这一预测由OpenAI首席产品官Kevin Weil提出，标志着AI技术在代码生成和自动化领域的重大突破，或将彻底改变软件开发行业。
以下是最新采访的要点
他预计到今年年底（2025年），AI代码的自动化程度将达到99％。人工智能模型可以通过两种方式得到改进：通过加强预训练和提高推理能力。他提到了深度研究，以及它如何从其他人工智能工具中脱颖而出，因为它充满了洞察力，而不仅仅是提供一般信息。他解释说，OpenAI 的目标是让每个人都能使用 AI，无论是通过他们自己的产品还是通过他们的 API。他有信心GPT-5将有能力统一O系列和GPT系列模型。他认为，当每个人都能使用软件时，世界将会变得更美好，而 OpenAI 将竭尽全力实现这一目标。他提到，OpenAI 正在考虑进军机器人领域。他们想把人工智能带入现实世界
网友1：目前，Claude 3.7 版的编码自动化程度已达到 99%。anthropic 希望在今年年底之前 他们的大部分代码都能由人工智能编写
网友2：对于复杂的代码库，这变得极其困难，因为模型不能有上下文来读取超过 2-3 个依赖项，即使有，它们在大上下文中的表现也不佳。 实际情况是，对于简单的绿地新项目，3.7 可以生成功能代码：但是生产级代码，大多数情况下，它无法做到这一点。
网友3：我每天都要处理一大堆特别复杂的代码库。你得清清楚楚地告诉 LLM 怎么解决问题，别指望它能自己搞定没见过的问题，虽然它偶尔也能蒙对。你还得知道具体的代码是啥，才能给它参考，但这样确实能提高效率。而且，你基本上每次都得重新开个新的“对话上下文窗口”来干活。
前端和后端的许多不同服务器和存储库上有数十万行代码，但您无法提供所有这些代码。
如果你非常了解代码，那么你只需提取你认为 LLM 需要的代码，可能只有几千行，然后在新的上下文窗口中用代码引用在详细的段落中完美地解释问题，它几乎可以“解决”任何问题。之所以用引号解决，是因为它只是按照你的提示，但它绝对消除了实际的人工输入代码的操作。
免责声明：sonnet 3.7 扩展思维是唯一能够有效实现这一点的。相比之下，其他一切都很糟糕。
网友4：递归自我改进成为可能。理解所有代码意味着测试、实例化和创建新代码，包括它自己的代码。
智能爆炸即将到来。
