觀點 · 資訊分享
OpenAI 公布五大原則:民主化、賦能、普及繁榮、韌性與適應力,還承諾改原則時會公開說明
OpenAI 執行長 Sam Altman 發表〈Our principles〉,列出公司行動的五項原則,包括反對權力集中在少數人手上、讓人們有更大自主、盡量降低風險,以及未來調整原則時會公開說明原因。
- 發布
- 2026-04-26
- 篇幅
- 約 3 分鐘 · 1,309 字
- 結構
- 8 節 + 3 題常見問題
- 標籤

一句話看懂:OpenAI 執行長 Sam Altman 公布公司的五項原則:民主化、賦能、普及繁榮、韌性與適應力,核心主張是 AI 的力量不該集中在少數公司手上。

先用白話講:這是一份什麼文件?
這不是新產品,也不是技術更新,而是一份「公司價值觀聲明」。就像一間公司對外說明:我們做決定時會遵守哪些規則,以後你可以拿這些規則來檢視我們。
發生什麼事
2026 年 4 月 26 日,OpenAI 發表 Sam Altman 署名的〈Our principles〉。文章先說明願景:AI 會讓人有更大的能力與自主,但這個好結果並非必然,因為未來的力量可能被少數公司掌握,也可能由人們分散持有。OpenAI 表示他們相信後者更好,目標是把真正通用的 AI 交到盡可能多的人手上。
五項原則
| 原則 | 官方的說法(重點) |
|---|---|
| 民主化 | 抵抗權力集中;除了讓大家用得到 AI,重大決策也要透過民主程序,而不只是由 AI 實驗室決定 |
| 賦能 | 讓使用者能可靠地完成越來越有價值的任務,並給予相當的自主;同時承擔降低傷害的責任,不確定時偏向謹慎,證據增加後再放寬限制 |
| 普及繁榮 | 讓每個人都能過好生活;政府可能需要新的經濟模型,也要大量建設 AI 基礎設施以降低成本 |
| 韌性 | AI 帶來新風險,需要與其他公司、政府與社會一起因應;沒有任何一間 AI 實驗室能獨自確保好的未來 |
| 適應力 | 準備好隨學習更新立場,並承諾說明原則改變的時間、方式與原因 |
文章裡幾個值得注意的點
- OpenAI 說,他們看起來奇怪的舉動,例如在營收相對小的時候買進大量算力、垂直整合、在世界各地蓋資料中心,都是出自「普及繁榮」的信念
- 在「韌性」中,官方舉了兩個例子:能力很強的模型可能讓製造新病原體更容易;以及隨著模型的資安能力提升,需要用它們協助保護開源軟體與關鍵基礎設施
- 「適應力」中官方承認,未來可能有需要犧牲一些「賦能」來換取更多「韌性」的時期
給開發者的看點
這份文件沒有任何 API、價格或政策變動。對開發者較有參考價值的,是它透露的方向:官方說會在不確定時偏向謹慎、再隨證據放寬,這可能影響日後某些功能的開放節奏;但目前官方沒有說明具體會怎麼做。
我的看法
原則寫得漂亮不難,難的是行動一致。我自己的態度是:把它當成未來檢視的對照表,而不是現在就下結論。例如「不讓權力集中」這項,之後可以觀察 OpenAI 在價格、開放程度與合作對象上的實際決定。
對接案或自架的人,最實用的啟發是別把所有東西押在單一供應商上:要有能換模型的彈性,這樣不論哪家公司的原則怎麼變,自己的服務都不至於被牽動。
名詞小辭典
- AGI(通用人工智慧):能勝任各種任務、而不只是單一領域的 AI。
- 算力(Compute):訓練與執行 AI 需要的運算資源。
- 韌性(Resilience):面對衝擊或新風險時,系統與社會仍能撐住並恢復的能力。
- 對齊(Alignment):讓 AI 的行為符合人類的目標與價值。
資料來源
常見問題
這五項原則是什麼?
民主化(抵抗權力集中、重大決策要經民主程序)、賦能(讓人能達成更有價值的任務並有自主)、普及繁榮(讓大家都能過好生活,並降低 AI 基礎設施成本)、韌性(與各方合作因應新風險)、適應力(隨著學習更新立場,並公開說明)。
『賦能』與『韌性』會不會衝突?
官方自己承認可能:文中舉例,未來可能出現需要犧牲一些賦能、換取更多韌性的時期。
這對一般開發者有什麼直接影響?
沒有立即的產品或價格變化。這是一份價值觀聲明,可以當作觀察 OpenAI 日後產品與政策方向的參考。
接著讀
全部觀點 →OpenAI Decisions API 正式上線:專答「是不是、選哪個」的小決策,輸入每百萬 token 0.1 美元OpenAI 在 10 月 22 日讓 Decisions API 正式上線。它把 GPT-6 Luna 專門用來回答有固定答案的判斷題,官方說最快比 Responses API 快 10 倍,輸入每百萬 token 只收 0.1 美元,輸出不收費。閱讀 →OpenAI API 推出 12 小時提示快取:同一段話重複問 AI,用越多次越便宜OpenAI 讓 API 可以把重複使用的提示詞「記住」12 小時(原本只有 30 分鐘)。第一次要多付一點,但同一段內容用到第 3 次就開始省錢,用 12 次大約省下 7 成。閱讀 →OpenAI 新模型改寫 COBOL 正確率 97.9%:冷門老語言不再是 AI 的弱點OpenAI 公布兩項冷門程式語言測驗:GPT-6 Astra 在 20 種語言從零寫出 SQLite 相容引擎,平均通過率 87.4%;GPT-6.1 Sol 把 COBOL 程式搬到新語言,高推理強度下正確率 97.9%。測驗已在 GitHub 開源。閱讀 →