从GPT-3到GPT-5 Codex：OpenAI访谈揭示AI编程的演进之路

在最新的OpenAI播客中，联合创始人Greg Brockman和Codex工程负责人Thibault Sottiaux深度分享了AI编程技术的发展历程和未来展望。这次访谈为我们展现了一幅从简单代码补全到智能化编程协作者的完整图景。

从初见曙光到技术突破

GPT-3时代的初始征象

回顾GPT-3时代，AI编程能力的初现端倪让团队看到了巨大潜力。Greg Brockman回忆道，当看到模型能够根据Python函数定义和文档字符串完成代码时，"你知道，这将会成功。这将会很重要。"

那时的目标听起来颇为雄心勃勃：让语言模型编写1000行连贯的代码。如今看来，这个目标不仅已经实现，而且早已被超越。但正如Brockman所说，"当你开发这项技术时，你真的只看到漏洞、缺陷和不起作用的地方。"

"束缚"概念的重要性

在AI编程发展过程中，"harness"（束缚/工具集成）概念的提出成为关键转折点。Thibault Sottiaux将其比作身体与大脑的关系：

"模型只能进行输入输出...我们称为束缚的是如何将其与其余基础设施集成，使模型能够真正对其环境产生作用。把它想象成束缚是你的身体，模型是你的大脑。"

这一概念突出了一个重要认知：纯粹的模型能力只是成功的一半，如何将其有效集成到实际工作环境中同样重要。

GitHub Copilot的启示

延迟作为产品特性

GitHub Copilot的开发为团队带来了重要洞察。在自动补全场景中，1500毫秒成为了关键阈值——任何超过这个时间的响应，无论多么智能，都会让用户失去耐心。

这导致了一个重要策略转变：不同智能水平的模型需要配合不同的交互界面。快速但