奥特曼：AI拥有了情绪、记忆与风格，但TED2025现场他说最可怕的才刚开始
2025年4月11日周五，温哥华 TED 大会现场。
主持人请出 Sam Altman，全场掌声雷动。不是因为他是 OpenAI CEO，而是因为在他手上，AI 不再是“写作工具”或“生产力插件”这么简单。
主持人把他最近最爱的产品 Sora 拿出来展示：“我问它，如果你在 TED 分享一个惊人的观点，会是什么画面？”
结果——生成图像中，台上的主持人衣着相仿，神态夸张，五指清晰，仿佛比他本人还像他自己。
接着，他又问了一个让 Sam 当场震惊的问题：
“你能用一张图解释智能和意识的区别吗？”
Sora 给出的，不只是图像，而是一种似乎具备“理解力”的回答，像是 AI 正在摸索“自我意识”的边缘。
这一次，人们开始意识到：AI 不只是变聪明了，它开始变得像“人”了。
拥有风格、具备情绪感知、拥有记忆系统、可以与世界“持续交互”——在 TED 的这场访谈里，Sam Altman 把过去半年 OpenAI 内部最尖端的进展、最棘手的风险、最深层的哲学难题，全盘托出。
他说：“AI 正在从工具，变成伙伴。再往前，它会成为世界的一部分。”
他说：“你可以不喜欢它的变化，但技术不会因为不被喜欢就停止。”
他说：“最可怕的，还没开始。”
这不是一篇“新闻稿”，这是一次关于未来十年最重要变量的深度记录。
你正在阅读的这篇文章，整理自 Sam Altman 在 TED2025 全程对话，我们将从以下 5 个关键层面，完整提炼这位 AI 领航者眼中的未来地图：
当 AI 拥有风格与情绪：创作边界的重新划定
记忆觉醒之后：AI 如何真正“理解你”？
DeepSeek、开源与产品化之战
AGI 的倒计时：从敬畏到红色按钮测试
Altman 的父亲时刻：当孩子成为你做选择的镜子
他在 TED 说：“我希望我的孩子长大后，看我们这一代时，会觉得那个世界又辛苦又落后。”
这是技术的宣言，也可能是历史的悲悯。
第一节｜AI 有了风格，创作者怎么办？
Sora 是个危险的玩具。
在 TED 现场，主持人拿出 Sora 做的生成图像给 Sam Altman 看，说：“我问它——如果你在 TED 分享一个惊人的观点，会是什么样的画面？”
结果，Sora 生成了一张舞台画面，主持人手指张开，穿着也几乎一致，表情甚至比本人更夸张。Sam 忍不住笑了：“我从没见你这么夸张。” 主持人回了一句：“可能是 B+ 吧，但至少它画对了五根手指。”
这是玩笑，却也不是玩笑。几个月前，AI 还在为“五指画错”“风格粗糙”被群嘲。现在，它已经能掌握你的穿搭、模仿你的情绪，甚至模拟你“如果特别激动时”的样子。
更重要的是，它不只是生成图像，而是似乎理解你要干什么。
当主持人要求它生成一张“展示智能与意识差异的图表”时，Sora 真的给出了一张能引发哲学争议的结构图。Sam 的评价是：“这不只是图像生成，更像是连接了智能能力。”
这是关键。
Sora 不再是“文生图”工具，而是“理解你表达意图 + 提炼图像含义”的智能型内容生成器。 它不只是图形好看，而是内容“对了”。
更可怕的是，它有“风格”。
在另一个测试中，主持人让模型创作：“如果查理·布朗（美国漫画《花生漫画》的主人公）发现自己是 AI，会说出怎样的内心独白？”
AI 的回答不但写出了“布朗式的悲观幽默”，甚至带出了元叙事感——既像在模仿花生漫画的腔调，也像在质疑自己是否拥有意识。
这让主持人当场冒出一句：“这是不是版权问题？”
观众笑了，掌声响起。
但 Sam 的回应让整个场面突然严肃：
“我们希望打造的，是让每个人都能创作出好作品的工具。但我们也清楚，风格被模仿，经济机制却尚未建立。”
过去，AI 是工具。你输入，它输出。
现在，AI 是创作者。它有风格，有细节，有连贯的表达。
人类的直觉是抗拒的：这不是我写的，但它写得像我，甚至比我写得还好。
于是问题来了：
如果你是漫画家、编剧、音乐人，你的风格会不会被“挪用”？
如果你没有授权，它是不是侵犯了你的“创作人格权”？
