社群平台 X 近日流出多則爆料指出，OpenAI 最新一代程式設計模型 Codex，已在內部實際接管大量程式撰寫工作，甚至出現「研究員本人完全不再寫程式」的案例，引發外界對「人類是否即將退出寫程式舞台」的激烈討論。
引發熱議的導火線，來自 OpenAI 研究員 Roon 的一則貼文。他坦言，自己目前的程式碼 100% 由 Codex 產出，而他不僅沒有懷念過去手寫程式的時光，反而如同「卸下長期負擔」。
Roon 表示，程式設計長期以來一直是實現目標的必要代價，而非目的本身，如今這個「痛苦但必經的過程」終於結束，讓他感到意外又釋然。
這番言論迅速在矽谷與開發者社群中發酵，被不少人視為 AI 程式設計真正跨越臨界點的象徵。
事實上，這並非第一次出現類似說法。早在去年 12 月，Claude Code 主要開發者 Boris Cherny 就曾公開表示，他對 Claude Code 的貢獻 本身也是 100% 由 Claude Code 完成。
這種「AI 用 AI 打造 AI」的自我進化模式，被視為自動化程式設計浪潮的關鍵轉折點，也讓 OpenAI 與 Anthropic 之間的競爭更加白熱化。
OpenAI 執行長 Sam Altman 近期亦公開預告，未來一個月內將推出多項與 Codex 相關的新產品，顯示公司正全面加速佈局。
隨著 Codex 能力成熟，社群風向也出現變化。有資深開發者指出，在 90% 情況下，GPT-5.2-Codex 已能一次性完成複雜需求，相較之下，Claude 模型仍偶爾會產生隱蔽錯誤。
部分評論甚至形容，OpenAI 的新一代程式設計體驗更接近「開箱即用」的產品哲學，讓 Codex 與 Claude Code 之間的競爭正式浮上檯面。
內部爆料：三天架設伺服器、三週推出 App
更具震撼性的消息，來自 OpenAI 內部。
一名研究人員透露，在 Codex 協助下，團隊僅花三天時間便完成 MCP 伺服器的建置，並順利通過初步規模測試。
相關人士指出，開發速度不僅止於此。OpenAI 也在三週內完成 Sora Android 版本的推出。
此外，多項內部工具正陸續上線，這些系統多半由 Codex 主導撰寫，部分甚至由模型自行進行初步審查。
該研究員也半開玩笑地表示，自己最近一個月的工作內容，幾乎都集中在檢視計畫與合併請求，而非實際動手寫程式。
外界評論認為，這樣的狀態或許正是 AI 開發流程「加速起飛」的初始階段，未來是否會進一步邁向高度自動化、甚至由 AI 主導研究的模式，仍有待觀察。
針對部分質疑聲音，認為這類說法可能只是行銷操作，該名研究人員則明確否認，並進一步說明實際的工作方式。
他表示，在啟動 Codex 前，人類工程師會先投入大量時間撰寫完整的規格說明，並在腦中清楚勾勒預期成果。
接著，團隊會同時啟動多個 Codex 雲端任務，以平行方式生成不同實作方案，藉此補足最初未考慮到的細節。
待模型完成運算後，才由人類介入進行測試與驗證，確保最終結果符合需求與品質標準。
效率暴增背後的隱憂：誰來審查程式碼？
然而，在效率提升的另一面，風險也正快速累積。
當 AI 能在短時間內產生大量拉取請求，人類審查者的理解與注意力卻無法同步擴張。
部分開發者警告，這種「產出與審查極度不對稱」的狀態，可能導致審查代碼流於形式，讓結構鬆散、邏輯隱蔽的問題程式碼逐步侵蝕系統品質。
科技媒體《Ars Technica》亦曾指出，開發者使用 AI 工具的頻率上升，但信任度卻下降，原因正是 AI 程式碼愈來愈「看起來沒問題，實際卻暗藏風險」。
多數分析認為，問題不在於 AI 是否能寫程式，而在於 人類是否仍能維持架構思考、系統判斷與長期維護能力。
對資深工程師而言，AI 正在取代的是「打字」與重複實作；但對僅具備程式搬運能力的人來說，衝擊將更為直接。
另一方面，非開發者的門檻也正快速下降。隨著工具成熟，「清楚描述需求」本身，正在成為新的核心技能。
新聞來源 (不包括新聞圖片): 鉅亨網