为什么人类是 AI 最大的瓶颈（以及 2026 年将发生什么）| Alexander Embiricos（OpenAI Codex 产品负责人）

00:00你负责 Codex 相关的工作。

00:01Codex 是 OpenAI 的编程智能体。我们把 Codex 看作软件工程队友的起点。它有点像一个非常聪明的实习生，只是它拒绝阅读 Slack，除非你要求，否则也不会查看 Datadog。

00:12我记得 Karpathy 发过一条推文，讲他遇到的最棘手的 bug，那些 bug 他会花几个小时试图解决，却没有其他办法能解决；他把问题交给 Codex，让它运行一个小时，Codex 就解决了。

00:21我们开始看到未来的一些迹象：Codex 实际上开始为自己的训练值班。Codex 编写了大量帮助管理其训练运行的代码，也就是关键基础设施。因此我们有 Codex 代码审查，它能发现很多错误，实际上还发现过一些相当有趣的配置错误。最令人震撼的加速案例之一是 Sora Android 应用：这是一个全新的应用，我们用了 18 天构建出来，然后 10 天后，也就是总共 28 天后，就向公众发布了。

00:45你认为要如何在这个领域胜出？

00:47Codex 的主要目标之一，是实现主动性。如果我们要构建一个超级系统，它就必须能够做事。过去一年的一个认识是，如果模型要做事，让它们使用计算机会有效得多。事实证明，让模型使用计算机的最佳方式，就是简单地编写代码。所以我们逐渐形成了这样一个想法：如果你想构建任何智能体，也许就应该构建一个编程智能体。

01:04当你思考 Codex 的进展时，我想你们应该有很多评估，也有各种公开基准。

01:10我们有几个人一直在 Reddit 上活动。那里既有赞扬，也有很多抱怨。作为产品团队，我们能做的，就是始终思考如何构建一种工具，让人感觉它最大限度地加速了人的工作，而不是构建一种工具，让人更不清楚作为人类应该做什么。

01:24你在 OpenAI 工作，我不能不问：你认为我们距离 AGI 还有多远？

01:28目前一个被低估的限制因素，实际上就是人类的打字速度，或者人类同时处理多项任务的速度。

01:35今天我的嘉宾是 Alexander Embiricos，Codex 的产品负责人。Codex 是 OpenAI 极其受欢迎且功能强大的编程智能体。用 Nick Turley 的话说，这位 ChatGPT 负责人、也是本播客之前的嘉宾表示：‘Alex 是我合作过的、一直以来最喜欢的人之一，把他和他的公司带进 OpenAI，最终成为我们做过的最正确的决定之一。’同样，OpenAI 的 CPO Kevin Weil 说：‘Alex 简直是最棒的。’（00:01:59）：在我们的对话中，我们聊到在 OpenAI 做产品究竟是什么体验，Codex 如何帮助 Sora 团队发布 Sora 应用，这款应用在不到一个月内成为应用商店排名第一的应用；还聊到 Codex 目前正在经历的 20 倍增长，以及他们为让 Codex 更擅长编程而采取的措施；为什么他的团队现在关注的是让代码审查更容易，而不只是编写代码；他的 AGI 时间表；他认为 AI 智能体什么时候才会真正有用，以及更多内容。特别感谢 Ed Bayes、Nick Turley 和 Dennis Yang 为这次对话提出主题建议。如果你喜欢这档播客，别忘了在你常用的播客应用或 YouTube 上订阅和关注。如果你成为我通讯的年度订阅者，还能免费获得 19 款令人难以置信的产品一整年，包括 Devin、Lovable、Replit、Bolt、n8n、Linear、Superhuman、Descript、Wispr Flow、Gamma、Perplexity、Warp、Granola、Magic Patterns、Raycast、ChatPRD、Mobbin、PostHog 和 Stripe Atlas。请前往 lennysnewsletter.com，点击 Product Pass。（00:02:55）：下面请听 Alexander Embiricos，先插播一段赞助商广告。（00:03:00）：这有一道题：OpenAI、Cursor、Perplexity、Vercel、Plaid，以及数百家其他成功公司有什么共同点？答案是，它们都由今天的赞助商 WorkOS 提供支持。如果你正在为企业构建软件，你可能已经感受过集成单点登录、SCIM、RBAC、审计日志，以及大客户要求的其他功能有多痛苦。WorkOS 把这些阻碍交易的功能变成开箱即用的 API，并提供专为 B2B SaaS 打造的现代开发者平台。无论你是试图拿下第一家企业客户的种子期初创公司，还是正在全球扩张的独角兽，WorkOS 都是实现企业就绪、解锁增长的最快路径。它本质上是企业功能领域的 Stripe。访问 workos.com 开始使用，或者直接联系他们的 Slack 支持，那里有真正的工程师，会非常快地回答你的问题。WorkOS 让你可以像最优秀的团队一样构建，拥有令人愉悦的 API、完整的文档和顺畅的开发者体验。今天就访问 workos.com，让你的应用做好服务企业的准备。（00:04:01）：本期节目由客户服务领域排名第一的 AI 智能体 Fin 赞助。如果你的客户支持工单堆积如山，就需要 Fin。Fin 是市场上表现最好的 AI 智能体，平均解决率达到 65%。Fin 能解决最复杂的客户问题。与竞争对手正面比较时，Fin 每次都能胜出。是的，换用新工具可能让人害怕，但 Fin 可以在任何帮助台上工作，无需迁移，这意味着你不必彻底改造现有系统，也不会造成服务延误。Fin 已获得超过 6,000 名客户服务负责人和 Anthropic、Shutterstock、Synthesia、Clay、Vanta、Lovable、Monday.com 等顶尖公司的信任。Fin 由 Fin AI Engine 驱动，这是一个持续改进的系统，让你可以轻松分析、训练、测试和部署，因此 Fin 也能持续改善你的结果。如果你准备改变客户支持方式、扩大支持规模，可以试用 Fin，每次解决只需 99 美分。此外，Fin 还提供 90 天退款保证。请访问 fin.ai/Lenny，了解 Fin 如何为你的团队服务。网址是 fin.ai/Lenny。Alexander，非常感谢你来到这里，欢迎回到播客。

