GPT-5困境：烧数亿美金后，OpenAI提前吹嘘遭反噬

**GPT-5摊上大问题：烧了数亿美金后OpenAI发现牛吹早了**

在人工智能领域，OpenAI的GPT项目一直备受瞩目。然而，近期备受期待的GPT-5却陷入了困境，使得OpenAI不得不面对现实，承认之前的乐观预测或许过于超前。去年11月，OpenAI的首席执行官萨姆·阿尔特曼曾明确表示，不会在2024年推出名为GPT-5的模型。然而，知情人士透露，OpenAI的最大投资者微软曾期望在2024年年中看到这一模型的问世。

这一项目已经筹备超过18个月，代号为Orion的GPT-5模型经历了至少两次大规模训练，每次都需要数月时间处理大量数据。然而，每次训练后都会出现新的问题，使得这一项目的进展并不如预期般顺利。据了解，Orion目前的表现仅比OpenAI的公开模型略好一些，距离公司所期望的“重大飞跃”还有很长的路要走。

OpenAI在GPT-5项目上的投入巨大，据估计，该模型为期六个月的训练仅在计算成本上就耗费了约5亿美元。然而，这一高昂的投入并未带来预期中的回报。分析人士指出，OpenAI的估值在很大程度上基于阿尔特曼的乐观预测，即GPT-5将在各类学科和任务上表现出博士水准，较目前的GPT-4实现质的飞跃。然而，现实情况却并非如此。

OpenAI原本希望GPT-5能够解锁新的科学发现，并完成诸如预约航班等类人类的决策行为，且犯错的概率更小。然而，内部人士透露，OpenAI的预期过于乐观，仅在数据问题上，GPT-5就面临着难以想象的挫折。人工模型在训练过程中需要不断测试，可能需要持续很长一段时间。在此期间，模型将输入数万亿个单词片段，即所谓的token。而未来的人工智能模型所需的token数量将是目前模型的十倍甚至更多。

GPT-4的训练就使用了大约13万亿个token，而生产这些token的成本高昂。按照一千人每天协助5000个单词的计算，这种规模的团队在几个月内才能生产十亿个token，其花费超过1亿美元。因此，GPT-5模型的最关键问题在于数据不足。此前的模型使用的是新闻文章、社交媒体贴文和科学论文，但研究人员透露，公共互联网上的数据已经不够，他们需要更多样且更高质量的数据来让GPT-5变得更加强大。

为了解决这个问题，OpenAI开始从头创建数据，如招聘人员编写新的软件代码或解决数学问题，以供Orion学习。这些员工中既有软件工程师，也有数学家，他们还需要向Orion解释自己的工作。然而，这种方法不仅耗时耗力，而且成本高昂。另一种方法是利用现有的人工智能创造数据来训练Orion，但研究人员指出，用人工智能产出的数据喂给人工智能通常会引发故障或导致无意义的答案。

在让Orion变成名副其实的GPT-5的道路上，OpenAI已经感到力不从心。在实现质的飞跃之前，人工智能先倒在了量的累积上。更无奈的是，OpenAI今年持续的人才流失加深了这一困境。从首席科学家Ilya Sutskever到首席技术官Mira Murati，再到知名研究员Alec Radford，OpenAI的各路大神纷纷离巢，这为“难产”的GPT-5再添一层浓重的悲观色彩。

此外，迟迟看不到结果的GPT-5也难免被OpenAI内部的商业化项目，如Sora，争夺走有限的计算资源。这同时也是一种警告，即Orion没有多少从头再来的机会。因为OpenAI已经明确了其想要盈利的雄心，这使得GPT-5的研发更加紧迫，但也更加困难。

OpenAI在GPT-5项目上的困境不仅反映了技术层面的挑战，更揭示了人工智能领域可持续发展的深刻问题。随着AI技术的迅速普及与应用，各类企业在不断涌现，用户对新技术的渴求也愈发强烈。然而，技术的快速发展并不意味着所有问题都能迎刃而解。GPT-5的研发进展以及OpenAI所面临的挑战将成为AI领域关注的焦点。

对于OpenAI而言，GPT-5的研发受阻不仅是一次技术上的挫折，更是一次深刻的反思。他们需要重新审视自己的研发策略，寻找更加合理和有效的解决方案。同时，他们也需要更加理性地看待技术的发展和应用，避免过度乐观的预测和不切实际的期望。

在未来，人工智能的发展将继续受到技术、数据、人才等多方面的挑战。OpenAI作为行业领导者，需要秉持公正和理性的原则，以用户为中心，不断探索和创新。同时，他们也需要呼吁用户理性看待技术带来的便利与潜在风险，共同推动人工智能领域的健康发展。只有这样，人工智能才能在满足用户需求的同时，保持伦理与社会责任，为人类社会带来更多的福祉。

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