ChatGPT 深夜更新：OpenAI 这次把“AGI 界面”玩明白了

继昨天的Sora Turbo之后，我们终于迎来了年底AI春晚的第四弹。

本次发布会由OpenAI首席产品官Kevin Weil、Lee Byron和Alexi Christakis主持，全程持续20分钟。

具体来说，ChatGPT Canvas此次推出了三项更新：

• Canvas功能整合进ChatGPT核心模型

  
  

• 支持用户直接在Canvas中运行Python代码

  
  

• 为定制GPTs引入Canvas功能

按照惯例，OpenAI依次向我们演示了新功能的实际应用场景。

例如，让Canvas创作一个关于小精灵的圣诞故事，和以往一样，然后让其编辑标题，润色文档，检查语法，甚至添加恰当的表情符号都能胜任。

会后，OpenAI CEO Sam Altman也在X平台着重提到了这一点：“现在，所有ChatGPT用户都可以使用Canvas功能，并且能够执行代码！更重要的是，它依然能够为你的文字添加表情符号。”

接着继续给ChatGPT Canvas上点强度。

作为物理爱好者，主持人向ChatGPT Canvas上传了一篇题为《圣诞老人雪橇：探讨暗能量在驯鹿动力中的作用》的论文草稿，然后让ChatGPT以物理教授的视角进行评估。

没有出乎太多意外，ChatGPT很快给出了专业的反馈意见，经过简单的调整后即可呈交给教授审阅。

ChatGPT Canvas的第二项重要更新则是支持直接运行Python代码。

通过将代码复制并粘贴到ChatGPT中，它能够识别代码，并自动切换到代码编辑模式，帮助调试或查找错误。用户还可以直接在界面中运行代码，快速识别任何问题。

如果你是程序员，在遇上棘手的Bug时，不妨当起甩手掌柜，交由它来解决。

据官方介绍，OpenAI在Canvas中集成了基于WebAssembly的Python模拟器，使其能够加载绝大多数Python库，实现代码的即时运行。

在随后演示环节中，当主持人要求ChatGPT制作一个关于圣诞老人制作或分发玩具的桑基流量图，且颜色要符合圣诞主题时，最终成品还是翻车了。

不过，往好点想，起码Altman真没拿录播糊弄我们。

第三项重要更新是将Canvas功能引入GPTs生态系统。

假设在这个圣诞节，你写信给圣诞老人，许愿清单包括一辆新自行车、一台H100 GPU，甚至一些“暗物质”，但圣诞老人因太忙无暇回复，该怎么办？

借助装扮成圣诞老人的GPTs（即Santa Letter Drafter）以及新增的Canvas功能，该GPTs能够完美模仿圣诞老人的语气回复信件。

值得注意的是，对现有的GPTs而言，Canvas功能默认处于关闭状态，而新建的GPTs则默认开启该功能。如果想在现有GPT中启用Canvas，只需进入配置界面勾选相关选项就好。

发布会依然以一个圣诞笑话作为尾声：“圣诞老人是怎么拍照的？答案是，他用North Polaroid相机。”

就目前更新的功能来看，ChatGPT Canvas估计没少在Claude Artifacts亦或者Cursor等产品上寻找灵感，但更细分的功能选项又或许有些青出于蓝而胜于蓝。

我也让其撰写了一篇关于灰姑娘和七个葫芦娃的故事。

再比如让其写一个飞机大战游戏，都能成功运行。

OpenAI内部员工Karina Nguyen也在X平台分享了一些实际的应用场景。比如让ChatGPT阐释一个数学概念，并编写代码来生成图表，通过视觉辅助来更直观地理解和掌握概念。

搜索API文档，指导模型编写并执行代码，以获取所需的图表，亦或者通过ChatGPT的Canvas轻松编写自己的个性化的小工具或游戏等。

可以说，现在的ChatGPT Canvas功能正在朝着Karina Nguyen的愿景逐步迈进：

“我对终极AGI界面的设想，是一张能够随人类喜好不断演变和自我调整的空白画布。它能够创新地与人类互动，不断探索新的交流方式，从而彻底改变我们与AI乃至整个互联网的关系。”

在这当中，AI代码生成俨然成为了最具应用价值的场景之一。

当下，AI代码使用率正在逐渐接近50%的关键分水岭，这场转变的本质，与其说是效率的提升，倒不如说是对程序员创作思维和工作流程的彻底重构。

来自市场的数据也有力印证了这一发展势头。

公开数据显示，预计到2027年，全球软件开发市场规模将攀升至10.39亿美元，年复合增长率高达22.54%，而Cursor的爆火也反映出AI编程工具的大有可为。

作为AI编程助手，Cursor已吸引超过4万用户，其年化经常性收入从2023年的100万美元飙升至6500万美元。

就在OpenAI直播活动召开前，全球首个AI程序员Devin也宣布正式上线，其服务起价为每月500美元，直接融入我们的工作流程，支持在Slack、GitHub，甚至是私人集成开发环境（IDE测试版）中使用Devin。

大模型时代的AI编程竞争，核心不在于代码产出的数量，而在于谁能打造出更完整的开发体验闭环。真正的竞争不是比谁入场更早，而是比谁更懂开发者的痛点。

现在来看，OpenAI有意以一记精准的发球抢攻，赢下这关键的一分。