05:18非常感谢。我一直听这个播客很久了，很高兴来到这里。

05:21我更兴奋，也非常感谢你。我想从你在 OpenAI 的经历开始。你大约一年前加入 OpenAI。在那之前，你自己创业了大约五年，再之前，你是 Dropbox 的产品经理。我想 OpenAI 和你工作过的其他地方都非常不同。先问你一个问题：OpenAI 的运作方式最不同的地方是什么？在那里学到的什么东西，你认为无论以后去哪里都会带着它，假设你有一天会离开？

05:49我会说，OpenAI 的工作速度和雄心远远超过我能想象的程度。我这么说可能有点尴尬，因为每个创业公司创始人都会想：‘对，我的创业公司发展很快，人才标准很高，而且我们很有雄心。’但我必须说，在 OpenAI 工作让我重新想象了这些词究竟意味着什么。

06:11我们经常听到这种说法，好像每家 AI 公司都在说：‘天哪，我不敢相信他们发展得这么快。’有没有什么例子能让你觉得：‘哇，换作其他地方，不可能这么快发生。’

06:20最先想到的显然就是 Codex 自身的爆炸式增长。我想我们已经有一段时间没有更新对外公布的数字了，但 Codex 的规模在几个月内增长了 10 倍，之后又增长了更多，速度非常快。经历过这种增长，至少对我来说，经历过之后，我觉得以后无论什么时候花时间构建技术产品，都必须达到我现在见过的速度和规模。（00:06:52）：如果回想我在创业公司做的事情，速度慢得多。创业公司一直存在这样一种平衡：你要在一个想法上投入多少，同时又要尽快发现它行不通并转向。但我在 OpenAI 意识到，我们能够、事实上也必须产生的影响太大了，所以现在我必须更加无情地安排自己的时间。

07:15在谈 Codex 之前，OpenAI 是否通过组织结构，或者某种运作方式，让团队能够这么快行动？因为每个人都想发展得很快。我想其中应该有某种结构性做法。

07:29有一点是，我们正在构建的技术已经从很多方面改变了局面，包括我们的构建方式，也包括我们能为用户实现什么。我们大部分时间都在讨论基础模型的改进，但我相信，即使今天模型不再取得任何进展，这当然完全不符合事实，我们在产品方面仍然远远落后，还有大量产品需要构建。所以我认为时机已经成熟了，如果这样说有道理的话。（00:08:01）：但我刚加入时，还有很多关于组织结构的反直觉之处让我感到意外。比如我在创业公司工作时，以及更早在 Dropbox 工作时，尤其是作为产品经理，总是很重要的一点是团结全船，确保大家朝正确方向前进，然后沿着那个方向加速。但在这里，我们并不确切知道很快会出现哪些能力，也不知道技术上什么会奏效，更不知道即使技术上奏效，什么会得到用户认可。因此，对我们来说，保持谦逊、更依靠经验学习、快速尝试更加重要。组织就是按照这种方式建立的，真正自下而上。（00:08:45）：这又是你刚才所说的那种情况：每个人都想快速行动。我觉得大家都喜欢说自己是自下而上的，至少很多人会这样说，但 OpenAI 真的是、确确实实是自下而上的。这对我来说是一个学习过程。以后如果我再去工作，可能有意思的是，我觉得未来甚至不适合在非 AI 公司工作。我甚至不知道那意味着什么。但如果让我想象，或者回到过去，我会完全用新的方式运营。

09:10我听到的是，你们采取的更多是‘准备、开火、瞄准’，而不是‘准备、瞄准、开火’。你可以想想并回应一下，因为这样说可能不太准确，但我在 AI 公司经常听到这一点：因为你不知道人们会如何使用产品，所以花大量时间把它做得完美并没有意义。最好先用一种原始形态发布出去，看看人们如何使用，然后围绕那个用例加大投入。

09:39是的。沿用这个比喻，我觉得其中仍然有瞄准的部分，只是瞄准要模糊得多。大概就是：我们认为可能发生什么？我在这里学到很多东西的一位研究负责人喜欢说，在 OpenAI，我们可以很好地讨论一年以后甚至更远的事情，虽然对会发生什么存在很多模糊性，但那是一个合适的时间范围。我们也可以很好地讨论未来几个月或几周正在发生的事情。但中间有一个尴尬地带：当你开始接近一年、却还不到一年时，就很难推理，对吧？（00:10:18）：所以在瞄准方面，我认为我们想知道：‘好，我们要努力建设哪些未来？’AI 中很多我们正在处理的问题，比如对齐，都需要从很远的未来来思考。因此，我们会模糊地瞄准那个方向，但当问题变得更具战术性，比如‘我们要构建什么产品，因此人们会如何使用这个产品？’时，我们就更倾向于说：‘让我们通过经验找出答案。’

