Sam Altman 開發者座談：2026 年你該知道的事，從面試革命到 AI 安全隱憂

本文整理自 OpenAI 於 2026 年 1 月在舊金山舉辦的 Builder Town Hall，由執行長 Sam Altman 主持，與現場開發者進行約一小時的問答。

軟體工程師不會消失，但工作內容會徹底改變

座談一開始，Sam Altman 就回應了開發者社群最關心的問題：AI 會不會讓軟體工程師失業？

他的答案是：不會，但這份工作會變得完全不一樣。

「會有更多人『讓電腦做他們想做的事』，也會創造更多價值。但你花多少時間在打字寫程式、花多少時間在 debug，這些比例會大幅改變。」他說，這種轉變在工程領域已經發生過很多次，每一次都讓更多人能夠加入、變得有生產力，而世界也因此有了更多軟體。

他預測，未來很多軟體會是「為一個人或很小一群人量身打造的」。不再是一套軟體賣給全世界，而是每個人都在不斷客製化自己的工具。

這個趨勢已經在 OpenAI 內部發生。他提到公司內部大量使用 Codex，每個人都發展出自己的一套用法，工具會不斷為使用者演進。「我不再把軟體當成一個靜態的東西。遇到小問題，我就預期電腦馬上幫我寫段程式解決。」

面試革命：兩週的工作量，二十分鐘完成

談到招聘，Altman 透露 OpenAI 正在重新思考怎麼面試工程師。

「我們今天開會討論的方向是：讓面試者坐下來，給他一個去年這時候需要一個人花兩週才能完成的任務，然後看他能不能在十分鐘、二十分鐘內完成。」

他直言，傳統的軟體工程師面試本來就不太好，「現在更不相關了」。重點不是你會不會寫程式，而是你能不能用新的方式高效工作。

同時，OpenAI 也決定放慢招聘速度。不是要裁員，而是因為 AI 讓每個人的產出大幅提升，不需要像以前那樣大量招人。

「我不希望我們大舉招聘，然後突然發現 AI 可以做很多事、不需要那麼多人，接著必須進行很尷尬的對話。」他說，正確的做法是慢慢增加人數，但讓每個人做更多事。

他也提出一個讓人不安的對比：未來可能出現「純 AI 公司」——一堆 GPU、零員工——如果這種公司能贏過傳統公司，對社會會非常不穩定。所以他認為，現有企業必須積極導入 AI，否則就會被這種新型態的競爭者淘汰。

2027 年前，推論成本再降一百倍

有開發者問到成本問題，Altman 給出了一個驚人的預測：到 2027 年底，目前 GPT-5.2 等級的智能，成本會降到現在的百分之一。

但他也補充，速度和成本是兩個不同的問題。很多開發者現在更在乎的是「能不能更快拿到結果」，而不只是「能不能更便宜」。有人願意付更高的價格，換取百分之一的時間。OpenAI 正在思考怎麼平衡這兩個需求。

他在座談尾聲更進一步描繪未來的模型：「假設我們有一個模型，比現在強一百倍、context 長度一百倍、速度一百倍、成本低一百倍、tool calling 完美無缺。告訴我們你想用它做什麼，我們會去建。」

GTM 仍然是最難的事

一位開發者提到，現在用 AI 做產品變得很容易，但怎麼讓人知道、讓人用，還是很難。

Altman 深有同感。他說自己以前在 Y Combinator 時，每個創辦人都說：「我以為最難的是做產品，結果最難的是讓任何人在乎。」

AI 讓開發變快了，但人類的注意力還是那麼稀缺。你還是得跟其他人競爭、想辦法讓潛在用戶注意到你。「即使在一個極度豐裕的世界，人類注意力仍然是最後的稀缺資源。」

他也被問到：創業者該怎麼建立護城河？模型一直進步，今天做的東西會不會明天就被取代？

他給的建議是：「問自己一個問題——GPT-6 發布的時候，你的公司是開心還是緊張？」如果你希望模型越強越好，那你的方向就是對的。如果你做的是「繞過模型缺陷的補丁」，那風險就比較大，雖然也不是不能成功，但會比較辛苦。