如果你授权了，它应该付多少钱？怎么分？怎么记账？
Sam 在 TED 上说了一段极重要的话，几乎可以视作 “未来创作经济的新纲领”：
“如果艺术家愿意授权自己的风格供人使用，平台可以为其设立分成机制。
如果你说：‘我想生成融合了这七位艺术家风格的作品’，且他们都授权了——那分成就该有个透明系统。”
换句话说，未来的创作权，不是“版权”那么简单，而是“风格权 + 分润权”。
这一转变意义深远。
它不是“AI 盗版人类”，也不是“人类 vs AI”。
它是一个全新的创作秩序正在浮现：
过去创作者拼的是“内容”；
未来创作者拼的是“风格资产”；
风格一旦被确权、能授权、可交易，就不再只是“情感表达”，而是变成“生产资料”。
但，创作者的焦虑也是真的。
主持人在现场提到，另一位 TED 演讲者 Carol Cadwaladr 就曾用 ChatGPT 生成了一篇“以她风格写的演讲稿”，结果“惊人地像”，但她本人根本没参与，甚至没有授权。
她的态度是：“这很厉害，但我从没同意我的风格被用在这里。”
这句话像一盆冷水，泼在了“AI 创作热”的热潮上。
Sam 也承认，这种情况需要新的边界。他表示，现在 OpenAI 的图像生成器禁止使用“活着的艺术家”名字，但如果是一个流派、风格、年代，那就允许。
但这只是暂时性应对。
真正难的，是在更广泛的生成模型系统中，如何判断“灵感”和“抄袭”之间的距离？
所以，这一节你要记住的不是：
“AI 画得越来越好了。”
而是：
AI 的风格越来越像人了，但人类还没准备好如何与它共创这个时代。
这不是绘图工具进化，这是文化权力的重构。
第二节｜它开始记住你是谁
那场 TED 对话中，另一个时刻，现场沉默了一秒。
主持人说，他前一天测试了新版 ChatGPT 的“记忆”功能，输入一句话：
“告诉我——你对我了解多少？”
结果屏幕上跳出的回答让他惊住了：
“你是 TED 的主持人，你最近在关注 OpenAI 与 DeepSeek 的竞争，你偏好风格带有幽默感和哲学意味的提问——我猜你今天还想谈谈代理 AI。”
准确、自然，甚至带着一点“调侃感”。 那一瞬间，他意识到：AI 真的“记住我”了。
过去你和 ChatGPT 对话，是“一问一答型关系”。你关闭页面，它忘了你是谁。
现在不同了。
OpenAI 悄悄上线的“记忆功能 2.0”，彻底重写了人与 AI 的交互模式——模型不再是零状态，而是持续在记录你、理解你、演化与你的关系。
Sam Altman 在 TED 上首次对外系统解释了这个变化：
“它不是瞬间把你大脑上传，而是像一个朋友，一点点听你说话，看你在做什么，然后在你不察觉时，逐渐熟悉你、了解你，甚至开始预测你。”
听起来像不像电影《她（Her）》？
这就像从“百度一下你就知道”进化到“它知道你想百度什么”——甚至在你开口前就已经备好了答案。
更进一步，Altman 提出了一个明确预言：
“我们正在朝一个方向前进：用户不再需要每次输入提示词，AI 会根据你在做的事，主动建议下一步怎么做，让你变得更好。”
换句话说，AI 正在从“问答式关系”走向“观察式陪伴”。
这一变化是划时代的。
它意味着，AI 开始从“你召唤它”变成“它时刻在你身边”。
这会改变三个根本问题：
1、你是谁？
AI 将从你的每一次输入、搜索、选择中建立画像，形成一个“数据人格”。
2、你想做什么？
它不再等你“命令”，而是能根据习惯、时间、情绪，主动发起任务建议。
3、你能成为什么？
你每天学什么、聊什么、读什么，它都能变成你“能力增强”的输入，从而成为你能力的“延伸”。
Sam 说得很坦白：
“过去的软件系统是‘你告诉我你是谁，我来服务你’；
未来的 AI 是‘我知道你是谁，所以我比你更知道你该干什么’。”
这句话在 TED 场内引发一阵沉默。
你可以喜欢，也可以不安。但你必须承认，AI 正在成为你生活的隐形操作系统。
问题是：这真的安全吗？
主持人问：“如果它知道得太多，甚至影响了我的行为决策，那还安全吗？”
