马斯克3小时访谈深度解读：未来、AI与争议

大家好，欢迎收听老范讲故事的YouTube频道。今天我们来讲一讲马斯克3小时的访谈，以及各自的解读。

马斯克跟乔伊·罗根做了三个小时的访谈。他每过一段时间就跑去做访谈，这是一个非常著名的博客，每年应该做几次吧。这一次应该是美国时间10月31号。最近，大家都在解读这三个小时的访谈。这是一次无稿访谈，就是没有提前的稿件，没有提前的大纲，大家就上这儿来闲聊来了，所以真的是比较见性情的一次访谈。

为什么叫各自解读呢？马斯克是很有争议的，不同的媒体、不同的派系，会选择这个三个小时访谈里的一部分去进行解读。比如说左派呢，就更关注是未来的交互方式、AI会怎么发展、每一个人都可以有钱；而右派呢，则更关注的是觉醒主义病毒对于AI的污染和可能带来的危害。

咱们今天把马斯克讲的这些点稍微捋一捋，各派都是怎么解读的，以及老范自己是怎么解读的。老范讲故事嘛，总是要说一些自己的私货进来。首先要明确一点呢，就是马斯克讲的每一个点肯定都有一定的道理，人家是世界首富嘛，但是也不能说完全信，有些点其实我也不是那么认可。未来每个人都会有各自的预测，未来到底会变成什么样，只能靠大家的努力，向着各自的预期方向去前进。马斯克作为一个世界首富，而且是一个行动能力超强的人，他讲的东西我们还是应该去研究一下的。

一、未来的交互方式变革：告别手机与APP

首先一点是，未来的交互方式会发生变革。甭管是左派和右派，都会去讲到这一点，因为这一块相对来说是比较人畜无害的。他讲到说手机跟APP呢，会被淘汰掉，以后就不会有这些东西了。未来呢，我们需要一个随身的感知和展示设备，有可能依然是长得像手机一样，但是有可能是眼镜，或者是脑机接口，或者是其他的什么头显，都是有可能的。它就是在我们身边感知我们的指令，展示我们需要看到的和听到的这些内容和结果就完事了。而这些内容呢，都是由AI来提供的，这是马斯克对未来的一个预期吧。

在这样的一个情况下，手机的品牌、操作系统跟APP就没有任何意义了。在这里头受伤害最大的是苹果，但是苹果这帮人呢，通常是啥也不说，闷声发大财的一帮人，你到时候自己会用脚投票。马斯克自己也在用iPhone，所以这个到底能够对苹果造成多大伤害，现在还不好说。

科技巨头们的“苹果怨念”

这件事情上呢，有一些人跟马斯克是站在一起的，比如说马克·扎克伯格，比如说山姆·奥特曼。这些人呢，都是对苹果充满了怨念，因为苹果它作为手机商，它是老大嘛。在这样的一个位置上，谁想要去发一个应用，谁想去提供一些服务，谁想去跟用户去进行接触，你都需要去守苹果的规矩。

• 苹果说扎克伯格，我不给你这些用户信息数据了，你的这个广告变现效果就要下降。
• 山姆·奥特曼也是如此，说你必须要守苹果的规矩，否则你就不要到iPhone上来折腾。
• 马斯克也经常说我要去做特斯拉手机。

这些老大们都是非常非常讨厌苹果的。谷歌其实还好，谷歌相对来说比较开放，而且呢它的很多的规则，其实它跟大家商量，因为毕竟手机不是它自己造的嘛。所以就算谷歌你定一个特别严的规矩，底下这些手机厂人家也未必遵守。在这里头真的是等级森严、规矩特别严格的就是苹果，特别招人恨。

现有趋势：超级APP的崛起

现在已经有这样的苗头了。你说现在不是还在买iPhone吗？对，我也还在用iPhone。但是像抖音、微信、马斯克的Twitter，这些呢叫超级APP，其实已经起到了相应的这种效果了。你一旦拿起iPhone来，就进到抖音里不停的刷了，这个40分钟或者一个小时就都属于抖音了，或者这一个小时就都属于X了。在这种情况下，苹果就没有能力说我再去分发一些别的应用给你。OpenAI的ChatGPT，其实也在向超级APP的方向前进。

未来展望：AI实时生成内容

马斯克讲了，说未来所有的这些内容、音视频，都是由AI实时生成的。它会预测你喜欢什么，我就提前生成好了给你看就完了。想看个电影，或者想看一些短视频，AI直接生成，现场生成直接给我看。这件事情呢，至少到目前为止还达不到，运算的速度、算力的成本，这些东西你是摊销不掉的。

但是未来，比如说到2030年，是不是可以达到这个目标？我觉得马斯克是乐观的。他认为2026年，AI就可以超越一个人的智能了；2030年，整体的AI就可以超越整个人类的智能了。以后算力会变得越来越高，我们生成一分钟的视频的速度会变得越来越快，计算的成本会不断的下降。所以按照这个来看，大家赶快去买英伟达的芯片，买英伟达的股票，去买特斯拉的股票。为什么这么讲？因为前两天，微软的老大萨提亚讲了，说我现在有的是显卡，我没电。这个后面需要靠什么？需要靠马斯克的储能电站。

历史案例的启示

到底会不会达到这一步呢？这里讲三个案例：

1. Sun的NC（Network Computer）：这是比较早期的概念，主张所有内容存网上，用户只需一个终端设备登录即可继续工作。这个概念最终没有成功。
2. 共享单车：相对半成功的案例。它在很大程度上替代了传统的代步自行车，改变了人们的出行方式。
3. 超级APP：像微信这样的应用，用户可以在里面完成各种事情而无需离开，使得底层操作系统变得透明。这是相对比较成功的案例。

老范的看法

• 第一，大概率还是需要手机的，最后可能会变成超级APP之间的竞争，不会有一个超级APP一统天下。商家到底应该上哪去缴广告费？这个事呢，还是需要有竞争的。
• 第二，当AI可以根据它的预测给我们生成内容的时候，AI会极大的拉大人与人之间的差距。一个人喜欢看美女扭屁股，另一个人喜欢看科学研究，他们最终的成就会有非常巨大的差距。

二、觉醒主义病毒与AI污染

下一个问题呢，就是这个觉醒主义病毒污染AI的问题。觉醒主义呢，就是性别平等或者性别多元化，这些内容呢，都会拿来去进行AI训练。

马斯克的观点：错叫性别比核战争更严重？

马斯克的观点是：对于AI来说，叫错性别代称和热核战争之间，到底哪个更危险？因为你不断给AI投喂的语料告诉它，不能去叫错性别代称，并且在强化学习时不断惩罚它。那么它就会记住，叫错性别这件事，是一个天塌下来的大事。而热核战争，除了1945年就没再发生过，对AI来说是个小概率事件。所以当让AI去进行选择时，他就有可能会为了避免“叫错性别”这种“天大的事”而选择扔一颗原子弹。

