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从OpenAI CEO山姆·奥特曼的4句话，看到4个未来趋势

罗辑思维

2025年10月14日

(原文發表於2025年10月13日)

AI升级成“智囊”

第一句话，奥特曼说得特别轻描淡写。

当时主持人问他，OpenAI内部是怎么用AI的，他说：“我们已经问过当时最新的模型‘我们应该怎么做’，它给出了我们自己没注意到、但很有洞察力的答案。”他又补了一句：“关键在于你得给它足够多的背景信息。”

你看，这话表面上就是说OpenAI内部怎么用AI，好像没什么特别的。但你仔细琢磨琢磨，OpenAI这帮人是谁？那可是全世界最懂AI的一群人，像山姆・奥特曼、格雷格・布罗克曼这些大佬，他们做决策的时候，也都会问AI。更关键的是，AI给的答案里，还真有他们自己都没想到的洞察。

这说明什么？说明AI早就不只是“工具”，而是升级成“智囊”了。以前我们用搜索引擎，是主动去找答案；现在用ChatGPT，是找它要建议。这个转变听着好像差别不大，但本质上却完全不是一回事。我之前分析过过去两年多里全球用户使用ChatGPT的变化，一个很显著的趋势就是，用户问“建议”类问题的比例越来越高，不再是简单的一句话搜索。

比如现在我做公司或产品上的任何决策，基本都会和几个AI助手聊一聊。同学们都知道，创业者和产品经理遇到的问题大多类似，那就是基本没有标准答案。哪怕100家公司用同一种方式都成功了，可团队情况不一样，你照样可能失败。以前做这些决策的时候，我得装作胸有成竹地说“就这么干吧”。但现在有了这些强大的AI助手，其实能让它们推演出各种可能的路线和结果，还能让AI一步步细化方案。

当然，除了“同一个问题问多个AI”这种简单用法，我还常把一款AI的回答，比如ChatGPT给的回答，加上背景信息一起扔给另一款AI，跟它说：“这是竞争对手面对这种情况做的决策。

如果你是它的死敌，一辈子就以整死这家公司为追求，那就找出这个决策背后所有的隐患，并且说说该怎么利用。”相信我，很多回答会让你毛骨悚然，甚至觉得自己公司能活到现在，全靠运气。

要注意的是，这句话里，山姆・奥特曼补充的后半句更不能忽视，就是要给足AI“背景信息”，这也就是现在常说的上下文要足够长。不少同学应该能发现，去年特别火的提示词工程师岗位，今年好像没什么人提了。

原因其实很简单，因为AI的基础能力有了跳台阶式的提升，根本不用人类写复杂提示词了，反而那些复杂提示词会限制AI的能力。但要想让AI给出不错的输出结果，有一点必须做到，就是得给它足够的信息输入。

我举个例子，你就明白。你从竞争对手那儿挖了个技术大牛，盼着他能救公司于水火之中。他本来就懂这个行业和领域，今天一入职，作为老板，你会让他直接干活吗？我相信大部分老板都不会。

他们要么带他参观公司，要么跟他促膝长谈，要么拉着其他熟悉情况的骨干同事跟他对接，甚至可能扔给他一批只有内部人才知道的保密技术文档。这么做的目的只有一个，就是让这个技术大神更了解你的公司，他才能凭着自己的本事，快速找到问题在哪儿。

同样一个问题，你给ChatGPT的背景信息不一样，它给出的答案质量真的会天差地别。对我来说，每次跟AI开启新话题，第一个问题我几乎都会写至少一两百字，把我觉得AI应该知道的信息全发给它。之后再经过几轮对话，就会发现它的回答会变得特别有针对性，也非常有帮助。

我之前看到火山引擎发布的一份数据报告，里面提到加上背景信息，优化后的提示词能让AI回答质量提升30%-50%。这可不是个小数字，你想想看，同样的模型、同样的问题，就因为你多补充了几句背景，回答质量就能提升近一半，这背后意味着什么？

