ChatGPT 最近明顯又有點焦慮。
一個月前還在拉紅色警報應對 Gemini，現在又看到 Claude Code 爆火，後腳奧特曼就說 Codex 要憋大招。在這個時間節點，奧特曼把大家聚在一起，沒開記者會，而是開了場座談會。
可能是真的想聽聽大家的想法，也可能確實沒有太清晰的方向，奧特曼剛剛和一群 AI 應用開發者開了場一個多小時的研討會。筆者把整場對話整理了一下，他們主要討論了關於未來產品形態、模型能力邊界、還有個人成長的內容。
聽完這一個多小時，這次也感覺奧特曼沒把自己當成那個高高在上的 CEO，更像是回到了一個同樣在摸索新時代玩法的老程式設計師。
We have a lot of exciting launches related to Codex coming over the next month, starting next week. We hope you will be delighted.
We are going to reach the Cybersecurity High level on our preparedness framework soon. We have been getting ready for this.
Cybersecurity is tricky…
— Sam Altman (@sama) January 23, 2026
未來的 App，是一人一個
每個人都有自己客製的版本。
有人問了一個很實在的問題，AI 讓程式碼變便宜了，工程師是要失業還是需求比較大？
奧特曼的回答蠻有意思，他說工程師的定義會變，但需求不會少。他提到了「傑文斯悖論」：程式碼越便宜，需求反而越多。只是「工程師」這個字的定義變了，以前是自己在鍵盤上敲代碼，以後是指揮電腦去做你想做的事。
所以，他覺得未來會是這樣，就像現在的網名會標註「考研版」、「工作版」，以後每個人手機上的 App 也都不一樣。
誰來做這個入口？
有個獨立開發者問得更直接，你們 OpenAI 會不會壟斷所有 Agent 的介面？還能不能在 Codex 上做自己的東西？
說實話，這個擔心不是沒道理。現在無論是 ChatGPT 還是 Claude，都在瘋狂開發各種應用，想收割不同層次的使用者。
不過奧特曼倒是給了個比較開放的回答：我們也不知道正確的介面長什麼樣子。有人可能喜歡像電影裡那樣面對三十個螢幕，有人可能就想安靜地每小時說一句話讓 AI 去處理。這是個巨大的未解領域，需要大家一起去試。
想想也是，就像當初誰能想到 Manus 這種產品形態會火成那樣？
好點子從哪裡來？
這可能是整場最戳心的問題，既然生產力不是問題了，好點子才是稀缺資源。有沒有工具能幫想創意？
很遺憾，目前還沒有。但奧特曼提了個很有意思的想法，如果能做一個像 Paul Graham（著名投資人）那樣的 ChatBot，能和我們對話激發靈感，那價值就大了。他說他人生中遇過三、四個這樣的人，每次和他們聊完都能冒出一堆想法。
說到這個，想起最近 Dan Koe 那篇《How to fix your entire life in 1 day》在 X 上瘋傳，目前收穫了快兩億瀏覽。那篇文章提供了一套完整的「心理挖掘」方法，透過一天時間的深度提問，找到真正想做的事。雖然不是 AI 工具，但確實是個激發創意的好框架。
— DAN KOE (@thedankoe) January 12, 2026
這篇文章為什麼可以這麼火，也是這個創意在 AI 時代的放大。當意義本身變成了稀缺品，所有人都能用 AI 快速生產內容時，真正有價值的反而是那個「獨特視角」：你為什麼關心這個問題？你的人生經歷如何塑造了這個想法？這些是 AI 複製不了的。
這其實也呼應了奧特曼在座談會上說的：人類只在乎人類。他沒有簡單的把那些 AI 生成的內容叫做 AI Slop，而是把那些 AI 作品定義為「Clanker 廢鐵」，他說這種作品一旦被識破，人們就不喜歡了。
我們渴望的是創作者背後的故事、掙扎和成長軌跡。
做出來了，然後呢？
有個開發者說出了很多人的心聲，用 AI 做 App 容易，但沒用戶啊！怎麼找到用戶（GTM）才是真正的難題。
Just heard of a customer that terminated a $350k contract with Salesforce for the custom solution they built on top of base44
I’ve been getting those stories on a ~weekly basis now
— Maor Shlomo (@MS_BASE44) January 19, 2026
奧特曼這次沒給什麼新答案，很直白地說：是的，人類的注意力是有限的。這是創業永恆的難題，AI 並不能改變這一點。AI 能幫我們更快做銷售自動化、行銷自動化，但最後我們還是要跟別人競爭這個稀缺資源。
這是物理定律，AI 也改變不了「注意力有限」這個事實。
為了編程，GPT-5.2 的寫作確實被削弱
GPT-5.2 寫作確實變弱了。
Raindrop 的 CTO 提了一個很多人都注意到的問題：GPT-5 編碼很強，但寫作好像不如 GPT-4.5 了？
奧特曼直接承認了：我們搞砸了。5.2 版本為了專注推理和編碼，確實犧牲了寫作能力。但他強調未來的模型會是通用的，我們想要一個程式設計助理的同時，也希望它能寫出清晰的文檔和互動。
If you are asking for genuine feedback, here is a crucial one: professional tools require stability and user autonomy. The current safety router creates an unpredictable environment that undermines the utility of your most capable models.