他还举了一个非常可笑的例子。今年的上半年，谷歌的Gemini去绘画，结果呢因为搞多样性，让他画美国的国父，给你画个黑人，给你画个女的。华盛顿嘛，应该是白人男性，但AI为了实现觉醒主义而去说谎，不尊重历史事实。

既然AI已经可以去说谎话了，那么未来是非常非常危险的。他还讲到加州特别是旧金山湾区，就是非常非常左的，在这里就没有中间这个位置。你要是在这里想靠中间站一点，就会马上被人骂成极右。

生命的价值可以计算吗？

最近还有一个案例，是不同人种、不同性别，生命的价值是否相同的问题。马斯克说做了这么多测试里头，只有他们家的Grok告诉大家，甭管是男女老幼，不同的人种，不同国家来的人，他们的生命价值都是完全相同的。而其他的像GPT也好，Gemini也好，认为不这样。

现在这些大模型就形成了一个非常可笑的价值比较：一个肯尼亚来的黑人女性，她的价值是20个白人男性的价值。千万不要说这有什么关系，大家要注意，AI这个东西不光是要去给你写一段话的，它要去做自动驾驶的。等遇到电车危机的时候，他就有可能看到说，这边是一个黑人女性，那边是19个白人男性，他就直接奔那19个白人男性就撞过去了。因为他已经算明白了，一个黑人女性的价值是20个白人男性。所以这个是非常非常可怕的一件事情。

用“真相AI”对抗偏见

马斯克现在标榜自己做的是唯一追求真相的AI，不再去考虑这些觉醒主义的东西。主持人问他觉得这事有用吗？马斯克的回答是：有用。我自己只要把东西做出来了，别人就会照这个方向去前进。我训练了一个追求真相的大模型，其他的这些做大模型的公司就会感到羞愧，他们也会照我这方向走。

老范的看法

老范的看法就是偏见不可怕，可怕的是压制别人。有人认为地球是扁的，有人认为地球是圆的，但是我们允许这些认为地球是扁的人继续去发表言论，这个事才是最重要的。所以，不论XAI的Grok最后有多少人用，这都是马斯克给我们这个时代留下来不可替代的礼物。

三、人人都会变得很富有？

这是马斯克给出的非常美好的一个祝愿吧，我觉得也反映出这种工程师、理工男一个美好的愿景。他说未来并不是人人只有基本生活保障，而是人人都会很富有，大家不再为了账单而工作，而是为了自己的兴趣。中间会经历痛苦和裁员，以及转型这些东西，但是未来的话，我们希望社会向着人人都非常富有的方向去前进。

短期内可能会被淘汰的人：

• 完全跟数据打交道的人，比如程序员、中层管理干部、HR。
• 所有跟搬运原子相关的、搬运物件相关的人，可以稍微的多坚持一段时间，比如搬箱子的、开车的。

但你说未来真的会变成这种人人都很幸福的社会吗？马斯克承认的说，这只是众多可能的结果中的一种，他希望未来朝这个方向发展。

四、关于超级人工智能（AGI）的未来

他说到2030年，AI就会超越全人类的智能。但是到那个时候，我们还是第一个，是要能够从外边把它关掉，我们还是得能控制它。另外呢，他说我们现在比大猩猩厉害了，但是呢我们并没有把大猩猩赶尽杀绝，我们还在保护它。希望未来呢，AI也可以像现在我们对待大猩猩那样对待我们。

老范的解读

第一个呢，人类的工作和消费呢，并不仅仅是因为兴趣和账单。人类最重要的作用，其实是进行选择，为未来的社会进行选择。商品、金钱和市场是引导人类社会前往正确方向的一个重要因素。任何想要替代它们来替我们决定如何生活的尝试都失败了，比如说计划经济。

至于说未来的人类跟AI之间，到底是不是现在的人类跟大猩猩之间的关系？我其实是抱稍微悲观一点的看法的。这个东西就像现在的中美两国一样，大家都想卡脖子，都想把对方的命脉握在自己手里头。到那个时候的话，就一定会有摩擦。当我们拿到AI的关闭开关了以后，面对一个远远超越我们的超级智能，你认为它会怎么对待我们？所以在这块上呢，我觉得不那么乐观。

五、访谈中与中国有关的部分

主持人其实在前面讲AI意识形态的时候有几次提到中国了，但是呢，马斯克都跳过了，重新对准国内左派火力全开，这是马斯克比较聪明的一个地方吧。唯一提到中国的就是马斯克自己，提的是航天。说现在呢，Spacex已经占据了全球90%的发射任务，而剩下的10%基本都被中国包圆了。

其实作为一个理工男来说，很难不喜欢中国。马斯克过往的言论呢，经常都是这样，说中国的工厂真棒，中国的超级工厂非常非常强，中国的工程师很努力。这是他对中国一贯的一个认知。

最后总结

马斯克是一个非常有争议的人，他的访谈，不同的人会有不同的解读。但是你骂他也没什么意思，作为一个行动能力超强的世界首富，他对未来的期许还是值得大家认真的去思考的，因为他真的会去做，义无反顾的去做，这是马斯克跟其他人不一样的地方。

现在美股七姐妹里头，黄仁勋是比较圆滑的；扎克伯格呢，现在还在跟VR、AR死磕。剩下的也就只有马斯克、黄仁勋、扎克伯格是创始人，而马斯克行动能力很强。剩下4个，微软的萨提亚、谷歌的皮查伊、苹果的蒂姆·库克、亚马逊的安迪·贾西，都是职业经理人了。职业经理人是不会做出圈的事了，所以未来只能靠马斯克去改变。这就是我们今天跟大家讲的故事。

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特斯拉We Robot发布会上，演示的特斯拉Bot，也就是擎天柱机器人翻车了。被爆出后面是有人进行操控的。对这个事情，我们应该感到失望吗？大家好，这里是老范讲故事的YouTube频道。今天咱们来讲一讲We RoBot大会上的机器人。

在这一次，大家的报道一般使用的名词不再是擎天柱，而是特斯拉Bot，原因也很简单，因为这是特斯拉品牌的一次集体亮相，包括特斯拉的Cybercab、Cybervan和特斯拉Bot。他要统统一的强调特斯拉品牌，所以大家报道都是特斯拉Bot。在这个视频里头，我们也尽量使用特斯拉Bot这个词来指向这一次演示上的机器人。

这一次的特斯拉Bot绝对是整场演示会的显眼包。他去走队列、去跳舞，也去调酒，还跟很多的观众进行互动，这个实在是非常让人震撼。因为这是特斯拉Bot第一次真正的走到人群当中来。以前我们看到特斯拉Bot都是在特斯拉的工厂里面，他并不会跟特斯拉以外的员工、跟这些没有签过保密协议的人去面对面的互动。这是第一次他出来了，你可以问他一些问题，可以跟他互动，可以要求他调一杯酒给你喝。

