跳到主要內容

ChatGPT 4o 的執行長一段話 - Sam Altman 背後代表意義

 ChatGPT 4o 的執行長一段話 - Sam Altman 背後代表意義

首先提供根據原文進行的翻譯內容,後面會有背後的意義,以及對於其他產業的簡單分析,資料如下,




GPT-4o 今天的公告中有兩件事情我想強調。
首先,我們的使命之一是將非常強大的人工智慧工具免費(或以極具吸引力的價格)提供給人們使用。我非常自豪我們在ChatGPT中免費提供了世界上最好的模型,沒有廣告或其他干擾。
我們在創辦OpenAI時的初衷是創造人工智慧並利用它為世界帶來各種好處。但現在看來,我們將創造人工智慧,然後其他人將利用它創造出我們都能受益的各種驚人事物。我們是一家企業,會找到許多可以收費的項目,這將幫助我們向(希望是)數十億人提供免費的優質人工智慧服務。
其次,新推出的語音(和視頻)模式是我使用過的最好的電腦介面。它感覺就像電影中的人工智慧;對我來說,它的真實性仍有點令人驚訝。達到人類級別的反應時間和表達能力,結果是一個巨大的變革。
最初的ChatGPT展示了語言介面可能的潛力;這個新東西感覺完全不同。它快速、聰明、有趣、自然且有幫助。與電腦對話對我來說從未真正感覺自然;現在感覺自然了。隨著我們增加(可選的)個性化、訪問您的信息、代表您採取行動的能力等等,我真的能看到一個令人興奮的未來,我們將能夠比以往更好地利用電腦。最後,衷心感謝投入大量心血使這一切成為可能的團隊!

背後的意義

強調了他們最近的兩項重要成果和未來的展望:
  1. 提供免費且強大的AI工具
    • OpenAI的使命是將非常強大的人工智慧工具免費或以極具吸引力的價格提供給人們。
    • 他們為此感到自豪,特別是因為他們在ChatGPT中免費提供了世界上最好的AI模型,而且沒有廣告等干擾。
    • OpenAI的最初構想是創造AI並利用它為世界帶來各種好處。現在他們看到的是,其他人將利用他們創造的AI來創造出我們都能受益的驚人事物。
    • 作為一家企業,他們會找到許多可以收費的項目,這將幫助他們向數十億人提供免費的優質AI服務。
  2. 新的語音和視頻模式
    • 新推出的語音和視頻模式是OpenAI使用過的最好的電腦介面,感覺像是電影中的人工智慧,這讓他們感到驚訝。
    • 達到人類級別的反應時間和表達能力是一個巨大的變革,使得這個新功能快速、聰明、有趣、自然且有幫助。
    • 與電腦對話現在感覺很自然,並且隨著他們增加個性化功能、訪問用戶信息和代表用戶採取行動的能力,OpenAI看到了使用電腦的更大潛力。

可能的影響

OpenAI的這些公告對於其他企業,尤其是像Google和Microsoft這樣的大型科技公司,可能會產生多方面的影響:
  1. 競爭加劇
    • OpenAI提供免費且強大的AI工具會加劇與Google和Microsoft在AI領域的競爭。這些公司也在開發和提供自己的AI解決方案,如Google的Bard和Microsoft的Azure AI。OpenAI的舉措可能會迫使他們改進自己的產品,提供更多免費或低成本的選項來吸引和保留用戶。
  2. 加速技術創新
    • 為了保持競爭力,Google和Microsoft可能需要加快他們在AI技術上的創新步伐。這可能包括加強現有AI產品的功能,改善使用者體驗,或者開發全新的AI技術和應用。
  3. 市場壓力
    • OpenAI的免費模式會對Google和Microsoft的盈利模式造成壓力。這些公司需要找到新的方法來保持盈利,同時應對來自免費服務的競爭。這可能會促使他們探索新的商業模式或收入來源。
  4. 合作機會
    • 雖然競爭加劇,這也可能帶來合作的機會。Google和Microsoft可能會考慮與OpenAI合作,共同開發和推廣AI技術,從而實現雙贏。
  5. 用戶期望提升
    • 隨著OpenAI提供強大的AI工具,使用者對於AI技術的期望和需求也會提升。這意味著Google和Microsoft需要更加專注於用戶需求,提供更好的產品和服務來滿足市場期望。
  6. 生態系統變化
    • OpenAI的免費AI工具可能改變AI應用的生態系統,使更多中小企業和個人開發者能夠使用高級AI技術。這可能會導致更多的創新和應用出現,進一步推動市場發展。

