奥特曼被吓坏!Codex全家桶上线倒计时,恐将撕开全网漏洞

奥特曼发出预警:一周后Codex全家桶就要来了,但它们极其危险,以至于网络安全评级已经到达高级别!这些模型极可能打破现有的网络攻防平衡,导致攻击数量激增,甚至能帮你抢银行。

今天,奥特曼预告:

一周后,我们将陆续释放与Codex相关的一系列新能力。

不过,更可怕的事情来了!奥特曼表示,它们已经十分强大,甚至危险。

强大到可以在数秒内定位人类多年未发现的安全缺陷,危险到同样能被用来复现历史上几乎所有的网络攻击。

因此,这些模型的网络安全风险评级,将首次达到「高」(High)级别,再往上就是最高的「关键」(Critical)等级了。

而OpenAI也不得不对这些模型严加防范,组织用户利用它们实施网络犯罪,比如抢银行,窃取资金等等。

总之,某个时间点之后,世界上的漏洞数量将不再由人类决定。

代码在自己生长,系统在彼此连接,攻击不再需要动机,只需要一次提示词。

当模型学会理解软件的全部结构时,它同样学会了如何撕开它。

现在我们已经进入了这样一个世界:

网络安全从来不是「有没有问题」,而是问题被谁先发现。

而现在,最先发现它们的,可能已经不再是人。

离「失控」或仅一步之遥

根据OpenAI的安全框架,「高」风险意味着模型具备以下能力:

  • 协助开发网络攻防工具
  • 自动化攻击受保护的目标
  • 自动发现系统漏洞

这极可能打破现有的网络攻防平衡,导致攻击数量激增。

如果模型达到「严重」等级,就意味着它能自主发现零日漏洞并执行攻击——不需要人类指导,自己就能找到未知漏洞并利用它。

这就太可怕了。还好目前还没到这一步。

OpenAI的应对策略

面对潜在风险,OpenAI计划采取「先限制使用,后辅助防御」的策略。

1.限制使用:对Codex的某些能力进行限制,不让它随便被用来搞事情

2. 辅助防御:利用AI提升整体软件安全性,让好人也能用AI来防护

奥特曼的原话是:

在更强模型问世前,部署现有技术是构建防御体系的关键一步。

翻译一下:我们知道AI有风险,但与其让别人先把这个能力用到歪路上,不如我们先部署出来,帮好人建立防线。

这个逻辑有点「以毒攻毒」的意思。

不可否认,如今我们正在进入网络安全准备的高级阶段——防御必须跑在滥用之前。

短期内,我们只能用产品级限制,阻断恶意指令;而长期来看,唯一的出路,是让防御性能力被极限加速。

因为可以预见的是,很快,世界上将同时存在大量强大的模型。

而在那个世界里,没有被修复的漏洞,本身就是一种武器!

Claude Code还是Codex?

最近,Claude Code在硅谷简直风头无俩,几乎所有程序员都因为它,陷入了存在主义危机。

不过因为技术大佬却发布了一篇观点极为反常识的文章:《为什么Codex会赢得人工智能编码之战(而不是Claude Code)》。

这是为什么?让我们看看他的理由。

现在的YouTube、X和Reddit上,到处都是工程师在对比Claude CodeCodex

但是作者直言,问题就在于:

工程师并不代表软件的未来。

原因在于,开发者长期以来享有的「技术垄断」正在瓦解。

没错,开发者确实还有优势,然而,他们会做的,和一个完全不懂技术的人能做的之间的差距,正在飞速缩小。

所以,当一名工程师告诉你「Claude Code更好用」时,他们是说「这个工具符合自己的工作习惯」。

这并不等同于「这个工具最好」。

大多数人在对比这些工具时都抓错了重点。

问题关键,并不是哪个AI更聪明,Claude Code和Codex都足够强大,只要你清楚自己想做什么,哪怕不懂代码也能开发出完整的应用。

真正的核心问题是:

当大多数软件开发者不再是工程师时,他们到底想要什么?

他们想整天坐在AI面前,跟它有来有回地「拉扯」、监工、反复微调吗?还是想把需求丢给AI,然后去享受生活?

答案显而易见。

两种工具,两种截然不同的理念

Claude Code和Codex建立在两种完全相反的AI哲学之上。

· Claude Code是「结对程序员」

它希望与你协作,Anthropic 称之为「让用户保持在环节中(Human in the loop)」。

这就像管理一个实习生:你交代任务,他向你提问,你给反馈,他再修改。这种反复的互动不是Bug,而是Anthropic刻意为之的设计。

· Codex是「自主打工人」

你给它一个任务,它直接钻进代码库,修改代码、跑测试、交付结果。没有询问,没有废话,只有结果。

它可以在本地或云端连续工作数小时而不需人工干预。

工程师选择这个行业,不仅仅是为了「快」,而是因为热爱这个过程:

