ChatGPT 深夜更新：OpenAI 這次把「AGI 界面」玩明白了

繼昨天的Sora Turbo之後，我們終於迎來了年底AI春晚的第四彈。

本次發佈會由OpenAI首席產品官Kevin Weil、Lee Byron和Alexi Christakis主持，全程持續20分鐘。

具體來說，ChatGPT Canvas此次推出了三項更新：

• Canvas功能整合進ChatGPT核心模型

• 支持用戶直接在Canvas中運行Python代碼

• 為定製GPTs引入Canvas功能

例如，讓Canvas創作一個關於小精靈的聖誕故事，和以往一樣，然後讓其編輯標題，潤色文檔，檢查語法，甚至添加恰當的表情符號都能勝任。

會後，OpenAI CEO Sam Altman也在X平台著重提到了這一點：「現在，所有ChatGPT用戶都可以使用Canvas功能，並且能夠執行代碼！更重要的是，它依然能夠為你的文字添加表情符號。」

接著繼續給ChatGPT Canvas上點強度。

作為物理愛好者，主持人向ChatGPT Canvas上傳了一篇題為《聖誕老人雪橇：探討暗能量在馴鹿動力中的作用》的論文草稿，然後讓ChatGPT以物理教授的視角進行評估。

沒有出乎太多意外，ChatGPT很快給出了專業的反饋意見，經過簡單的調整後即可呈交給教授審閱。

ChatGPT Canvas的第二項重要更新則是支持直接運行Python代碼。

通過將代碼複製並黏貼到ChatGPT中，它能夠識別代碼，並自動切換到代碼編輯模式，幫助調試或查找錯誤。用戶還可以直接在界面中運行代碼，快速識別任何問題。

如果你是程序員，在遇上棘手的Bug時，不妨當起甩手掌櫃，交由它來解決。

據官方介紹，OpenAI在Canvas中集成了基於WebAssembly的Python模擬器，使其能夠加載絕大多數Python庫，實現代碼的即時運行。

在隨後演示環節中，當主持人要求ChatGPT製作一個關於聖誕老人製作或分發玩具的桑基流量圖，且顏色要符合聖誕主題時，最終成品還是翻車了。

不過，往好點想，起碼Altman真沒拿錄播糊弄我們。

第三項重要更新是將Canvas功能引入GPTs生態系統。

假設在這個聖誕節，你寫信給聖誕老人，許願清單包括一輛新單車、一台H100 GPU，甚至一些「暗物質」，但聖誕老人因太忙無暇回覆，該怎麼辦？

借助裝扮成聖誕老人的GPTs（即Santa Letter Drafter）以及新增的Canvas功能，該GPTs能夠完美模仿聖誕老人的語氣回覆信件。

值得注意的是，對現有的GPTs而言，Canvas功能預設處於關閉狀態，而新建的GPTs則預設開啟該功能。如果想在現有GPT中啟用Canvas，只需進入配置界面勾選相關選項就好。

發佈會依然以一個聖誕笑話作為尾聲：「聖誕老人是怎麼拍照的？答案是，他用North Polaroid相機。」

就目前更新的功能來看，ChatGPT Canvas估計沒少在Claude Artifacts亦或者Cursor等產品上尋找靈感，但更細分的功能選項又或許有些青出於藍而勝於藍。

我也讓其撰寫了一篇關於灰女生和七個葫蘆娃的故事。

再比如讓其寫一個飛機大戰遊戲，都能成功運行。

OpenAI內部員工Karina Nguyen也在X平台分享了一些實際的應用場景。比如讓ChatGPT闡釋一個數學概念，並編寫代碼來生成圖表，通過視覺輔助來更直觀地理解和掌握概念。

搜索API文檔，指導模型編寫並執行代碼，以獲取所需的圖表，亦或者通過ChatGPT的Canvas輕鬆編寫自己的個性化的小工具或遊戲等。

可以說，現在的ChatGPT Canvas功能正在朝著Karina Nguyen的願景逐步邁進：

「我對終極AGI界面的設想，是一張能夠隨人類喜好不斷演變和自我調整的空白畫布。它能夠創新地與人類互動，不斷探索新的交流方式，從而徹底改變我們與AI乃至整個互聯網的關係。」

在這當中，AI代碼生成儼然成為了最具應用價值的場景之一。

當下，AI代碼使用率正在逐漸接近50%的關鍵分水嶺，這場轉變的本質，與其說是效率的提升，倒不如說是對程序員創作思維和工作流程的徹底重構。

來自市場的數據也有力印證了這一發展形勢。

公開數據顯示，預計到2027年，全球軟件開發市場規模將攀升至10.39億美元，年復合增長率高達22.54%，而Cursor的爆火也反映出AI編程工具的大有可為。

作為AI編程助手，Cursor已吸引超過4萬用戶，其年化經常性收入從2023年的100萬美元飆升至6500萬美元。

就在OpenAI直播活動召開前，全球首個AI程序員Devin也宣佈正式上線，其服務起價為每月500美元，直接融入我們的工作流程，支持在Slack、GitHub，甚至是私人集成開發環境（IDE測試版）中使用Devin。

大模型時代的AI編程競爭，核心不在於代碼產出的數量，而在於誰能打造出更完整的開發體驗閉環。真正的競爭不是比誰入場更早，而是比誰更懂開發者的痛點。

現在來看，OpenAI有意以一記精準的發球搶攻，贏下這關鍵的一分。