10:41这是一种很好的表达方式。人们听到这些时，有时会听到像你们这样的公司说：‘好，我们要自下而上。我们会尝试很多东西，不会确切制定未来几个月的发展计划。’关键在于，你们招募的是世界上最优秀的人才。因此，这感觉像是自下而上工作能成功的一个关键因素。

11:02这和我的感受非常一致。我刚来时，对这里每个人所拥有的个人驱动力和自主性之强感到意外，甚至震惊。所以 OpenAI 的运作方式，你不能只听一场播客或读一篇文章，然后说：‘我要把这个部署到我的公司。’也许这么说有点严厉，但我认为很少有公司拥有足够高水平的人才，能够这样做。因此，如果你要实施这种方式，可能需要做出调整。

11:34好，那我们来聊 Codex。你负责 Codex 相关的工作。Codex 进展如何？有什么数字可以分享吗？有什么内容是你能分享的？另外，不是每个人都完全了解 Codex 是什么，请解释一下 Codex。

11:45我很幸运，能够像生活在未来一样，领导 Codex 产品。Codex 是 OpenAI 的编程智能体。具体来说，它是可以安装的 IDE 扩展、VS Code 扩展，也可以是可安装的终端工具。使用后，你可以与 Codex 协作，回答代码问题、编写代码、运行测试、执行代码，并完成软件开发生命周期中间那一大段工作，也就是编写准备投入生产的代码。更广泛地说，我们认为现在的 Codex 只是软件工程队友的起点。所谓队友，不仅意味着能写代码，还意味着它能早期参与软件构思和规划，后续参与验证、部署和维护代码。为了更有趣地理解它，可以把今天的 Codex 想成一个非常聪明的实习生，只是它拒绝阅读 Slack，除非你要求，否则也不会查看 Datadog 或 Sentry。无论它多聪明，你会在没有亲自协作的情况下多大程度上信任它写代码？所以今天人们主要与它结对使用。但我们的目标是让它像新招的实习生一样工作，不只是让它写代码，而是参与整个周期。即使第一次没做好，它最终也能迭代出正确结果。

13:21我原本以为不读 Slack 和 Datadog 的意思是它不会分心，始终专注并保持心流。但我明白你的意思了：它没有正在发生的一切事情的完整上下文。

13:31这不仅是在执行任务时如此。想想最好的团队成员，你不会逐项告诉他们该做什么。刚雇用他们时，可能开几次会，了解哪些提示对这个队友有效、哪些无效，以及如何与这个人沟通。随后给他们一些起步任务，委派几个任务，最终只需说：‘很好，你负责这片代码库和这些人，也可以和其他人合作。告诉我你认为该做什么。’我们把这叫作主动性，Codex 的主要目标之一就是实现主动性。我认为这对 OpenAI 让 AGI 的益处惠及全人类的使命极其重要。我喜欢开玩笑说，现在的 AI 产品很难使用，因为你必须仔细思考什么时候它能帮助你；如果你不提示模型，它大概就不会在那个时刻帮助你。普通用户每天提示 AI 可能只有几十次，但一个真正聪明的实体每天可能有数千次能带来帮助的机会。因此 Codex 的重要目标，是找到一种真正的队友智能体形态，默认就能提供帮助。

14:54人们想到 Cursor，甚至 Cloud Code 时，会想到帮助编程、自动补全代码、可能做一些智能体工作的 IDE。你描述的愿景不同：它是一个队友，像一个远程队友，替你构建代码，你可以和它交流、让它做事，同时也有 IDE、自动补全等功能。这是你们看待 Codex 时的差异化吗？

15:18核心想法是，如果你是开发者并想完成某件事，我们希望你感觉自己拥有超能力，速度快得多。但我们不认为你必须不停思考‘此刻怎样调用 AI 来做这件事’，才能得到好处。我们希望它能接入你的工作方式，自己开始做事，不需要你专门想到它。

15:44好，我有很多相关问题，但先问问进展如何。有什么统计或数字可以分享 Codex 的情况吗？

15:49自 GPT-5 在 8 月发布以来，Codex 一直在爆炸式增长。我们可以聊聊解锁增长的产品洞见。上次公布的数字是，自 8 月以来增长超过 10 倍，实际上现在已经是 20 倍。Codex 模型每周处理数万亿 token，基本上已经是我们使用量最大的编程模型。有趣的是，我们把 Codex 团队设为产品与研究高度一体化的团队，让两边共同迭代模型和工具框架。这让我们能做更多事情，尝试更多关于二者如何协作的实验。起初我们只针对内部第一方工具框架训练模型，而且对该框架有明确看法；最近其他主要 API 编程客户也开始采用这些模型。因此 Codex 模型如今也是 API 中使用量最大的编程模型。