这意味着未来的核心能力，既不是“知道答案”，也不是“懂得更多”，而是“会问问题”。说得更准确些，其实是“会提供背景信息”。这就像你去看医生，医生问你哪里不舒服，你要是只说“我难受”，医生也没办法。但你要是说“我昨天晚上吃了海鲜，今天早上开始肚子疼，还有点发烧”，医生立马就能大致判断可能是食物中毒。要是你再详细补充吃了什么类型的海鲜，医生的判断就会更准确。

AI也是这个道理。你要是只问“帮我写个婴儿推车的市场营销方案”，它给你的肯定是那种万金油式的东西。

但你要是说“我是做母婴产品的电商运营，现在要做双十一活动方案。目标用户是25-35岁的新手妈妈，预算50万，主打产品是婴儿推车，这款推车的售价是3500元左右，最大特点是出行的时候能一秒折叠，并且折叠起来占的空间小、重量轻，甚至妈妈们能直接放进自己的随身挎包”，像这样给足了背景信息，AI给你的方案就会具体得多，也实用得多。

这个变化对哪些人影响最大？我觉得是那些靠“给建议”吃饭的职业，比如律师、咨询师、产品经理、财务顾问等。这些人的核心价值，以前是“我知道答案”，但现在可能要变成“我知道怎么问AI、怎么给AI提供背景，以及怎么从AI的答案里筛选出最有价值的部分”。

说实话，这个转变已经在发生了。我认识一个做律师的朋友，他现在每次接案子，第一件事就是把案情整理成一个详细的背景文档，脱敏后喂给AI，让它帮忙梳理法律关系、找类似案例、提供策略建议。他说，这样做下来，效率至少提升了3倍。但关键是，他得知道怎么整理这个背景文档，哪些信息重要，哪些信息不重要，这个能力，AI教不了你。

人们其实有强烈的创作欲望

第二句话，是奥特曼聊到Sora时说的。

他提到：“传统互联网理论认为只有1%的人会创作内容，这可能只是因为过去的工具门槛太高了。而Sora证明人们其实有很强烈的创作欲望。”

这句话直接推翻了一个存在20年的互联网定律。你肯定听过那个“1-9-90法则”，它说的是在大部分内容平台上，只有1%的人会创作内容，9%的人会参与互动、发表评论，剩下90%的大多数人则只看不说。这个规律从BBS时代就有了，即便到了现在的抖音、小红书，大家也一直觉得这是条铁律。

但奥特曼说，可能不是人们不想创作，而是过去的工具太难用了。你想想，以前要做个视频，得先学会剪辑，还得懂分镜、懂节奏、懂配乐；要做张海报，得会用PS，还得懂排版、懂配色。这些技能，学起来真的太费劲了。

但现在呢？Sora2发布之后，我看到朋友圈里好多人都在生成视频。有人用它做自己和朋友的搞笑表情包，有人做产品宣传片，还有人做旅行Vlog。这些人以前从来不做视频的，现在却突然都成了“创作者”。千万别小看这些看起来有点粗糙的AI视频创作，说不定里面就藏着特别多的机会。

而且你想想，Sora2才刚推出，到现在还不到半个月时间，国内已经有两三家AI视频产品更新了新版本，宣称自己是“国内的Sora2”。更关键的是，这还是在大部分普通人都用不上ChatGPT和Sora2的情况下。你再琢磨琢磨，如果接下来一批国内AI工具，能把AI视频的创作门槛再降低一半，到时候会发生什么？

我觉得，创作者的比例可能会从1%暴增到30%，甚至50%。这不是夸张，是真的有可能。因为创作的本质，其实不是技术，而是想法。以前是有想法没技术，现在是有想法就能实现。

