## 577｜ChatGPT无奈放出4o，一个小功能藏着人机交互新逻辑

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ChatGPT在上线新的GPT-5模型时，因为断舍离过于果断，连个过渡期都没有留，就直接把之前使用人群非常大的4o模型、o3模型全部下线了。

这一操作随即遭到反噬，大批用户抗议，有人希望4o回来，有人希望o3回来。这些用户早已在使用中养成习惯，无法接受自己的AI伙伴换成一个陌生的AI，哪怕从各项指标上来看，新AI确实更快、更强。

这就有点像那个寓言故事：一个小孩子把自己的斧头掉进了河里，河神捞出金斧头和银斧头问他，他都说不是自己的。神仙为了奖励他的诚实，就把三把斧头都给了他。 只不过OpenAI过于激进，把自己觉得强大的金银斧头给用户的同时，直接粗暴地收走了用户那把锈迹斑斑的铁斧头。

但是这几天，即便是强大如OpenAI，也扛不住全球用户铺天盖地的抗议声，终于做出了妥协，在产品上做了一个迭代更新，把4o模型重新放了出来。

也就是说，在发布GPT-5的时候，ChatGPT同步更新了3种模型，分别是普通用户都可以用的GPT-5，20美元一个月的Plus用户可以用的GPT-5 Thinking，以及200美元一个月的Pro用户才能用的GPT-5 Pro。如今，平台增加了一个GPT-4o的选择。

不过在产品交互设计上，OpenAI耍了个小花招：他们并没有像展示其他模型一样直接把4o展示出来，而是把它收进了一个“旧版模型”的菜单下。

这就意味着，4o的忠实用户如果想要选这个模型，需要多点击一次才能找到。这么说可能有些抽象，我把截图放在下方了，同学们一看就能明白。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2025081420/1884603470205503368/081420.jpeg)

千万不要小看这个小动作。

有人说这是ChatGPT的软件回滚，其实从研发角度来讲，这并不算回滚。回滚指的是直接恢复到一周前或者一个月前的状态，把所有新功能全部撤回来。而ChatGPT的这个改动，在我看来，更确切的形容应该是：ChatGPT在“倒车接人”。

我们可以把ChatGPT比作一辆停在路边招揽乘客的新长途大巴，司机一直喊着“还差两个人，到点就走，到点就走”，没想到它居然真的一到时间就关门发车了。只不过现在看来，反对的声音实在太大，所以就让司机把车倒回去，接上这批觉得4o模型特别好用的乘客而已。

但你可以想想，人本来就有惰性，时间久了，肯定有用户难免会偶尔忘记选择旧模型。一旦他用了新模型，可能就会发现新模型的好，逐渐就会形成新的使用习惯。另外，菜单里用“旧版模型”这四个字，其实也在暗示用户：别太守旧，要是未来AI满足不了你的需求，千万别怪我们，毕竟是你自己选择用旧版模型的。

在产品经理领域有一本经典的书，就是产品大神俞军所著的《俞军产品方法论》，书中提出了一个经典公式：“用户体验=新体验-旧体验-替换成本”。这个公式深刻揭示了用户选择产品的底层逻辑，也就是说只有当新产品带来的新体验，显著超过旧体验加替换成本的和，用户才会愿意尝试或切换到新产品。

OpenAI其实可以想想看，当年GPT-4上线的时候，哪有那么多用户执着于怀念GPT-3.5呢？造成用户反馈差异的核心原因就在于，GPT-4的新体验远超过GPT-3.5的旧体验，两者之间的差距足够大，用户自然也就乐于接受新模型。

不过我相信现在就是个过渡阶段，可能在三个月到半年左右，4o模型大概率还是会退出历史舞台的。原因就在于，4o的用户群体将会逐渐缩小，直到OpenAI认为自己能够承受住这批剩余用户的不满情绪为止。

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尽管，这个“倒车接人”的交互改动备受关注，但更吸引我注意的是最新版本里另一项小功能的更新。这个功能看起来小，但是影响会非常深远。

