OpenAI总裁Greg Brockman最新大胆预测：ChatGPT与Agent融合后，所有界面都会消失

最近，OpenAI总裁Greg Brockman在一次深度访谈中，详细阐述了他们正在推进的一个宏大计划：将对话式AI与自主Agent深度融合。从ChatGPT的诞生，到Codex的演进，再到“界面消失”的终极愿景，一条清晰的技术路径正在浮现。

一、从“超级应用”到“没有界面”

当被问及OpenAI的产品方向是否是在打造一个“超级应用”时，Brockman给出了一个有趣的回答——他认为这个说法并不准确。

“从更广的视角来看，我们真正想构建的东西，是位于AGI核心的那部分。想想看，自从ChatGPT问世以来，人们一直在用的是个语言模型。你对话，它回复，效果很好。但在2022年刚推出时，它没有记忆，没有连接任何工具，也没有上下文。”

“所以本质上，它只是一场对话。智力只是其中一部分。人们真正需要的，是完成工作、实现目标的能力。”

他的核心判断非常明确：

“你不需要任何产品——你希望它看起来像什么？界面又是什么？理想的状态是，你我之间能够持续地交谈，某种形式的伴侣实体能够为你实现目标。”

换句话说，

。这是一个很大胆的预测：未来的AI交互，不再需要按钮、菜单、开关——只有自然的对话，然后系统理解你的意图并直接执行。

二、Codex：从代码工具到通用Agent平台

Codex最初被定位为软件工程工具，但它的实际应用场景已经远远超出了编程范畴。

“Codex正在处理的非软件工作量，一直在爆炸式增长。在OpenAI内部，我们的用户渗透率基本上已经和Slack持平了。”

Brockman举了一个生动的例子：OpenAI沟通团队的一位成员在组织活动，她与ChatGPT对话后，系统询问了所有关于活动的细节——与会者、饮食偏好——然后自动排好了座位表，基本完成了所有相关工作。

“这样她就可以专注于自己真正想做的那部分——思考她想实现的愿景。相信这种情况将会普遍发生。”

用户不再需要编写代码，只需要连接工具——Gmail、日历、文件系统——然后通过自然语言告诉AI要做什么。

三、信任是最关键的产品特性

当AI开始代表你采取行动时，信任就成了核心问题。

“Agent时代的一个方面就是信任。我们需要真正了解如何与这些系统建立信任，了解它们的优点和缺点，弄清楚你想把哪些工作委托给它。”

Brockman描述了一个从“起草”到“发送”的信任演进路径：

“假设你有一个连接器，它可能不会直接发送邮件。它会说：‘我已经起草好了，你需要发给他们。’而在另一个世界里，你已经与系统建立了足够的信任，它会显示：‘邮件已起草并发送。’”

他认为，信任不是可以“授予”的，而是通过

“我们相信这将是一件非常重要的事情——一款关键的产品特性和差异化因素。”

四、2023年的失败教训：模型还没准备好

先回溯一下，OpenAI早在2023年就尝试过让ChatGPT连接工具，当时发布了插件系统。

“结果完全行不通，因为模型还没准备好。我们只能同时向模型暴露三个不同的连接器，否则它就会忘记。那时我们大概只有2000到4000个token的上下文窗口。”

Brockman将那个时代比作“早期的计算机”：“就像六七十年代，你的计算机只有一点点内存。而今天，你的手机比那个时代的任何超级计算机都强。”

现在，上下文窗口已经达到了5200万token，模型可以连接数百种不同的工具，甚至访问整个文件系统。

五、模型进化：没有瓶颈，只有突破

关于“LLM是否遇到瓶颈”这个问题，Brockman的回答很干脆：没有。

“说实话，我错了。每次我们感觉自己遇到了瓶颈——‘哦，这似乎不太符合规模预期’——结果通常是我们遇到了一个bug，或者我们的实现与数学计算结果不太吻合。”

他引用了神经网络的历史：感知器的第一个硬件实现是1959年。“70多年来，人们一直说这些东西永远不会奏效，永远不会规模化，感觉要撞墙了。但到现在还没遇到瓶颈，仍然看不到墙。”

他认为基础科学允许持续进步。“我们正在建造巨型超级计算机。这很难，很贵。我们有团队非常努力地解决这些令人难以置信的棘手技术问题——我们自己设计的网络协议，有人负责查看堆栈中每一个单层的奇怪波动。”

“如果你能组建一支合适的团队，把正确的使命摆在面前，坚持下去——结果证明，这是值得的，是可以实现的。”

六、智力商品化？不，差异化空间巨大

当被问及“模型是否正在成为商品”时，Brockman认为这是一个错误的问题。

即便两个模型拥有相似的通用智能水平，它们在特定领域的深度也会完全不同。“你从来没有操作过电子表格，你不可能成功完成一些复杂的建模工作。”

这意味着差异化空间巨大。不同的公司、不同的模型会在不同领域形成优势。“我们不可能同时在所有领域都做到优秀。”

他还谈到了“深度”的价值：“想想AlphaGo第37步——它改变了人们对围棋的理解。现在下围棋的人比以往任何时候都多。这种深度永远不会停止增长。每解开一个谜题，就会解锁大约10个新的谜题。”

七、计算时代：需求永远超出供给

“我们正迈向以计算为主导的经济时代，”Brockman开门见山地说。

他认为计算能力将永远处于供不应求的状态。“从商业模式的角度来看，所有供应商的计算资源都已售罄。使用这些Agent的人数可能达到1000万、2000万——我们还没达到行星级规模。我们有10亿用户，但还没有带来足够的Agent，还没有足够的电力。”

但他也承认，模型的价格会持续下降。“前沿智能总是最贵的。但一年后，那种智力水平会变得相当普通且价格更低。然后会有新的、更好的东西出现。”

八、AI最令人兴奋的应用：健康医疗

说到具体的应用场景，Brockman分享了一些关于AI在医疗领域的故事。

他提到了GitLab CEO Sid Sijbrandij的故事——他将自己的癌症检测数据输入ChatGPT，在AI的帮助下战胜了癌症。还有一只叫Rosie的狗——主人用AlphaFold分析其肿瘤突变，设计了mRNA疫苗，成功缩小了肿瘤。

“这绝对不是个例。我个人有很多朋友做过类似的事情——获取正确的健康诊断数据，正确使用Codex，利用这些模型获得洞见。”

他透露了一个惊人的数据：

“我觉得我们一直生活在一个病人缺乏自主权的世界里。病人必须成为自己的医生——你是最终决定者，你要对此负责。医生也会犯错，而你会为此付出代价。”

据他所说，他的妻子患有多种疾病。“我甚至不知道如果没有ChatGPT我们该如何应对她的许多病情。我们才刚刚开始这段旅程。”

“如果你真的能够帮助预防疾病、先发制人解决潜在健康问题，就可以减轻医生和护士的负担。他们现在都筋疲力尽了。AI能够帮助解决所有这些问题。”