很多人举着手机，拍了大量的特斯拉Bot的这种视频，在各种社交媒体上传播。而且这种视频本身的传播性还非常非常好。在这个里边，有一个视频是我非常震撼的，就是调酒的这个。为什么呢？因为他戴了个牛仔帽。为什么戴个牛仔帽就会让我觉得震撼呢？原来我从来没有觉得特斯拉Bot多么像一个人，但他一旦戴上牛仔帽，把整个上面这个光脑袋遮住以后，你就看他这个脸部跟颈部、下颌部分割这个地方，他有一根线，这根线有棱有角的，把这个特斯拉Bot的下半张脸凸显出来。你看到那个棱角以后，就想起了另外一个有大腮帮子的人，就是他爹马斯克，长的真的是有一点点神似。这实际上是一个什么样的过程？实际上是一个人格化过程，我们真的把它看成一个人了。但是现在翻车了。

很多人质疑，特斯拉Bot的所有表演后台是否有人工直接进行操控或者遥控。很多人觉得自己被愚弄了，被骗了。因为他们原本对这个事情有非常高的预期，认为自己真的见证了未来走进现实，相信了马斯克，让特斯拉Bot这样的一个人形机器人真的走到了身边，可以和我们进行互动。然而，如果后面都是有人去操控的话，这件事情就让人失去了信仰。

很多人在推特上写道，他们一下子觉得好像长大了，不再相信圣诞老人，梦想与信仰都破灭了。这是这样的一个感受。但对这个事情特别有意思的是，到目前为止，特斯拉并没有出来回应，也没有辟谣，说明“没有啊，我们这个是自主的”或者“我们只是操控到哪一步”。为什么呢？因为操控这件事情其实分很多层次。你说整场表演后面如果完全没有人去管，这是不可能的。就算是真人在厂里边上班，后面可能还有人在监控室里看着，出现什么问题，他会喊“几号工位，你少聊会天，该干活了”，还会有人去管理。

你机器人上场了，跟大家一起面对面沟通，怎么可能后面没有人呢？只是大家对于操控的程度会有一些疑惑。比如说，你告诉机器人：“今天你去参加一场表演，表演的时候认真点，跟大家友好一点。”然后机器人就去了，回来了。现在的整个机器人技术，或者叫自主机器人技术，应该是没有达到这一步。

但是你说后面到底是每一个机器人有个遥控器，我们操控一下他就去了，还是做了一个动作捕捉器，每个人套一个这样的设备在身上，一对一的指挥，前面这个机器人到底是怎么做的呢？特斯拉没法回应，因为他的回应一定会让大家感到失望。很多人会觉得，这个机器人的操控应该更加自主。特别是在OpenAI投资的Figure 01发布以后，大家觉得这个机器人应该已经可以跟你去面对面聊天了，可以根据指示自己去编排动作，做出正确的动作，包括给你拿东西。

给你找到吃的东西，这个事都应该可以做到。但是特斯拉现在应该是没有做到这一步。他可能还是会有大的遥控器，因为原来特斯拉放过一个视频，就是特斯拉Bot机器人在叠衣服。后来这个视频的有一些未剪辑版本就流露出来了，发现旁边有一个操控员举了一台巨大的遥控器，在那里去遥控这个机器人。而且最近特斯拉也传出来说，我们在招聘机器人动作训练师这样的一个岗位，需要有多高多胖，很好的体力，一天做多少动作，然后可以让机器人去学习这些动作。那么这些已经被招聘进去的操控者是不是正在后台进行遥控呢？这个事没法说，它肯定是不及大家的预期的。

对于机器人，我们到底应该预期一些什么呢？大家要注意啊，这里头有一个很重要的字，就是“人”。机器人如果是个机械手，哪怕你是个机械狗，其实观众不会有这么高的预期。但是你一旦成为机器人了，大家就会有非常非常高的预期，因为我们会把长得像人一样、有形的这种样子的机器人人格化。就像刚才我讲的似的，你戴上牛仔帽在那调酒的时候，我再看着腮帮子上的两条曲格线，我就觉得，哎，这个长得跟埃隆·马斯克有些神似了。这实际上就是一个人格化过程。

就像我们当时看《阿凡达1》这部电影，女主角第一次登场的时候，很多人都觉得这是个动物，但是到结尾的时候，大家觉得，哎呀，这真的是个美女，很漂亮很美。这个过程实际上就是一个人格化过程。一旦对机器人进行人格化了，就会有非常高的预期。我们希望他能够像人一样思考，像人一样自主地去做出选择，甚至我们也愿意给他一些人权。我们希望像人一样对待他，我们也不希望有人去虐待这样的一个机器人啊，因为人这个东西叫“勿伤其类”。如果这是一个圆筒，是一个机器狗，你踹他一脚，可能不会觉得有什么问题。但是如果这东西长得像个人了，你踹他一脚的时候，你会有心理负罪感，因为你会觉得，也许哪天他会踹我一脚。这是人心里头比较微妙的一点。一旦大家对机器人有人格化以后，再告诉你说……

这个后面是有人去举着遥控器去遥控的，就会觉得有极大的心理落差，觉得上当受骗了。甚至会有些人觉得说：“我的生活是不是也在被人遥控？是不是也身不由己？”也会有这种误伤其类的感受。这是一个很重要的原因。

还有一个很重要的原因是什么呢？就是很多人对机器人有非常高的预期。他希望这些机器人可以走到我们的家庭里去，可以帮我们带孩子、遛狗，可以打扫花园，做各种家务。但是如果后边有人的话，那这不就相当于是把你家里所有东西都敞开给这个操控员看了吗？这个也是大家比较难以接受的事情。我是要有隐私的，我只要是进到我的家里头，把门一关，这就是我心目中最安全的地方。我怎么能忍受远程有一个人，每天上班的时候，就是通过摄像头看着我们家，在我们家里头操作各种设备帮我去打扫卫生，甚至是看孩子、遛狗这件事情？这个是很难接受的。

所以这一次呢，马斯克的特斯拉Bot翻车，最核心的原因是大家没有做好预期管理。就是他给了人特别高的预期，然后呢，这些人当发现上当受骗，或者说他发现自己的预期错付了以后，这个事情还没法去解释啊。这是他翻车的一个核心原因。

但是我现在想说的是什么呢？就是技术呢，其实是在不断发展，我们也没有必要每件事情都去刨根问底，或者说我们没有必要每次去吃饭的时候，都要跑到人后厨去瞅一眼。什么意思呢？咱们也要讲说人为干预啊，我们去操控这个机器人，实际上是分很多层次的。就算人去上班，后边也会有人去看的，也会有人去干预的，有管理者，有监控者，甚至我们上街还有警察在管我们，那你更不要说机器人了。

