# 原理 当用户发起请求的时候，Code Interpreter会生成一个沙盒环境来执行命令，这个环境里包括了一个Python解释器、库和临时的磁盘空间，在执行完成后，Code Interpreter会直接输出结果，这些结果在基于ChatGPT界面的所有函数中都可以使用，于是复杂任务就能被很好拆解。 作为最早使用Code Interpreter 功能的人之一，Ethan Mollick对它的能力进行了一个小概括：**Heading towards a world of coding by intent. 迈向意图编码的世界。** # 功能 完成数学运算、数据分析、专业图表绘制，甚至生成视频、分析股票市场。用OpenAI联合创始人Andrej Karpathy 的话说，**Code Interpreter是你的个人数据分析师，你可以用它读取上传文件、执行代码、生成图表、统计分析等等**。 - PDF分析 - 上传整个代码库 - 数据分析 - Code Interpreter 可以在读了一篇关于如何绘制图表的论文后，自己升级了自己的结果 - 进行一些基础视频剪辑，还能把GIF和静态图片变成通过放大缩小、转移视角等方法变成一个短视频。 可以说，其可以胜任一些大学相关专业本科生的工作，比如数据科学专业。 # 影响 消灭语言鸿沟 机器和人类之间也存在着这样的情况，至少机器一直以来都无法准确理解人类的自然语言，所以实际上人类一直迁就机器，将自己的意图转换成各种各样的形式语言。*人类学习机器的语言，编程语言* 但现在看来，肖仰华判断，“这些所有的形式语言都不必要了，基本上可以被自然语言代替。”某种程度上而言，可以认为机器“理解”了人类的自然语言，同时也理解了各种专业的形式化语言，可以把人类各种自然语言所表达的意图准确转换成相应的形式语言，比如编程的语言和芯片设计的语言。 这就是消灭了语言鸿沟，机器“理解”人类不再存在障碍。 “如果说ChatGPT的初版消灭了人机之间的**自然语言**表达鸿沟，这次带有Code Interpreter功能的ChatGPT则消灭了人机之间的**专业语言**表达鸿沟。”肖仰华认为，这将有非常深远的影响，是里程碑意义的成就。 “很快，像数学语言、物理语言等人类从事非常专业性工作所需要的‘语言’能力，以及相应的思维能力和解决问题的能力，大模型将会逐步胜任。因为，从原理上这是相通的，数学家籍以开展研究工作所需要的数学语言也是一种形式语言而已。只要能够拿到自然语言和相应专业语言的配对数据，大模型就有机会习得。而这些数据广泛存在于论文中，还可以通过广泛应用的专业软件，比如MATLAB，进行数据合成，进而进一步缓解大模型专业能力学习时的数据稀缺问题。”肖仰华说。*但我们需要具备这方面的知识体系才知道如何与GPT展开沟通* 但另一个方面，除了对就业市场的潜在影响，更为重要的是——拥有了代码能力的ChatGPT，实际上可以借助Code Interpreter找到**降低和消除机器幻觉的路径。** 自然语言在描述世界的过程中可能出现**种种不准确、谬误和自圆其说**的地方在代码面前都不存在，因为代码本身是基于精确规则运行的，这其中绝少有似是而非的空间。因此借助Code Interpreter 来消除大模型的“胡言乱语”这个思路将变得十分有吸引力。 如果代码让大模型变得更精准，那某种意义上说也就是让大模型更诚实了，从这个意义上说，把Code Interpreter称之为GPT4.5也不为过了。 **专业性岗位还有无必要？** 这就意味着，以后大部分需要一些掌握专业语言才能够胜任的专业性工作，大模型或许都能完成得不错。这也带来一个值得深入思考的问题，肖仰华问道：我们还有没有专业人士的发展空间，或者说其工作岗位有无必要性？ 但专业人士仍然有其价值所在，比如**写提示词，如何提示大模型生成所需要的专业性图表，以及如何评价分析其生成结果的对错好坏。** 这些方面人类仍然有其优势，或者说短期之内大模型仍然需要较大的完善才能够胜任。”肖仰华说，所以这将重塑产业形态。 重塑产业形态 将复杂任务分解成多个步骤（分解），再由大模型、小模型、人类完成其所擅长的步骤（重组），这种“**分解+重组**”模式将是未来重塑产业形态的基本趋势。 # 问题 **Q：GPT能执行python代码，这件事的影响是什么？有什么使用场景？** 使用场景： - 用自然语言让GPT生成可执行的代码 - 分析代码文件，作为编程老师 - 分析PDF文本文件，作为阅读助手 - 完成一些简单的视频、音频、图像处理 - 分析数据表格 - 提供一些如何xxx的专业性知识，GPT能够自己升级输出结果 影响： - 人类需要学习机器的语言才能操纵机器，但现在即便没学过python，也可通过自然语言来让计算机输出想要的结果； - 专业性是必要的，且更加必要了，因为需要我们掌握对相关的知识体系掌握得扎实，才知道如何与GPT“对话”，GPT能够带来质的提升； - 如果说人类的语言有“种种不准确、谬误和自圆其说”，但是机器语言只接受精确规则，用数据和事实说话，一方面提升了GPT输出的准确性，但我认为更重要的是锻炼了我们自己的大脑，这就好像经常和一个理性的人对话还是经常和一个只讲情绪的人对话的区别。在获得想要的回答之前，我们也需要清晰准确的提出问题。 - [复旦教授肖仰华：ChatGPT代码解释器是里程碑意义的成就](https://readwise.io/reader/shared/01h599wghh8den07p56hhtwa1t/) - [OpenAI已经偷偷发布了GPT 4.5？](https://readwise.io/reader/shared/01h5449ybh18sxxss290jy4h4w/)