只会写代码没戏了!奥特曼最新面试题曝光:1人要干1个团队的活

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只会写代码没戏了!奥特曼最新面试题曝光:1人要干1个团队的活
6471点击    2026-01-28 11:05

不紧不慢的OpenAI,没有新品只有一场QA局。奥特曼现场承认,我们搞砸了!


OpenAI开年首场答疑会,引爆全网!


今早,奥特曼本人坐镇,现场开启近一小时直播,回应了所有人最关切的问题。


只会写代码没戏了!奥特曼最新面试题曝光:1人要干1个团队的活


现场,他坦承,「为了追求ChatGPT编程能力,团队牺牲了创意协作能力」


奥特曼深刻忏悔道,「是我们搞砸了,而且『带宽』有限难免顾此失彼,才把重点放在了AI编程上」。


不过放一百个心,OpenAI要发力了——


未来GPT-5.x版本,在写作上一定会比GPT-4.5更好。


未来是属于真正优秀的「通用模型」,奥特曼承诺会把模型在这两大维度上推向极致。


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更让人震惊的是,奥特曼谈及Codex使用感受,体验2小时后回不去了,直接把所有权限交给AI


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访谈中,还出现了极度尴尬的一幕。


奥特曼张口问:大家希望OpenAI打造什么?突然间,全场非常安静没人吱声。


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从昨天直播预热可以看出,这场QA是为了「打造下一代工具」做准备,OpenAI希望从业界反馈中迭代模型。


毕竟,Anthropic带着它的Claude大军火爆硅谷,OpenAI再不做点什么,真的要入坟了。


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接下来,文章选取访谈QA中精彩亮点。


开场第一问:

软件工程师的终局,失业or永生?


一开场,奥特曼直接拿出了一位X网友的犀利提问,也是许多码农最关心问题之一。


你在软件工程的「杰文斯悖论」(Jevons paradox)中持什么立场? 


如果AI让代码生成速度和成本大幅优化,究竟会减少对SWEs的需求,还是因为定制软件变得极其便宜,而导致需求暴增?


几天前达沃斯论坛上,Dario Amodei预警,未来6-12个月,端到端AI完全可以取代软件工程师。


这句话的阴影,一直笼罩着整个世界。


虽未提及具体时间线,奥特曼给出了自己的看法,「我认为『软件工程师』的定义即将发生巨变」。


未来会有更多人能够指挥计算机,创造并获取价值。


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但是,这份工作的形态——你花在敲代码、调试代码上的时间——将会发生根本性的改变。


历史上每一次工程变革都让更多人得以参与,世界也因此获得了更多的软件。世界对软件的需求,丝毫没有减缓的迹象。


他的预测是:我们将进入一个「个人定制软件」的时代。


很多软件将是专为一个人或极少数人编写的,人们会不断地定制属于自己的软件。


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如果把这也算作软件工程,那需求将是暴增的,世界GDP中会有更大比例通过这种方式创造。


人手一个AI却不火

注意力最稀缺


现场,一位重度ChatGPT用户发现,如今自己的瓶颈不再是写代码,而是如何找到用户。


简言之,多数开发者都能造出产品,但GTM(推向市场)成了「新地狱」。


奥特曼对此深表赞同,以前在Y Combinator,创业者总觉得做产品最难。


如今打造产品容易了,却更痛苦地发现: 让别人在意你的产品才是最难的。


AI虽然自动化了代码,甚至开始自动化销售和市场营销,但这依然很难。因为在一个物质和软件极度丰富的世界里,人类的注意力依然是极其有限的稀缺资源。


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我能想象一个彻底富足的未来,人类注意力是仅剩的竞争商品。你必须更有创意,但这注定是一场硬仗。


我们会被OpenAI「杀死」吗?


独立开发者George表示,自己在Codex SDK上做「多智能体编排」。他最担心的是,未来OpenAI会不会把他所做的一切吃掉。


不得不承认,这是所有套壳开发者的恐惧。


OpenAI会推出自己的Agent Builder并垄断这块市场吗?


奥特曼表示,自己还没搞懂正确的界面(UI)是什么。有人喜欢《黑客帝国》中面对30个屏幕监控一切,有人只想每小时对电脑说一句话。


不过,OpenAI不会独自搞定所有模式。构建工具帮助人们利用模型,这块市场目前完全是空白。


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模型能力与大多数人能提取的价值之间存在巨大落差。


如果你有好想法,尽管去造,我们也会尝试,但这块空间大到容得下所有人。


一位GTM咨询顾问直言不讳,不仅是关注度,很多AI产品的点子本身就是「垃圾」。


奥特曼回答道,现在的确流行叫AI生成的内容为「泔水」(Slop),但人类制造的垃圾也不少。


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我越来越相信:人类是在工具的极限边缘思考的


随着创造成本暴跌,试错反馈循环变快,我们应该能更快找到好点子。OpenAI正在尝试构建「头脑风暴」的工具。


想象一下,如果有一个Paul Graham(硅谷创业教父)机器人,即使它提的100个点子里有95个你都否决了,剩下的那5个也足以改变世界。


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我们的内部模型在科学洞察上已经做到了,产品洞察也指日可待。


奥特曼承认「搞砸了」

AI成本暴降100倍


一家初创Raindrop的CTO问道,当我们展望未来时,你是如何看待模型是走向专业化,还是通用化的?