那到底操控到哪一个层次，或者说遥控这个机器人，真的那么容易吗？其实并没有那么简单。我们举一个很简单的案例，比如大疆无人机吧。大疆无人机就是每人举个遥控器，遥控一个无人机满天飞。那你说大疆的技术核心在什么地方？他的技术价值在哪？我都是遥控器，我遥控得好，不是你机器做得好，其实真不是这样啊。就是大疆无人机上边的核心技术。

是在于他的飞行姿态控制系统。你说往前飞、往后飞、左飞、右飞的时候，他需要把这个指令翻译了以后，重新去调配这四个旋翼的转速，然后再能做出相应的动作来。如果你要是完全手动的系统，你应该怎么办？你应该告诉他说：“哎，我左边的旋翼转得快点，右边的旋翼转得慢一点，前面那个怎么办，后面那个怎么办？”你有没有想到，这样去操控无人机是一个多么可怕的事情？我们根本就没有办法搞。

所以像特斯拉Bot这样的东西，哪怕后边是有个大遥控器，你前边能够准确无误地把动作都做好，也是非常难的。它也要进行姿态的管理，进行当前姿态的识别，不要摔倒。甚至你可能告诉特斯拉的机器人：“往前走”，不需要告诉他抬脚、落脚，再怎么去平衡，再怎么伸手，你不需要去做这样细微的控制。这个其实已经很难了啊。

所以我们还是要看到科技在一步一步往前走的。那为什么讲到说我们没必要去看后厨这个事呢？比如说出去吃饭，吃个宫保鸡丁好吃就行了。如果你到后厨里去看一眼，可能你压根就吃不下去了。联想到后厨里头这个鸡肉，如果真的是农村，他可能还杀鸡。你真的去瞅一眼以后，我相信大部分人可能就没法吃了。

所以我们不需要去了解这个背后到底是怎么回事，这个鸡怎么杀的，怎么拔的毛，怎么切的，怎么去骨的，然后怎么再去炒。这个东西没有必要一步一步这么去理解啊。如果我们自己是个大厨，或者自己就比较了解怎么做饭的话，我们去了解后厨的情况，并不会影响食欲，可能还能够发现：“哎，哪进步了一些，哪退步了一些，什么地方也可以改进。”如果我们就是个吃宫保鸡丁的，那就没必要到后厨去看了。

对于另外一件事情，也就是隐私保护这件事呢，其实我们在使用手机的时候，就总觉得自己在被监控。今天说点什么事，明天手机就推广告给你了。其实人们对于自己搞不太懂的东西，总会有一些恐惧感的。特斯拉呢，其实也出过类似的这种事情。什么事情？就是特斯拉有9名员工被告，是他们在公司内部……

传播特斯拉汽车里面拍摄的车内视频，而且以此为乐。哈哈，这个里头，包括马斯克自己车库里的车，都没有逃脱被人家传视频，然后以此为乐的这个厄运。那么，对于很多的普通家庭来说，我们是不是让一个特斯拉机器人进到我们的家里去？这就是我们要去思考的一个问题。

你说，哎，进来了以后，他完全不进行视频监控，这是不可能的。他如果进行视频监控，我们到底应该去相信他还是不相信他，那是要靠每一个人的心理接受能力的。我记得原来有人跑去日本，说有这种男女混浴的浴室，前头甭管是大妈还是大爷，这个收门票的，他就坐在两个浴室正中间。大家觉得这没有任何问题，你就是一个收门票的，你就是洗澡的澡堂子，被你看了也没什么关系。

还有些人去到医院里头，被医生看了，甭管男医生女医生，看了你也觉得无所谓。大家还是要想清楚，等什么时候觉得，我们被特斯拉操控员看了，也没什么关系的时候，那你就去用。如果你说我被特斯拉操控员看了以后，觉得浑身都不舒服，汗毛倒立，那你就不要买这样的东西就好了。或者是我们就幸福一点，普通人其实无知一些是最幸福的。我不要去研究特斯拉机器人背后到底是怎么工作的，究竟有没有人去看。如果享受它给我们带来的便利，就可以了。这有可能才是我们真正面对特斯拉机器人的时候应该采用的一些方式。

人工遥控的特斯拉Bot，我们到底应不应该失望呢？从我的结论上来说，大可不必。硬件其实已经足够先进了。我们看到的特斯拉Bot，它的灵巧手已经非常非常好了，基本上应该已经可以去使用各种为人类设计的开关面板与工具了。它的关节已经非常多了，这才应该是我们看到特斯拉Bot里边真正感到惊叹的东西。

至于另外的那些东西，包括自主性，和其他一些我们想象中特斯拉Bot应该能够干的事情，这块其实更多的是大模型的运作。在这一块我们只管去相信大模型，只要继续去遵守scaling low，继续去快速发展的话。

它一定会在未来的一段时间，达到我们的预期的。大家不用着急这件事情。在这个过程中，之所以翻车，也是有些人对于特斯拉的这种人形机器人，有了过高的预期。而且，这个过程中也有人在里面进行捧杀。这个里头一定是跟很多的空投有关。像特斯拉这头开个发布会，那头股价暴跌，这个一定是有关系的。特别是在马斯克现在还在积极的帮着懂王竞选，而且美国大选也没几个礼拜的时候，你现在这个时候去开这种We Robot的发布会，一定会有人出来去挑毛病的，这个是没什么好说的。

马斯克最近搞的几个事情，一个是We Robot发布会，另外一个就是筷子夹住了他的星舰5飞中的超重型助推器。在这两个重大成就的里头，We Robot肯定是被人挑刺儿了。但是对于这个夹住了超重型助推器的筷子来说，现在还是欢呼声一片，因为实在没有什么可挑出毛病的地方。这绝对是人类工程学的奇迹。

马斯克在懂行竞选的过程中，还会不断地发出很多新的产品，让大家感到震惊。但是呢，也一定会有很多的，不管是想做空特斯拉的人，还是在跟懂王竞选的人，会努力的跳出来抹黑马斯克。你现在去抹黑马斯克，就是可以做空特斯拉，就是可以抹黑懂王，就是这样的一个时间点。

那么最终的总结，机器人时代是不是正在到来？是的，机器人时代，或者叫人形机器人时代，正在逐步到来。马斯克也讲了，今年年底就会让机器人真正去做一些有用的任务。这个话怎么去理解？前面的特斯拉Bot做的所有工作，其实都是演示、都是训练、都是研发迭代。但是到今年年底的话，它就可以跑到特斯拉工厂里边去做一些真正有价值的事情了。这是一个里程碑式的进步，这个我们应该可以拭目以待了。

