OpenAI 的发展历程如下：
此外，OpenAI 在其内部会议上分享了关于通用人工智能（AGI）的五个发展等级：
2022年11月30日，OpenAI发布基于GPT 3.5的ChatGPT，自此开始，一股AI浪潮席卷全球，但AI（人工智能，Artificial Intelligence）并不是近几年才有的新鲜事，他的起源，最早可以追溯到上世纪的1943年。1943年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950年，伟大的计算机先驱图灵最早提出了图灵测试，做为判别机器是否具备智能的标准（即在一个对外不可见的房间内放置一台可以与外界沟通的机器，如果外界交互的人无法区分房间里到底是真人还是机器，那么我们就说房间里的机器具备了智能，通过了图灵测试）。1956年，在美国一个小镇的达特茅斯学院中，马文·明斯基和约翰·麦凯西拉着香农大佬站台背书，共同发起召开了著名的达特茅斯会议，在这次会议上，人工智能Artificial Intelligence一词被正式提出，并做为一门学科被确立下来。此后接近70年的漫长时间里，AI的发展起起落落，两次掀起人类对AI毁灭人类世界的恐慌，热度拉满，但又最终以“不过如此”冷却收场。图1 AI发展史
OpenAI成立一年多后，我在旧金山与Brockman共进午餐。作为一家名字中带有“Open”一词的公司的首席技术官，他对细节的描述相当吝啬。他确实肯定，这家非营利组织有能力在一段时间内动用最初的十亿美元捐款。25名员工的工资——他们的工资远低于市场价值——占了OpenAI支出的大头。他说：“我们的目标，也是我们真正在推动的事情，就是让系统能够完成人类以前无法完成的事情。”但目前看来，这只是一群研究人员在发表论文。采访结束后，我陪他去了公司位于使命区的新办公室，但他只允许我走到前厅。他倒是躲进衣柜里给我拿了件T恤。如果我当时进去打听一下，也许就能知道OpenAI究竟有多艰难。Brockman现在承认，“没有什么是行得通的。”它的研究人员把算法面条扔到天花板上，看看什么能粘住。他们钻研解决视频游戏的系统，并在机器人技术上花费了大量精力。Altman说：“我们知道我们想做什么。我们知道为什么要这么做。但我们不知道怎么做。”但他们相信。使用深度学习技术的人工神经网络不断改进，为他们的乐观情绪提供了支持。“总的想法是，不要对深度学习下注，”Sutskever说。他说，追逐人工智能“并非完全疯狂。它只是适度疯狂而已”。OpenAI的崛起之路真正始于它聘请了一位尚未被人熟知的研究员Alec Radford。2016年，Radford离开了他在宿舍里共同创办的波士顿一家小型AI公司，加入了OpenAI。在接受OpenAI的邀请后，他告诉他的高中校友杂志，担任这个新职位“有点类似于加入一个研究生项目”——一个研究AI的开放式、低压力的栖息地。他实际扮演的角色更像是Larry Page发明了PageRank。
OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能（AGI）的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来，一直将AGI作为其战略目标之一，随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展，我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为：1.聊天机器人（Chatbots）：具备基本对话能力的AI，主要依赖预设脚本和关键词匹配，用于客户服务和简单查询响应。2.推理者（Reasoners）：具备人类推理水平的AI，能够解决复杂问题，如ChatGPT，能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。3.智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务的AI。目前许多AI Agent产品在执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体的水平。4.创新者（Innovators）：能够协助人类完成新发明的AI，如谷歌DeepMind的AlphaFold模型，可以预测蛋白质结构，加速科学研究和新药发现。5.组织（Organizations）：最高级别的AI，能够自动执行组织的全部业务流程，如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。