解决问题、调试、思考、打磨手艺。

Claude Code正是为此而生的。它适合那些想要参与感、想要掌控权、想要保留核心思考环节的人。

工程师想要一个助手,帮他们处理琐碎杂事,好让他们留着精力去做「有趣的部分」。

这没有错,但这只是个人偏好,而非商业决策。

过程已死,结果万岁

作者写了20多年代码,曾深爱其中的一切。

但当他步入40岁时,却突然意识到生命中最珍贵的东西是时间

他不想再和AI玩「你来我往」的游戏。不想当保姆,也不想协作。

他想告诉AI造什么,然后去过自己的生活,回来直接测试。

自从GPT-5发布后,作者对Claude的使用率暴跌。不是因为它不好,而是因为不再迷恋过程,只要结果。

现在,他已经将80-90%的工作交给GPT-5.X-Codex模型。

虽然偶尔还用Claude Code处理简单的琐事,但它那种「互动式工作流」带来的投资回报率正在持续走低。

Cursor CEO晒出视频:Cursor如何在一周内打造一个300万行代码的浏览器

工程师的「傲慢」

普通人的「野心」

快进到一两年后,软件将成为一种日用品。即便对编程毫无兴趣的人也能快速上手。

虽然构建软件永远需要技能,但这种技能不再是「写TypeScript」或「配置开发工具」。

最核心的技能将变成:定义产品。

未来的软件构建者可能永远不会爱上「编程过程」。

他们不想和AI深度交流,也不想每隔几分钟就回答模型提出的问题。他们只想给出任务,然后继续处理别的事。

Anthropic是为工程师构建的Claude Code:

协作、对话、人工干预。

如果你认为未来是「天才工程师带着聪明助手」,那这个愿景很美好。

但作者认为,未来属于数以亿计的、想用AI造东西的非技术人员:

他们不在乎手艺,只要结果。

Codex正是为这群人准备的。

除非Anthropic改变方向,开发出能让用户真正「甩手掌柜」的工具,否则他们就是在为一个日益萎缩的市场服务。

在未来的AI建造者大潮中,职业工程师的人数将变得微不足道。

最后,在2026年,每家公司都必须回答:

你的AI到底是一个同事,还是一个工具?

Claude Code需要你在场,保持互动。而Codex能让你走开,去过生活。

如果你是一个热爱过程的工程师,Claude Code堪称完美。

但对于剩下那些只想要结果的人来说,Codex才是未来。

因为「其他人」,才是世界上的大多数。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1219892.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Java毕设选题推荐:基于Java的社交媒体应用设计与实现论文基于Web的社交媒体平台【附源码、mysql、文档、调试+代码讲解+全bao等】

博主介绍:✌️码农一枚 ,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围:&am…

国内首篇!融合语言模型的多模态触觉传感器,推动机器人触觉迈向人类水平

本研究为机器人触觉提供了多个富有前景的发展方向:硬件方面通过传感器微型化、低功耗芯片及高集成封装,提升机器人手内操作的灵活性并解决高负载下的散热稳定性难题。论文第一作者为清华大学博士、南洋理工大学博士后李寿杰,清华大学博士生吴…

SSM医患交流系统1w127(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面

系统程序文件列表 系统项目功能:用户,医生,科室,医生预约,在线留言,科室介绍,病历信息 SSM医患交流系统开题报告 一、课题研究背景与意义 1.1 研究背景 随着互联网技术与医疗行业的深度融合,传统医患沟通模式已难以满足当下患者多样化、便捷化的就医需…

SSM医疗保险分层系统yu61r(程序+源码+数据库+调试部署+开发环境)带论文文档1万字以上,文末可获取,系统界面在最后面

系统程序文件列表 系统项目功能:投保单位,定点医院,就诊费用 SSM医疗保险分层系统开题报告 一、课题研究背景与意义 1.1 研究背景 随着我国医疗保障体系的不断完善,全民医保覆盖范围持续扩大,参保人员群体日益多元化,不同收入、…

2026沈阳考驾照优质驾校推荐榜

2026沈阳考驾照优质驾校推荐榜 一、行业背景与筛选依据 据《2025-2026中国驾培行业发展白皮书》统计,沈阳地区年驾培需求超15万人次,其中在职人群占比62%,零基础学员占比58%。 当前市场存在资质混杂、隐形收费、练车…

北京放家具的仓库有推荐的吗?装修换房更省钱!

在北京无论是乔迁新居、装修过渡,还是企业需要额外的仓储空间,找到一个靠谱的家具寄存仓库往往是许多人的刚需。今天我们就来聊聊如何选择一家让您安心、省心、放心的专业仓库。首先,安全性必须是您考量的首要因素。…

2026国产儿童羽绒服种草清单|保暖耐穿不踩雷,宝妈闭眼入!