GPT-5 的寫作「我們搞砸了」

有人直接問：GPT-5 的寫作怎麼變差了？

Altman 沒有迴避：「我覺得我們就是搞砸了。」

他解釋，GPT-5.2 的開發重心放在智能、推理、coding 這些方面，寫作被忽略了。「我們有限的資源，有時候專注一件事就會忽略另一件事。」

但他承諾會改進，未來版本會讓寫作能力超越 GPT-4.5。他也強調，長期來看，他相信通用模型才是正確方向——即使你在做一個 coding 模型，它也應該要能寫出好文字，因為完整的應用程式需要好的文案，跟使用者互動也需要清楚的表達。

生物安全是 2026 年最令人擔憂的風險

座談中最沉重的段落，是關於 AI 安全的討論。

一位做生物安全的史丹佛學生問：安全在 OpenAI 的產品藍圖中排在哪裡？

Altman 的回答很直接：「AI 在 2026 年可能出問題的方式有很多，其中一個我們相當擔心的就是生物。」

他說，目前全世界的策略是「阻擋」——限制誰能用模型、用分類器擋掉有害請求。「但我不認為這招還能撐多久。」

他用火災做比喻：人類一開始也是靠禁止來處理火的危險，甚至「宵禁」這個詞的由來就是「不准生火的時間」。後來我們發展出防火材料、消防法規，變成「韌性」而不是「阻擋」。

AI 安全也需要這樣的轉變。「AI 會是生物恐怖主義的問題，也會是網路安全的問題。但 AI 同時也是解決這些問題的方案。」

他說，如果 AI 今年真的出大事，生物領域是一個「合理的猜測」。

Agent 安全：我們正在滑入「YOLO」模式

另一個安全議題是 AI Agent 的使用。

Altman 分享了自己的經驗：他剛開始用 Codex 時，信誓旦旦說不會給它完整的電腦存取權限。「結果我大概撐了兩小時。」

用著用著，他覺得 Agent 做的事都很合理，每次都要審核指令太煩了，就放開了權限，再也沒關過。他發現很多人都有類似的經歷。

這讓他擔心：「這些工具的威力和便利性太強了，大家會不自覺地滑入一種『隨便啦』的狀態。」等到模型變得更強、更難理解它在做什麼，可能就會出問題。

他認為這是一個值得創業的方向——建立 Agent 時代的安全基礎設施。

教育：幼稚園的孩子不該用 AI

有位柏克萊的學生問：AI 會怎麼改變小學和幼稒園的教育？

Altman 的回答出乎意料：「我不太贊成讓幼稒園的孩子用電腦，更別說 AI 了。」

他認為小小孩應該在外面跑、玩實體的東西、學習怎麼跟其他人互動。科技對兒童發展的影響，我們還不完全理解。社群媒體對青少年的傷害已經有很多討論，但科技對更小的孩子的影響可能更嚴重，卻很少被談論。

不過對於大一點的孩子和成人，他的看法不同。他用自己中學時 Google 剛出現的經驗做比喻：當時老師試圖讓學生承諾不用搜尋引擎，覺得「什麼都能查」會讓人不學習。

「我當時覺得這太瘋狂了。我會因為這個工具變得更聰明、學更多、做更多事。」

他認為教學方式應該改變，而不是禁止工具。ChatGPT 能幫你寫東西是事實，但你還是需要學會思考。寫作是學習思考的重要方式，只是評量思考能力的方法可能要跟著改變。