比如,GPT-4.5写作很好,但GPT-5虽然编程强,写作却变得笨拙。


感觉模型的能力变得有点「参差不齐」(spiky)——编程能力突飞猛进,但写作似乎没跟上,OpenAI如何看待。


没想到,奥特曼直接承认,「那是我们搞砸了」


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团队在5.2版本中决定把有限的带宽全部投入到智力、推理和编程上,导致顾此失彼。


但奥特曼相信,未来属于非常优秀的通用模型。智力是可通用的,OpenAI会让未来的模型在写作和人格魅力上迅速追赶上来。


另外一位观众问道,团队花很多时间思考「永远在线的AI」(Always-on AI)。你曾说过一句话让我很有共鸣「智力将便宜到无需计量的程度」。


但我们要为客户运行数百万、上千万个 Agent,成本是瓶颈。你如何看待未来几个月或几年内,小模型或成本的大幅下降?


奥特曼承诺,到2027年底,我们应该能提供GPT-5.2水平的高级智力,成本至少降低100倍


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但现在有一个新矛盾:不仅要便宜,还要快。OpenAI还没想好如何在保持质量的同时,把输出速度提高100倍。这是一个艰难的平衡。


另一个关键问题是,Agent什么时候能真正自主运行而不崩溃?


OpenAI研究员表示,这取决于任务。如果是「建立一个创业公司」,这种开放任务还很难。


但如果是具体任务,在OpenAI内部,已经有人通过特殊的Prompt框架让Agent永远运行下去


关键在于把大任务,拆解成Agent可以「自我验证」的小闭环。


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接管科研?

AI还是「无限博士后」


现场,一位老科学家问了一个自己最在乎的问题——AI会彻底接管科学研究吗?


如今,科学想法呈指数增长,科学家的时间却在减少。未来我们需要新的世界模型吗?


奥特曼对此表示,完全闭环的自主研究还有很长一段路


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这很像国际象棋「深蓝」击败Garry Kasparov后的那段时期:人+AI > 纯AI。


但在未来,随着复杂性增加,AI对多步骤的理解终将超越人类。


目前,科学家们最酷的用法是:列出20个新问题,把AI当作「无限的研究生」或「无限的博士后」来进行广度优先搜索。


其他QA


Q:目前的界面不是为Agent设计的,未来会出现大量一次性的、高度定制的微型App吗?


奥特曼:这是我最近最深刻的感受:我不再把软件看作静态的东西了。


如果有问题,我期望电脑现写一段代码解决它。未来,软件将是流动的,专为你而写的。在OpenAI内部,每个人都在用Codex深度定制自己的工作流。这绝对是一个正确的构建方向。


Q:如果AI什么都知道,我们还需要人类协作吗?


奥特曼:我上学时老师禁用了谷歌,这在现在看来很荒谬。


AI时代,人与人的连接反而会更重要。未来的头脑风暴,桌边坐着五个人,中间放着一个AI,这将是常态。


Q:幼儿园该引入AI吗?


奥特曼:我是把电脑赶出幼儿园的坚定支持者。


幼儿园应该去户外跑,去玩泥巴,去学社交。技术对年幼孩子的影响可能比我们想象的更糟。在完全理解之前,别让幼儿园碰AI。


Q:AI能解决性别薪资差距吗?


奥特曼:AI将带来巨大的通缩效应。除了房子等受政策限制的资产,万物将变得极度便宜。


如果你只要1000美元算力就能做出以前需要整个团队一年的软件,这对个体是极大的赋权。


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Q:Sora改变了叙事,人类创意还重要吗?


奥特曼:图像生成告诉我们一个深刻的真理:我们非常在乎人,而不太在乎机器。


人们甚至发明了「Clanker」(对机器人的蔑称)这个词。如果知道一幅画是AI生成的,人们的评价会暴跌。我看书会去研究作者生平,如果发现是AI写的,我会感到失落。


只要作品包含哪怕一点点人类的导向,人们就会接受。那个关于「人」及其生命故事的部分,将是未来几十年的核心价值。


Q:软件面试变了吗?既然大家都用AI写代码,为什么还在考老一套?


奥特曼:我们会继续招人,但会大幅放缓增长速度


面试必须改:我们要把你按在椅子上,给你一个去年需要两周才能完成的任务,看你能否用AI在20分钟内搞定。这才是我们要的能力。


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Q:ChatGPT的记忆功能可以分「工作」和「生活」吗?


奥特曼:我很懒,我已经准备好让ChatGPT读取我电脑上的一切了。我希望AI足够聪明,能自动分辨语境,而不是让我手动分组。


Q:AI时代最重要的技能是什么?


奥特曼:不再是「学编程」了。


是那些软技能:极具主观能动性(High Agency)、善于产生想法、非常有韧性、能适应快速变化的世界。


好消息是,这些都是可以习得的。


参考资料:

https://www.youtube.com/watch?v=Wpxv-8nG8ec 

https://x.com/testingcatalog/status/2015933304210436517?s=20


文章来自于“新智元”,作者 “桃子 好困”。

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1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
AI工作流

【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!

项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio


【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。

项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n

在线使用:https://n8n.io/(付费


【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。

项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file



【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。

项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file

在线使用:https://vectorvein.ai/付费

3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
prompt

【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0

5
无人直播

【开源免费】VideoChat是一个开源数字人实时对话,该项目支持支持语音输入和实时对话,数字人形象可自定义等功能,首次对话延迟低至3s。

项目地址:https://github.com/Henry-23/VideoChat

在线体验:https://www.modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/video_chat


【开源免费】Streamer-Sales 销冠是一个AI直播卖货大模型。该模型具备AI生成直播文案,生成数字人形象进行直播,并通过RAG技术对现有数据进行寻找后实时回答用户问题等AI直播卖货的所有功能。

项目地址:https://github.com/PeterH0323/Streamer-Sales