歡迎留言給我,讓我們得到更多討論,一起回饋更多可能。

如果對於技術架構或者技術開發有相關需要顧問教育訓練服務或專案開發,聯絡方式如下,或者是與皇漢科技 EXMA-Square 進行聯繫。

留言

這個網誌中的熱門文章

Vibe Coding:為什麼 Junior 更快上手?Senior 要如何追趕?

現象層面(市場觀察) 最近有篇文章討論 junior & senior 開發者在 AI 時代的角色轉變,非常熱門。 身為 Cympack 產品開發團隊 ,我們也一直關注這個議題,在閱讀這篇文章時觀察到一些有趣的現象,對我們來說,這正好反映出 AI 正在改變開發生態,junior 借力 AI 快速成長、senior 則需要在 「架構思維」 與 「多 agent 協作」 中找到新定位,其中有些啟發(insight) 可以跟大家分享。 為什麼 Junior 更容易上手 vibe coding? 心智負擔低 → Junior 沒有太多傳統 code workflow 的框架包袱 敢於嘗鮮 → Gen Z / 年輕工程師天生習慣用 prompt-based 工具、跟 LLM 互動 少「優雅程式設計」的束縛 → 不太糾結「這樣寫會不會不夠優雅」,反而 embrace 快速迭代、快速出成果 反觀 Senior: 熟悉大型系統設計 有豐富的「工程正統流程」知識(架構設計、測試策略、效能優化、設計模式) 對 AI 生成 code 的品質 / 維護性通常比較保留 部分 10+ 年資深工程師,對 prompt engineering 沒那麼熟練,還在觀望 技能面(未來的關鍵能力) Vibe coding 本質上 = prompt engineering + AI co-pilot 管理能力 能力項目 誰目前比較有優勢? Prompt 撰寫 / AI 互動 Junior 較強(熟悉 chat-based 流程) 系統設計 / 架構把關 Senior 較強 AI 生成 code 驗證 / Bug 察覺能力 Senior 較強(能看出潛在問題) 快速疊代 / Hackathon 式開發 Junior 較強 長期維護性 / 穩定性 Senior 較強 總結 Junior 確實更快適應 vibe coding,並且更習慣以 「chat-based coding」 的工作流開發。 Senior 擁有驗證 AI 產物與系統設計的深度能力,但若不主動練習 vibe coding,長期會逐漸落後於新一波開發潮流。 就如同在 GAI 技術年會分享,希望帶給各位的感受, 『與 AI 協...

