OpenAI 發起尋寶挑戰賽：用大模型找亞馬遜失落遺址，頭獎 25 萬美元

印第安納·瓊斯當年找失落古城靠皮鞭和羊皮紙地圖，現在 OpenAI 想讓你坐著用 AI 挖出來。

OpenAI 聯手 Kaggle 發起了一場名叫「OpenAI to Z」的尋寶挑戰賽。官方懸賞 40 萬美元，號召開發者和研究者用他們最新的 o3、o4 mini 以及 GPT-4.1 模型，在南美洲亞馬遜雨林裡尋找尚未被發現的古代遺址。

比賽從 5 月 15 日正式開跑，截止時間定在 2025 年 6 月 29 日。第一名能直接抱走 25 萬美元獎金，第二名 10 萬美元，第三名 5 萬美元。在前五週公開分享優質 Kaggle Notebook 的前五支隊伍，還能每隊拿到 1000 美元的 OpenAI API 額度。

拿多模態模型給亞馬遜雨林做 CT

亞馬遜雨林橫跨 9 個國家、面積超過 600 萬平方公里。茂密的樹冠底下藏著無數原住民先民的聚落和工程，但亂砍濫伐和現代開發正在快速吞噬這些未解之謎。

這次挑戰賽劃定的核心區域在巴西，同時延伸到玻利維亞、哥倫比亞、厄瓜多、蓋亞那、秘魯、蘇利南、委內瑞拉和法屬蓋亞那的周邊地帶。

參賽者不能閉門造車，必須把公開的衛星遙感影像、已釋出的雷射雷達（LiDAR）瓦片資料、殖民時期的日記、紀錄片檔案和考古論文全部攪在一起。你得用至少兩種獨立方法交叉驗證某個座標點，或者乾脆摸索出一套處理海量多源資料的新方法。

想拿獎還有個硬性門檻：你的整套分析流程必須基於 OpenAI 的模型來支撐，而且提交的所有資料來源必須是完全公開、沒有付費牆攔截的。

OpenAI 找來了幾位考古界的大腕坐鎮評審席，包括 Colorado State University 和 Earth Archive 的考古學家 Chris Fisher、太空考古學家 Sarah Parcak，以及 Philip Bogdanov。官方最後會選出 5 支入圍隊伍進行線上直播答辯，現場還安排了一位神秘的 AI 行業領袖共同打分。

為什麼重要

對普通開發者和多模態研究者來說，這是一場難得的高獎金真實世界演練。過去大模型比賽大多是刷題、做 Agent 或者寫商業方案，而這次是把多模態推理直接扔進極其嘈雜的真實地理與歷史文本里。如果你擅長處理地理空間資料結合 LLM 文本抽取，現在非常值得去 Kaggle 佔個位。

對考古和地理測繪行業來說，這種做法可能會徹底改寫傳統田野調查的流程。以前考古學家看雷射雷達資料得靠肉眼一塊一塊比對地表微地形，費時費力；如果 AI 能把文獻裡的零星地名、殖民者日記裡的方位描述，直接與現代遙感資料交叉對齊，野外勘探的盲區會被大幅縮小。

我們認為，OpenAI 搞這場比賽走得很巧。它既避開了大模型在敏感商業領域的道德爭議，又用「保護瀕危雨林遺產」立住了公益和科研人設。但隱患也很實在：AI 很容易產生幻覺，如果在密林裡圈出一堆假座標，讓地面考古隊實地跑空，成本會極高。更嚴峻的是，一旦未受保護的古代遺址座標被公開，會不會反向引來盜墓者和非法盜採團伙，這需要主辦方在結果公開時極其剋制。