“编程作为一个职业在今日终结”，OpenAI新模型o1的可怕之处

当大模型开始思考

还记得之前OpenAI的高层大地震吗？

引发了Sam Altman被罢免、联合创始人Greg Brockman离职、OpenAI内部矛盾不断激化的，是一个名叫Q*（读作Q-Star）的项目。

据知情人士透露，当时Q*项目取得了重大进展，已经可以解决基本的数学问题。与只能解决有限数量运算的计算器不同，与每次都给同一道题不同答案的GPT-4不同，Q*可能已经有了概括、学习和理解的能力，而这正是迈向AGI关键的一步。OpenAI的研究人员向董事会致信警告，Q*的重大发现可能威胁全人类，而Sam Altman隐瞒了这一点。

OpenAI内部翻天覆地，而OpenAI本身从未正面回应过Q*的存在。

今天，OpenAI突然发布了一个新模型，这个模型目前还是前瞻版，它就是传说中的Q*，后来的代号“Strawberry”，如今的OpenAI o1-preview。

解决复杂问题的新推理模型，和ChatGPT不一个系列了｜OpenAI

o，还是“omini”，包罗万象的o，只不过据OpenAI表示，这次的模型“代表了人工智能的新高度”，和之前的大模型在工作方式上大有区别，因此可以单独成立一个新系列，从1开始重新算起（GPT5：我老了！）。

至于这个模型是不是像Ilya Sutskever和其他反水的OpenAI前核心科学家判断的那样会“威胁人类”、在道德约束不完善的情况下把人类推进AGI（通用人工智能）时代，大家可以看完文章再自己判断。

o1，跑赢一切

首先是耳熟能详的跑分环节。

每一代大模型横空出世，都会跑出空前绝后的新高度，但这次的o1有本质的不同。

目前比较流行的大模型大多都以聊天机器人的形式出现，思考路径难以解释，而且发展方向是多模态（能说能看能听），在语气和反应方面越来越像人。o1和它们不一样。

首先它的目标不是越来越快，甚至是越来越慢。

OpenAI科学家Noam Brown称，目前o1几秒就能给出答案，但未来它要能进行几小时、几天，甚至几周的思考。之后附上了一张图，o1在十几秒的思考后给一个病例做出了诊断。Noam Brown的言下之意，推理时间长，意味着模型能构建更长的思维链，进行更深入的思考。

其次，o1突破了之前大语言模型的死穴，数学。

AIME，美国数学邀请赛，比奥赛简单点，比SAT难很多，一般用来选拔全美国数学最优秀的高中生。让GPT4-o来写邀请赛的题，只得了12分，但o1一次性答题得了74分。如果采样1000次，再对1000个样本进行评分函数重新排序的话（这样更能反映模型的期望水平），o1得了93分，可以跻身全美前500 名，可以入围美国数学奥赛了。

o1和GPT-4o表现对比，数学上的进步非常大｜OpenAI

让o1去写2024年国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）的题，它在10小时内，每题最多允许提交50次的情况下，取得了213分，在人类选手里排前49%。如果把提交次数放开到10000次，o1能得362.14分，可以拿到IOI金牌保送清华。

在实际测试中，使用的是o1的微调版本，不是我们能用的前瞻版本｜OpenAI

另外还有好多有的没的测试。比如在GPQA（一个综合了理化生的智力测试）里，o1在某些问题上超过了相关领域的博士。

简而言之，在已经很强的领域内卷早就不是o1的目的，在大语言模型不擅长的复杂逻辑上实现突破才是。

退一步，进两步

就像上面说的，o1的反应速度变慢了。

它会花更多时间思考，然后再做出反应，然后不断完善思维过程，尝试不同策略，并从错误中学习。这一点很可怕。

而且o1现在不是个多模态的模型，OpenAI用了两年让大模型能看能听，今朝返璞归真了，o1只能接受字符输入。

变慢和变单调，对o1来说，是退一步进两步。已经用上o1的人表示o1是他们用过的最聪明的模型，和它的对话已经超越了之前的小打小闹范畴。

在一个测试里，用户问了o1一个逻辑悖论问题：“这个问题的答案里有几个字？”

o1想了十秒钟，并且展示了思考过程。首先它想到，这是一个自指悖论，或者是递归问题，没有确定答案的时候就无法确定答案的字数，“避免不必要的表述对回答的清晰简洁很重要”。下一步是计算字数，需要让句子中出现的数字和句子的字数相匹配。然后它列举了很多句子，在里面找出最合适的匹配选项，它发现“这有五个字”有五个字，于是把句子结构换成完整的答复后，五应该换成七。