Sam 解释说，这种“记忆系统”并不是全天候监听，而是基于你在 ChatGPT 里的行为构建，并允许用户随时删除、清空、关闭——你有主权。
但这也只是目前。
当你未来用的是 AI 手机、AI 眼镜、AI 操作系统，它是否能“无缝监听”，甚至预测你行为、引导你选择？
这是个哲学问题，也是一个商业伦理问题。
我们可以类比一下过去两个技术时代的演化轨迹：
AI 进入“记忆阶段”，就像“你不是用它做事，而是它协助你成为你”。
但你要警惕：
它了解你，但它不爱你；
它陪着你，但它不理解你的脆弱；
它能记住你，但它无法为你的未来负责。
Sam 在 TED 上强调：“这不是 AGI。它不会自己学，不会自我成长，不会推导科学。”
它只是在尽可能模仿人类的陪伴感。
但光是这一点，就足以改变世界。
如果 AI 成为每个人的“数字副本”，你将拥有一个比你更了解你、比你更冷静、比你更善于总结规律的“自我”。
你不是失去控制，而是面临一个全新的问题：
当 AI 越来越懂你，你是否还认识你自己？
这才是 Sam 所说：“最可怕的，才刚开始”的真正含义之一。
第三节｜开源挑战者来了：DeepSeek vs OpenAI
TED 现场，主持人终于问出了那个全场都在等的问题：
“DeepSeek 的崛起，是否对 OpenAI 构成了真正威胁？你们是否害怕，有人用一个数量级更低的资源，就做出了你们一样强的模型？”
Sam Altman 的表情没有明显变化，只是轻描淡写地回应了一句：
“我们的增长，没有因为 DeepSeek 放缓一丝一毫。”
听起来像是一种“淡定”，但全场听懂的人都知道，这背后是一场AI 工业化节奏的集体焦虑。
1、DeepSeek 做对了什么？
这家来自中国的开源团队，用远低于 OpenAI、Anthropic 的投入，做出了一个性能逼近 GPT-4 的模型，而且发布节奏极快、响应开发者反馈积极、社区生态热度高。
更重要的是，他们的战略不是“平台级垄断”，而是“工具层普惠”：开放权重，开源模型，免费商用。
它像一股技术界的“民间反击”，让所有大模型公司突然意识到：
不是你模型能力不够，而是你对开发者不够真诚。
Altman 并不否认开源的重要性。
他在 TED 上首次明确透露：
“我们已经在准备发布一个全新的开源模型，它的性能可能会超过目前所有开源模型。
昨晚我们刚开了第一次社区讨论会，正在研究开源的基本参数与策略。”
这句话释放了两个信号：
OpenAI 将不再只做“闭源巨兽”，也要参与“开源生态”。
开源模型将不是“阉割版”，而是“接近前沿”的实用级系统。
这意味着，OpenAI 正在试图补上它过去几年里最被诟病的那块短板。
但 Altman 也坦诚了他们的顾虑：
“我们无法避免有人拿开源模型去做我们不喜欢的事情。你越强，越开放，风险就越大。”
这就是“AGI 商业化 vs 人类安全”的核心矛盾：
开源，意味着更多人可以平等使用；
闭源，意味着你有机会建立更严格的使用边界；
但闭源也可能垄断发展路径，开源则可能引爆失控后果。
2、DeepSeek 的优势，正在逼着 OpenAI 改变。
不仅是技术上的压力，更是叙事权的挑战：
谁能在“开源”这场话语战中赢得开发者信任？
谁能在“免费工具化”浪潮中占领最广泛的用户接口？
谁能让“模型”不只是聪明，而是被更聪明地用起来？
OpenAI 做出回应：我们也将开源。
但 DeepSeek 的背后，其实还有更深的挑战：
如果“通用智能”最终会被商品化——那领先的关键，是否就从“模型能力”变成了“产品体验”？
Sam 在现场放下一个重磅观点：
“随着时间推移，智能会商品化。模型之间的差异会变小，真正的差异会体现在产品形态上。”
他举了一个例子：
“如果你只是要用模型写个脚本、画个草图、找个摘要，那很多‘差不多够用’的模型已经满足了你。
真正有要求的是‘极致体验’：记忆功能、Agent 能力、多模态融合……这时候比拼的不是参数，而是打磨。”
换句话说：
GPT-4 很强，但用户感知的是 ChatGPT 的体验流畅度；
Sora 很强，但用户记住的是“它让我有灵感”；