16:55你暗示过是什么解锁了这种增长，我非常想听。感觉在此之前，也许在你加入团队之前，Cloud Code 表现很好，大家都在它上面构建，它显然是最好的编程方式。然后 Codex 突然出现了。我记得 Karpathy 发过推文，说他从没见过这样的模型：那些最棘手、花数小时也解决不了的 bug，交给 Codex 运行一小时就解决了。你们做了什么？

17:30OpenAI 的强烈使命是构建 AGI，所以我们一直思考如何让产品可扩展。之前我说过，工程师每天应该从 AI 获得数千次帮助，因此我们在发布第一版 Codex，也就是 Codex Cloud 时，就仔细思考了这类基础能力。它有自己的计算机、运行在云端，你可以委派任务给它，最酷的是可以并行运行很多任务。但环境配置较难，既要给模型提供验证改动所需的工具，也要学会如何提示它。我的比喻是：你雇了一个队友，却永远不能和他通话，只能异步来回沟通。这对一些队友有效，最终你可能希望大部分时间这样工作，但一开始很难采用。因此我们仍然想达到让你委派任务、让队友主动工作的未来，而现在增长也在发生。关键解锁是，首先要用一种更直观、更容易获得价值的方式让用户落地。今天绝大多数用户通过下载 IDE 扩展或在 CLI 中运行 Codex 来发现它，智能体直接在你的电脑上与你互动。它在沙箱里运行，这是帮助安全运行的很酷技术，同时仍能访问依赖。如果需要执行命令，就在沙箱内执行；如果命令无法在沙箱运行，它会询问你。这样你能形成很强的模型反馈循环。随后我们的工作，就是把这种反馈循环转化为产品使用的副产品，逐步配置好它，让你之后可以委派工作。再用队友比喻：如果你雇了队友，却只给他一台刚从商店买来的新电脑，他很难工作；但如果你并肩工作时告诉他某项服务的密码、允许他运行某条命令，他就更容易离开你独立工作数小时。

20:01所以我听到的是，最初的 Codex 几乎太超前了：它是一个在云端替你异步编程的远程智能体。后来你们退回来一点，把它整合进工程师已经使用的 IDE 和本地环境，帮助他们逐步进入这个新世界。

20:21确实很有意思。OpenAI 非常重视内部试用，也就是使用自己的产品。Codex 整整一年都在加速 OpenAI，云端产品也极大加速了公司。但内部试用得到的信号与一般市场不同，因为 OpenAI 全天训练推理模型，我们已经非常习惯这种提示、提前思考、大规模并行运行、过一段时间再异步回来查看的方式。所以现在构建产品时，我们仍然从内部试用获得大量信号，但也非常注意不同受众使用产品的不同方式。

21:12这很有意思：生活在未来，但不能离未来太远。我能理解 OpenAI 的每个人都生活在很远的未来，而这有时不适合所有人。

21:23是的。

21:23那训练数据和智能水平呢？有没有其他因素帮助 Codex 加速实际编程能力？是更好、更干净的数据，还是主要是模型进步？还有什么真正帮助了它加速吗？

21:38这里有几个组成部分。模型提升了很多，最近我们发布了 GPT-5.1-Codex-Max，它对使用 GPT-5.1-Codex 的同一任务大约快 30%，在更高推理级别也更聪明，正承担解决最棘手 bug 的任务。但我们的思路也从‘训练最佳模型’转向思考完整的智能体。我们认为智能体有三层：擅长特定任务的推理模型、通过 API 提供模型的接口，以及承载模型的工具框架。Codex-Max 可以长时间运行，甚至一夜或 24 小时，这会超过上下文窗口，因此我们提供了压缩功能。压缩需要三层共同支持：模型知道何时准备进入新上下文，API 支持相应端点，工具框架准备请求负载。各种编程产品的工具框架和对模型工作方式的看法也不同，有的使用语义搜索，有的调用定制工具，而 Codex 选择 shell 和终端。我们用沙箱保证安全。最大的加速因素之一，就是产品和研究团队并行构建这三层，并持续调整和实验。

24:59你认为会在这个领域胜出吗？这会一直是不同模型不断超越彼此的竞赛，还是有人能一骑绝尘、别人再也追不上？有没有一条‘我们赢了’的路径？

25:15这又回到构建队友的想法。不只是参与规划和优先级排序的队友，也不只是测试代码、帮助维护和部署的队友。工程队友还可以安排会议、改动站会时间等。如果研究实验室每天或每周部署新的能力，人类不可能跟上并使用所有技术。因此我们需要一个 AI 队友或超级助理，你只需和它说话，它会主动知道怎样帮忙，不必阅读最新使用技巧。这会是非常有黏性的产品。Chat 是在不知道该用 AI 做什么时很好的通用界面，就像在 Teams 或 Slack 里和队友交流。你可以向超级助理询问任何主题；如果你是编程等领域专家，再打开图形界面深入查看和处理代码。OpenAI 要构建的是 ChatGPT 这样随时可用的工具，让人即使在工作之外也习惯被 AI 加速，工作时自然地要求它帮忙，不需要知道连接器或功能，它会提供当下最佳帮助，甚至在你没有请求时主动参与。

