OpenAI 招募千名外包人员：让程序员写思考过程教 AI 编程

以前大家以为做 AI 只要狂抓网页和开源代码就行，现在连 OpenAI 都开始请真人写作业了。

据 Semafor 报道，OpenAI 在过去六个月里悄悄在拉美和东欧等地招揽了大约 1000 名远程合同工。其中六成做常规的数据标注，负责整理图片和音频；剩下的四成全是程序员，专门用来教 AI 怎么写代码。

逼程序员写出每一步心路历程

这和以前抓 GitHub 训练 Codex 的路数完全不同。以前是塞给模型海量现成代码让它自己猜，现在 OpenAI 要的是代码背后的「人脑思维草稿」。

一位参加了五小时无薪测试的南美开发者透露，考核分为两部分。拿到题目后，你不能直接敲代码，必须先用英文详细写下自己的解题思路，然后给出解决方案。

如果发现代码里有 bug，也不能顺手改掉就完事，而是要把问题出在哪、为什么会错、打算怎么修，一笔一画写成说明书。说白了，OpenAI 是在花钱买人类程序员一步一步拆解问题的过程。

在这类外包招聘广告里，中介通常用西班牙语写着「一家知名公司正寻找 Python 开发者，致力于用世界级 AI 改变世界」。受雇的程序员大多拿着当地标准的薪资，干的却是把自己的工作流程结构化、喂给 AI 的活。

375 人的精英团队背后

OpenAI 首席执行官 Sam Altman 最近刚发推炫耀过自家公司只有 375 名全职员工，盛赞团队的「人才密度」远超硅谷大厂。

但这个光鲜的数字显然把这上千名跨国合同工排除在外了。前特斯拉 AI 负责人 Andrej Karpathy 最近感叹「现在最热门的编程语言是英语」，而这批被隐去姓名的外包程序员，正在充当这门新语言的语法老师。

这也让人联想到上周《时代》周刊曝光的肯尼亚内容审核外包团队。OpenAI 的技术能跑通，底下其实垫着大量第三世界国家的低成本智力劳动。

为什么重要

这一步棋看起来非常聪明。过去的 AI 编程就像抄作业，只抄答案不看过程，遇到复杂逻辑就容易胡说八道。现在 OpenAI 逼着真人写思路链，本质上是在给大模型补课，教它学会人类的推演逻辑。如果这套数据跑通，GitHub Copilot 就不会只停留在补全代码的「副驾驶」，而是真能往独立写项目、改 bug 的方向进化。

对普通开发者和不懂技术的人来说，门槛可能真的要变了。未来很多基础的前端页面、简单脚本，可能只要几句自然语言就能生成，初级程序员的生存空间会被进一步挤压。

但我们认为，现在说基础编程已死还太早。自动驾驶在十年前也被吹得触手可及，结果卡在最后 5% 的极端情况里到现在都没完全解决，写代码也是一样。更现实的隐患是，这群负责教 AI 的合同工为了生计，正在亲手给自己的职业敲丧钟，而这种高强度拆解思维的低薪外包，究竟能给模型注入多少真正高质量的工程架构经验，依然要打个问号。