DeepSeek 再强，如果缺乏“产品联动”，也可能止步于极客圈。
3、这才是 Altman 最擅长的地方：产品层的战争。
别忘了，他不是科学家出身，而是创业者。不是研究 AGI 的论文写作者，而是研究“人类怎么用 AGI”的产品架构师。
他看得清楚：
“未来不会只有一个超级大模型统治一切。相反，是一个模型‘星座’——有开源的、有闭源的、有轻量的、有重型的。”
这句话很关键，它意味着：
OpenAI 并不是被 DeepSeek 逼急了才开源，而是他们判断，必须做“多极分布式结构”。
他们要的不是独占，而是主导“生态结构的标准”。
所以，如果你是开发者、创业者、甚至是企业 CIO，现在你要问的不是：
“哪个模型最强？”
而是：
“我该选哪个生态来构建产品？”
“我用这个模型，能否在三个月内交付一个落地系统？”
“这个平台的‘服务能力’能否支撑我团队的迭代节奏？”
4、这场 DeepSeek 与 OpenAI 的交锋，从来都不只是性能之争。
它是：
技术普及化 vs 能力封装化；
全球人才协作模式 vs 商业闭环平台模式；
“用开源塑造未来” vs “用产品主导未来”。
而 Sam Altman 想要做的，不是模型里的“神”，而是这场星座大战的“调度系统”。
第四节｜代理 AI 来了，你还在掌控吗？
在 TED 现场，主持人抛出了那个大众最关心、研究者最避谈的问题：
“Sam，你们有没有在内部见识过什么‘真正让人害怕’的模型？比如有自我意识、会自我进化、开始不受控制？”
观众瞬间安静下来。
Sam Altman 没有立刻否认，也没有浮夸煽情，他用了一个极其精准的词：
“敬畏（awe）。”
“是的，”他说，“我们经历过一些让人充满敬畏的瞬间。不是害怕，而是意识到这些系统将来可能会走多远。”
但紧接着他也强调：“现在我们还没有那种‘觉醒的模型’，也没有任何‘能自主演化’的系统，一切仍在可控范围内。”
可控，但越来越接近临界点。
Altman 认为，比起“是否觉醒”，更值得关注的是 AI 正在获得“代理能力（agentic capacity）”。
这是一种从“回答问题”到“完成任务”的质变：
你不再需要每步都给它写清楚怎么做；
你只需要告诉它：“帮我搞定这件事”；
它会自动搜索、点链接、调 API、访问网页、联络人，直到任务完成。
这，就是 OpenAI 正在内部测试的系统之一：“Operator”。
主持人说他亲自试了一下 Operator。
让它订餐厅、预定座位，它真的会打电话、发邮件，还会说：
“请提供你的信用卡信息以完成预订。”
“我当场退缩了。”主持人坦白，“我还没准备好把这些交给一个 AI 来处理。”
观众笑了，但这背后藏着一条所有人都意识到的恐怖路径：
当你赋予 AI 足够权限，它就可能开始代替你与世界互动。
这不是遥远的科幻场景，而是明天就会出现在操作系统、APP、网页插件里的“Agent AI”。
那问题就来了：
如果某一天，有人给一个模型下指令：
“用一切方式让这篇文章登上热搜。”
“让某条负面舆论消失。”
“散播一种情绪到社交媒体。”
它该不该执行？它会怎么执行？ 会不会自我复制、修改网页、操控搜索结果、制造人设、散布假消息？
如果说 GPT 是“认知层革命”，那么 Agent AI 就是“行动层革命”。
一旦行动权限释放，它可能像病毒一样，在互联网中自我扩散、脱离边界。
Sam 在 TED 现场做了明确回应：
“我们正在用一整套 Preparedness Framework（风险准备框架） 来应对这些问题，包括提前识别高风险行为、为系统设置红线，以及建立一键暂停机制。”
但主持人追问了更尖锐的问题：
“那你们的安全团队不是还有人离职了吗？如果这些关键人员开始流失，系统安全还靠得住吗？”
Sam 表示不清楚具体数字，但承认不同人对 AI 安全有不同观点。“最后，还是要看我们做了什么，而不是说了什么。”
但问题并不简单。
这种“我们保证”式的承诺，在公众心中是有极限的。尤其当模型越来越强、影响越来越广，任何一次事故都可能产生指数级外溢风险。
