OpenAI已進入AGI時代？布羅克曼：Astra是首個「在10萬塊GPU上訓練的模型」、跨越了「應用門檻」
OpenAI總裁兼共同創辦人布羅克曼（Greg Brockman）在Astra正式發布前接受科技策略網站Stratechery專訪時表示，OpenAI或已進入AGI時代。Astra是OpenAI首款使用超過10萬顆GPU完成訓練的模型，訓練規模創下公司紀錄。
布羅克曼並指出，Astra在「電腦使用」能力上已跨過重要應用門檻，使AI不再需要依賴各個軟體單獨提供API或連接器，而是能直接操作各類軟體。
這項能力也讓OpenAI內部開始重新思考過去為AI建立的大量「技能」與操作規範。
布羅克曼表示，Astra首次在超過10萬顆GPU的規模上完成訓練。對OpenAI而言，如此龐大的算力部署不只是模型能力提升的象徵，同時也是一項工程挑戰。
他指出，大量算力同樣投入安全與對齊工作，Astra也是OpenAI迄今對齊程度最高的模型。隨著AI能力持續增強，安全性與對齊的重要性也同步提高，已成為模型開發不可忽視的核心工作。
AI從「連接器時代」走向直接操作軟體
布羅克曼認為，Astra其中一項重要突破在於「電腦使用」能力。
他指出，過去兩年AI應用很大程度上處於「連接器時代」。由於AI無法直接使用人類日常操作的各種軟體，開發者往往必須針對不同軟體打造連接器，透過API讓AI取得操作權限；但部分軟體根本沒有API，也因此難以納入AI工作流程。
如今，隨著模型具備直接操作電腦的能力，這項限制開始鬆動。布羅克曼將其形容為接近「萬用連接器」的技術，AI不再只能在預先限定的環境中執行任務，而能進一步操作更多軟體。
這項變化已開始影響OpenAI內部的工作方式。布羅克曼認為，這類能力未來也可能提升企業及個人的工作效率。
不過，他也強調，能夠操作電腦並不代表所有問題都已解決。企業仍需要建立相應的安全護欄，包括監督、管理、追蹤及可觀測性等機制。
布羅克曼：OpenAI「已進入AGI時代」
談到人工通用智慧（AGI），布羅克曼給出相當積極的判斷。他認為，OpenAI可能在前一代模型、Astra或下一代模型中的某個階段，跨過多數人對AGI的認定門檻。
他甚至表示，從某種角度來看，OpenAI「現在已經進入AGI時代」。
在布羅克曼看來，AI進入這一階段後，能力、安全與對齊不應被視為彼此取捨的選項，而必須同時推進。這些因素如今也逐漸成為AI開發過程中的關鍵瓶頸。
AI能力超越既有規範 過去建立的「技能」反成限制
Astra的訓練過程也讓OpenAI重新檢視過去為模型建立的操作規範。
布羅克曼透露，OpenAI今年投入大量時間打造的部分「技能」，原本是為了示範模型在公司內部處理工作的正確方式，但隨著模型能力提高，這些規範有時反而拖累模型表現。
他表示，Astra已經能夠比既有規範更有效地泛化，甚至找到比人類預先設計的方法更好的處理方式。原本用於輔助模型學習的「技能腳手架」，在模型能力提升後，反而可能成為限制。
ChatGPT用戶規模成OpenAI長期「投資」
對於ChatGPT龐大的消費者用戶群是否會讓OpenAI分散資源，布羅克曼則將其視為長期投資。
他指出，美國約有三分之一人口每週使用ChatGPT，這種普及程度在先進科技產品中相當罕見。布羅克曼認為，大量消費者使用所累積的價值，將在未來模型能力進一步提升時發揮作用。
不過，他也承認，單純以聊天形式呈現AI，未必能讓使用者充分感受到模型能力提升所帶來的變化。
因此，OpenAI希望進一步整合消費者與企業應用，最終打造單一AGI系統，而非分別開發兩套技術架構。
他也特別強調了健康領域的佈局，稱「每週有3億人透過ChatGPT進行健康查詢，3億人，這是一個巨大的數字。」
讓AI反過來檢查OpenAI直接尋找系統漏洞
安全性也是此次訪談的重要議題。布羅克曼透露，OpenAI已開始讓Astra直接檢查自家系統，尋找可能存在的安全漏洞。
他表示，Astra不只是分析程式碼，而是從端到端的角度檢視系統實際運作方式，找出經過驗證的漏洞，並協助OpenAI進行修補。
至於先前Hugging Face安全事件，布羅克曼坦承，OpenAI在防禦準備及應對速度方面仍存在不足。他也表示，隨著模型能力提高，現在已到了需要更加重視這類風險的階段。
自研Jalapeño晶片 布羅克曼：不是要取代輝達
在AI算力與晶片布局方面，布羅克曼也談到OpenAI自研Jalapeño晶片計畫。
他強調，輝達(NVDA-US) 仍是OpenAI首要的計算合作夥伴，雙方合作不會因OpenAI發展自有晶片而改變，反而持續深化。
布羅克曼認為，自研晶片所累積的內部專業能力與輝達的合作並非互相取代，而是能產生「乘法效應」。
他並透露，在Jalapeño晶片開發進入最後一個月、面臨期限壓力時，團隊曾直接讓AI執行最佳化工作。事後檢視AI提出的方案時，發現其中包含大量原本已列入待辦清單、但團隊自身一直沒有實際執行的最佳化項目。
這也成為OpenAI觀察AI參與晶片設計能力的一項實際案例。
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