Beyond this “new generation of tools",…— Nicole D (@nicoleva_d) January 25, 2026
好消息是，他們會在後續版本補上這塊。
會不會被舊技術鎖死？
有個 YouTuber 問了個技術向的問題，模型都是基於舊技術訓練的，我們會不會被困在舊技術棧裡？就像現在讓 GPT 用兩年前更新的框架都很費力。
奧特曼倒是挺樂觀：模型本質上就是通用推理引擎。未來它們學習新工具的速度會超過人類，給它一個全新的環境，探索一次就能學會。
3D 推理什麼時候有？
做生物醫學的開發者問：藥物設計需要 3D 推理能力，這個什麼時候能有？
奧特曼說他們知道怎麼做，只是優先順序的問題。OpenAI 內部專案排期估計都排到巴黎了，但這個需求確實在路線圖上。
安全性問題怎麼辦？
一個史丹佛做生物安全創業的學生問得更深，生物安全在你們的路線圖裡排在什麼位置？
奧特曼一直對安全問題很擔憂。他說單純封堵已經行不通了，社會需要建立韌性機制，就像我們在應對火災風險一樣。不是禁止用火，而是建立防火規範、使用阻燃材料。他也坦承，如果今年 AI 真出什麼大熱門，生物安全領域是個「合理的賭注」。
我的記憶能不能分成工作記憶和私人記憶？
除了模型和安全，個人隱私向來也是大家關注的重點。當被問到，ChatGPT 能否手動分組記憶（工作 vs 個人）？奧特曼直接說，我比較懶，我希望 AI 知道我的一切並自己判斷。
他自稱是個懶人（Lazy user），他已經準備好讓 AI 讀取他電腦和網路上的一切數據，只為了不手動輸指令，也不想費勁去給記憶分類。
但是，當被問到，能不能開放「用 ChatGPT 登入」，讓用戶把 Token 預算和記憶帶到第三方 App？奧特曼又說我們會做的事。先做 Token 預算共享，記憶共享比較敏感但也是目標。
奧特曼的回答還是有些微妙，Token 共享好說，記憶共享就很敏感了。畢竟，記憶資料某種意義上是 ChatGPT 最大的護城河，怎麼安全地把這些資料開放給第三方，他們還在糾結。
成本和速度？
有個做 GTM 自動化的 CTO 問：你們說「AI 便宜到不用計量」，但我們跑百萬級 Agent 還是被成本卡住了。未來成本能降多少？
奧特曼給了個挺激進的預測，到 2027 年底，GPT-5.2 等級的智慧成本至少降低 100 倍。
但他也提到了另一個向度：現在越來越多在意的是速度，而不只是成本。怎麼把同樣的輸出時間縮短到百分之一，這是個和降成本完全不同的問題，他們還在權衡怎麼平衡這兩個方向。
學歷無用論
學歷還重要嗎？
有個從倫敦輟學、進了 YC W26 的創業家問：父母逼我回去上大學，我該怎麼辦？
奧特曼的回答挺直接：如果你是個有野心的 AI 建設者，現在待在大學可能不是時間的最佳利用方式。學校永遠在那裡，但技術窗口期不等人。
他自己當年輟學，父母花了十年才不再問他什麼時候回去讀書。他建議就告訴父母：不是說大學對所有人都不合適，但現在對我來說，我得做這件事。
小孩子該怎麼用 AI？
一個柏克萊學生問了個很實際的問題：現在高中生都在用 ChatGPT 寫作業，幼稚園和小學教育該怎麼適應 AI？
奧特曼的態度挺保守：幼稚園別用電腦，讓孩子在現實世界玩耍。他提到社群媒體對青少年的負面影響，已經被討論很多了，但科技對幼兒的影響可能更糟，卻很少有人關注。在我們搞清楚這些影響之前，沒必要讓幼兒園小朋友用 AI。
面試會變成什麼樣？
有人問，軟體開發的面試形式是不是該改變了？
奧特曼說他們正在討論這件事。理想的面試應該是，給你一個去年一個人兩週都做不完的任務，看你能不能在 10–20 分鐘內搞定。他覺得傳統的軟體工程面試本來就不太好，現在就更不相關了。關鍵是看你能不能在這個新時代有效地工作。
至於徵才，他說 OpenAI 會放緩徵才速度，畢竟現在的 AI 領袖，都在說少量人加 AI 能做更多事。他也希望避免那種「招太多人然後突然發現 AI 能做這些事不得不裁員」的尷尬局面。
AI 時代最重要的技能是什麼？
最後有個越南國際學生問了這個經典問題。奧特曼的答案都是軟技能：高能動性（High Agency）、善於產生想法、有韌性、能適應快速變化的世界。
他說這些技能都是可以學習的。當年做 YC 的時候，他最驚訝的發現就是：經過三個月的訓練營，真的能讓人在這些方面變得非常強大。
最後座談會結束時，奧特曼說了句挺「暖心」的話。
我非常希望了解，你們希望 OpenAI 開發什麼樣的產品，就像是說假設我們會有一個比現在強 100 倍的模型，上下文長度、速度、成本都是現在的 100 倍優化，工具調用完美，超長上下文的一致性極好……都請你們告訴我們。
你想要什麼，我們就會幫你建什麼。不管是需要什麼 API、什麼樣的原語、什麼樣的運行時，我們都願意去做。
聽起來還是挺誠懇的，畢竟這場座談會本身，可能就是因為 OpenAI 也不太確定下一步該往哪走了。
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