于是，主持人讲出了一个经典的思想实验：
“你面前有一个红色按钮，按下它，有 90% 概率能让你孩子获得超级幸福的一生，但也有 10% 的可能毁掉他的一切。你按不按？”
Sam 沉默了一下，说：
“我肯定不会按。”
然后，他又加了一句：
“但我不认为现在我在做的事是在按那个按钮。”
这句话，是理性，也是焦虑。
他承认自己承担着前所未有的系统性风险，同时也努力让这个系统尽可能地安全、稳定、可控。
可问题是——AI 的发展并不是 OpenAI 一家公司说了算。
Altman 很清楚地表达：
“开放模型、开源生态、全球竞速，意味着只要有一家公司愿意冒险，整个系统就会被拖进下一个阶段。”
这才是最大的风险：
风险不在于某一家公司做了错事，而在于整个行业没人愿意慢下来。
“发展不可阻挡”本身，就是一种隐性加速器。
TED 主持人引用了计算机科学家Tristan Harris 的一句话：
“正是因为你们都认为自己必须前进，所以才没有人停下来。”
Altman 没否认。他说：
“我们当然可以放慢——我们也一直在做‘内部延迟’，比如推迟发布，比如修改机制。但行业整体的速度确实很快。”
更关键的是，他指出：
“AGI 不是一夜之间诞生的，而是逐步增强的。它不会告诉你：‘我就是AGI’，你只会在某天突然发现，它已经比你聪明了。”
这也是他最在意的问题：
我们是否有能力在模型还没变得“过强”之前，建立好那套通用的安全机制？
我们是否有可能像对核武器那样，对通用模型做集体安全监管？
我们是否可以，在未来某个可能临界的时刻，按下“暂停键”？
Altman 的回答是：“我希望可以。”
但他也说：
“现在还没有那个‘红线’时刻，但当它到来时，我们必须有能力按下那个按钮。”
这就是现实的两难：
技术的发展不等人；
而人类的认知、制度、安全机制，却永远在“追赶”。
你以为 AI 最危险的是“它太聪明”，其实不然——
最危险的，是它突然开始替你做决定，而你还没意识到你已经失去了选择权。
第五节｜如果是你的孩子，你敢赌吗？
如果说技术发展的尽头是哲学，那么 Altman 的 TED 访谈，就是一次典型的“科技回到人类”的公开试炼。
主持人提到了 Sam Altman 最近在社交媒体上发布的一张照片：他抱着刚出生不久的儿子，配文写道：
“从未感受过如此强烈的爱。”
这不是一位 CEO 的公关照，而是一位父亲最真实的投射。于是，TED 主持人顺势提出一个终极问题：
“假设你面前有一个红色按钮，按下去，有 90% 的概率能让你的孩子拥有超级幸福的人生，但也有 10% 的概率会毁掉他的一切。你按不按？”
Altman 没有犹豫太久，说：
“我不会按。”
现场顿了一下，主持人追问：
“那你现在所做的事情，某种意义上，是不是也在按这个按钮？”
这一刻，全场沉默。
技术的选择，不再是冷冰冰的“能力权衡”，而是血肉之躯的伦理压强。
Altman 给出的回答，既坦诚也复杂：
“我确实对未来的世界有担忧。但我不觉得我们在赌命。相反，我们是在拼尽全力，建立一个足够安全的系统——让我们的孩子可以在其中健康成长。”
这并不是一个简单的“乐观”表达，而是一种理性理想主义者的自我拉扯。
他继续说：
“有了孩子之后，我确实对世界有了更多挂念。但坦白说，我对‘不毁掉世界’的在意，在成为父亲前就已经非常强烈了。”
这不是 Sam Altman 的独特情感，而是所有 AI 决策者即将面对的集体命题。
你可以想象：一个每天决定“模型是否上线”“权限是否开放”的人，晚上回家抱着刚出生的孩子，看着那双还什么都不懂的眼睛——那是一次技术意志与人性底线的正面交锋。
TED 主持人敏锐地指出：
“这不是你一个人的问题。现在 AI 产业之所以让人焦虑，正是因为你们这些核心人物都认为：‘AI 的发展是不可阻挡的，我们都在赛跑，谁也不能慢下来’。
正是这种信念本身，让这个行业变得越来越危险。”
Altman 没有逃避。
他说，OpenAI 曾经为了安全反复推迟模型发布，也为每一个新功能做“社会接受度压力测试”，甚至在图像生成中有意识地放宽限制，观察用户对暴力、冒犯等内容的容忍度。