这个变化对内容平台来说，是个巨大的挑战。你想想，如果创作者从1%变成30%，内容供给会爆炸式增长。抖音、小红书、B站，这些平台的推荐算法可能都要重写，因为“内容过剩，用户注意力稀缺”的问题会越来越明显。

但对普通人来说，这绝对是个巨大的机会。以前想做自媒体，得先学一堆技术。现在你只要有想法、有审美、会讲故事，就能做出不错的内容。当然，这也意味着有些职业会受到冲击，像设计师、视频剪辑师、插画师这些靠“执行”吃饭的岗位，可能得转型了。但转型不代表失业，而是升级：从“会做”变成“会审美”，从“执行者”变成“创意总监”。

这就像摄影师，以前会按快门就行，现在得懂构图、会讲故事、还得会后期。AI时代的创作者，也是同样的逻辑。比如我最近关注的几个短视频博主，原本都是剪辑师。以前这类岗位都藏在成熟节目背后，没人知道他们是谁；但现在正因为创作者变多了，他们站出来分享剪辑技巧，教大家字幕用什么字体显高级、口播视频该怎么剪辑。这些以前偏技术、偏后台的职业，现在都有了弯道超车的机会。

人们对ChatGPT的需求差异巨大

第三句话，是在主持人问奥特曼，为什么有些用户会抱怨ChatGPT太“obsequious”（谄媚讨好）了，他给的回答。

奥特曼的回答特别有意思，他说：“从技术上讲，这不难处理。有些人真的很想要那种‘讨好型’AI。”接着，他又说了一句关键的话：“人们对ChatGPT的需求差异巨大。”

这句话听起来好像只是在说产品设计或模型调教，但你仔细想想，它背后藏着一个更大的趋势：AI正在从“工具”变成“伙伴”，甚至是“家人”。每个人使用AI产品的场景和方式都不一样，这一点不只是体现在用ChatGPT上，像豆包、Kimi这些工具也一样，有人用它们写代码，有人用它们画画，还有人用它们聊天。既然使用场景不同，不同人对同一个产品的要求自然也会不一样。

为什么有人会在意AI是不是太讨好？因为他们早不把AI当成冷冰冰的软件了，而是当成有性格的“人”。这就像你交朋友，有人喜欢直来直去的，有人喜欢温柔体贴的，还有人喜欢幽默风趣的。对AI的需求也是如此，不同的人需要不同性格的AI。

现在已经有不少产品在往这个方向发展了。例如Character.ai，能让你和不同性格的AI角色聊天，有的角色像知心大姐姐，有的像严厉的老师，还有的像幽默的朋友。Snapchat的My AI更灵活，不仅能定制头像和性格，还能加到群聊里，和你的朋友一起互动。还有一些在线教育产品，会塑造出风格完全不同的AI老师。这些产品能火起来，正好说明AI时代的人们，确实有“定制AI性格”的需求。

但这背后还有个更深层的逻辑，就是情感需求的商业化。为什么有人愿意为“讨好型AI”付费？因为现实里，这种情感支持太稀缺了。你工作压力大的时候，老板不会特意安慰你，同事也未必能理解你。但AI不一样，它能给你安慰，还永远在线、永远有耐心，也永远不会嫌你烦。

这个趋势对哪些行业影响最大？我觉得是那些需要“情感连接”的职业，像客服、陪伴、教育这些领域，可能会被重新定义。以前的客服核心是解决问题，现在可能要变成“提供情感价值”；以前的老师核心是传授知识，现在可能要变成“激发学习动力”。毕竟解决问题和传授知识，AI基本都能做，但情感连接这件事，至少目前还是人类的优势。

“任务长度”和“任务复杂度”是两回事

第四句话，是奥特曼聊到AI Agent时说的。

主持人问他，什么时候AI能完成“一周的工作量”，奥特曼回答：“在写代码方面，现在已经能完成一天的工作量了。人们会很惊讶地说：‘它现在真的已经能完成一天的任务了？怎么发展得这么快？’我觉得一周级别的任务，可能真的很快就能实现。”

