我從@embirico（OpenAI Codex產品負責人）那裡學到的最重要一點： 1. OpenAI 最初的 Codex 產品「過於超前」。它以非同步方式在雲端運行，這對高級用戶來說很棒，但對新手來說卻很困難。當他們將 Codex 回歸到工程師們日常工作的地方——他們自己的電腦上的程式碼編輯器中時，用戶成長呈爆炸式增長。在過去的 6 個月裡，Codex 的使用量增加了 20 倍。 2. 在 Codex 的協助下，OpenAI 僅用了幾週時間，僅由兩三名工程師就開發出了 Sora 安卓應用，該應用一舉登上應用商店榜首。 Sora 應用程式從零到員工測試僅花了 18 天，並在 10 天後正式上線。 Codex 的幫助體現在：分析現有的 iOS 應用，制定工作計劃，並透過同時比較兩個平台來實現各項功能。 3. 使用 Codex 的關鍵在於：選擇最棘手的問題，而不是最簡單的。這些工具旨在解決棘手的 bug 和複雜的任務，而不是簡單的任務。從那些你平常需要花費數小時才能解決的問題著手。 4. 編寫程式碼可能成為人工智慧完成任何任務的通用方式。人工智慧與其透過點擊介面或建立單獨的整合來提升效能，不如即時編寫小型程式來發揮最佳效果。這意味著每個人工智慧助理都應該內建編碼能力，而不僅僅是專門的程式設計工具。 5. OpenAI 的設計師現在自己編寫和發布程式碼。設計團隊維護著一個由 AI 輔助建構的、功能齊全的原型。當他們有了想法，就會直接編寫程式碼、進行測試，並經常自行提交到生產環境。只有當程式碼庫特別複雜時，工程師才會介入。 6. 即使人工智慧模型明天停止改進，仍有許多產品開發工作需要完成才能充分發揮其潛力。這項技術的發展速度超過了我們對其進行最佳化利用的能力。 7. 人工智慧生產力的最大瓶頸並非人工智慧本身，而是人類的打字速度。限制因素在於你輸入提示訊息的速度以及你審核人工智慧生成內容的速度。只有當人工智慧能夠更可靠地驗證自身輸出並主動提供協助時，我們才能看到這些工具所能帶來的全部生產力提升。 8. 編寫程式碼的樂趣正逐漸被審查人工智慧產生的程式碼所取代。工程師們熱愛建立程式碼的創意流程，而現在他們卻要花更多時間閱讀人工智慧產生的程式碼。下一個挑戰是如何讓程式碼審查過程更快、更令人滿意。 9. 新型人工智慧模型現在可以連續工作24小時甚至超過60小時，專注於一項任務。一種名為「壓縮」的技術可以讓人工智慧在記憶體耗盡前總結已學習的內容，然後在新的會話中繼續工作。這使得以前無法實現的通宵或多天自主工作成為可能。 10. 如果你現在要創辦一家公司，深入了解特定客戶比擅長產品開發更重要。產品開發變得越來越容易。如今，真正的優勢在於知道該開發什麼產品，以及為誰開發產品。
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