OpenAI 共同創辦人暨執行長 Sam Altman 近日在訪談中表示，他過去高估了 AI 技術進步帶來商業變革的速度。他曾創辦 Loopt，並於 2014 至 2019 年擔任 Y Combinator 總裁，長期看好技術變革為新創企業帶來的機會。如今，他認為，AI 模型能力提升與企業真正採用 AI 之間存在明顯落差；即使模型能力快速進步，企業仍需要時間調整既有制度、工作流程與採購決策，因此 AI 對整體經濟的影響可能比他原先預期更晚出現。
AI 顛覆產業為何卡關？OpenAI 執行長點出強大模型敵不過「經濟慣性」
《RuntimeWire》報導，Sam Altman 在媒體平台 Fireside Alpha 發布的一段影片中表示，他原本以為 GPT-4 在 2023 年推出後，AI 很快就會對產業帶來更大的衝擊。但實際情況並非如此，軟體產業受到 AI 影響的速度比他預期更慢。Sam Altman 認為，關鍵原因在於經濟本身具有很強的慣性。GPT-4 於 2023 年 3 月推出。OpenAI 當時表示，GPT-4 是一款多模態模型，在多項專業及學術測驗中的表現已達到人類水準，但也承認，模型在許多實際應用情境下仍不如人類。
Sam Altman 現在認為，AI 技術進步與企業實際導入 AI，其實是兩件不同的事。近年 AI 模型的能力可以隨著研究突破和新產品推出快速提升，但企業若要真正利用這些能力，還得逐步調整軟體系統、資料存取權限、預算配置、合規流程、員工職責及客戶使用方式。即使 AI 技術快速進步，也不代表企業和整體經濟會立即受到同等程度的影響。
Sam Altman 表示，這種落差可能讓 AI 帶來的產業轉型更加平穩、也更加緩慢，而經濟本身的慣性並不代表 AI 發展已經停滯。他仍認為，AI 將成為人類歷史上最具影響力的技術之一，只是實際普及到企業與社會的速度，可能比他過去預期更慢。今年 5 月，Sam Altman 在澳洲聯邦銀行一場活動中表示，儘管 AI 技術快速進步，企業目前的採用程度仍處於早期階段。他也坦言，自己原本預期到這個時間點，應該已經有更多入門級白領工作消失；根據該銀行對談話內容的描述，Sam Altman 表示，他很慶幸當初的預測過於激進，實際情況並沒有那麼快發生。
《RuntimeWire》指出，到了今年 7 月，Sam Altman 也表示，前沿 AI 實驗室未來可能需要適度放慢開發速度，讓社會有時間因應 AI 能力的快速提升。當時他主要是從 AI 安全與制度準備的角度出發，而這次的說法則進一步指出，即使強大的 AI 系統已經問世，企業要真正改變既有的工作方式和營運流程，仍需要一段時間。
AI 技術狂飆但企業導入緩慢：OpenAI 千億估值面臨「落地」考驗
Sam Altman 曾表示，他擔心未來 AI 可能由少數企業、模型或個人掌控，讓大多數消費者失去影響 AI 發展方向的機會。《Business Insider》提及，與此相比，Anthropic 執行長 Dario Amodei 則主張政府應加強 AI 監管，但 Sam Altman 認為，過度監管可能是在以自由換取安全。在 AI 模型開放程度方面，Anthropic 上個月也是唯一一家未簽署支持開放權重模型公開信的大型 AI 公司。中國近年積極採用開放權重模型，讓部分美國企業認為，美國也應採取類似策略，以免在 AI 競賽中落後中國。
這些不同立場，也反映出 AI 產業目前面臨的另一項問題：技術進步的速度，是否真的能轉化為企業與經濟層面的實際效益。今年 3 月，OpenAI 表示已完成 1,220 億美元的承諾融資，融資後估值達 8,520 億美元，相關數字由 OpenAI 提供。這筆巨額資金反映出 OpenAI 對 AI 長期發展的押注，也就是隨著模型能力持續提升，AI 最終將成為消費產品、軟體開發及企業工作的核心基礎設施。
不過，《RuntimeWire》指出，如果企業採用 AI 的速度比預期更慢，OpenAI 可能需要更長時間才能看到這項投資帶來的廣泛經濟回報。企業在導入 AI 前，仍得處理系統整合、安全控管及工作流程調整等問題，AI 開發商也必須提供能在現有企業環境中穩定運作、產生可靠成果的產品。
對新創公司而言，這也代表短期內想靠 AI 顛覆既有軟體市場，可能沒有過去想像中容易。《RuntimeWire》指出，企業客戶往往已經建立完整的資料、工作流程與合約體系，即使 AI 模型能力大幅提升，也不代表他們會立即更換原有的軟體供應商。新進業者仍有機會搶占市場，但除了技術優勢，也必須降低企業導入 AI 的成本與障礙。
《RuntimeWire》補充提到，AI 產業目前真正需要時間的，可能不是模型能力的提升，而是企業適應 AI 的速度。模型可以快速獲得新能力，但企業要改變既有的軟體、流程與工作方式，往往需要更長時間。這也讓原本被認為可能很快遭到 AI 顛覆的軟體公司，獲得更多時間調整與轉型。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《RuntimeWire》、《Business Insider》，圖片來源：Unsplash。
