你愿意把数字生活交给大语言模型多少控制权？
要让模型发挥最大价值，就得把"钥匙"交给它。对控制欲极强或对 AI 心存疑虑的人来说，这似乎要交出太多。但对 OpenAI 桌面应用首席工程师 Andrew Ambrosino 来说，这是测试未来的唯一方式——这也是为什么这款应用如今已经获得并掌控着他的收件箱、Slack 账号、手机、Notion、Figma 等应用和工具的访问权限。
"如果我让它帮我写一份文档，它会不会有可能从某个关于这个主题的私人私信里抓取信息，却不知道某些信息不该分享？会，"Ambrosino 告诉 TechCrunch。"但为了工作我愿意做这件事。必要时，我会自己承受偶尔的损失。不过到目前为止还没出现过这种情况。"
Ambrosino 投身于 OpenAI 最大的赌注——ChatGPT Work。该产品上个月上线，已对 OpenAI 最便宜的订阅档位开放，每月 20 美元。该产品旨在让白领工作者也能驾驭 AI 智能体，把大语言模型接入会计师、投资人、医生等以电脑为主要生产工具的人群日常使用的数字工作流中。
OpenAI 的营销文案把目标说得简洁明了：一个"人工智能不再只是回答问题，而是帮助每个人把最宏大的想法变成现实"的世界。
对于软件开发者来说，这一转变已经在发生，但向其他岗位扩散的速度却很慢。ChatGPT Work 是公司 Codex 编程工具的改造版本。它的目标是让非工程师也能获得软件工程师已经从智能体身上得到的同款能力：一种不仅能回答问题，还能自主完成多步骤项目的 AI 工具。
OpenAI 核心产品（包括 Work）负责人 Thibault Sottiaux 告诉 TechCrunch："在这种新范式下，ChatGPT 能够真正以自主、令人愉悦且安全的方式，为你完成整个、非常复杂的任务。这正是 OpenAI 的使命——把所有人都带上 AI 这班车。"
从商业角度看，这一点至关重要。能持续工作更长时间的智能体会消耗更多的 token，这让 OpenAI 在每位用户身上赚到的钱更多。触及新的职业群体至关重要——不仅对 OpenAI 如此，对整个行业亦是如此。如果说编程已经成为 AI 实验室的沃土，它仍然只是 AI 工具需要赋能的专业工作中极小的一个子集——如果这些公司想证明自己在训练和算力上的巨额投入物有所值，就必须不断扩展边界。虽然各实验室一直把焦点放在软件工程师身上，但像 Harvey（面向法律）和 Clay（面向销售）这样针对特定行业的竞争对手，一直在以模型无关（model-agnostic）的方式追逐这些客户，也就是说，他们会接入当时表现最好的 AI 模型。
行业分析师将这一点视为 OpenAI 及其竞争对手面临的主要挑战之一。a16z 旗下 "It's time to build" 博客写道："如果这些实验室不能迅速掌握在市场上扩展 AI 所必需的关键互补资产，价值就会流向别处。"——作者 Christian Catalini。
让非软件工程师也能用上 AI 应用，需要更多的手把手引导。Ambrosino 提到，OpenAI 内部的非工程团队，比如传播（communications）和财务团队，开始使用 Codex 时，"它对他们是充满敌意的——问他们代码相关的问题，给他们展示'你看，这个东西的 diff 是空的'，"他说，"diff"是面向软件改动的技术输出说明。"所以从今年二月到现在，我们一直在把它改造成更通用的产品。"
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一张展示 OpenAI 订阅者中 Codex 使用情况的图表，来源：《从 Codex 观察向智能体化 AI 的转变》（The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex）。图片来源（Image Credits）： Johnston 等人。
一项由 OpenAI 支持的研究发现：今年 6 月，98% 的 OpenAI 员工都在使用 Codex，但企业订阅者中只有 17% 在使用，个人订阅者中使用这一智能体编程工具的比例还不到 1%。公司内部接近全员采用、与公司外部近乎无人问津之间的这种巨大落差，既是公司面临的挑战，也是公司面临的机遇。
Sottiaux 表示："我们为用户创造的价值和效用越多，他们也就越愿意为其中的一部分效用付费，这也是我们一直以来看待 ChatGPT 的方式。你坐在那里就会想，'这种体验我当然愿意每个月付 20 美元'，因为你得到的价值远远超过这点花费。"
如何让 AI 变得直观
要理解这种落差，先得看看 OpenAI 的工程师们在构建什么。每一个大语言模型都需要工程师所说的「harness（驾驭层／脚手架）」——也就是包裹在模型外围的那层软件，负责决定模型能看到哪些信息、能调用哪些工具，以及如何把答案呈现给你。
如果你希望这个模型真的去做事——也就是变成一个智能体——驾驭层就会为它提供工具和长期任务的使用说明。对开发者而言，一个能让大模型写代码的命令行界面（CLI）就足以改变软件的构建和部署方式。但大多数人并不会用命令行；Windows 之所以取代 DOS，不是没有原因的。
