OpenAI 双核心揭秘未来蓝图：从“氛围编程”迈向“氛围研究”

在最近一次与 a16z 播客的对谈中，OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 与首席研究官 Mark Chen 深度披露了公司后 GPT-5 时代的核心愿景：构建一个能够自主发现新知识的“自动化研究员”。这一目标标志着 AI 从工具性应用迈向科学探索的全新阶段，也预示着研究范式正从“氛围编程”向“氛围研究”演进。 GPT-5 的设计初衷，正是为了解决此前模型体系中的核心矛盾——即时响应与深度推理之间的割裂。过去，用户需在快速回答的 GPT 系列与耗时数小时的推理模型 o 系列之间做出选择。而 GPT-5 的突破在于，它能智能判断任务所需的推理深度，并自动完成相应思考过程，实现“默认推理”与“智能体行为”的融合。这不仅简化了用户操作，也为构建长期、复杂的研究型 AI 奠定了基础。 随着模型能力的跃升，传统评估体系逐渐失效。Pachocki 指出，许多现有基准已接近饱和，单纯提升分数已无法反映真实进步。真正的衡量标准，应转向模型能否在数学、编程等高难度领域实现“真正的发现”。他特别提到，当前模型在竞赛中的表现已展现出突破性潜力，这正是迈向科学发现的信号。 未来五年，OpenAI 的核心使命是打造“自动化研究员”——一个能自主提出问题、规划路径、执行实验并得出新结论的 AI 系统。这一目标的关键挑战在于延长推理时间跨度，从当前的数小时拓展至数月甚至数年。在此过程中，模型需具备强大的记忆、规划与纠错能力，尤其在面对失败时能持续迭代，正如解决一道复杂数学题：尝试、失败、反思、重构。这种“鲁棒性推理”正是研究的本质。 强化学习与编程能力的融合，成为实现这一愿景的双轮驱动。Pachocki 强调，大规模语言模型为强化学习提供了近乎无限的“试验场”，使 AI 能在复杂环境中自主探索目标。而 GPT-5 Codex 的发布，则标志着推理能力正被转化为真实世界中的实用工具。新一代 Codex 不仅处理代码逻辑，更关注风格、效率与协作性，推动“氛围编程”成为主流。而这一趋势，正悄然演变为“氛围研究”——研究者不再依赖线性推导，而是借助 AI 在直觉与探索中发现新路径。 在人才与文化层面，OpenAI 坚持以基础研究为核心，吸引来自物理、理论计算机、金融等多元背景的顶尖人才。Pachocki 强调，真正重要的不是社交影响力，而是解决问题的能力与对重大问题的执着。研究的本质是与不确定性共处，需要毅力、诚实与对“有趣问题”的直觉。团队鼓励多样化的研究风格，既包容创造性思维，也重视严谨执行。 尽管方向明确，OpenAI 仍保持开放探索。从扩散模型到代码推理，各研究路径最终都将汇聚于“自动化研究员”这一终极目标。面对资源投入问题，两位主管不约而同指向“计算”——他们坚信，算力仍是当前乃至长期制约 AI 前沿突破的“常量”，而非数据或算法。 这场对话不仅描绘了 OpenAI 的未来蓝图，更揭示了一个新范式：AI 不再只是回答问题的助手，而正成为推动科学进步的主动探索者。