奧特曼最新回應「回鍋內幕」:為何被OpenAI開除?Q*模型危險嗎?
奧特曼最新回應「回鍋內幕」:為何被OpenAI開除?Q*模型危險嗎?

一年前的今天,OpenAI 發布了 ChatGPT ,引發了人工智慧的寒武紀大爆發。

技術進化的加速感越來越強,「見證歷史」已經習以為常,伴隨著興奮、焦慮、擔憂、反思……所有人似乎都在迫切翻開歷史新的一頁。

OpenAI 在經歷最近一系列混亂後,今天也正式宣布 Altman 的回歸,而公司最大的投資者微軟,也將作為非投票的觀察員加入董事會。

同時 Altman 還接受了 The Verge 的專訪,談到了回歸前的一些內幕,以及之前被曝光的 Q* 模型——那個被認為可能威脅人類的 AI 技術。

延伸閱讀:OpenAI宮鬥導火線曝光:AI會算數學了!祕密模型「Q*」未來會威脅人類嗎?

不過在這次採訪中,Altman 多次拒絕回答大家最關心的問題:究竟為什麽他會被解雇?

當 OpenAI 董事會在解雇 Sam Altman 一天後,又請求他回歸時,Altman 起初感到抗拒、受傷和憤怒。他在電話中告訴記者:

我花了幾分鐘時間才從中走出來,克服了自我和情緒,然後想,「是的,我當然想做這件事。」顯然,我非常熱愛這家公司,並且在過去四年半的時間裡全心投入其中,但實際上,我花了更長的時間。我們在我非常關心的使命上取得了巨大進展,那就是安全且有益的人工智慧。

以下是 The Verge 與 OpenAI 首席執行長 Sam Altman 和首席技術長 Mira Murati 的完整採訪,愛範兒略作編輯:

Q:Sam,我想首先談談一個顯而易見的問題,那就是我們仍然不知道你最初為什麽會被解雇。你認為你為什麽被解雇?

Altman:董事會將在此處進行獨立審查。我非常歡迎這一點。現在我沒有太多要說的,但我期待了解更多。

Q:你認為董事會為什麽說他們對你失去了信任?

Altman:這更適合他們回答。

Q:你剛才在 X 上說,「很明顯,你和董事會成員之間存在真正的誤解。」這些誤解是什麽?

Altman:我還沒準備好談論這個。我認為讓這個審查過程進行非常重要。我很樂意談論任何前瞻性的事情。我想會有一段時間,我非常樂意談論這裡發生的事情,但現在不是時候。

Q:你能告訴我你為什麽現在不能談論它嗎?

Altman:我只是想讓這個過程進行,不干預。

Q:你在給員工的信中提到了 Ilya Sutskever(OpenAI 的首席科學家)。你能告訴我為什麽他改變了主意,決定和其他人站在一起嗎?

Mira Murati:我們不知道。你得問 Ilya。

Q:Sam,回顧起來,讓你回來的主要動力是什麽?

Altman:這真的很有趣。周六早上,一些董事會成員打電話給我,問我是否願意談論這個問題。我的第一反應有點抗拒,就像,「天哪,我受傷了,我很生氣,我認為這很糟糕。」

然後我幾乎立即開始思考,顯然,我非常熱愛這家公司,並且在過去四年半的時間裡全心投入其中,但實際上,我花了更長的時間。我們在我非常關心的使命上取得了巨大進展,那就是安全且有益的人工智慧。但也是這裡的人和所有對我們抱有巨大期望的合作夥伴,還有 Mira 和領導團隊以及這裡所有做出了不可思議工作的人。我花了幾分鐘時間才從中走出來,克服了自我和情緒,然後想,「是的,我當然想做這件事。」

Q:所以董事會要求你回來?

Altman:是的。

Q:你起初猶豫了嗎?

Altman:不會太久。在那之後發生在我身上的事情讓我有很多感覺。

Q:很明顯員工支持你。你認為這有多大影響?

Altman:我們肯定是以一個更強大、更團結、更專注和承諾的團隊走出這個過程。我認為我們之前就有很強的信念和專注,現在我認為我們有了更多。所以這是我對所有這些事情的一線希望。

在整個過程中,我們沒有失去一個員工,一個客戶。他們不僅在面對難以管理的增長時保持了產品的運行,還推出了新功能。研究進展繼續進行。

Q:你想回到董事會嗎?

Altman:儘管這聽起來像一個公關說法,但要說現在這不是我的重點。我有一堆非常困難、重要且緊急的工作要做。我想做好我的工作,但這不像(在)董事會或不在。現在我沒有花時間思考這個問題。

Q:「改進我們的治理結構」意味著什麽?非營利控股公司結構會改變嗎?

Altman:這更適合董事會成員回答,但也不是現在。老實說,他們需要時間,我們會支持他們去思考。顯然我們的治理結構有問題。找到解決這個問題的最佳方法需要一段時間。我完全明白為什麽大家現在想要一個答案。但我也認為期待立即得到答案是完全不合理的。

Q:為什麽你認為這是不合理的?我認為人們看到了關於發生了什麽的很多模糊之處。看起來像是分歧,而不是不當行為或類似的事情。

Altman:哦,只是因為設計一個真正好的治理結構,尤其是對於如此有影響力的技術,不是一個一周的問題。這會需要真正的時間來思考,辯論,獲得外部觀點,進行壓力測試。這需要一段時間。

Q:剛剛發生的事件是否會改變 OpenAI 對安全工作的方法?

Murati:不會。這與安全無關。

Q:關於你們最近取得的 Q* 模型突破的報導,那是怎麽一回事?

Altman:對於那次不幸的洩漏,我沒有特別的評論。但其實我們之前一直在強調,就像兩周前我們說的,一年前我們說的,更早之前我們說的——我們預計這項技術的進展將繼續迅速,同時我們也期望繼續努力弄清楚如何使其安全且有益。這就是我們以前每天起床的原因。這也是我們將來每天起床的原因。我認為我們在這一點上一直非常一致。

不評論任何具體的事情或項目,我們相信進步就是研究。你總有可能遇到障礙,但我們預計會繼續進步。我們想與世界接觸,弄清楚如何使這項技術更好。

Q:最後一個問題。我確定你還在思考這一切。我知道這一切都很新鮮。你從這整個事件中學到了什麽?

Altman:我想我現在還沒有一個簡潔有力的回答。顯然學到了很多,但我仍在努力理解這一切。我的意思是,肯定有很多可以說的,但我認為我現在還沒有準備好……我現在只能給出一個冗長而雜亂的答案。好吧,我們以後再談。

掛斷電話後,Altman 幾分鐘後又打回來:

我學到了公司真的可以在沒有我的情況下正常運轉,這是一件非常好的事情。我很高興回來,別誤會我的意思。但我回來時沒有任何「哦,我必須做這個,或者公司需要我之類的」壓力。

我自以為感覺很好,因為我要麽是挑選了出色的領導者,要麽是有好好指導他們。感覺公司沒有我也會完全沒問題,團隊已經準備好並且提升了,這感覺非常好。

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本文授權轉載自:愛范兒ifanr
責任編輯:蘇祐萱

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理

快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

閱讀完整案例

85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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了解 85°C Bakery Cafe North America 如何應用 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台

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