加大投入
目前OpenAI主要依赖云服务提供商的算力支持。自建芯片工厂可以确保关键算力资源的供给。
Altman担心随着AI的发展，大规模部署这些模型将面临芯片短缺的问题。
充足的自有算力对OpenAI保持在大模型技术路线上的领先优势至关重要。这需要持续的资金和资源投入。
OpenAI CEO Sam Altman计划募集数十亿美元,用于建立AI芯片工厂。
人工智能进步仍处于早期阶段，未来增长仍是指数级
Altman反对过度预测，没有人知道接下来会发生什么，你可以预测几步骤，但不要做太多预测。
保持谦卑非常重要！
结语
通篇下来，你对未来大模型有什么期待？
我的观点是从任何角度，使用，赚钱，生成这些方面都要拥抱GPT，这样才能获得更多！
放眼未来，我们正处于一个伟大时代的崭新起点，每一步前行都铸就历史的丰碑，每一份坚持都照亮未来的方向。
我是李孟聊AI，独立开源软件开发者，SolidUI作者，对于新技术非常感兴趣，专注AI和数据领域，如果对我的文章内容感兴趣，请帮忙关注点赞收藏，谢谢！