“我们逐渐发现，很多限制并没有必要。只要不会真正造成伤害，用户其实愿意自己判断边界。”
这是一种责任下放的策略，但也是一种风险传导。
换句话说，他们正在从“全禁式监管”过渡到“社会共识型判断”，从“平台替你判断”转向“你为自己负责”。
这也引出了另一个争议核心：
如果未来 AI 系统真的出现重大灾难，谁来承担责任？谁能被问责？谁有权按下“暂停键”？
主持人引用了 Sam 在国会作证时的那句名言：
“我们需要一个全球性的模型许可机制，一个 AI 安全审查机构。”
但 Sam 在 TED 上坦言：
“我后来对政府体系的运行机制有了更多了解，发现它可能没那么高效。但我们确实需要一种‘外部制衡’机制，可以是行业自治，也可以是全球协调。”
这不是逃避责任，而是承认现实。
监管是必须的，但“由谁监管、如何监管、监管到什么程度”仍然是未解之题。
于是 TED 主持人抛出了一个极具象征意义的终极问题：
“如果我们召集一个闭门会议，邀请你、你的同行、伦理学家、科学家，一起制定一个全球 AI 安全的共同标准，你愿意参加吗？你愿意带头吗？”
Sam 的回答出乎意料：
“其实我更想倾听成千上万用户的声音，而不是只听 100 个精英的判断。我们不能只依赖一群专家在屋子里做决定，而要让 AI 成为集体智慧的一部分。”
这是他在 TED 全场对话中最理想主义的一句话，也最容易被误读。
他不是否认专家制度，而是提出一种未来治理模型：
“众人之智 + AI 汇总 + 决策建议”
“集体协商 + 社会引导 + 多层反馈机制”
这是一种新型的“技术民主观”——AI 不只是科技的产物，也应该是认知进化的工具。
最后的最后，TED 主持人回到那张照片。
“你说你爱你的孩子，胜过这个世界上的一切。那你希望他长大的世界是什么样的？”
Altman 沉默片刻，说：
“我记得 iPad 是十几年前的事。现在的孩子看到纸质杂志，可能会用手去滑，觉得那是坏掉的 iPad。
我想，我的孩子长大后，他一定不会觉得自己比 AI 更聪明。他活在一个一切都智能、变化极快的世界里。
如果有一天，他回头看我们这一代，觉得‘他们那个时代好落后、好原始’——那我会觉得，我们成功了。”
这句话不煽情，却极其动人。
那是一个父亲的希望，一个技术领袖的愿景，也是一个文明进化中的微弱承诺：
我们不是为了让 AI 替代人类而努力，而是为了让人类的孩子，活在一个更好的世界里。
最后｜我们不是在讨论 AI，而是在讨论人类如何继续成为人类
从 Sora 生成的 TED 舞台图，到“AI 是否拥有风格”；
从记忆系统如何记录你的一生，到 DeepSeek 是否掀起开源革命；
从代理 AI 的风险控制，到那个 10% 的红色按钮；
再到最后，Sam Altman 抱着孩子，说出那句话：
“如果他长大后觉得我们这一代人很落后，那就说明，世界真的进步了。”
整场 TED 对话，看似在谈模型、谈能力、谈技术边界，实则每一句都在刺穿一个核心问题：
当 AI 越来越像人，人类还能像人一样思考和判断吗？
你有没有发现，如今最令人震撼的 AI，不是因为“它更强”，而是因为它越来越像你：
它会说故事、画画、写歌词、模仿风格；
它会记住你是谁、你在做什么、你想说什么；
它还能自我执行任务，自我优化流程，自我迭代。
而你呢？
是否还在等待 PPT 的第一稿？
是否还在组织里为一个提案开三次会？
是否还在用三年前的工具，解读今天的世界？
Sam Altman 不是完人，他也不想当救世主。他只是一个清醒的现实主义者，一边加速奔跑，一边用尽全力按住刹车。
未来不会在某天突然到来，它已经在来了。
它在你用的工具里，在你忽略的细节里，在你觉得“还早”的那个行业里。
而你，是否已经准备好：
拥抱 AI ？
重塑自我？
重新思考“人类”的定义？
也许，Altman 说得没错：
最危险的，不是 AI 自己变强了，而是它开始替你做决定，而你还没意识到你已经失去了选择权。
我们不是为了让 AI 替代人类而努力，
而是为了让人类的孩子，活在一个更好的世界里。