于是它回答：“答案里有七个字。”

这个推理过程已经和我的推理过程区别不大了｜X

在另一个例子里，o1回答“straberry里有几个r”这个简单的问题，用了5.6秒，631个token。

从上面的例子，可以看出o1的工作方式已经和ChatGPT有了本质区别。现在的o1加入了推理token，会把一个问题拆分成多个步骤，再分别思考，之后再除去推理token生成答案。

下图展示了思路链的工作方式，这也解释了为什么o1的响应速度变慢了。

在用o1的时候，不妨用一些经典的逻辑问题和数学问题来检验它的能力

也许在回答简单问题的时候，是否进行多轮推理的区别并不明显，但如果是用来解决写代码、做数学题，和科学领域的复杂问题，这种思考能力就是必不可少的了。

OpenAI在论文中说，现在，医疗人员可以用o1来标注细胞测序数据，物理学家可以用o1生成量子光学所需的复杂数学公式，各领域的开发人员可以使用o1来构建和执行多步骤工作流程。

更重要的是，这是一种思维模式的雏形，是智慧的早期形态。

新的模型，新的习惯

由于o1的工作方式已经和ChatGPT不一样了，之前看到的那些教你写prompts的教程也不再适用——现在的情况下，过多的描述只会消耗海量的token，而不一定会获得更好的结果。

为了让所有用户都明白这一点，OpenAI写了新的token指南。在指南中，OpenAI说明，在o1里最好的prompts是直接而简洁的，指挥模型一步一步做或者给若干分散的提示词可能会适得其反。以下是几个官方建议：

Prompts要简单直接。模型对简短清晰的指令响应效果最好，不需要过多的指导。

在prompts中避免思维链。o1会自己进行内部推理，因此引导它一步一步思考和解释你的思考路径都是没用的。

最好使用分隔符来提高清晰度。用‘‘‘ ’’’、<>、§等分隔符，清晰地区分prompts的不同部分，以帮助模型分批处理问题。

限制检索增强生成中的额外上下文。只提供最相关的信息，避免模型过度思考。

看到第三条的时候，我对这个格式产生了一丝熟悉的感觉。未来的程序员很有可能要用自然语言编程，基本的指令还是那些，只不过变成了大白话。按照最新的指南，一个好的prompts看起来会是这样的：

<写一个贪吃蛇游戏>

<要3D的>

<蛇碰到边框游戏结束>

或者这样的：

§主持人§作家§酒吧老板§油画家§皮匠§银匠§歌手§手鼓艺人§背包客§黄金左脸§法国骑士§禅宗弟子§

其他的就交给模型自己想去吧。

给我一分钟，做出3D贪吃蛇

用贪吃蛇举例子是有原因的。o1发布不到一天，就有人用它做了很多尝试，其中就包括3D贪吃蛇。

X上的@Ammaar Reshi用了极其简单的prompts，仅用一分钟的时间就写出了一个3D贪吃蛇，而且o1还手把手教他怎么用代码。

学会写prompts了吗？｜@Ammaar Reshi

效果虽然有点简陋，但谁都不能说它不是贪吃蛇。

而且还挺好玩的｜@Ammaar Reshi

网友@James Wade用o1做了个数据分析app，能显示每个分布的简短描述和示例，只用了15分钟，这还包括了部署的时间。他说：之前从来没有想过做这样的东西，之前太麻烦了。

效果如图｜@James Wade

另一位工作了16年的全栈工程师@Dallas Lones，用几分钟做了一个React Native全栈开发App之后感慨道，自己当初没有尽快创业，如今这门手艺已经成了时代的眼泪。他说，“编程作为一个职业，在今天正式终结了”。

还有更多的人在挑战o1的极限，已经有人玩起了“看谁的问题更刁钻能让o1思考的时间最长”的游戏。

目前，o1先对ChatGPT Plus和Team用户开放，而API访问权限将首先开放给在OpenAI API上花费超过1000美元的5级用户。下一步，OpenAI将逐步向免费用户开放低配版的o1-mini。

这会是人类的夕阳吗？

文章来自于“果壳”，作者“翻翻”。