德米斯·哈薩比斯表示，我不擔心高品質人類數據的短缺 我們已經擁有足夠的數據來構建強大的系統和生成有用的合成數據的模擬 「我們現在已經達到這個階段了」

山姆·奧特曼表示，人工智慧將很快讓任何人僅通過用簡單的英語描述來創建軟體。 任何有想法的人都可以描述它，然後人工智慧將為你構建、調試和部署它。 "如果你有一個好主意，人工智慧將為你實現它。"

想像一下，如果 OpenAI、Google、xAI、Anthropic 和 Meta — 聯合他們的計算能力來建立一個超智能。 即使這個目標未能實現，我們也會非常接近它。

GPT-5 是一種超智能，直到它被推出為止

詹森·黃表示，所有移動的機器將很快變得自主 未來的工業將有兩個工廠：一個用於硬體，一個用於人工智慧 每一家工業公司都將成為人工智慧公司——否則就不會是工業公司

目前大型語言模型（LLMs）最大的弱點是它們無法像人類一樣從經驗中學習。 我們通過從錯誤中學習來進步，但人工智慧尚未具備這一能力，至少目前還沒有。 GPT-5 在許多領域可能比人類更聰明， 但如果沒有這種能力，它的實用性仍然有限。

我去年真是錯得離譜。 現在很明顯，超智能的競賽是在 Google、OpenAI 和 xAI 之間。 Anthropic 非常重視安全性，這很重要，但計算能力不足。 Meta 就像在收集研究人員，像是寶可夢一樣。 我甚至會給中國的評價高於 Meta。

Sam Altman 說人們對 AI 的情感依賴正在增長 尤其是年輕人，沒有 ChatGPT 就無法做出任何決策 想像一下，一位美國總統或 CEO 將控制權交給一個他們不完全理解的系統： "ChatGPT-7，你負責。祝你好運。"

"在未來，代理人應該在未被要求的情況下為您行動" OpenAI 的 Isa Fulford 表示，下一個重點是改善我們與 AI 代理人的合作方式 多輪對話運行良好，但目標是更流暢、更連貫的互動 個性化和記憶將是關鍵。

這應該比贏得 IMO 更重要 openAI 的研究員說： "他們的 IMO 模型 "知道"；它沒有正確的答案" 他是指無幻覺嗎？ 如果模型知道它們知道什麼以及何時需要人類幫助—— 我們終於可以信任它們處理現實世界的任務