OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）在多个场合和访谈中讨论了训练大型人工智能模型所面临的问题。这些问题主要包括计算资源的巨大需求、数据的获取与处理、以及模型的透明度和可解释性等。

首先，训练大型AI模型需要庞大的计算资源。奥尔特曼指出，随着模型规模的增长，所需的GPU内存和计算周期也在不断增加。例如，为了训练GPT-4这样的大型语言模型，OpenAI动用了成千上万的GPU，耗时数月进行训练。这种对硬件的高需求不仅增加了成本，也对环境造成了压力，因为大规模的数据中心需要大量的电力供应。

其次，数据的获取与处理也是训练过程中的一个挑战。奥尔特曼提到，高质量的训练数据对于提升模型性能至关重要，但获取这些数据往往困难重重。数据的收集需要考虑到隐私和伦理问题，同时还需要确保数据的多样性和代表性，以避免模型偏见的产生。此外，处理和清洗大规模数据集也需要大量的时间和人力资源。

最后，模型的透明度和可解释性问题也是奥尔特曼关注的重点。随着模型变得越来越复杂，理解其内部工作机制变得越来越困难。这不仅影响了模型的可信度，也给监管和审计带来了挑战。奥尔特曼认为，开发更加透明和可解释的AI模型是OpenAI的重要目标之一，这将有助于建立用户和社会对AI技术的信任。

奥尔特曼和他的团队正在积极探索解决上述问题的策略。例如，通过改进算法和模型架构来提高计算效率，采用更环保的硬件和能源解决方案，以及开发新的工具和技术来提高数据的处理能力和模型的可解释性。通过这些努力，OpenAI希望能够推动AI技术的健康发展，同时确保其对社会的积极影响。