【新智元导读】AI热潮将彻底颠覆编程行业。OpenAI首席产品官Kevin Weil抛出惊人预测，2025年，AI在编程领域将永远超越人类。这不仅仅是一个大胆的预测，更是一个时代拐点的宣告。
这是OpenAI首席产品官Kevin Weil在最新一期采访中，向全世界发出的郑重宣告。
他大胆预测，今年是AI在编程方面，永远超越人类的一年，我们已没有退路了。
近一小时访谈中，Kevin曝出了更多关于OpenAI模型产品的内幕，包括深度研究、GPT-4.5类人特性、未来就业形势以及GPT-5发布时间。
不仅如此，他还透露一个价值十亿美金的创业想法，以及AI重塑教育，全民皆可编软件的愿景。
提升模型智能水平主要有两种方式：一是扩大预训练规模，二是通过RL提升推理能力，要同时推进这两个方向
Deep Research与其他AI工具的不同之处在于，输出有洞察力的观点，而不是提供笼统的信息
GPT-5将一统o系列和GPT系列模型，内部正紧锣密鼓研发，用不了多久就会发布
OpenAI正在布局机器人技术，AGI下一个突破口是机器人技术和现实世界的应用
那时候，GPT-2连个像样的基本程序都搞不定，更别提取代人类了。当时所有人都觉得，这不过是科幻片中的桥段。
到了GPT-3时代，AI的确能写一些代码，但也仅仅是做出一个简单按钮的级别。
GPT-4横空出世后，情况更与以往大大不同，AI慢慢的变成为程序员的日常助手。
再到如今，AI编程能力强到令人发指，不仅在算法编程竞赛中表现出色，在实际应用中，比如开发某个网站的前端界面，或者要在后端搭建基础架构，都能完成得很好。
Q：在Anthropic看来，AI能够99%自动化编码，在2027年才会到来，你们对这一段时间点有自己的判断吗？
照目前的发展速度来看，如果要等到2027年我反而会觉得意外。我认为这个时间点会提前」。
不管是填字游戏、数独还是编程，AI都需要具备推理能力，要能够把大问题分解成小问题，提出假设，然后验证或推翻这些假设。
o1-preview发布后，其实力远超GPT-4，已经能媲美世界上的排名前百万的竞赛程序员。
等到o1满血版正式版发布时，在竞赛编程方面，已经能达到世界TOP 1000工程师的水平。
现在我们正在训练新一代模型，它们的表现更出色。所以，我认为就在今年，至少在竞赛编程这样的领域，AI就会实现超越。
就像70年前AI在数学运算上超过了人类，15年前在国际象棋上战胜了人类，今年将是AI在编程能力上永久超越人类的一年。
值得一提的是，相比于在棋类游戏上战胜人类，AI在软件开发领域超越人类更重要。因为通过软件，你几乎能创造任何想要的东西。
与此同时，AI编程也会是所有技术领域中，进展最快的之一。不仅OpenAI正在投入大量资源，Anthropic、谷歌也都在全力以赴。
现阶段，Kevin每天还要消耗大量时间处理琐事，比如填表，处理重复性代码，这些不需要太多创作型思维，本该被自动化的任务。
而AI的出现，正是为了解放这些「机械打字工作」，让程序员专注于真正需要创造力的难题。
Q：现在有个热门话题，未来网上会出现多少AI生成的内容？感觉内容的真实性正在飞速流失。作为OpenAI的一员，你们会担心这样的一个问题吗？当所有内容都可以被AI自动生成时，互联网会变成什么样？
以Sora为例，它虽不能一键生成电影，但通过精心设计的提示词，就能产出令人惊叹的作品。
一位科幻导演曾分享，过去要消耗10万美金，一个月时间，让特效团队制作两个转场效果。
而现在，有了Sora，他可以在一个下午的时间里创作出40种不同版本的转场效果，尽情探索各种可能性，最终选出最佳创意，再交给专业团队完善。
这并不意味着，动动手指就能创作出精品。要做出真正优秀的作品依然需要投入巨大的心血。
创作优秀作品所需要的努力和专业水准可能不会降低，但借助AI能让作品达到更高的水准，也能让更多人参与到创作中来。
Q：业内一位专家称，「创意工作和编程的未来很可能会转变成管理工作」，过去需要雇人做到的事情，现在AI就能轻松实现。如果你是一个创意工作者，不管是程序员，还是内容创作者，你会怎么适应这个新时代？
就像从电路设计、到汇编语言，再到Python，各种web框架，技术的发展就是这样一系列越来越高层的抽象，每一层抽象都让我们提高效率。
那么问题来了，如果你大量依赖AI来编程，而且你主要关注的是产品效果而不是代码本身，你对代码内部机制的理解肯定比不上自己一行行写出来的深入。
我父亲是位工程师，早年在微软负责编译器开发。说实话，我对编译原理的理解肯定比不上我父亲那一代人。但这真的那么重要吗？
我现在也不是在写Fortran，而是在浏览器里写Python，然后就能实时部署。
这就是一个取舍的问题。也许你会失去对底层的一些深入理解，但换来的是开发速度的提升。
最重要的是，这项技术不再局限于那少数精通编译器和Fortran的专家，而是让全世界任何会使用ChatGPT的人都能参与编程。
Q：对于初级工程师来说，现要面对的是同样会用英语编程的竞争对手，即便是那些对技术底层架构并不了解，但他们也能利用AI来争夺同样的工作岗位和职位。你觉得该怎么样应对这种地位冲击？
