OpenAI 招募千名外包人員：讓程式設計師寫思考過程教 AI 程式設計

以前大家以為做 AI 只要狂抓網頁和開原始碼就行，現在連 OpenAI 都開始請真人寫作業了。

據 Semafor 報道，OpenAI 在過去六個月裡悄悄在拉美和東歐等地招攬了大約 1000 名遠端合同工。其中六成做常規的資料標註，負責整理圖片和音訊；剩下的四成全是程式設計師，專門用來教 AI 怎麼寫程式碼。

逼程式設計師寫出每一步心路歷程

這和以前抓 GitHub 訓練 Codex 的路數完全不同。以前是塞給模型海量現成程式碼讓它自己猜，現在 OpenAI 要的是程式碼背後的「人腦思維草稿」。

一位參加了五小時無薪測試的南美開發者透露，考核分為兩部分。拿到題目後，你不能直接敲程式碼，必須先用英文詳細寫下自己的解題思路，然後給出解決方案。

如果發現程式碼裡有 bug，也不能順手改掉就完事，而是要把問題出在哪、為什麼會錯、打算怎麼修，一筆一畫寫成說明書。說白了，OpenAI 是在花錢買人類程式設計師一步一步拆解問題的過程。

在這類外包招聘廣告裡，中介通常用西班牙語寫著「一家知名公司正尋找 Python 開發者，致力於用世界級 AI 改變世界」。受僱的程式設計師大多拿著當地標準的薪資，乾的卻是把自己的工作流程結構化、餵給 AI 的活。

375 人的精英團隊背後

OpenAI 執行長 Sam Altman 最近剛發推炫耀過自家公司只有 375 名全職員工，盛讚團隊的「人才密度」遠超矽谷大廠。

但這個光鮮的數字顯然把這上千名跨國合同工排除在外了。前特斯拉 AI 負責人 Andrej Karpathy 最近感嘆「現在最熱門的程式語言是英語」，而這批被隱去姓名的外包程式設計師，正在充當這門新語言的語法老師。

這也讓人聯想到上週《時代》週刊曝光的肯亞內容稽核外包團隊。OpenAI 的技術能跑通，底下其實墊著大量第三世界國家的低成本智力勞動。

為什麼重要

這一步棋看起來非常聰明。過去的 AI 程式設計就像抄作業，只抄答案不看過程，遇到複雜邏輯就容易胡說八道。現在 OpenAI 逼著真人寫思路鏈，本質上是在給大模型補課，教它學會人類的推演邏輯。如果這套資料跑通，GitHub Copilot 就不會只停留在補全程式碼的「副駕駛」，而是真能往獨立寫專案、改 bug 的方向進化。

對普通開發者和不懂技術的人來說，門檻可能真的要變了。未來很多基礎的前端頁面、簡單指令碼，可能只要幾句自然語言就能生成，初級程式設計師的生存空間會被進一步擠壓。

但我們認為，現在說基礎程式設計已死還太早。自動駕駛在十年前也被吹得觸手可及，結果卡在最後 5% 的極端情況裡到現在都沒完全解決，寫程式碼也是一樣。更現實的隱患是，這群負責教 AI 的合同工為了生計，正在親手給自己的職業敲喪鐘，而這種高強度拆解思維的低薪外包，究竟能給模型注入多少真正高質量的工程架構經驗，依然要打個問號。