記憶與個人化：我已經準備好讓 AI 看我整台電腦

有人問到記憶功能的未來發展，比如能不能分類「這是工作記憶、這是私人記憶」？

Altman 說他自己很懶，不想手動分類。他現在的狀態是：「我已經準備好讓 ChatGPT 看我整台電腦、看我整個網路使用，什麼都知道。」

這對他來說價值太高了，他不再像以前那樣有顧慮。但他也承認，這建立在一個前提上：AI 公司必須非常認真地對待安全和隱私。

他希望 AI 能夠理解人類複雜的社交規則——什麼時候該對誰說什麼、什麼資訊可以分享給哪個應用程式。「我們最好趕快搞懂這件事，因為我猜大多數使用者也會想要這樣。」

創意作品：只要有一點人類參與就好

一位攝影師問到 AI 生成內容對創作的影響。

Altman 分享了一個有趣的觀察：研究顯示，當消費者知道一張圖是 AI 做的，滿意度會大幅下降。有人做實驗，讓討厭 AI 圖片的人盲測排名，結果他們選出來最喜歡的往往是 AI 生成的。但一旦被告知，他們就說「其實我不喜歡」。

「我們很在乎其他人，不太在乎機器。」他說自己讀完一本很棒的書，第一件事就是去查作者是誰、他的人生經歷、是什麼讓他寫出這本書。如果發現是 AI 寫的，他會覺得有點難過。

但有趣的是，只要創作有一點點人類參與——哪怕只是編輯、策展、選擇方向——這種反感就會消失。就像數位藝術家用 Photoshop，大家還是喜歡他們的作品。

他預測，未來創作者的人生故事、他們在過程中的參與，會變得比以往更重要。純粹由 AI 生成、沒有人類參與的內容，大家不會那麼喜歡。

這個時代最重要的能力

座談的最後一個問題是：在 AI 時代，人應該學什麼技能？

Altman 說，以前「學寫程式」是很明確的正確答案，現在不是了。

他認為最重要的是這些特質：主動性、能自己產生想法、有韌性、能適應快速變化的世界。

這些聽起來很「軟」，不像學一門技術那麼具體。但他說，這些能力是可以學的。他在 Y Combinator 的經驗是，一個三個月的訓練營，就能讓人在這些面向變得非常強。

他鼓勵年輕人，這是一個不尋常的時期。如果你是 AI 領域的建造者，現在可能不是待在大學的最佳時機。「你可以之後再回去。但現在，你得把握這個機會。」

我的觀察

聽完這場座談，有幾個點我覺得特別值得台灣的開發者和創業者思考。

第一，「會用 AI 工作」正在變成基本門檻。 Altman 說的面試新標準很直白：不是考你會不會寫程式，而是看你能不能用 AI 工具在二十分鐘內完成過去要兩週的工作。這不是未來式，是現在進行式。如果你還在觀望要不要認真學用這些工具，可能已經慢了。

第二，GTM 的重要性被低估了。 很多人興奮地說「現在一個人就能做出產品」，但 Altman 潑了冷水：做產品從來不是最難的，讓人在乎才是。AI 讓開發變快，但沒有讓行銷變簡單。如果你只會做產品不會賣，處境其實沒有改善。

第三，安全問題比大家想的更緊迫。 Altman 自己用 Codex 兩小時就「投降」放開權限，這個坦白很有意思。如果連他都擋不住便利性的誘惑，一般人更不用說。他說的「滑入 YOLO 模式」是真實的風險，而且現在幾乎沒有好的解決方案。這可能是一個大機會，也可能是一個大災難。

第四，「主動性」比「技術能力」更重要。 這句話說起來容易，但對很多習慣被指派任務的人來說是很大的轉變。AI 能幫你執行，但不能幫你決定要做什麼。能自己想出好問題、好方向的人，會越來越吃香。不能只是等著被告訴要做什麼。

最後，我注意到 Altman 對「純 AI 公司」的擔憂。一堆 GPU、零員工、自己跑的公司，這聽起來像科幻小說，但他顯然認為這是真實的可能性。如果傳統公司不積極導入 AI，就會被這種新型態的競爭者打敗。這不是在嚇人，而是在描述一個正在發生的結構性轉變。

台灣的企業，不管大小，都該認真想想這件事。