GPT杀手级新功能正式解禁开放，展示惊人的应用潜力，亲测要逆天！｜ AI评测

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 7月9日，大语言模型的领头羊chatGPT正式解禁了一项新功能 --- 代码解释器（code interpreter，测试版），从之前有限范围的内部测试正式向所有GPT4的plus用户开放测试。


不要名字所迷惑！不要名字所迷惑！不要名字所迷惑！这项功能虽然名字听上去是给程序员的工具，但实际上  **恰恰相反，他给每个使用chatGPT的小白配置了一个私有的“程序员”工具** ！拥有了他，你就拥有了一个只听你召唤与命令的独家“程序员”工具，他会遵循你的指示，编写代码去完成你分配给他的工作任务。而你需要做的，就是像和“人”一样和他说话。

什么是“代码解释器”（Code Interpreter）

简单的说，如果之前的chatGPT是一个以文本内容输出为主的AI机器人，以“说”为主；那么有了代码解释器的chatGPT就是  **一个不仅会“说”，更会“做”的强大的工具箱 -- 他会直接把复杂任务完成后的结果给你，而不仅仅是用文字告诉你怎么去做。** 当然，如果你感兴趣，你可以去看看他是怎么做的（python代码），但是对于大部分人来说，你无需关心（甚至默认都不会展示给你）。  





很显然，由于现在的chatGPT具有了自己编程并解决问题的能力，它所能处理的工作任务就远远超出了文案创作、智能问答、代码助手等；  **代码解释器可以针对更加复杂的工作任务自行编码、纠错、然后运行后给出结果** 。这些复杂的任务是原来的chatGPT无法用文本直接输出的，比如这样一个任务：“请把我传给你的excel数据做一些常见的数据分析并把结果做成漂亮的图表后输出一个PDF文件给我”。

从一个例子开始

先看一个使用代码解释器的任务例子，来初步了解其工作过程：

【任务提示】“ 把我上传的压缩包内的多个图片解压出来并做成一个视频展现，图片顺序随机。”

可以看到，AI在接收到任务后，开始愉快地“working”，这需要一段时间。  

在其工作期间，你可以点击“show work"，去看看机器人是怎么工作的，当然，结果是一堆python代码，技术过敏的完全可以忽略。

有趣的是，我这个例子一开始进行的时候，机器人第一次居然出错了！但是他很快自我纠错反省，并开始“重新尝试一下”，最后成功了，并且给出了下载视频的链接。怎么样，整个过程是不是有看一个程序员在认真调试代码帮你工作的即视感呢？

最后你可以点击链接下载视频，检查其“工作成果”:

“代码解析器”的工作方式

从上面的例子其实不难看出，代码解释器的工作方式是曾经的chatGPT现在拥有了一个属于自己的“办公室”--一块私有的工作空间（从程序角度看是一个“沙箱”环境），工作空间可以接受使用者上传最大100M的文件（可以是压缩包），并编写代码在沙箱中自动调试运行后，将任务结果展示给使用者，或者提供给使用者下载。

“代码解释器”解决了什么问题

代码解释器  **通过把自身的基于代码的工具箱能力与chagGPT本就具备的强大的自然语言理解与推理能力结合，使得人们可以使用最自然的方式让chatGPT来帮你完成实际工作中的复杂任务，或者说，让不懂代码的普通人也能够用“自然语言”来完成编程工作任务。**




推特上参与早期代码解释器测试的网友@ethon Mollick对代码解析器整理了一份初级的指南，其中对代码解释器解决的问题进行了总结：  

1. 允许AI进行更复杂的数学处理（毕竟原来的chatGPT可是一个严重偏文科的学生），而现在有了自我编程能力，总不会算错了吧。

2. 降低了“幻觉”与“虚构”，减少了胡乱推理的可能性。因为现在的GPT会自我判断何时引入代码解释器来完成任务，而显然：代码不会胡说八道。

3. 使得人工智能更加通用。大量复杂的问题通过代码来解决，AI具备了更广泛的通用性。

4. 更多的有趣的可挖掘的“人工智能时刻”。这一点让ethon甚至觉得很可怕与不安。

比如他让AI用画图来表示“他”与人类协同工作过程中的一个有趣场景。AI给出了如下结果（AI画了4张图幽默的表示了人类总是问他实时的天气而他又无法回答的场景）：

图片来自@ethon Mollick的文章

最擅长--数据分析与可视化

下面让我来简单测试下代码解释器最擅长也是最强大的工作任务 -- 数据分析。我们从word bank下载一份最近十年的世界经济体的GDP数据（我甚至故意加了些捣乱的数据）然后要求AI做可视化分析：  

1. 代码解释器首先自己分析了表格的结构，对其中的无效数据等进行了预处理和清洗（注意我没有提示他任何关于数据结构的信息）：

2. AI开始在工作中不断的自我检查、纠错、尝试的过程（整个过程我很怕他会放弃）。

3. 最后他成功的完成了分析，因为没有给出明确的分析方法和任务，这里AI首先分析了最大和最小国家GDP国家的趋势图，结论就是：GDP越低的国家增长越慢，越高的国家反而会持续增长。

4. 当然你可以要求他进行其他有意义的分析，或者你可以表达对他分析结果的不满，让AI切换其他的分析方法...比如让AI给你创建更加丰富的交互式数据仪表盘，展示更具备洞察力、更美观的图表，AI都会完成的很好。

注意，所有的这些，你只需要把AI当作“人”一样来和他对话即可，而无需要给出太多专业的制作提示，你的编程语言是“自然语言”。 因为当AI需要你给出更多的提示时，他也会主动询问你，比如我让AI给我提取一个图片中的颜色时，他会问我要几种颜色：

更多的应用场景

如果说以上的例子还无法说明代码解释器的强大之处，你可以去看看ethon的更多的有趣实验。此外还有一位网友总结了20个令人惊叹的示例:  

其中包括了：图像转视频、图像中提取文本、智能理解分析数据、用现实物理模拟科幻故事、图片中抽取颜色做调色板、根据链接生成二维码、gif转成视频文件、直接把数据转成一个web网页展示、甚至制作一个简单的小游戏！




比如，他成功地让chatGPT帮他制作了一个灭霸打完响指后逐渐消失的特效视频......

结束语

以上就是chatGPT最新释放的测试版功能-代码解释器的功能初探，相信随着广大网友发挥自己的想象力，该功能的能力会得到进一步挖掘，AI的边界会进一步延伸，在不久的将来，通用人工智能或许真的离我们不远。我们也真心希望国产的大模型厂家能够少些炒作，多些专注，励精图治，潜心钻研，迎头赶上！而作为普通用户的我们，唯有跟得上这个时代，你才不会被时代所淘汰！  

【End】