27:32Nick Turley 曾说 ChatGPT 最初的名字可能是 Super Assistant。现在看起来，一边是超级助理，一边是 Codex，像 B2C 和 B2B 版本。先从编程和构建开始，再为你安排会议、发 Slack 消息、发布设计等。这个想法是不是某种商业版 ChatGPT？

28:08我们正在讨论大约一年后的时间范围，很多事情可能更早发生。要成为超级助理，它必须能做事，而模型使用计算机时更有效。使用计算机有很多方式，点击操作有时慢且不可预测，但事实证明最好的方式是编写代码。因此如果要构建任何智能体，也许应该构建编程智能体；非技术用户甚至不必知道它在使用编程智能体，就像人们不思考是否在使用互联网，只关心 Wi-Fi 是否开启。Codex 正在构建能通过写代码使用计算机的软件工程队友。已经有人将它用于编程相邻的产品工作。最终，只要能用代码解决问题，就应让智能体写代码，即使是财务分析。代码可组合、可互操作，因此它比单纯点击更有扩展性。真正困难的是让智能体理解所处上下文：团队有流程和指南，也会要求确定性的保证。不同子团队分析崩溃报告时可能有不同元提示，所以智能体需要可配置。经常做得好的事情应该成为内置能力，团队成员也应能复用智能体已经写好的脚本。

31:53如果它是我们的队友，那么它可以分享从公司其他人那里学到的东西，这个比喻很合理。

32:01对。

32:02听起来你属于 Karpathy 那一派：现在的智能体不太好，大多是垃圾，也许未来会很棒。你认同吗？

32:11我认为编程智能体相当不错，我们已经看到大量价值。

32:11对，这听起来合理。

32:17编程以外的智能体还处于早期。这只是我的看法，但我认为一旦它们也能以可组合方式使用编程，就会好很多。为软件工程师构建产品很有趣，因为他们也喜欢为自己构建，思考如何使用技术时常常比我们更有创造力。通过为工程师构建产品，我们能观察大量涌现行为，从中发现应当加入产品的功能。

32:54我喜欢你这么说。很多为工程师构建产品的人会被他们不断抱怨惹恼，但你却享受这种反馈，也许因为你构建的是能真正解决问题、替工程师编码的优秀工具。沿着这个话题，大家一直在讨论工作、工程师、编程和是否还要学习编程。你描述的是一个与你协作、让你更像超人的队友，而不是取代你。你怎么看这位超级智能工程队友对工程领域的影响？

33:33我认为有两面，但核心是每个智能体都可能应该使用代码、成为编程智能体。随着代码变得更普遍，它会用于更多目的，因此需要更多具备这种能力的人。产品团队要思考如何最大化加速人，而不是让人更不清楚自己该做什么。现在编程智能体写很多代码，但工程师通常最喜欢写代码，审查代码反而没那么有趣。因此我们需要代码审查功能帮助人建立信心，也要让智能体更好地验证工作。甚至显示界面都属于这种微决策：如果要让人感觉被加速，应先显示代码生成的图像预览，再让人看差异，除非 AI 已经审查过代码。

35:49Cursor CEO Michael Truell 设想从代码走向更高抽象层，规范驱动开发就是只写规范、由 AI 写代码。工程师未来会不会不必写或看代码？

36:16抽象层级一直在变化。现在编程智能体多是提示到补丁，也有人采用规范驱动或计划驱动开发。长任务中，可以先共同写 plan.md，满意后让它执行，有可验证步骤就能运行更久。规范驱动很有意思，但很多人也不喜欢写规范。另一种可能是聊天驱动开发：事情发生在社交媒体和团队沟通工具中，代码因此被写出并部署。有时我不想写规范，只想让智能体查看客服频道，发现有趣的事，小 bug 就直接修。一个极端的独立创业者未来设想是手机应用把智能体想做的每个点子做成竖屏视频，你向左滑表示坏点子，向右滑表示好点子，长按说话反馈；你只需把应用接入各种信号系统和记录系统，然后坐着滑动。

38:39这像 Tinder、TikTok 和 Codex 的结合。

38:42相当糟糕。

38:43但也很棒。智能体观察市场、用户和你的工作，主动提出应该构建的功能或修复的问题，就像一名主动的工程师。

38:56完全正确。

38:58我认为这是个好主意。

39:00用对消费者来说成本最低的方式与你沟通。

39:02现代沟通方式就是左右滑动和竖屏信息流，再加上 Sora 视频，现在一切都连上了。

39:11明确说，我们不会构建那个应用，但它很有趣。它会消费外部信号。如今最成功的 AI 产品之一其实是 IDE 自动补全。Codex 这个品牌最初还曾用于驱动 GitHub Copilot 的模型。自动补全的神奇之处在于：正确时会加速你，错误时也没有那么烦，因此形成会根据你意图回应的混合主动系统。未来浏览器可以在你日常活动中及时提供帮助，真正的队友处理的不只是代码，也包括网页内容。

40:51浏览器中的自动补全和网页帮助很有意思。你还提到 Codex 意为代码执行，以及聊天驱动开发。Block 的 CTO Dhanji 说，有位工程师让 Goose 观看屏幕、听会议，主动提交 PR、发邮件和起草 Slack 消息，这正是你描述的早期版本。