Ambrosino 向 TechCrunch 解释道：超越软件工程范畴的智能体产品，「将不得不与你生活中那个混乱的真实世界打交道，还要和那些建于 1995 年、此后从未更新过的工具和网站打交道」。他解释说，他的团队正在打造的那些体验，对于把 AI 拓展到更广泛的可用层面至关重要。
以 Claude Code 和 Codex 这类应用为例：它们通过把真正的软件编写过程全部抽象掉，让用户可以直接告诉模型自己想要什么程序，由此催生了「氛围编程（vibe coding）」。如今，OpenAI 希望把 OpenClaw 这类工具中已有的功能——程序员正是借助它们让大模型去干活的——变得像下提示词一样简单。
Ambrosino 表示：「如果没有这些放在模型前面的产品，专家当然知道如何拿到同样的结果，但你就做不到让十亿人都在用它。」在 OpenAI 内部，这种「重用户想要什么」与「主流普及需要什么」之间的权衡始终在争论不休——一些员工认为，如果用户能直接询问模型，那再放一个按钮就是多余的。
Ambrosino 说：「我们对此会据理力争——因为现在还为时过早。在这个阶段，可发现性（Discoverability）很重要，等到某个时候，我们就不再需要那个按钮了。」
Work 应用比其它产品多保留了几个用于选择项目和插件的按钮，但它的目标和其他 OpenAI 产品一样，都是同一个「魔法盒子」式的界面。他把这比作拟物化设计——那种正在式微的设计手法，即让数字工具看起来像它们所取代的实体物件，比如把计算器 App 做得像一台口袋计算器的模样。「那些东西并不只是土味设计。它们确实帮助人们进入这个领域、完成过渡。」Ambrosino 说。
OpenAI 不愿透露 Work 与 Codex 各自的用户数量，但表示这款合并后的应用目前只有 2000 万人在使用，相比之下，公司宣称在线通过 ChatGPT 下提示的用户已超过十亿。
赋予 ChatGPT 技能许可证
目前，OpenAI 将这款工具定位为最适用于例行的、数据密集型的协调任务。例如，其员工正在用它设置每周指标报告，并将电子表格改造成规划工具。
我曾与一些风险投资机构交流过，他们使用智能体把与公司相关的通信与分析汇总成投资备忘录；也有运营团队借助它搭建定制化的仪表盘和数据可视化。Sam Altman 正在用它来规划自己的假期。一位 OpenAI 工程师描述道：他让程序去查看 Slack 中关于某个工程问题的对话，并"做几张图表"，随后就收到了一系列颇有洞察力的图表。
"对于这些公司的普通员工或雇员——包括我自己——来说，信息洪流是真实存在的，" OpenAI 产品工程团队负责人 Akshay Nathan 表示，"我们实际上非常受限于自身消化所有可用信息并据此采取行动的能力。这些信息散落在各类系统记录工具中（比如 Salesforce）……ChatGPT 的价值在于，你原本就已经拥有访问这些数据的权限，但现在你才真正地用上了它。"
由此，这或许就是 AI 布道者们梦寐以求的数字化个人助理。和 Claude Cowork 或 Perplexity AI 浏览智能体一样，ChatGPT Work 把智能体与你现有的工作空间——电子邮件、网页浏览器以及大量 SaaS 平台——连接起来，并让这些上下文为你所用。
当系统顺利运转时，效果令人印象深刻：我让 ChatGPT Work 把儿子那份格式古怪的幼儿园日程从我的邮箱里提取出来，放进我的 Google 日历中，它确实完成了，替我省去了大量重复的数据录入。希望这下我不会再忘记学校的聚餐日，也不会在安排假期托管时手忙脚乱。
我并不放心让 OpenAI 访问我的收件箱、采访素材或稿件初稿（AI 反对者们可以放心），更不会让它接入我的银行账户，但我相信，如果我愿意给予那份信任，它会更有用。我交给它一项任务：对我所关注的上市公司进行财务分析，它便交付了一个会自动更新的指标仪表盘；它还搭建了一个可查询的航天发射数据库，这项任务以前我不得不靠编写 Python 脚本来完成。它也会每周给我发一封邮件，汇总发布在学术资料库中的最新 AI 研究。我会继续试用下去。
向模型提需求固然直观，但要赋予它采取行动所需的资源却没那么简单。比如，为智能体设置访问云盘的权限就令人困惑且容易陷入循环——我多次尝试只授予它"读取"权限，却反复收到错误提示。模型本身也没能帮上太多忙，但最终在手机端弹出了一个对话框，告诉我只有授予完全访问权限它才能正常工作。
许多重要设置仅在网页端提供，因此我经常发现自己需要在不同界面之间来回切换才能完成配置。这种体验远谈不上流畅，也凸显出当前阶段智能体仍需用户扮演相当主动的"管理者"角色——不断纠正方向、授予权限，并在它出错时予以修补。
不过，对于愿意花时间调教的人来说，收益是实实在在的：当智能体成功整合你工作空间中的零散信息时，它就化身为一个能真正分担琐事的助手，而不仅仅是一个更花哨的聊天框。