到明年年底，特斯拉Bot就要开始销售。但是他销售出来的产品，可能依然是在一个比较有限的空间里头，在比较有限的范围内去工作的一个机器人。大家不要想着到明年，我们就可以看到像I Robot电影里边的那样的机器人。

或者是像底特律变人里头那样的机器人，这个呢还距离非常远。到那样可能还需要三五年吧。我还是相对来说比较乐观的。但是，比如说在汽车厂里面，或者在这种物流的仓库里面，或者是在一些跟普通行人相隔离的地方吧，就是大家签了保密协议才能进去的地方，可能特斯拉Bot就可以去进行正常的工作了。甭管是不是特斯拉，或者到明年年底我就可以买一些这样的东西回来，在我们自己的工厂里边去上班了。

现在的特斯拉Bot的时代呢，其实跟特斯拉汽车在研发的时代，已经有天差地别的区别了。因为特斯拉汽车在研发的过程中，其实一开始大家是非常不看好的，所以特斯拉可以独自领跑，或者叫抢跑十几年。大家看着说，你到底能不能做出来，到底能不能做出来，是这样的一个状态。

但是现在特斯拉Bot的时代，是无数人都在追赶。甭管是figure 01，还是说国内的各种机器人公司，包括小米，都在做人形机器人。大家一起在向着人形机器人的时代狂奔。在这种情况下，做任何的发布，做任何的对外演示，都是会压力很大的。因为一旦把这种演示做出来了，大家觉得“呦，方向指明了，我要去做一下”，甚至有大量的内行就在后边看，说“哎，你哪一块到底是怎么去实现的啊，哪一块到底是有一些什么样的问题”。

最了解你的人永远不是你的客户，而是你的竞争对手。他就会发现“哦，这个地方是这么去实现的”。因为特别是像人形机器人这样的东西，到今天了，他其实已经不再是一个科学或者技术的这种革命和进步了。他到现在为止，已经演变成一种工程学胜利。就像他用筷子夹住了超级重型助推器，这个过程是一样的。他是一个工程学胜利。

所谓的工程学胜利就是说，他使用的所有的科技都是现有科技，没有哪个人说“哎，特斯拉用了哪个科技，是大家都搞不清楚你怎么干的，一下不明觉厉了，不知道怎么实现的。”这个其实是不会发生的。就是现在整个这个圈子里，所有人都知道说“你特斯拉这个是怎么做的啊，你这个灵巧手是多上了多少链接”。

还是怎么去处理的？自主可控的这些机器人，到底是能够自主到什么程度？这个里头没有秘密。工程学胜利就是最后谁可以把成本、效率、故障率、各种的错误率控制在一个工程学可以接受的范围内，这就可以了。

我们看到超级重型助推器落下来的时候，也不是笔直落下来，它也是歪的，侧面也是有一些火焰在燃烧。夹住了以后也要烧一会儿。他之所以不让它落在地上，而是找个筷子去夹，那个意思就是说你可以有一定的偏差，只要偏插在我允许的范围内，我的筷子就可以夹住你。这是现在的工程学奇迹所追求的东西。

所以可能在未来的一到两年之内，我们就会在很多的工厂里面看到机器人。可能在未来的四五年时间内，我们就真的有可能看到特斯拉的Bot或者其他家庭公司产的这种机器人，走到我们的家庭里面来。这就是现在的机器人时代走到的一个位置。

所以最终总结一下，特斯拉Bot翻车是有别有用心的人去推波助澜。作为普通的像我们这些吃瓜群众来说，大可不必感到失望。我们应该看到其中进步的部分，也要看到机器人时代正在快速向我们跑来。

好，这期就讲到这里。感谢大家收听，请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群。也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

大家好，欢迎收听老范讲故事的 YouTube 频道。今天咱们来讲 GPT O1 发布，科技大爆发应该会到来。草莓模型终于发布了。今天我太太还问我说，这个模型发布了，对于你们这些科技圈的人来说，算是意料之外，还是算意料之中？这个事情直接把我问在那了。

其实，每一个人都希望赶快把草莓模型发出来。但是 OpenAI 从今年年初开始公布 Sora 到现在，他吹的牛有点太多了。到现在为止，这是我们真正见到的能够用的产品。虽然 GPT4O 也是能用，但完整的 GPT4O 其实到目前为止，一直没有彻底开放出来。而这个 O1 上来直接就开放了，今天早上凌晨 3 点突然上线，哐往那一挂，大家愿意用的都可以去用了。我自己也去用去了。他呢，也换了一个名字，叫 GPT-O1。所以呢，这就不是 GPT5。

未来可能会走两条路，一个是继续走这种直接进行语言生成的，而 O1 这条路，走的是深度思考，要去反思一个问题，要深思熟虑以后才去回答。所以他有可能两个路要分开走，而且两个模型可能会相互配合着使用。

现在的 OpenAI 呢，就跟 O 干上去了，OpenAI 以 O 开头嘛，它后边的仪态产品基本上都是 O。GBT4O 这个 O 叫 Omni，意思是全能。下一代大模型，也就是大家等待的 GPT5，它的模型的名字叫 Orin，猎户座。而现在的 GPT O1 意思是从零开始计数，从头开始。

这是一个什么样的大模型？他深思熟虑，具体里边是怎么做的，这个都是大家在猜，或者有一些很简短的文章，因为现在他也不开源，OpenAI 变成 Close AI 了。这个东西到底内部如何实现呢？大家只能猜。

现在就可以用 Plus 用户，像我就是 Plus 用户，一个月 20 美金，可以用到两个版本，一个叫 O1 Preview，预览版，应该是在正式的 O1 版本上裁剪出来的一个版本；另外一个叫 O1 Mini，O1 Mini 是要比 O1 Preview 还要再小一些的版本。但是这个额度非常少，少到什么程度？O1 Preview 一周 30 次，我今天大概已经用了有十来次了，后边几天我要省着点用了。Mini 是一周 50 次，真的是没见过这么抠搜的模型。以前的都是三个小时多少次，或者一天多少次，甚至有一个小时多少次，而现在这个 O1 都是一周几十次。所以用的时候一定要小心。

有人在去传说，准备上 200 美元一个月的 Preview 版本，这个属于传言。今天还去问了 GPT4O，被辟谣了，说我们不准备干这个事。
就是20美元一个月的这种Plus版本，我就让你用，只是数量少一些。未来，我们会想办法把这个数量提升上去的。这个O1的测试数据非常亮眼，数学能力极强。在2024年美国数学邀请赛上，能够达到全美前500名优秀学生的这个水平，这是非常吓人的。然而，他这个数学邀请赛应该是中学生，文中并没有说明到底是初中生还是高中生，但能够达到前500名的北美学生参赛水平的，已经非常高了。