41:45很有意思。如果问他们生产力瓶颈是什么，你猜他们会说什么？

41:54可能是查看结果，确认这是否真的是该做的事。

41:58我们已经看到这种情况。Codex 有 Slack 集成，遇到要快速处理的问题，人们会 @Codex 问 bug 原因。数据科学家也大量使用它，询问指标为什么变化。回答可以直接回到 Slack，很有用。但如果它要写代码，你还得回头查看。当前真正的瓶颈是验证代码是否有效和编写代码审查。要实现那种主动工作的世界，需要让人配置编程智能体，使它在后续阶段更自主。

42:46写代码很好玩：进入心流、构建架构、测试都很有趣；检查别人的代码、对可能让生产环境崩溃的错误负责则不有趣。构建变容易后，前沿公司的瓶颈变成决定构建什么，以及谁来审查积累的 100 个 PR。

43:14对。

43:15本期节目由 Jira Product Discovery 赞助。构建产品最难的不是写产品，而是证明工作有意义、管理利益相关者和规划。它帮助团队捕捉洞见、优先排序高影响想法，并在一个地方从策略追踪到交付。免费试用请访问 atlassian.com/lenny。另一个问题是，Codex 如何影响你作为产品经理及 OpenAI PM 的工作？

44:24我感觉更有能力了。我本来就是偏技术的 PM，为工程师构建产品时必须内部试用，但现在作为 PM 能做的多得多。Scott Belsky 说过压缩人才层级：角色边界不再那么需要，因为每个人能做更多，团队可以减少沟通边界。现在回答问题、理解变化都更容易，直接问 Codex 即可。原型往往比写规范快。Codex 不只写生产代码，也产生很多一次性代码，比如给一批数据后让它做交互式数据查看器。设计师也能用氛围编程做动画编辑器、独立原型，把原型体验后变成 PR。Codex 让 OpenAI 的 Sora Android 应用在 18 天内供员工使用，10 天后公开，总共 28 天。已有 iOS 版本时，让 Codex 查看并移植到 Android 特别有效。

48:31更疯狂的是它成了应用商店第一名。28 天？

48:39想象一下，只有两三个工程师、几周内做出的应用成为应用商店第一名。

48:51太夸张了。

48:56这是加速的好例子。Atlas 浏览器很难构建，但团队的 Codex 用户已经能把原本两三名工程师两三周的工作变成一名工程师一周。Atlas 先发布 Mac 版，现在做 Windows 版，Windows 原生 PowerShell 模型刚推出。整个公司都被 Codex 加速，包括研究、模型训练、设计和营销，产品营销人员甚至直接从 Slack 修改字符串和文档。

50:37你们正在可行性的最前沿，其他公司会这样工作：几周内发布应用并成为商店第一名。

51:0018 天时员工已经在使用，10 天后就公开了。

51:05而且只有几个工程师。

51:07对。

51:07两三个。Atlas 只用一周？

51:12不是整个 Atlas 一周。它是很大的项目，但一位工程师说，以前两三位工程师要两三周，现在一位工程师一周。

51:36未来非工程师也能做吗？必须工程师来构建吗？Sora 能由 PM 或设计师构建吗？

51:45角色边界会模糊，但仍需有人理解构建细节，只是细节会变化。就像写 Swift 不必会汇编，汇编是少数人的专业工作。抽象层会增加，现在进入自然语言层，工程师可以讨论计划、规范、产品或想法。这个变化会渐进，不会突然没人写代码、只写规范。人们会先把智能体设置为预览构建、运行测试，再让它执行并查看结果，随后设置它加载样例页面。相当长时间内仍需要人类挑选智能体要连接的系统，未来 Codex 也许会告诉你怎样配置，甚至在仓库中自行配置。

53:34构建变得如此快，会有什么二阶影响？分发是否更重要，想法是否更值钱？

53:51想法可能没有很多人以为的那么值钱，执行仍然很难。构建得快不代表能执行好，产品仍要合理、连贯，分发非常重要。

54:08似乎其他一切都更重要了：想法、上市、盈利等非构建部分。

54:18过去构建产品太难，可能只需擅长构建；现在如果只能理解一件事，我会选深入理解某类客户的问题。新公司若有一批被 AI 工具服务不足的客户及其网络，就很有优势；只会做网站但没有具体客户，会更困难。

55:14我听到的是看好垂直 AI 初创公司。通用产品可以解决很多问题，但垂直产品能极好地解决一个问题、深入理解客户并接入工作流。你们用什么指标判断 Codex 进步？

55:51Codex 会自然吸引重度用户，我们可能过度关注采用旅程深处的功能。因此必须看第七天留存，自己从头注册、体验产品。我有太多 ChatGPT Pro 账号用于内部试用，每月被收 200 美元，需要报销。早期留存和终端用户感受仍很重要。我们也一直看 Reddit 和 Twitter，认真对待表扬和抱怨。编程智能体用途太多，可能在具体行为上以很多方式坏掉；Twitter/X 更热情，Reddit 更消极但更真实，所以我越来越关注人们在 Reddit 上如何使用 Codex。