Vibe Coding 協作到自建 Dev Agent?從 Claude / Codex 到 OpenHands

過去一年,越來越多工程師開始 把 AI 真正帶進工作流程 。從一開始用 ChatGPT、Claude 來問語法問題,到後來很多人愛上 Cursor,直接在編輯器裡讓 AI 幫忙改 code、補 test case、甚至自動整理 PR。這樣的開發體驗,已經大大改變了我們寫程式的方式。 更現實的是,在很多企業內部、政府單位、或涉及機密資料的專案裡, 其實根本不能直接用 Cursor 或雲端 LLM 工具。   畢竟這些服務通常會把資料傳到雲端模型做處理,萬一專案裡有未公開的技術、敏感客戶資料,或是受限於法規 (像金融、醫療、政府標案) ,直接用雲端 AI 工具就會踩 紅線 。  因此,許多團隊反而更希望 「自己架一套 Dev Agent」 ,可以在內網執行,資料完全掌握在自己手上,該整合的內部工具、該讀的私有 repo、該串的 CI/CD pipeline,全部客製化、安全可控。 這時候,像 OpenHands 這樣的開源 Dev Agent 框架就特別有價值。它的出發點不是單純的 AI 助手,而是讓你能夠打造出一個真的可以跑在自己環境裡、可以理解整個開發流程的 AI 工程師。從建置到部署,從 CLI 操作到瀏覽器查詢, 從多檔案編輯到自動測試,全部都能自己完成,甚至還能針對不同專案調整專屬的工作流。 對很多開始探索 AI 協作開發的團隊來說,這是一條 從 「AI 幫你寫一段程式」,走向「AI 幫你解決一整個任務」 的進化路徑。而且,還是在可控、可自定義、安全的環境裡完成的。 🧩 主要概述 OpenHands 是由 All‑Hands AI 開發的開源「軟體開發代理人平台」,能模仿人類工程師從建立程式、修改程式碼、執行指令,到瀏覽網頁、呼叫 API……等一整套開發流程 它提供雲端(OpenHands Cloud)與本地 Docker 運行版本,用戶能配置 LLM(如 Claude、OpenAI、Gemini…) 📚 核心特性與怎麼使用 代理人的工具能力 支援代碼編輯、命令行、執行環境、網頁瀏覽、API 呼叫—接近人類開發者完整技能。其中 OpenHands Cloud 版本提供 $50 試用額度讓大家方便使用,又或者如果自己本機有 docker 的話,可以自己Local 版本透過 Docker 自架環境。 ...

Google Gemini 全端 AI Agent 快速入門 - 打造「思考」的 AI 助理

一套從搜尋、反思到輸出的全端 AI 代理人範例,讓你看懂什麼叫 Research Agent 在 AI 工具百家爭鳴的今天,大家都在問一個問題: 「我能不能不只問 AI 答案,而是讓它像一位助理一樣,有流程、有反思、還有出處,真正幫我完成一件事?」 Google 最近釋出了一個相當具有指標意義的開源專案 gemini-fullstack-langgraph-quickstart ,正是為了解這個問題而誕生。 這套系統到底是什麼? 這個範例不是傳統 Chatbot,而是展示一個完整的 AI research agent : 它會根據使用者的提問,自動發想搜尋關鍵字、查資料、整合重點,最後給出答案還附上引用來源。背後的邏輯設計得非常扎實,不只是能跑,更是具備可讀性、可擴展性與可商用性。 它的流程大致如下:  1. 使用者輸入問題(例如:「抖音是否影響台灣選舉?」)  2. Gemini LLM 幫你想出關鍵字(不只是照抄問題)  3. 呼叫 Google Search API 抓資料   4. LangGraph 控制流程 → 判斷資料夠不夠 → 若不足,自動補查  5. 整合最終答案,並產生 citation(來源說明) 你可以想像這就像一位實習助理幫你寫報告, 不只輸出一段內容,而是會 去查、會判斷、會補資料,而且說明「我為什麼這樣說」 。 LangGraph 是什麼角色? LangGraph 就是整個 Agent 背後的控制系統 。 用白話講,它幫你定義 AI 每一步要幹嘛、遇到什麼狀況該走哪條路、要不要反思、要不要再查,甚至可以定義條件邏輯與資料流動。 這就不像寫一個單純的 Chat API,而是比較像「把一個流程圖變成可以跑的程式」。 對工程師來說,它提供了從 prompt 到流程控制的設計彈性;對產品設計來說,它讓 AI 有了 「多步驟任務執行」 的能力。 技術架構與使用方式 這整套系統是 Fullstack 架構,前後端都幫你整好了,技術選型也非常實用:   前端:Vite + React + TailwindCSS + Shadcn UI  後端:FastAPI + LangGraph...