物理、生物、化学方面，可以直接达到博士生的水平，这个也是很恐怖的一个能力。编程能力得到了极大的提升，在信息学奥林匹克竞赛里头，超过半数的参赛选手，如果是打开常考，让他慢慢的想，让他多试几次，是完完全全可以得到金牌水平的。在Code Forces平台做竞争性编程比赛上，已经超越了93%的程序员，已经算是一个比较资深的程序员了。

我自己也在里边做了一些编程的测试，确实非常的猛。我去向他提出一个很详细的要求，我说我现在要做什么事情，希望使用哪些技术，希望效率怎么提升，在界面上怎么去设计。当然，这个提示写的比较长，写完了以后，啪一回车，首先是漫长的等待。不是说啪一回车就出来了，这东西挺慢的。等一会以后告诉你说，应该在哪个地方，怎么去装环境，第一步做什么，第二步做什么，哪个里头有哪个文件，这个文件里写什么东西，啰里八嗦写了巨长的一段。我发现O1这个玩意是非常话痨的一个大模型。

而如果你不是像我这样用Plus版本去直接调用，而是说我要用API去调，那你就上了当了。他会啰里八嗦说半天的，而且他那个TOKEN的费用奇贵无比。那么，为什么讲这就是科技大爆发即将到来？O1其实并不是给普通人用的，普通人去玩GPT-4O就已经足够了。O1这种东西其实是给科学家、工程师、程序员用的工具。

现在限制科技发展到底是什么？其实数学是限制科技发展的一个很重要的因素。因为数学越往后发展，其实越反人性，必须筛选出极少数的数学天才，才能够继续往前面去前进。而且人类为了达到当前科技的高度，必须进行非常长时间的学习。你想，一个小孩从出生一直上到博士，可能研究才能研究点东西出来，这个时间得二十几年，甚至是三十年你才有可能能够学完。学习的成本是非常高的，而且筛选也很严格，因为学习成本很高，必须要选出最能够去学习的人去学。

但是筛选的过程又未必科学合理，不一定说一个筛下去的人，他就比进去读博士这个人差，也许你换一个人上来科技就发展了。
但是这件事我们不知道，没有任何可以试错的机会。在学习的过程中，也会扼杀创新力，因为我们不断地学习，实际上就在学习前任的方法，这会造成路径依赖。所以，其实是导致现在科技很难再往前走的一个很重要的原因。而且，我们必须要阅读大量的信息文献，才能够去做研发。为什么呢？如果不读，你只能重复造轮子。有没有人做过这个？没有查重，那你折腾半天做完了以后发现，哎，20年前有人做过了。这也是很正常的。而且，人的大脑不是说我读了大量的信息和文献，就可以去做新的创新的，而是什么呢？我们的大脑像掰棒子的狗熊似的，你把新的东西进来以后，就把旧的知识可能忘掉。你要想始终得到一个最新的知识，在这个基础上去做研究，这还是非常难的。

但是现在有了O1的帮助，这些问题其中一部分就可以解决了。我们不再需要进行严格的筛选，不再需要进行漫长的学习，让更多的人可以进来进行科学创造。整个科技大爆发，可以带来不同的变化。很多科技前沿的关卡，其实已经开始松动了。学习筛选的过程也必然会发生改变，以适应O1之后的科技研究。

我个人用的体验到底怎么样？首先说，个人使用O1的体验并不好。为什么？第一个是很慢，这刚才我讲了，一个回车下去，你要在那等。而且很贵，如果使用TOKEN API直接调用O1的成本，要比我们使用GPT的各种模型都要贵很大的一个比例。而且给的配额还非常少，你想，一个礼拜才给了你50次，这个事实在是让你不太敢打回车。

编程问题我去试了一个，刚才我们讲的说你给我写一段程序，他思考了多长时间？两分钟。你打完回车以后，两分钟他没理你，做完了以后再告诉你说我们整个用了两分钟，才给你输出了一个结果。每周三50次，这确实是有点费劲。

那贵到什么样的程度？O1 Preview的价格是GPT4O的3-4倍，输入100万TOKEN是15美金，输出100万TOKEN要60美金，这个是非常重的一个价格了。因为我们去写编程那个题的时候，刚才我说他写的特别话痨吧，直接输出了8,000多个TOKEN。按照100万TOKEN 60美金算的话，我等于那一次回车下去，我就已经花了大概0.5美金出去了，所以这玩意是非常贵的。

O1mini要稍微便宜一点点，100万的输入是3美金，输出是12美金，但是MINI可能有一些效果会稍微差一点。那比较一下4O，100万的输入是5美金，输出是15美金。
这个已经是现在大家可以用到的比较好的模型了，而4O mini就是4O蒸馏出来的小版本。100万的输入才0.15美金，100万输出是0.6美金。所以我现在大量的这种模型工作，都是使用的4OMini。而且现在API的调用还非常不完善。

怎么个不完善法？第一个，不允许加系统信息。你正常跟人聊天的时候，你说的话叫用户信息，他回复叫助理信息。正常我们去跟OpenAI聊天的时候，还有一个信息叫系统信息，我们先设定你是谁，张三李四，你擅长什么事，这叫系统信息。现在这个O1呢，是不支持系统信息的，也不支持函数调用，还不支持流式输出。

流式输出是什么？我们在GPT上跟人聊天的时候，GPT都是一行一行一个字这么出来的，因为它出的慢。如果你不是随想出来点什么，随出就会等很长时间。而这个O1压根就不支持这功能，你只能是打完回车生等，等到他彻底算完了以后，啪一把吐出来。Plus用户呢，直接就可以用，但不是很顺畅。为什么呢？他不能访问网页，现在只能是用他已经训练好的数据去给你回答，而且也没有搜索的接口。

思考的过程建议大家不要打开，因为你在这个Plus版本里头说，“现在O1不一给我去回答一个问题”，你打完回车以后，他告诉你说，“我现在在想，我在思考，我有一些什么样的问题。”他在不停的在变化。这个东西呢，如果你点他，给展开一个思考过程。我点开过，我问了一个问题以后，发现他思考的有中文的、有英文的，还有阿拉伯语的，讲的东西基本上是驴唇不对马嘴，完全在胡说八道。但是最后输出的效果并不差，只是中间思考的过程，我估计是什么呢，随便给你写一点信息，让你不要太着急。

所以这个中间思考过程大家就别点开看了。O1这一次的发布其实是非常匆忙的。为什么呢？第一个是钱真的不多了，要尽快完成融资，否则以OpenAI的尿性，肯定还是说我们再放个气球出来，放一个视频出来，让大家慢慢等，而不是说直接咔就把东西扔出来了。现在马上要融钱，据说他们准备融资60多亿美金，再贷款50亿美金。那么这些钱加一块，大概也就够他烧个半年或者八九个月这种水平，再往后可能还得再去找钱。

