Codex技術大佬親自揭秘：做AI產品最後拼的竟然是“品味”？

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### Codex技術大佬親自揭秘：做AI產品最後拼的竟然是“品味”？ 在AI生成代碼的成本急劇下降的今天，軟體開發的核心競爭力正在發生一場靜默的革命。OpenAI Codex產品的技術負責人安德魯·安布羅西諾（Andrew Ambrosino）在最新訪談中提出了一個顛覆性的觀點：**當實現成本趨近於零，軟體開發的瓶頸已從“如何寫出功能”徹底轉向“做出正確取捨”，而這一切的核心競爭力，最終落腳在看似虛無縹緲的“品味”二字上。**

安布羅西諾以OpenAI內部的工作場景為例，生動描繪了這種變革。他指出，傳統的“先寫文檔、再做研究、最後才實現”的瀑布式流程，其根本假設是“實現成本高昂”，因此需要在前期透過文檔和原型來降低風險。然而，大模型的出現徹底摧毀了這個假設。如今，任何人都能快速生成任何功能的雛形，導致OpenAI內部一個熱門功能點，可能同時有90個不同團隊在各自獨立開發原型。產品負責人的核心工作不再是從零到一的創造，而是從90個並行原型中篩選、策劃、整合，判斷哪些該保留、哪些該合併、以及如何設計用戶體驗。這個“判斷與取捨”的過程，正是品味的體現。 他進一步解析，AI時代的“品味”並非僅指視覺上的美學，而是包含了三個層次的能力。首先，是戰略層面的“做什麼”，即在無窮的可能性中，定義出最能達成目標、最符合用戶核心需求的產品方向。其次，是系統層面的“怎麼組織”，如何將不同功能模塊整合成一個邏輯自洽、易於擴展的系統。最後，才是表達層面的“如何呈現”，選擇最恰當的媒介（文檔或原型）來溝通想法，並確保交互細節與其承載的語義相匹配。當所有人都能快速實現功能時，正是這三種能力，將頂尖的產品從平庸的同質化競爭中區分出來。 對於AI為何難以做好設計，安布羅西諾給出了深刻的分析。他認為，編程有明確的評分標準（代碼能否編譯、功能是否正確），可以形成標準化的反饋迴路來訓練模型。而設計的好壞判斷，本質上無法脫離人類的審美與文化語境，判斷極為主觀，難以量化評分。此外，AI模型擅長學習和複製現有模式，但真正偉大的設計往往需要打破常規的“新穎性”，這是當前基於歷史數據訓練的模型難以跨越的鴻溝。因此，即使未來模型能在技術上模仿設計，但真正觸動人心、引領潮流的設計能力，在很長一段時間內仍將是人類的專屬領地。 這種變革也正在劇烈地重塑軟體團隊的組織形態。傳統的“工程師只寫代碼、設計師只做UI、產品經理只寫文檔”的固定分工正在瓦解。在OpenAI，角色標籤已經被淡化，所有人都是以“技術成員”的身份存在，其職責範圍由他們實際花時間做的事情定義。設計師在寫代碼，產品經理在構建原型，工程師在思考產品策略，這種跨職能的交叉成為常態。安布羅西諾告誡，若公司盲目跟風取消產品經理角色，認為“每個人都能成為構建者”，可能會導致方向迷失，因為真正的價值不在於構建本身，而在於引領團隊走向正確方向的判斷力。 談及Code