OpenAI 产品发布密集，产品涵盖音频制作、图像生成和语言对话人工智能。2016 年，推出用于开发和比较强化学习算法的工具包 OpenAI Gym，加速公开社会中 RL 研究进度。同时推出 Universe 软件平台，用于测试和训练 AI 在全球游戏、网站和其他应用程序中的智能程度。2019 年，OpenAI 推出深度神经网络 MuseNet，可以使用 4 种不同的乐器生成 10分钟的音乐作品以及最终模型版本的 GPT-2。2020 年，研发团队在 GPT-2 的基础上拓展参数，发布了 GPT-3 语言模型。2021 年，发布了转换器语言模型 DALL·E，从文本描述生成图像。2022 年，OpenAI 在 GPT-3.5 的基础上推出了 ChatGPT，强化了人工智能的语言对话能力，引起社会广泛关注。OpenAI 当前盈利主要通过付费 API 接口，并尝试拓展盈利模式。目前，OpenAI 提供 GPT-3、Codex 以及 DALL·E 的 API 数据接口，分别执行用户自然语言任务、自然语言转换为代码的任务以及创建和编辑图像的任务。API 接口根据类型不同以流量收费，比如图像模型以分辨率分类按张数收费，语言模型则以基于的子模型型号按字符数收费。OpenAI API 盈利情况较好，据路透社数据，OpenAI 2022 年收入数千万美元，公司预计 2023 与 2024 年收入分别为 2 亿美元和 10 亿美元。同时，OpenAI 正尝试拓展自身盈利模式，2023 年 1 月试点推出订阅制 ChatGPT Plus，收取每月 20 美元的会员费以得到各类优先服务。ChatGPT 采用监督学习+奖励模型进行语言模型训练。ChatGPT 使用来自人类反馈的强化学习 (RLHF) 来训练该模型。首先使用监督微调训练了一个初始模型：人类 AI 训练员提供对话，他们在对话中扮演双方——用户和 AI 助手。其次，ChatGPT 让标记者可以访问模型编写的建议，以帮助他们撰写回复。最后，ChatGPT 将这个新的对话数据集与原有数据集混合，将其转换为对话格式。