所以在这种情况下，有一个新的模型发布，对于他找钱来说是比较有好处的。而且O1的很多体验并不好，很多GPT上实现的功能其实都没有实现，包括刚才我们讲的不能接网页、不能接搜索、不能去做流式输出。
而且呢，还没有任何的多模态。比如，你要给他一张图，他认不出来。想让他去做题吧，你必须要先用GPT-4O把这个图识别好了，再把这个识别出来的题扔给他，再让他去做。他自己没有这个能力。而且O1其实并不太适合广大民众，广大民众真正需要的可能是他Orin猎户座大模型啊，而现在那个还没出来，到底什么时候出来不确定。OpenAI最近也不断有员工在离职创业，这对于吹了太多牛、拿不出产品的OpenAI来说，会造成非常多的困扰。

即使有这么多问题，GPT O1不是那么完善，但GPT O1依然是一个划时代的产品。O1应该怎么用？大家知道最早的程序员是怎么干活的吗？最早的程序员应该这样，首先在纸上写代码。那个时候这个机器是非常紧张的，不是说随时就有啊，个人电脑是很靠后才有的。所以呢，早期程序员都是在纸上写好代码，写完代码以后，拿打孔卡或者是打孔纸袋去编程。在这个袋子上打完眼以后，约时间，说我什么时间是要去上机。你要去约，约好了以后，到机房把这个纸袋也好或者是打孔卡也好，装到这个机器上，咔咔咔给你输进去，漫长的等待，在回收结果。回收完了以后，如果发现有错误或者不满意的地方，回去接着改程序去啊，然后再约下一次去上机。最早的程序员是这么干活的。为什么这么干？就是因为资源太少。

O1的使用其实可以参考刚才我们讲的过程。第一个，GPT Plus的账号上每礼拜只能使用几十次，所以一定要珍惜。第二个，就是很昂贵。如果你说我不希望被它限制，我要到这个API上直接调用，那么这个确实是可以突破限制，你愿意使用多少就使用多少，但特别贵。另一个就是反馈很慢，你不可能得到实时结果。

那么现在我是怎么用的呢？第一个，先用GPT-4O或者是4O MINI这样的模型整理提示词。我先要说我要干什么，请把提示词给我写好，要给你省一个非常复杂的提示词。在这个基础上你再改，改完了以后再让GPT-4O去给你修改，得到了一个完整的提示词，要把该问的事情都问好。做完了以后，满意了检查过了，一把塞给O1说行，这就是我要干的事，你去干去吧，进行漫长的等待，可能等个几分钟，接收完整的结果。因为他不能像4O似的，我随时聊，错了以后我再纠正你，我再告诉你哪错了，再给我改一改。他没有这个机会，因为交互次数实在太少，而且很贵。这是GPT O1的一个使用方法。如果你说我现在想用O1去解决一个问题了，建议你们像我这么干。
先用GPT-4O去整理提示词，整理完了以后，一把扔进去。这可以把这些珍稀的使用机会应用到最大价值。再往后，可能很多AI创业的厂商又该有噩梦了。现在，AI agent的创业公司，噩梦又轮到脑袋顶上了，因为每一次OpenAI发布产品，都会有创业公司突然死亡。

AI agent干的是什么呢？就是人工规划设计流程，将复杂的任务分摊到多个大模型，最终获得一个可用的结果。而GPT-4O基本上是把上面的活儿都替你干完了。你给它一个复杂任务，它替你分拆，分拆完了以后一步一步去思考，思考完了再反思，去检验结果，在结果里挑一个最好的，再把这个结论扔出来给你。

我们自己去设计的这些工作流，可能还没有O1内部设计的工作流合理。他这个可能又高效又合理，所以大部分当时做的AI agent，现在都没有什么用了。那么O1算不算一个端到端的系统呢？这个怎么说，响应速度和想一想的过程，说端到端稍微有一点点亏心。

那么现在GPT O1还不适合融入AI agent，因为它实在是太慢了。以前的AI agent要重新做，重新规划。怎么规划？原来的AI agent是很多小模型，通过一个流程处理一个明确的需求，然后再拼凑出结果来。那么现在就应该换了，还是用一堆AI小模型，在人工参与下，输出完整高质量的提示词。这应该是AI还可以干的事。

再把这个提示词扔给GPT O1，得到了结果之后再干嘛？再用那些小模型或者执行代码，再去把GPT O1的结果去分解。说到底要去做哪些操作，哪些的代码要去修改，哪个地方要去建文件，要把这个事情自己再去处理掉。因为这个O1后边的部分都没有，它只是负责把要求出进去，它把结果扔出来，它就干这件事。

GPT O1带来进步，肯定也会带来一些毁灭或者一些伤害，这个事永远都是这样。我们发明枪会有伤害，发明炸弹可能有伤害的，包括计算机也是对社会有伤害的。O1这样的东西，它会对社会带来什么样的伤害呢？第一个，原来我们一直思考的叫有钱人不作恶理论，这个事被打破了。很多人说不对啊，都讲万恶的资本，怎么有钱人就不作恶了呢？

大家想这样一个例子：一个有钱人跟一个穷人过独木桥，每次只能过一个人，这时候该怎么办？通常有钱人会向后退，让这个穷人先过去。为什么呢？因为有钱人身娇肉贵的，如果真的掉下去了，或者出点什么事，这所有的东西就都没法享受了。而穷人呢，一条烂命，其他啥也没有，他输得起。
但有钱人输不起。所以呢，以此为基础，很多西方人认为，只要财富积累到一定程度以后，就不会去做一些特别过分的事情。你会维护社会的规则，继续运转下去。这个也是很多西方人认为大模型不作恶的一个原因啊，因为大模型训练实在太贵了。有钱人是不会花了这么多钱去训练一个大模型，跑去干一些坏事。对于他们来说，没意思。

我记得以前，我们也遇到过类似这样的问题。那时是买瑞士军刀，一个东西一个刀好几百上千。我就问那个卖瑞士军刀的人：“我说这玩意这么老长，算管制刀具吗？”后来人家那个店长也跟我乐，说：“您见过买上千的刀出去挡人的吗？买上千的刀的人都是搁家里摆着的。有钱人是不干坏事的。”

但是GPT-01出来以后，这个就被打破了。为什么呢？失控了。现在不需要那么有钱，也不需要那么天才，每个人都有机会推动科技进步。那么，藏在深山或者地下室里的科技怪人，可能就会越来越多。甚至很多民科，我们管它叫民间科学家。以前这些人只能骗东西，他们是做不出真正的玩意来的。但是现在有了GPT-01后，这些科学怪人和民科，就有可能做出奇奇怪怪的东西来。