举个例子，Jeff Dean是比我更优秀的工程师，我敢打赌就算都用上AI，Jeff Dean的工程能力也会比我强。
不仅仅是纯粹的智力问题，而是要懂得该解决什么样的问题，把精力投入到哪里，怎么样找到最有效的着力点，这些核心能力依然至关重要。
更重要的是，在这种情况下，我们应该重新思考什么才是真正重要的。如果技术让我们也可以创造任何东西，那么判断该创造什么就变得至关重要。
关键是谁能够洞察最紧迫的问题是什么，以及怎么样才能解决这样一些问题。当更多人都有能力解决这样一些问题时，我们的世界必然会变得更好，因为更多问题能获得解决，整个社会的发展也会加速。这是让我感觉到很振奋的事情。
Q：在你们开发产品的过程中，有没看到什么明确的迹象，让你确信某些新职业一定会在未来几年内出现？
我可能也给不出一个让你完全满意的答案。但我确实相信，几乎每种工作都会与AI深度结合。
要么你每天用AI提升效率，要么转型为「AI团队的管理者」，让AI处理繁琐的基础任务，人类负责思考更深层的战略问题。
Q：等播客这行也被AI取代了，我们得提前想好下一步。给我们分享几个好点子，最好是能估值十亿美元的那种。
从大方向来说，AI模型的潜力不在于智能本身，而在于学习能力。它们能学习任何东西，关键是你给它们什么样的学习材料。
现在的模型主要是用互联网和公开数据训练的，但世界上最有价值的数据往往是非公开的，被锁在各个企业、机构、政府等组织内部。
如果能够善用这一些数据，就能让AI模型变得更强大。这种趋势已经在一些领域显现出来了，比如法律行业，一些公司正在用行业内部的专业数据来强化模型，让它们精通特定的法律业务，真正掌握法律工作的专业流程。
不论是OpenAI、Anthropic，还是Meta、谷歌，科技界的领袖们已发出警报——AI正在威胁软件开发者的工作岗位。
「未来3-6个月，AI将编写90%的所有代码。12个月后，AI可能会包揽几乎全部的代码」。
Amodei还认为，尽管程序员仍需要负责设定目标和参数，但这些任务很快也会被AI取代。
他坦言，只要还有AI不擅长的「小块任务」，人类程序员的生产力会得到提升。但最终，这些「小岛」都会被AI系统逐一攻克。
同时，他也指出，这并不代表程序员将彻底被取代，AI的崛起将迫使我们重新思考「有用」和「无用」的定义，探索如何最大化人力资本的价值。
去年，谷歌CEO劈柴曾透露了一个惊人的事实——谷歌已经有超25%新代码，都是由AI生成。
然而，谷歌近期大规模裁员，以及英特尔、特斯拉等公司削减上万员工的举动，不禁让人担忧：AI的崛起是否会来带就业危机？
Krishna对程序员的职业前景，充满信心，「AI将大幅度的提高程序员的生产力，从而推动公司收益增长。历史证明，最具生产力的公司会抢占市场占有率，推出更多产品，进而占据更大的市场占有率」。
此前，美国劳工统计局预测，从2023年到2033年，软件开发领域的就业将增长17%。
乐观派认为，AI能够解放程序员，让其从重读劳动中抽身，专注于创造性的工作；而悲观派则担心，大量岗位将被取代，行业将迎来洗牌。
若AI真的如Amodei预测那样，接管90%甚至全部代码，传统程序员的角色无疑将面临前所未有的挑战。
不论是90%，还是20-30%代码AI编写，预测虽有分歧，但有一点明确的是——
AI正在以不可阻挡之势重塑软件开发的未来。面对这场变革，程序员们是时候重新审视自己的定位。
作为上世纪八十年代就提出某智能仪器概念，并获得国家专利的老科技工作人员，我对AI的观点。 1. 工具本质：AI本质上是增强人类能力的工具，如同汽车延伸了行走能力，计算器强化了计算能力。它擅长处理结构化、重复性任务，但缺乏人类的创造力、情感理解和复杂决策能力。 2. 替代与创造的辩证关系：历史上每一次技术革命都会淘汰部分岗位，但同时也创造新机遇。例如工业革命摧毁了手工纺织业，却催生了机械工程师等新职业。当前AI在客服、数据标注等领域的替代效应，也在推动AI训练师、算法伦理师等新兴岗位的诞生。 3. 警惕两种极端： 技术牟利主义：部分科技公司为商业利益夸大AI能力（如通用AI即将实现），可能会引起公众期待错位。 技术万能主义：缺乏专业认知的群体容易陷入AI万能论，忽略技术可控性与人类主导地位。 4. 人机协同趋势：目前AI的典型应用场景（如医疗影像诊断、法律文书审查）多呈现AI辅助人类模式。未来更可能形成人类负责战略决策，AI处理底层数据的协作生态。 5. 关键技术瓶颈：当前AI仍依赖大规模数据训练，在小样本学习、常识推理、跨领域迁移等方面存在非常明显局限。突破性进展可能还需数十年基础理论研究支撑。 建议保持关注但不必过度，AI的发展本质上是人类智慧的延伸。与其讨论取代，不如聚焦如何通过教育体系改革、社会保障机制完善等方式应对技术变革带来的结构性就业变化。
Al就是顶尖人才设计出来的，当然超越绝大多数人！希望能为大多数人谋福，而不是棒杀普通人。人工智能立法刻不容缓！
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