火得不行的 o3 模型。简单说，o3 是OpenAI推出的一个超级AI模型，主要在编程和数学领域展示了让人震惊眼球的能力。
有人开玩笑说，它的发布，简直就是砸程序员的饭碗！毕竟这家伙太能干了！
未来，或许码农这个职业将不复存在，短期内，也将遭受巨大的岗位需求和薪资冲击。
o3到底有多厉害？
看到这儿，你肯定觉得我在扯淡，甚至都想好了回复话术——这句话出现AI到现在我都听了 800 遍了。
但这次，o3是在实践意义上证明了，对于编程这种能良好的形式化定义任务reward以及轻易拿到过程数据的任务，通过对 RL 范式的 scale up，它的上限可以被持续拉高，直到成为世界上最顶级的程序员之一。
一个AI在全球顶级编程竞技平台上，打败了几乎 99.9% 的人类程序员。这不仅仅是“写点简单代码”的水平，而是直接比肩甚至超越了一些顶级的程序员。
咱平时经常听说那些大厂，比如阿里、字节、腾讯，这些公司里年薪百万的技术大牛随便都有几百号人，而o3的能力，已经足够在这些人中占领一席之地！
Elo在一个叫 Codeforces 的编程平台上，拿下了全球第 175 名的成绩。这不是说它靠“背题库”刷出来的，而是真刀真枪参加比赛，完全跟人类选手同场竞技。而且它解题的速度快、准确率高，可以说是程序员中的顶级“工具人”了。
这张图红框位置，就是 o3 模型的Elo得分（2727 分）所对应的排名（175 名）。
如果你觉得这是个小概率事件，那再来看它的日常工作能力。OpenAI 专门有个测评工具叫 SWE-bench，是用来检测 AI 在真实软件开发场景中的表现的。
简单点说，这工具模拟了一堆软件工程师的日常问题，比如修复代码、找漏洞、改需求啥的。结果呢？o3的解决率达到71.7%，这里的71.7% 的accuracy是什么概念呢？
你可以理解成。o3成功的解决掉了 71.7% 的问题，即o3能直接为 71.7% 的问题生成正确代码补丁（patch）并通过单元测试。
这可能意味着，至少有 70% 本来需要程序员去救火的工程问题，o3都能直接去解了。
而问题的总量可能不会更多（甚至可能会因为o3打底早期代码而变得更少），但需要人类程序员去解决的需求却大量减少了，这对于行业意味着什么呢？不用小编多说了吧。
你是不是觉得 AI 就是天生玩算法的机器？
真正的杀手锏是它的数学能力，在一场叫 AIME 的数学竞赛中，o3几乎接近满分，只有一道题没答对。甚至在逻辑推理测试里，它的得分已经超过了人类的平均水平。最令人震惊的是，它还能挑战那些连顶级数学家都不敢轻易尝试的高难度问题，这在几年前几乎是天方夜谭！
o3这么能干，会不会让程序员失业？
很多人听到这些数据后，第一反应就是：“完了，AI真要抢饭碗了！”说实话，这确实是个现实问题，但未必如你想的那么悲观。
o3确实能做很多以前需要程序员才能完成的事情，尤其是一些基础性、重复性的任务。比如，你的代码里出了个小bug，o3可能几秒钟就修好了，而我们程序员可能得摸索半天。这种情况下，公司为什么还要花大价钱请一个初级程序员来做这些事情呢？
但这并不意味着所有程序员都要被替代，o3再强，也需要人类来定义它的工作目标、设计任务结构以及监督它的执行。
就拿软件开发来说，AI 很擅长具体的技术实现，但它并不懂用户和客户的需求，也不明白商业逻辑。这些东西，短时间内还是得靠我们人工来把控。
更何况，AI 也是需要“老师”的。
o3 的能力之所以这么强，是因为有我们程序员为它设计了训练方式，提供了大量的数据。如果没有我们的介入，AI本身是不会凭空产生这些能力。所以，未来程序员的工作，可能更多地从“写代码”转向“教AI写代码”。
AI的短板在哪儿？再强的AI也有它的局限性，o3 的最大问题之一，就是成本太高了。它的训练和运行过程非常昂贵，这样的大块头模型暂时还不能大规模应用于所有场景。而且它的运行速度也没想象中那么快，有些任务可能需要花费好几十秒甚至几分钟来计算，这对于一些需要即时响应的场景来说是不现实的。
另一个问题是，它在非结构化任务上的表现还不如人类。比如，AI 擅长在有明确目标和规则的任务中表现出色，但如果给它一个需要发散思维的开放性问题，比如“为一款新产品设计用户界面”，它可能就抓瞎了。
最后一点，AI 的输出质量很大程度上取决于输入的质量。如果给它的数据和问题描述不准确，它也可能犯一些低级错误。这些错误虽然表面上看着不起眼，但放到实际项目里可能会导致严重的后果。
那普通程序员应该怎么办？
说了这么多，程序员小伙伴肯定想问：“那我们该咋办？”别慌，其实路还挺多的。
既然挡不住它，那不如学会用它。把它当成你的超级助手，让它帮你完成那些烦琐的重复工作，你则可以把更多精力放在更有创造力的任务上。比如，用它来自动化代码检查、生成测试用例、快速解决常见问题等。
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