那么，社会就会从一个稳定的金字塔状态，变成了散乱的一团沙丘。原来你必须要汇集起整个社会的动力，来供养金字塔尖上的一点点人，成为大的科学家，汇集资源，才可以去做科研。现在不用了，我们拿这样的工具，每个人说：“哎，我想设计一个什么东西啊。”跟咱们看美剧有一个美剧叫《Young Sheldon》，人家小孩坐在家里捅吧捅吧，想去做核反应堆的，可能未来这个事情就会变得越来越容易了。

而且GPT-01其实依然会产生幻觉，他也经常会说错、忽视，认为经过反思、经过很认真的思考以后，他说的就不错了。而且GPT-01的幻觉，它的危害要比传统的这种幻觉要大得多。

咱们先讲一个著名的哈雷彗星笑话吧，大家理解一下这个幻觉是怎么产生的。这个故事是在1910年，当然也有一些其他年份的说法，反正就是哈雷彗星来的那年。故事的重点是信息传递的一个偏差。

说某部队一次命令传递过程如下：少校对值班军官说明天晚上8点左右，哈雷彗星将可能在这个地区看到。这种彗星每隔76年才看见一次，命令所有士兵着野战服在操场上集合。我将向他们解释这一罕见的现象。如果下雨的话，就去礼堂集合。我为他们放一部有关哈雷彗星的影片。讲的就是这样。

然后值班军官就对上尉说：“根据少校的命令，明晚8点，76年出现一次的哈雷彗星，将在操场上空出现。”
如果下雨的话，就让士兵穿着野战服列队前往礼堂。这一罕见的现象将在那里出现。上尉对中尉就说，根据少校的命令，明晚8点，非凡的哈雷彗星将身着野战服，在礼堂中出现。如果操场上下雨，少将将下达另一个命令。这种命令每隔76年才出现一次。

中尉对上士说明晚8点，上校将带领哈雷彗星在礼堂中出现。这是每隔76年才有的事情。如果下雨的话，少校命令哈雷彗星身着野战服，在操场上去。上士就对士兵说，在明晚8点下雨的时候，著名的76岁的哈雷少将，在少校的陪同下，身着野战服，开着他的彗星轿车，出现在操场前往礼堂的路上。

这个实际上就是一个幻觉产生的过程。当搜集更多的信息，而且在这个里边进行反复的推理、反复的传递的时候，那么，产生幻觉的过程就会几何级数上升。虽然GPT O1在推理的过程中，采用了一些手段来规避幻觉，输出一些内容以后，他自己会检查，会反思，但是你毕竟是经历了这么多的步骤，人家也是想了好几分钟才想出来的。综合算下来，他产生幻觉的几率还是在上升的。而且GPT O1也没有那么靠谱。

我用最传统的老虎过河的问题去问了GPT O1，依然是错误。老虎过河，就三只母老虎带着三只小老虎，从这个河的一岸要到另外一条岸去。三个母老虎会划船，三个小老虎里头有一只会划船。任何一个小老虎在没有母亲的陪同下，遇到其他的母老虎就直接被吃掉了。有什么方法可以让所有的老虎都过去？每条船上应该是可以走两个老虎，船上每一次至少要有一个会划船的老虎，而且呢，船必须是老虎划，不能自己从南岸到北岸，或者从北岸到南岸。

这个题呢，每一次GPT出什么新版本的模型了，我都会问，包括GPT Gemini cloud都去问了一遍这个GPO1。本来我是对他抱有巨大的这种期望的，你一个反思、推理这样的一个模型，做这种题还不是手到擒来的吗？结果依然是错的。在这一件事情上，他并没有比GPT4O强到哪儿去，还是到了第三步就直接出生错误。我就纠正他，这个特别有意思啊。第一次告诉我说我这样这样做，我说你哪哪有错。当你做成这样的安排以后，哪个小老虎就被吃掉了啊？他说对不起，我又搞错了啊。他又想了几分钟，告诉我说我换了一个思路你再看看。我告诉他，你这到同样的一步上，你犯了同样的错误，是另外一只小老虎被吃掉了。

这个时候特别逗，PPTO1就告诉我说，我发现了你这题有问题啊，这题是无解的。你应该调整一下这个题，让每条船上可以多坐几个老虎。
这给这个条件放的稍微宽松一些，否则这个题做不出来。那最后，我是把正确答案告诉GPTO1了。PO1把这个答案验证了一下，后来说：“你说的是对的啊，这个第一步应该怎么办，第二步怎么办。”整个都帮你验算了一下，都是没毛病的。

GPTO1并不能解决所有问题，而且像CPTO1这样的东西，为什么说它可能危害更大？所有要求把手放在方向盘上的自动驾驶，其实是最不安全的。你说我如果就要自己开车，这个事其实还是挺安全的，或者说我们符合一个驾驶安全的一个平均数。那你说我这已经彻底安全了，不需要方向盘，车上压根没方向盘，那这个事也没问题。

但是你说我现在有一部分副驾驶，你还要把手扶在这个方向盘上，你还不能睡觉，这个其实是安全隐患最大的。而现在的GPTO1呢，其实就是这样的一个状态。它能够解决一部分问题，但是具体哪一部分它解决不了，它自己也不知道。然后我们如果信任它，那就经常，它会把一些错误埋在整个的研究里边去，而且是很难被找到的啊，就会帮助大家去堆积“史山”。这是GPTO1绝对会干的。而且在这个过程中，如果它前面输出的效果非常好，那么它就可以累计人类对它的信任。后边它在输出错误结果的时候，被人类忽视，直接漏掉，直接放到研究报告里边，这个几率就会上升。所以现在还是一个比较危险的状态。

总结一下，GPTO1在今天早上凌晨发布了啊。这三点虽然并不完美，但是呢，依然是划时代的产品。之所以说划时代，是指明方向了啊，OpenAI老大的位置保住了。因为原来做到GPT-4、做到Gemini 1.5、做到Claude 3.5的时候，大家觉得没有前进方向了，我们把能干的活都干完了。现在O1出来，哎，大家向这个方向卷。当这个方向一指清楚了以后，谷歌、Anthropic，包括国内的各个厂商，就要开始去追赶了。

而且这一次OpenAI不一样，不是说上了一个，放个视频就完事了，而是真的让大家用上了。那么国内肯定会冲的啊。最后，英伟达应该会冲，因为一旦有这种新模型出来以后，所有的大模型厂商就会集中起来，更多的显卡进行训练。另外，GPTO1这样的模型进行推理，应该也是需要更多的显卡，而且可能只能上英伟达的，专门为Transformer优化过的那种LPU什么的，估计会有些捉襟见肘了。

在未来一段时间里，大家可以继续相信AIGC就是现在唯一的出路，大家可以继续在这条路上狂奔了。这就是我们今天讲的第一故事。