Sam Altman：OpenAI花費數千萬美元，在應對ChatGPT用戶「請、謝謝」詞語上

OpenAI 執行長山姆·奧特曼揭露一個驚人事實：全球用戶對 ChatGPT 過於禮貌的用語習慣，正因無形中增加的計算成本，讓這家 AI 巨頭每年多付出數百萬美元的代價。 （前情提要：OpenAI 發佈 o3 與 o4-mini 最強推理模型：能思考圖片、自動選用工具，數學、編碼性能再突破） （背景補充：OpenAI 傳秘密打造「自家社群平台」，劍指死對頭馬斯克的 X） 人工智慧領域，效率和成本控制是永恆的主題，OpenAI 的執行長山姆·奧特曼（Sam Altman）最近在一次公開談話中，點出了一個意想不到的成本來源——用戶的禮貌用語。奧特曼表示，許多用戶在使用 ChatGPT 時，會習慣性地加入「請」、「謝謝你」、「可以麻煩你幫我…嗎？」等禮貌性用語，這些雖然在人際相處上有意義，但對語言模型來說卻是額外的計算成本。 人類禮貌的代價 奧特曼在貼文中提及，這些禮貌性用詞的回覆成本就高達數千萬美元，根據瞭解，大型語言模型如 ChatGPT 在處理用戶輸入 Prompt 時，是將文本分解為稱為詞元（Tokens）等最小單位來進行理解和生成的。 一個詞元可以是一個單詞的一部分、一個完整的單詞，或是一個標點符號。用戶輸入的提示越長，包含的詞元就越多，模型處理每一個詞元都需要消耗一定的計算資源，這筆費用雖然相對於 OpenAI 整體的龐大開銷（包括模型訓練、伺服器維護、研發投入等）可能只佔一小部分，但它揭示了在大規模 AI 應用中，即便是微小的使用者行為模式也能產生顯著的經濟影響。 Tokens耗能經濟學 當用戶向 ChatGPT 輸入一個問題或指令時，系統首先會將你的文本分解成詞元序列，例如「請告訴我今天天氣如何？」可能被分解為類似 [“請”, “告訴”, “我”, “今天”, “天氣”, “如何”, “？”] 這樣的詞元。而一個更簡潔的指令「今天天氣？」則可能只分解為 [“今天”, “天氣”, “？”]，這代表同樣的意思，可能根據不同的詞源數量，耗損額外的成本。 而隨後模型會根據詞源數量進行「推理」（Inference）階段，通常輸入的詞元越多，模型需要處理的初始資訊就越多，更長的輸入有時也可能引導出更長的回應，進一步增加輸出端的計算量。每一個詞元的處理都需要強大的 GPU 進行矩陣運算。 禮貌的產出 不過也有許多用戶回應了奧特曼的這番言論，除了成本問題外，人類也實際上在詞語上將禮貌需求投射給了人工智慧，而這可能是 ChatGPT 對話能力非常流暢自然，使得用戶很容易在潛意識中將其視為一個類似人類的對話夥伴的原因。 二者人類在社會建立了溝通等根深蒂固的規範，要人類因為機器而放棄這些規範，也是一種額外的成本，也可能不自覺地沿用這些規範，更禮貌的提問方式有助於獲得更友好或更合作的回應，進而能達到回答使人類更滿意的目標。 總而言之，從奧特曼視角談論 ChatGPT 因用戶禮貌而增加數百萬美元成本的說法，是一件有趣的事情，它不僅揭示了大規模 AI 服務背後驚人的計算成本，也看到了服務供應商供應算力的壓力。 而用戶的需求也推升了模型成為更自然的結果，總體來說，在人工智慧與語言模型的時代，消費者或許才是最大的贏家。 相關報導 GPT-5延期！OpenAI先推o3、o4-Mini，Sam Altman自曝：整合比想像中更難 OpenAI 重磅宣布：開放 Agents SDK 支援 MCP，串聯萬物再跨關鍵一步 OpenAI 解鎖 Deep Research：付費用戶每月可查詢 10 次、微軟發布多模態 AI 代理 Magma〈Sam Altman：OpenAI花費數千萬美元，在應對ChatGPT用戶「請、謝謝」詞語上〉這篇文章最早發佈於動區BlockTempo《動區動趨-最具影響力的區塊鏈新聞媒體》。