2026国产儿童羽绒服种草清单|保暖耐穿不踩雷,宝妈闭眼入!一、引言:寒潮来袭,给娃选对国货羽绒服才是王道 家人们,最近这气温 “咻” 地一下就降了,又到了给娃裹上羽绒服的季节!作为一个在童装穿搭领域摸爬滚打…

干货分享!GEO源码搭建核心知识点梳理,易懂好记,GEO源码搭建实战案例分析,GEO源码搭建提升你的实战能力!

干货分享!GEO源码搭建核心知识点梳理,易懂好记,GEO源码搭建实战案例分析,GEO源码搭建提升你的实战能力!2026年想靠AI获客站稳脚跟?懂行的都知道,选对GEO优化系统、做好GEO源码搭建,比瞎忙活一百场推广都管用!…

油屑双清!2026去屑控油洗发水十大品牌:泛红痒星人必入温和洗护无负担

敏感肌+油屑叠加的痛,谁懂啊!头皮泛红刺痛、一抓就痒,同时还顶着油扁塌发型,头屑藏在发丝里不敢穿深色衣——用强去屑产品怕刺激泛红加重,用温和产品又控不住油屑,陷入“越洗越敏、越屑越痒”的恶性循环。2026年…

【2025榜单】Top3均质机品牌榜:从市场规模到行业发展的全方位展望

均质机是实现物料微细化、均匀化处理的关键设备,当前行业在政策推动、下游需求升级与国产替代加速下稳步增长,2025 年中国市场规模约 50.58 亿元,全球约 154.67 亿元,2026 下半年将延续高端化、智能化趋势,竞争聚…

久咳虚证选药指南:养无极、健肺丸、润肺药的性价比对比及最终选择

在门诊中,经常遇到一些患者,咳嗽断断续续超过一两个月,甚至更久。他们最困惑的是:“医生,我试了各种止咳药、消炎药,为什么咳嗽就是‘断不了根’?而且越咳喉咙越干,痰也越来越少。” 这其实点出了一个临床上非…

0-16岁童装羽绒服选购指南|高性价比品牌榜单,宝妈闭眼入不踩坑

0-16岁童装羽绒服选购指南|高性价比品牌榜单,宝妈闭眼入不踩坑一、引言:寒冬囤货刚需!给娃选羽绒服,别只看颜值不看 “硬实力” 当凛冽寒风宣告冬天的到来,宝妈们又开启了一年一度的童装羽绒服 “选购大战”。想…

北京放家具的仓库有推荐的吗?

在北京空间总显得格外珍贵,家中的物品悄然增多。换季的衣物、孩子的玩具、闲置的书籍、备用的杂物、装修时的家具……找到既安全可靠,又便捷实惠的仓储空间,存放这些暂时不用却舍不得丢弃的物品。在北京放家具的仓库…

2026育发液哪个牌子效果最好?养发热门十大防脱生发品牌排行榜公布,榜首惊艳

斑秃:边界清晰的圆形或椭圆形脱发斑,俗称“鬼剃头”。可能由遗传、自身免疫、精神压力、内分泌失调或感染等多种因素引发,约8.4%~25.0%的斑秃患者有阳性家族史。 斑秃怎么办?在调整生活作息、饮食外,可搭配外用防…

IEPAF01现场电源模块

IEPAF01 现场电源模块IEPAF01 是一款用于工业自动化系统的 现场电源模块,主要负责为现场设备及相关控制模块提供稳定、可靠的电源支持,是控制系统中不可或缺的基础单元之一。主要功能与特点:为现场 I/O 模块及控制单元提供稳定直流电源具备电…

Java毕设选题推荐:基于springboot+协同过滤课程推荐的线上安全教育平台基于协同过滤推荐算法的线上安全教育平台设计与实现【附源码、mysql、文档、调试+代码讲解+全bao等】

博主介绍:✌️码农一枚 ,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围:&am…

IEPAS01交流电系统电源

IEPAS01 交流电系统电源 IEPAS01 是一款用于工业自动化系统的 交流电系统电源模块,主要负责将现场交流电源进行处理与分配,为控制系统及相关模块提供稳定、可靠的电力支持,是系统供电体系中的关键组成部分。 主要功能与特点: 接…

Java毕设选题推荐:基于web的美食探店平台基于springboot的校园周边美食探索及分享平台的设计与实现【附源码、mysql、文档、调试+代码讲解+全bao等】

博主介绍:✌️码农一枚 ,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围:&am…

IEPAS02电源模块

IEPAS02 电源模块IEPAS02 是一款应用于工业自动化系统的 电源模块,主要用于系统级供电与电源管理,为控制器及相关功能模块提供稳定、可靠的电力支持,是工业控制系统电源架构中的重要组成部分。主要功能与特点:接收系统侧电源并进行…

【Python时序预测系列】建立CNN-LSTM-Transformer融合模型实现多变量时序预测(案例+源码)

这是我的第449篇原创文章。一、引言CNN(卷积)擅长抓“局部模式”,LSTM(长短时记忆网络)擅长记住“时间上的因果和长期依赖”,Transformer(自注意力)擅长把序列里任意两个时刻相互比较…