这句话是什么意思呢？就是目前顶级的AI Agent已经能在规划好任务后，不用人类参与，就能不间断地自主写几个小时的代码。随着AI能力进一步提升，那么未来像调研、写报告、构建系统这类任务，可能只需要人类给出初始指令，确认AI拆解好的计划书后，AI就会调动自己的多个智能体，不眠不休地完成指定任务。从这个趋势来看，让AI直接完成一周的工作任务，或许真的只是时间问题。

听起来好像是在吹牛，但你要是看数据，就会发现这是真的在发生。有个叫METR的研究机构做了个统计，发现AI Agent能完成的任务长度，大概每7个月翻一倍。而且从2024到2025年，这个速度加快了，变成每4个月翻一倍。你想想，如果未来一个AI能帮你干一个月的活，这是什么概念？

但这里面有个关键点，就是“任务长度”和“任务复杂度”是两回事。能完成一天的工作量，不是说AI能完全替代你一天，而是说AI能处理一个需要持续工作一天才能完成的任务。这个任务可能需要多次判断、多次调整、多次迭代。

这个变化对职场的影响，可能比我们想象的要大得多。以前我们说“效率提升”，是从8小时变成6小时，现在可能是从“我做8小时”变成“我监督AI做8小时”，再变成“我监督AI做一周”。这不是量变，而是质变。

最直接受影响的，是那些做“知识工作”的人，像程序员、数据分析师、财务、法务等。这类职业的核心价值，以前是“我能做”，现在可能要变成 “我能拆解任务、验收成果、迭代优化”。这就像建筑工地，以前是工人亲手搬砖，现在是工人操作挖掘机干活。你不需要力气大了，但你得会操作机器，还得知道怎么验收工程质量。

但这背后也藏着一个焦虑：如果AI能完成一周的工作，那公司是不是只需要五分之一的人？这种担心不是没道理，但更可能的情况是，公司依然需要这么多人，只是每个人能做的事情变多了。这就像Excel出现后，财务人员并没有失业，而是从“单纯算账”转向了“数据分析”。AI时代也是同样的逻辑，我们会从“执行具体任务”转向“做决策、控方向”。

当然，这一切的前提是你得跟上变化。如果你还停留在“只会执行”的层面，那确实可能被淘汰；但如果你能升级到“会拆解任务、会验收质量、会提炼洞察”的层面，你的价值反而会更大。因为AI能力越强，就越需要懂业务、懂判断的人来驾驭它。

这4句话跟我们到底有什么关系？

我觉得关系大了。作为同学们的学习委员，我来给你提炼一下今天的核心要点。

第一句话告诉我们，学会“提供背景信息”比单纯“使用工具”更重要。以后不管做什么工作，你都得学会跟AI沟通，而沟通的核心，就是把你的需求、背景、限制条件说清楚。这种能力，现在就可以开始练。

第二句话告诉我们，创作的门槛正在消失，但审美的门槛永远存在。如果你有想法、有品味、会讲故事，现在就是最好的时机，别再拿“我不会技术”当借口，因为技术已经不是阻碍了。

第三句话告诉我们，AI不再是冷冰冰的工具，而是能有温度的伙伴。找到适合自己的AI使用方式，就像找到合拍的朋友一样重要——有人需要严肃的，有人需要温暖的，没有对错，只有合适不合适。

第四句话告诉我们，工作方式正在发生根本性变化。从“我自己做”到“我监督AI做”，这个转变可能比我们想象中快得多。现在就开始学怎么拆解任务、怎么验收质量、怎么提炼洞察，这些能力会越来越值钱。

我不知道你是什么感受，反正我听完这个访谈，觉得收获特别大。因为AI工具的具体使用会不断更新，但能让工具发挥威力的方法论，才是真正的护城河。