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OpenAI 推出 ChatGPT Work:接管複雜多步任務,由 GPT-5.6 驅動

首次發布 傳播指數 52

OpenAI 推出由新前沿模型 GPT-5.6 驅動的工作智慧體 ChatGPT Work。它能連線 Slack、Teams 和 Drive 等工具,自主拆解並處理長達數小時的多步驟任務,還能輸出幻燈片、文件或網站。目前面向 Pro、企業和教育訂閱使用者開放,桌面端已整合 Codex 並支援電腦操作功能。

OpenAI 推出 ChatGPT Work:接管複雜多步任務,由 GPT-5.6 驅動
圖:openai.com

過去兩年,打工人用 AI 的常態基本是反覆複製貼上:把 Slack 裡的討論抓出來丟給模型,讓它吐一段總結,再手動貼進幻燈片或者表格。這種縫縫補補的零碎活兒,OpenAI 打算一次性收編。

OpenAI 宣佈推出全新智慧體功能 ChatGPT Work,並同步向公眾開放底層大模型 GPT-5.6。據 The Verge 報道,此前 GPT-5.6 經歷了約兩週的監管風波,僅面向政府批准的機構進行有限預覽,如今已獲得特朗普政府的放行批准。OpenAI 執行長 Sam Altman 甚至直接給出了極高的評價,稱其為「我們迄今打造出的最好模型」。

把寫程式碼的 Codex 塞進所有人的辦公桌

ChatGPT Work 的核心邏輯,是把原本給程式設計師寫程式碼的 Codex 徹底日常化,改造成通用的工作智慧體。官方資料顯示,Codex 每週有超過 500 萬人在用,其中已經有 100 多萬人把它用於寫程式碼之外的事務。

這次更新直接將 Codex 獨立應用合併進了全新的 ChatGPT 桌面客戶端。在底層模型上,GPT-5.6 系列包含了 Sol、Terra 和 Luna 三個版本,其中旗艦型號 Sol 主打多步驟推理、高效率與更低的呼叫成本,專門強化了計算機操作和跨任務處理能力。

功能上,ChatGPT Work 最大的變化是能獨立跑上幾個小時。使用者給一個大目標,比如「分析月末預算偏差」或「將客戶訪談轉化為營銷方案」,它會自己拆解步驟,跨應用收集背景資料,最終生成可交付的文件、表格、幻燈片甚至是網頁應用。OpenAI 內部近 100% 的團隊已經在日常使用它,銷售團隊藉此在 24 小時內交付原本需要幾週的概念驗證,財務團隊的月度結賬時間也從數天縮短到幾小時。

通過統一的外掛目錄,它能直接打通 Slack、Microsoft Teams、Google Drive、Gmail 以及主流 CRM 系統。使用者只要在輸入框裡輸入 @ 加上應用名稱,就能精準調取上下文。此外,全新的 Scheduled Tasks 功能支援讓它在後臺自主監聽更新,比如每週自動整理 Slack 討論來更新會議議程,或者監控郵件反饋並自動修改簡報。

桌面端還深度集成了內建瀏覽器與 Computer Use 功能,可以在後臺替使用者點選、打字和搬運檔案。此前獨立測試的 Atlas 瀏覽器也將逐步退役,其能力全面收斂到桌面端和 Chrome 側邊欄中。同時上線的 Sites 功能還允許使用者把工作成果一鍵做成帶獨立連結的可互動看板或網頁。

目前,ChatGPT 桌面客戶端已在 Windows 和 Mac 上全面上線,包括免費版在內的所有使用者都能使用 Chat、Work 和 Codex 功能。移動端和網頁端則優先面向 Pro、Enterprise 和 Edu 使用者開放,Plus 和 Business 使用者會在接下來的幾天內陸續收到推送。

為什麼重要

我們認為,ChatGPT Work 代表了 AI 助手形態的一次關鍵交牌:從「你問我答的聊天視窗」徹底轉向「拿走需求、交出成品的操作工」。

對普通辦公族和獨立創作者來說,它最有價值的地方不是寫一兩句漂亮的套話,而是真正吃下了資料搬運、格式對齊和跨軟體拼接這些最耗精力的髒活。如果你的日常工作深度依賴 Google Workspace 或微軟生態,現在就很值得在桌面端裝上試試,哪怕只是讓它定時巡檢團隊溝通或者對齊表格,也能省去不少碎片時間。

從行業競爭來看,這一步明顯是衝著 Anthropic 的 Claude Cowork 來的,同時也直接回應了此前開源社群 OpenClaw 引發的智慧體熱潮。OpenAI 試圖通過將 GPT-5.6 Sol 的成本打下來,結合桌面系統的全域性控制權,把辦公自動化的門檻壓到最低。更聰明的做法是把原本屬於專業開發者的 Codex 下放給普通文員,用極低的使用門檻實現降維打擊。

但這裡面依然存在隱患。讓一個自主執行數小時的 AI 擁有電腦的點選輸入許可權並讀取敏感通訊,安全和失控風險會被成倍放大。儘管 OpenAI 給企業版加入了合規 API、網路限制和自動稽核機制,但面對複雜的企業級內網和動態業務邏輯,普通使用者如何建立對「後臺默默幹活的 AI」的信任,依舊需要現實場景的長期考驗。

來源 (2)

  1. [1]
    openai.com(在新分頁開啟)原文openai.com
  2. [2]
    theverge.com(在新分頁開啟)報導theverge.com

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