OpenAI 发布GDPval，可真实评估现实世界经济价值。Claude Opus 4.1 拿下第一

AI 被用来算经济账了！

刚刚，OpenAI 推出了 GDPval，一个专门评估 AI 在真实经济价值任务上表现的新基准。

这次，OpenAI 不玩虚的了，直接把 AI 拉到经济战场上——

看看你到底能创造多少 GDP！

◆从考试到干活◆

以前评估 AI，要么让它做数学题，要么让它写代码，就像让博士生去考高考。

现在不一样了，GDPval 直接从美国 GDP 贡献最大的 9 个行业里挑出 44 种职业，让 AI 去做这些职业的真实工作。

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从软件开发到法律文书，从机械工程到护理计划，总共 1320 个任务（开源版本包含 220 个），每个任务都来自真实的工作场景。

这些任务并非随便找找找来的。

OpenAI 请来了平均有 14 年工作经验的专业人士来设计任务。每个任务平均经过 5 轮专家审核，确保它真的代表了日常工作。

◆Claude 暂时领先◆

评估结果出来了！

有意思的是，Claude Opus 4.1 表现最好：近一半的输出被评为与人类专家工作相当或更好。

OpenAI 大方地公布了这个自己并非第一的结果，倒是显得挺诚信啊。

自家的 GPT-5 则在准确性上表现突出，特别是在查找特定领域知识方面，而 Claude Opus 4.1 则在美观性上更胜一筹——文档格式、幻灯片布局这些方面做得更好。

虽然不是第一，但其模型的进步速度则是很让人振奋：

OpenAI 的前沿模型在一年内几乎翻倍了胜率。

从 GPT-4o 到 GPT-5，性能提升超过一倍，呈现清晰的线性增长趋势。

◆速度和成本的碾压◆

GDPval 还揭示了另一个重要事实：

前沿模型完成任务的速度比人类专家快 100 倍，成本只有百分之一。

当然，这只是纯粹的模型推理时间和 API 计费，没有算上人类监督、迭代和集成等实际工作中需要的步骤。

但即便如此，在模型表现特别强的任务子集上，先让模型试试再让人类介入，确实能省时省钱。

◆真实工作的复杂性◆

GDPval 的任务设计也很讲究。

它们并非简单的文本提示，而是带有参考文件和上下文，交付物包括文档、幻灯片、图表、电子表格和多媒体内容。

每个任务都基于真实的工作产品，可能是一份法律简报、一张工程蓝图、一段客户支持对话，或者一份护理计划。

这种现实感让 GDPval 成为更贴近实际的测试。

◆职业选择逻辑◆

OpenAI 选择这 44 个职业的方式也同样很有讲究。

他们先从美国联邦储备银行圣路易斯分行的数据中找出对 GDP 贡献超过 5% 的行业，然后从每个行业中选出工资总额贡献最大的 5 个职业。

关键是，这些职业必须是知识工作为主。

他们用 O*NET 数据库（美国劳工部赞助的职业信息数据库）来判断，如果一个职业至少 60% 的任务不涉及体力劳动，就算作「以知识工作为主」。

这个 60% 的门槛是 GDPval 第一版的起点，聚焦于 AI 可能对现实生产力产生最大影响的职业。

◆未来改进方向◆

OpenAI 称，GDPval 还只是早期版本。

目前的评估是一次性的，没有捕捉到需要建立上下文或通过多次修改来改进的情况。

比如根据客户反馈修改法律简报，或发现异常后迭代数据分析。

现实世界中，任务并不总是有明确的提示和参考文件。

律师可能需要在决定起草法律简报之前，先处理模糊性并与客户交谈。

OpenAI 计划扩展 GDPval，包括更多职业、行业和任务类型，增加交互性，以及更多涉及处理模糊性的任务，长期目标是更好地衡量多样化知识工作的进展。

◆开放合作◆

OpenAI 还在积极寻求社区参与。

如果你是行业专家，可以申请为 GDPval 做贡献；如果你是 OpenAI 的客户，也可以参与未来的 GDPval 评估。

他们还开源了 GDPval 的黄金子集和公共评分服务，让其他研究者可以在此基础上继续研究。

评估工具可以在 evals.openai.com 上找到。

此外，OpenAI 还训练了一个「自动评分器」——

一个 AI 系统，用来预测人类专家如何评判特定的交付物。虽然还不如专家评分可靠，但作为实验性研究服务已经发布。

此次GDPval 的推出，也标志着 AI 评估进入了新阶段。

从学术测试到经济价值，这将让我们能更清楚地看到 AI 对现实世界的影响。

如 OpenAI 所说，历史表明，从互联网到智能手机，重大技术从发明到广泛应用通常需要十多年时间。

像 GDPval 这样的评估，有助于将关于未来 AI 改进的讨论建立在证据而非猜测的基础上。

(注：本文由Claude Code 排版）

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