OpenAI战略方向与模型发展 - 公司承认在GPT-5.2版本开发中，为追求编程能力而牺牲了创意协作能力，这是决策失误[3] - 公司未来将致力于打造真正优秀的通用模型，并承诺GPT-5.x版本在写作上将超越GPT-4.5[3] - 公司预测到2027年底，将能够提供GPT-5.2水平的高级智力，且成本至少降低100倍，但如何在保持质量的同时将输出速度提高100倍仍是挑战[24] AI对软件工程行业的影响 - 公司认为“软件工程师”的定义将发生巨变，敲代码和调试的时间将根本性改变，但世界对软件的需求并未减缓[10][12] - 行业将进入“个人定制软件”时代，大量软件专为个人或极少数人编写，这可能带来需求的暴增，并在世界GDP中占据更大比例[13] - 公司认为未来会有更多人能够指挥计算机创造价值，软件工程工作的形态将改变，而非单纯减少岗位需求[10] AI产品开发与市场挑战 - 当前开发者面临的瓶颈已从产品开发转向市场推广，因为在一个物质和软件极度丰富的世界里，人类的注意力是极其稀缺的资源[14] - 公司承认许多AI产品的点子质量不佳，但随着创造成本暴跌和试错循环加快，有望更快找到好点子，公司正在尝试构建“头脑风暴”工具[20][22] - 公司表示模型能力与大多数人能提取的价值之间存在巨大落差，构建工具帮助人们利用模型的市场目前是空白，鼓励开发者进入[17][19] AI代理与未来应用 - 关于AI代理何时能真正自主运行，公司认为取决于任务性质，具体任务已可通过特殊提示框架实现持续运行，但开放式任务仍难[24] - 公司内部正在深度使用Codex定制工作流，并认为未来软件将是流动的、专为用户即时编写的，而非静态应用[30] - 在科学研究领域，AI目前最适合作为“无限的研究生”或“无限的博士后”进行广度优先搜索，完全闭环的自主研究尚有距离[27][29] AI成本、能力与平衡 - 公司承认在模型能力发展上存在“参差不齐”的问题，例如编程能力突飞猛进但写作未跟上，并承诺将在通用模型的写作和人格魅力上迅速追赶[23][24] - 公司面临的新矛盾是，不仅要降低AI成本，还要大幅提高输出速度，这是一个艰难的平衡[24] - 公司认为AI将带来巨大的通缩效应，万物将变得极度便宜，这将对个体形成极大赋权[33] 人机协作与未来技能 - 公司认为在AI时代，人与人的连接反而会更重要，未来的协作模式可能是多人围绕一个AI进行头脑风暴[31] - 公司认为AI时代最重要的技能不再是编程，而是极具主观能动性、善于产生想法、有韧性、能适应快速变化等软技能[38][39] - 公司表示招聘面试必须改变，重点考察候选人能否利用AI在极短时间内完成过去需要数周的任务，这才是所需的能力[36]