OpenAI变革开发者大会模式，GPT-5发布悬念留待未来

8月6日消息，OpenAI在去年于旧金山举办的首届开发者大会上引起了业界的广泛关注，虽然大会亮点颇多，包括发布了一系列创新产品和工具，但其中备受期待的GPT Store——一个原旨在成为AI应用分发平台的项目，最终并未能如预期般取得成功，这反映了即便是前沿科技企业，在探索新兴商业模式时亦会面临挑战与不确定性。

然而，今年的活动将相对低调。本周一，OpenAI 宣布，将其 DevDay 开发者大会转型为一系列聚焦开发者的参与式会议。公司还确认，在 DevDay 期间不会发布下一代主旗舰模型，而是将重点放在其 API 和开发者服务的更新上。

OpenAI 发言人透露：“我们不打算在开发者大会上宣布我们的下一个模型。我们将更多地专注于向开发者介绍现有资源，并展示开发社区的故事。”

今年的 OpenAI DevDay 活动将于 10 月 1 日在旧金山、10 月 30 日在伦敦和 11 月 1 日在新加坡举行。所有活动都将以研讨会、分组讨论、OpenAI 产品与工程团队的现场演示，以及开发者会议的形式举行。注册费用为 450 美元，报名截止日期为 8 月 15 日。

最近几个月，OpenAI 在生成式人工智能领域采取了更为稳健的迭代策略，而非追求突破性的飞跃。公司选择精细打磨和微调其工具，同时训练其当前领先模型 GPT-4 和 GPT-4 mini 的后续产品。公司已经改进了提高模型整体性能的方法，并尽量减少模型偏离预定轨道的频率，但据某些基准测试，OpenAI 似乎已经失去了在生成人工智能竞赛中的技术领先地位。

其中一个原因可能是高质量训练数据越来越难找到。

像大多数生成人工智能模型一样，OpenAI 的模型是在大量网络数据的基础上训练的 —— 许多创作者选择封锁其数据，因为他们担心自己的数据会被剽窃，或者他们无法得到应有的认可或报酬。根据人工智能内容检测与抄袭检测工具 Originality.AI 的数据，全球前 1000 个网站中有超过 35% 现在阻止 OpenAI 的网络爬虫。麻省理工学院数据来源计划研究也发现，大约 25% 的“高质量”数据已从用于训练 AI 模型的主要数据集中被排除。

研究机构 Epoch AI 预测，若当前的数据访问屏蔽趋势持续下去，开发者将在 2026 年至 2032 年之间耗尽可用于训练生成人工智能模型的数据。这一点，加上对版权诉讼的恐惧，迫使 OpenAI 与出版商和各种数据经纪公司签订了成本高昂的许可协议。

据说，OpenAI 已开发了一种推理技术，可以提高其模型在某些问题上的响应能力，特别是在数学问题上。公司的首席技术官米拉·穆拉蒂（Mira Murati）承诺，未来的 OpenAI 模型将具有“博士级”的智能。这一前景虽然充满希望，但也面临巨大的压力。据悉，OpenAI 在培训其模型和雇佣高薪研究人员方面耗资数十亿美元。

时间将证明 OpenAI 在处理众多争议的同时是否能实现其宏伟目标。无论如何，放慢产品周期可能会有助于反驳那些声称 OpenAI 在追求更强大的生成人工智能技术时忽视了 AI 安全工作的说法。

OpenAI计划推出新一代AI模型订阅服务，曾探讨每月2千美元收费标准

近日消息，OpenAI管理层探讨了针对即将面世的大规模语言模型——Strawberry与Orion，引入订阅制服务的可能性，并一度提及每月订阅费用可能高达2000美元（折合约14221元人民币）的方案。

相比之下，当前ChatGPT Plus的订阅服务费则维持在每月20美元的亲民水平，这一讨论揭示了公司在探索不同定价模型，以适应不同用户群体和产品特性。

此举不仅将影响 OpenAI 的市场定位，还可能重塑整个 AI 对话产品的定价格局，包括谷歌、Anthropic 等竞争对手。

OpenAI 日本子公司 CEO 长崎忠雄（TadaoNagasaki）此前还透露，OpenAI 代号为“GPT-Next”的新一代模型计划在今年晚些时候发布，性能预计将比现有的 GPT-4 模型强大 100 倍。

OpenAI确认ChatGPT文本水印研发进展，面对技术障碍仍积极前行

8月5日消息，OpenAI最近确认，他们确实在研发一种高精度识别ChatGPT生成文本的创新工具，该技术涉及文本水印，意在提升内容溯源与真实性验证的能力。

不过，OpenAI官方指出，该技术目前仍面临多重技术挑战，因此尚未公开发布。这反映了OpenAI在追求技术进步的同时，也兼顾着技术成熟度与实际应用的考量。

据了解，通过文本水印，OpenAI 将只专注于检测来自 ChatGPT 的文字，而不是来自其他公司模型的文字。其将通过对 ChatGPT 选择单词的方式进行微小的更改来实现这一点，本质上是在文字中创建一个不可见的水印，以后可以被一个单独的工具检测到。

OpenAI 称，文本水印是他们探索的多种解决方案之一，其他还包括分类器和元数据，旨在确定文本的来源。尽管在某些情况下，文本水印技术表现出色，但面对翻译、改写或插入特殊字符等篡改行为时效果会下降。此外，该技术可能对某些群体产生不成比例的影响，例如非英语母语人士。

OpenAI 表示，由于这些复杂因素及其对整个生态系统潜在的影响，OpenAI 表示将谨慎推进文本溯源技术的研究，并优先考虑视听内容的认证工具。