核心内容摘要
汇川H5U系列PLC程序，汇川IT7000系列触摸屏 IT7100E+H5U程序 一个界面搞定...
OpenAI 最近的日子不好过。
高层内斗、董事会宫斗这些破事儿大家都听说了。
但你要是以为他们这就没空搞事情了那就大错特错了。
就在刚刚OpenAI 毫无征兆地甩出了三个重磅炸弹。
第一个能把你的 AI 变成私人医生。
第二个能把你的 AI 助理变成真正的员工。
而第三个第三个可能会让你——以及我们绝大多数人——彻底沦为看客。
当你读完最后一个消息你可能会对自己每天朝九晚五的工作产生一种前所未有的危机感。
炸弹一ChatGPT Health你的赛博医生上线了先说个大家都关心的ChatGPT Health。
OpenAI 官方在 ChatGPT 里开辟了一个专门的健康版块。
别以为这只是个新的聊天模式这是一个独立的产品有自己的空间有自己的记忆最关键的是——它能连接你真实的医疗数据。
数据不说谎目前全球每周有超过
3亿人向 ChatGPT 咨询健康问题。
OpenAI 并不是看着这个数据发呆而是直接把它做成了核心战略。
这意味着什么你可以把 Apple Health 的睡眠和运动数据、MyFitnessPal 的营养摄入数据甚至是通过 Bewell 连接的真实医疗记录覆盖超过200万美国医疗服务提供商全部喂给它。
虽然初期只在美国市场试水但我敢打赌未来手动上传验血报告的功能绝对少不了。
OpenAI 消费产品 CEO Fidji Simo 的野心写在脸上把 ChatGPT 变成全能的私人助理管你吃喝拉撒睡。
Simo 还讲了个自己的故事挺吓人的她曾因肾结石感染住院实习医生随手开了个抗生素。
结果她用 ChatGPT 一查病史发现这药可能会激活她几年前的旧疾。
实习医生后来承认查房时间太短根本没空细看病历。
隐私狂魔请放心OpenAI 承诺健康对话是物理隔离的。
你的病情不会被用来训练模型也不会串味到其他聊天里。
考虑到这个行业的敏感性这算是下了血本的承诺。
为什么要搞这个背景其实挺沉重的。
OpenAI 透露每周有超过100万用户会在对话中流露出明确的自杀或自残倾向。
这个数字触目惊心也解释了为什么 OpenAI 这次如此严肃地对待健康功能。
目前欧盟、瑞士和英国还用不了大概率是数据法规卡住了但信号已经很明确了OpenAI 不想只做一个陪你聊天的机器人它想成为医疗巨头。
炸弹二他们在用你“真实的工作成果”训练 AI如果说第一个炸弹是救命的那这第二个炸弹可能会让很多白领背脊发凉。
据 Wired 爆料OpenAI 正在要求外包人员上传他们真实的、完整的工作成果用来训练下一代 AI。
我得把话说明白点。
这不是让你写什么“日常任务描述”那是小儿科。
他们要的是干货你熬夜做的 PPT你掉头发写出来的复杂 Excel 表格那些改了八百遍的代码库而且不仅是简单的活儿。
OpenAI 明确指定他们要那种需要数小时甚至数天才能完成的复杂任务。
目的很赤裸建立一个人类表现的基准线以此来衡量 AI 到底什么时候能在各个领域彻底碾压人类。
这事儿有多讽刺 2025年一大波公司裁员理由是“AI 降本增效”。
Sam Altman 甚至暗示有些岗位本来就是没必要的。
现在倒好OpenAI 反过来要这些“被认为可有可无”的工作成果把它们变成训练下一代 AI 的养料。
这简直是让人类自己给自己的棺材板钉钉子。
这组数据你得知道根据微软2025年的数据有500万白领岗位包括业务分析师、客服代表、销售工程师正面临灭绝风险。
Anthropic 的 CEO Dario Amodei 更是直言不讳未来5年内AI 可能会消灭 50% 的初级白领工作。
这就不难理解为什么现在的大学生都在“逃离办公室”了。
2025年有40%的应届毕业生选择去干蓝领修水管、搞电工、盖房子。
在美国电工年薪能干到20万美刀。
毕竟AI 再牛逼暂时也没法顺着网线爬过来给你修马桶。
炸弹三AI 刚刚在“抽象推理”上击败了人类最后这个炸弹可能会颠覆你对“智能”的理解。
GPT-
2 版本刚刚在 ARC-AGI 2 基准测试中击败了人类平均水平。
这个测试不是考背书而是考抽象推理——也就是我们引以为傲的“通用智能”。
数据对比很残酷人类在这个测试上的平均分60%GPT-
2 裸跑得分
%一个叫 Poetic 的系统基于 GPT-
2 开发75%看到了吗比人类平均水平高出整整15分而且成本低到令人发指做一道题还不到8美元。
这个测试的设计者 François CholletKeras 之父本来是想为难 AI 的。
每道题都是全新的没法靠背题库作弊。
结果 AI 不仅没被难住反而通过一种叫“元系统架构”meta-system architecture的方法——简单说就是学会了像人一样分步骤思考、自我纠错——实现了反超。
OpenAI 的联合创始人 Greg Brockman 把这称为“能力盈余”capability overhang。
意思就是现在的模型其实已经强得离谱了只是我们要么不会用要么没发掘出来。
再看一组吓人的内部数据GDP-Eval用 GPT-5 Thinking 处理知识工作AI 胜过人类专家的概率是 **38%**。
用 GPT-
2 Thinking胜率飙升到 **70%**。
用 GPT-
2 Pro最新系统胜率达到了 **75%**。
结论很扎心在定义明确的专业任务上AI 在四分之三的情况下都比专家强。
既然如此我们该焦虑哪一个是担心 ChatGPT 知道了你的病历 还是担心 ChatGPT 干活比你更溜其实答案可能在第三个选项里最让人焦虑的不是 AI 太强而是你还根本不知道怎么用它。
OpenAI 2026年的信号已经很明确了通往 AGI通用人工智能的路不仅仅是把模型做得更强更是教会人类怎么去用它。
如果你还把 AI 当成一个只会写写邮件的玩具那你可能真的危险了。
现在的你是打算学会驾驭它还是等着被它取代评论区聊聊看谁的危机感更重。
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