57:39这对大家很重要。你主要看哪些 subreddit？有 r/Codex 吗？

57:44算法擅长呈现内容，r/Codex 就在那里。

57:48很有意思。Twitter 上被你标记也能看到，但可能不如 Reddit 有力量。

57:56Twitter 更像公开的一对一交流；Reddit 的投票机制很好，可能大多数人仍不是机器人，所以能得到关于重要性和他人看法的信号。

58:09Atlas 值得聊一下。我试过，觉得只用 AI 搜索体验不理想，有时只想用 Google，而且不能切换，于是发帖说要换回去，可能让 OpenAI 的 PM 难过。后来有人说 Atlas 已经有了，也许本来就计划如此，先发布、看用户怎么用再调整。为什么你们要做浏览器？

58:48我曾参与 Atlas，现在不负责。我的背景是做屏幕共享和结对编程创业公司，加入 OpenAI 后想构建上下文桌面助理。把所有上下文交给助理再解释如何帮忙很麻烦；如果它能理解你的目标，就能最大化加速你。很多工作发生在网页中，浏览器能以一等方式提供上下文，不必依赖其他软件的辅助功能树或不可靠截图，还能直接从渲染引擎提取信息。上下文动作的核心是理解你想做什么，然后提供帮助。假设智能体每天帮你数千次，如果只能通过推送通知告诉你，会非常烦。相反，当你在看指标下降的仪表盘时，智能体可以立即分析原因并提供修复建议，让你保持心流。AI 浏览器能获得更多上下文，用户也能控制哪些内容交给它；你想让它操作就用 AI 浏览器，不想操作就用普通浏览器。这样可以在需要时提供上下文动作，而不是随机通知。

61:58Codex 的超级助理愿景不只是替你写代码，也要像超级队友一样完成各种工作。除了工程师，设计师会做原型，还有哪些非工程师用法？

62:24意外用法很多，但目前真正有牵引力的仍是编程相邻或技术型工作，尤其是生态成熟、数据分析等领域。随着时间会更多，但团队现在要专注编程，因为还有大量工作。

62:54Codex 适合所有代码库吗？比如 SAP 能用吗？什么是强项，哪里还不够好？

63:11试用 Codex 的最佳方式是给它最难的任务。我们要做的是专业工具，能处理巨大且并不完美的代码库。不要从随机小项目开始，而是拿真实难题，比如不知道原因的 bug，让它分析或实现修复。

64:00我喜欢这个回答：给它最难的问题。

64:03如果最难的问题是创建新的独角兽公司，当然还不行。应给它一个仍然可以从一个问题或任务开始的难题，之后再学习用它做更大的事情。

64:25它支持哪些语言？

64:27训练时支持的语言分布大致与世界上语言的使用频率一致。除非是非常罕见或私有语言，否则都应表现不错。

64:41初学者有什么技巧，能让第一次使用 Codex 更顺利？

64:54可以并行尝试几件事：给它一个难题，让它理解代码库，围绕你的想法一起制定计划，再逐步构建。要像与新队友建立信任，不能零上下文地让它做事；先确认它理解代码库，再对齐方案，再逐步委派。这样会自然理解不同提示方式，Codex 很强，但提示方法与其他模型不同。

65:38AI 编程越来越强，人们是否还该学习编程？对软件工程和计算机科学职业，哪些技能更重要？

66:11首先要做事。编程智能体让大学生和应届毕业生能做的事远超以前，招聘早期职业人才时，我会看他们是否能用最新工具高效工作，他们甚至比资深人员少一些劣势。不要只完成作业，要真正做项目。另一方面，理解好的软件系统仍非常重要，系统工程、沟通协作会持续重要。智能体不会突然在没有帮助下构建完美系统，仍需要人配置它的验证方式。例如 Atlas 工程师通过不断提示‘为什么不能验证，修复它’让 Codex 自己检查工作。人类仍要参与配置。打字速度和实现某个算法可能没那么重要，但理解系统和高效工程团队很重要。若处于某个知识前沿，也值得深入，因为智能体暂时不擅长，而且推动前沿会迫使你利用编程智能体加速工作。

69:09你说的知识前沿是什么例子？

69:12Codex 编写很多管理自身训练运行和关键基础设施的代码，代码审查能发现配置错误。我们开始看到它为自己的训练值班：监控训练图表，在出现问题时采取措施。

69:38为自己的训练值班是什么意思？它训练时发现问题，会提醒人还是自行修复并重启？

69:47这是早期想法。训练时人类会观察很多图表，这很重要，我们称之为照看。

69:59训练很贵，也必须快速推进。

70:03训练系统可能宕机或引入错误，需要修复、暂停或采取其他行动。让 Codex 循环评估图表随时间的变化，有望让训练更高效。

70:26这正是智能体未来：Codex 不只是构建代码，而是更多事情。

70:34对。

70:36最后一个问题：你在 OpenAI，不能不问 AGI 时间表。你认为距离真正具有人类能力的 AI 还有多远？

70:56我会看加速曲线何时出现曲棍球杆形状。目前一个被低估的瓶颈是人类打字和多任务处理提示的速度。智能体可以观察工作，但如果不能验证自己的工作，人仍要审查所有代码。需要解除人类提示和手动验证的生产力循环，让智能体默认有用，才会出现爆发式增长。但这会因所构建的东西而不同。明年创业公司构建新应用时，可能在智能体更自主的技术栈上工作；SAP 等复杂旧系统无法一夜之间实现，需要逐步替换或更新，让智能体端到端完成更多工作。预计明年早期采用者会先出现生产力曲线，之后更大公司陆续出现，模糊中间阶段的加速最终会反馈到 AI 实验室，那时才达到 AGI 层级。

72:48这是很实际的答案。AI 做代码更高效是一回事，解决最后一步、确认结果是否真的好是另一回事。你认为人类打字和审查 AI 工作是关键瓶颈，即使模型不再进步，我们仍有大量潜力通过更好地使用 AI 来释放。还有什么想分享的吗？

73:43Codex 团队正在招聘。我们仍受人类思考和打字速度限制。如果你是工程师、销售，或产品人员，请访问招聘页面或联系。

74:10可以通过 lennyrachitsky.com 的联系表申请 Codex，但我有点害怕收件箱被优秀人才淹没。

74:20也可以直接私信。我在 Twitter 上是 Embirico，想加入团队就联系我。

74:33很多人的梦想工作。如何筛选申请人，避免收件箱爆炸？

74:42想加入 Codex 团队，需要是使用这些工具的技术人员。问自己：如果加入 OpenAI 做 Codex，六个月后表现出色，软件工程师的工作会是什么样？如果你对此已有看法，就该申请；如果还需长时间思考，这本身就是筛选。我们想找已经思考智能体未来的人，不要求方向一致，但要真正热爱这个主题。

75:28这是影响巨大、处于前沿的产品。希望找到合适的人。现在进入闪电问答，五个问题，准备好了吗？

75:54不知道问题是什么，但很期待，开始吧。

75:57第一个问题，你最常推荐哪两三本书？

76:12最近读很多科幻。我推荐 Iain Banks 的《文化》，描写有 AI 的乐观未来，而很多科幻很反乌托邦。可以把它看作太空共产主义乌托邦，用来思考我们能带来怎样的世界、今天能做什么。

77:02你之前说在读《指环王》。如果想读 AI 科幻，读过《深渊上的火》吗？

77:15没有。

77:15非常好，是有超级智能的太空歌剧式史诗。

77:25好。

77:25不算乐观但有些乐观。下一个问题，最近喜欢的电影或电视剧？

77:36我很喜欢动画《咒术回战》。题材有恶魔，但主角非常善良。新一波动画主角友好、关心世界；早期作品如《新世纪福音战士》的主角则有缺陷、痛苦，常讽刺年幼角色承担拯救世界的荒谬责任。积极、只想帮助周围人的主角很有意思。

78:43从推荐看出你的性格：喜欢善良主角和乐观未来。

78:53如果不相信，就无法让它成为现实，因此需要平衡。

78:57这就是你的训练数据。最近喜欢的产品是什么？可以是应用、衣服、厨房或科技设备。

79:09我喜欢汽车和内燃机。后来买了 Tesla，觉得它的软件很有启发，尤其自动驾驶。它让人保持控制同时获得帮助，可以加速、调速、轻微转向而不关闭自动驾驶，是人类仍掌控局面的智能体典范。

80:21Nick Turley 的口号是‘我们是否被最大限度地加速？’

80:26对。

80:26这似乎渗透了 OpenAI 的一切。还有两个问题，你常想起的生活格言是什么？

80:39我没有格言，但创业公司第一价值观也许可以说。

80:45我喜欢。

80:46善良且坦率。

80:51善良且坦率，组合很好。

80:54我们把它们放在一起，是因为创始人有时为了‘友好’延迟困难对话，不够坦率。每隔一段时间发现以前仍不够坦率，就要更加坦率。问题是如何坦率？把坦率当作善意，同时在行动和表达上都保持善意。

81:32这总结了如何领导：直接挑战，但深切关心，也就是《激进坦率》。

81:43对。

81:44最后一个问题。我查了你的姓氏，最著名的是希腊诗人和精神分析师 Andreas Embiricos，以及航运巨头和艺术收藏家 George Embiricos。你更认同哪一个？

82:19诗人，因为他热爱我们家族所在的岛。

82:27你认识他们？这对你不算新闻。

82:30家族很大，而且希腊大家族里所有人都像叔叔。

82:30我喜欢。

82:36我母亲是马来西亚人，在马来西亚大家也都互称叔叔阿姨。

82:42对。

82:43家族来自 Andros 岛，那里很美，牲畜比人多，游客不多。诗人发表很多作品，写岛屿的美，我很喜欢。

83:12回答很棒。大家在哪里关注你，怎样帮忙？

83:20我只有为了工作才用社交媒体，晚上九点手机会变成黑白。Twitter/X 是 @Embirico，也可以在 r/Codex 发帖，我可能会看到。请试用 Codex、反馈需要改进的地方。我们非常重视反馈，虽然增长惊人但仍处早期。想参与编程智能体或一般智能体未来的人，也欢迎申请或私信。

84:10Alexander，这次对话很棒。我喜欢认识 AI 工具的构建者，因为 AI 原本像 sterile、可怕、神秘的东西，但构建者通常很优秀，尤其你如此友善。你分享的乐观和善良正是我们希望拥有、也希望由其构建未来工具的人格。感谢你来到这里。

84:45谢谢邀请，很有趣。

84:48感谢大家收听。如果觉得有价值，欢迎在 Apple Podcasts、Spotify 或喜欢的应用订阅、评分和评论。往期节目和更多信息见 lennys podcast.com。下期再见。