从我刚才的截图里，你应该也能注意到，选择模型的默认选项现在叫做“Auto”，下面的小字写着“自动决定思考时长”。在我看来，这才是最新版本的ChatGPT最值得关注的功能，而不是旧版模型的回归。

我来和你讲讲，这个看似只是菜单的小改动，背后意味着什么。

先说下这个功能本身：以前选择模型的时候，我们心里是有选择标准的。就拿我使用ChatGPT的习惯来说，比如要画图或者快速问一个百科类问题，我通常会选4o模型；如果是类似“为什么这个产品要这么定价”的问题，我会选o1模型；而如果是“做一个复杂的产品策划方案”，或者让它帮我调研某个技术背后的学术论文，我就会用o3模型。这种选择其实是由人类掌控的，更多是一种习惯，但未必能让AI发挥出最大威力。

过去，AI的能力还没办法做到智能协调，但是这次GPT-5其实新增了一个类似“路由器”的功能，就可以把不同的用户任务分配给更合适的模型去处理。

我举个生活里的例子，你一下子就能明白：这个功能其实就像汽车的自动挡。

以前学开车，大家学的都是手动挡，考驾照的时候要反复默念换挡口诀，在路上更是得时时刻刻准备挂挡，所以新手很容易出现溜坡之类的状况。只有那些追求驾驶乐趣的老司机，才会坚持选择手动挡。而ChatGPT这次新增的自动选择功能，就好比把手动挡换成了自动挡。

它让人和AI的协作关系，往前迈进了一大步。过去需要用户手动挑选模型、把控交互节奏，就像手动挡司机时刻操心换挡一样；现在AI能自主判断并匹配最优策略，如同自动挡汽车自动调节挡位，既降低了用户的使用门槛，也让整个协作过程更流畅高效。

以前要想用好AI，尤其是在去年，最火的就是各种复杂的大段提示词，甚至小红书上都有不少人靠卖提示词为生。那时候AI的能力还不够强，所以有些提示词里的内容，就像咒语一样能明显提升AI的回复质量，比如，“你是一个某某领域的专家”“请一步一步分析和思考”。这些提示词在我当初给大家讲的一些AI写作课上，也分享过很多。

但到了现在，这些去年还很好用的所谓“提示词咒语”，大部分已经没有什么用处了，甚至反而会限制AI用更合适的方式回答。

因为如今的AI已经能够自己拆解任务，并且可以根据任务的性质动态调整自己所使用的模型。而这对我们人类使用者来说，既是一件好事，也是一个新的挑战。

好事在于，它降低了普通用户的使用门槛。即便你不会编写复杂的提示词，也能让AI很好地协助自己完成工作。

而新的挑战是，人类需要更清晰地表达自己的意图。那些能说清楚自己到底想要什么的人，才能更好地驾驭AI。这一点与所谓的“文科生”“理科生”标签毫无关系，你也不必被这种刻板印象束缚。工作这么多年，我见过逻辑格外混乱的理科生，也见过逻辑极其清晰、能一针见血提出好问题的文科生。

所以，随着这个AI自动切换功能的出现，我们不能再把AI仅仅当做“实习生”了，而应该把它当做一个顶级的乙方合作团队。这个团队里有擅长跑腿的年轻人，有擅长深度思考的领域专家，有编程开发的高手，也有顶尖的设计师。而你作为发布任务的甲方老大，最需要做的，就是想清楚自己到底要什么。

其实，我不太愿意用“甲方”“乙方”这样的词来形容人与AI的关系。

因为在很多人固有的印象里，“乙方”往往意味着唯唯诺诺：一切以甲方的意见为准则，让改多少稿就改多少稿，完全处于被动服从的位置。但实际上，真正专业且高水平的乙方，反而会对甲方有着极高的要求。

我身边就发生过这样一件真实的事：十多年前，有一家公司的老板想请伦敦的一个广告团队做推广，并且明确表示预算没有上限。但对方团队提出了一个要求，公司的创始人和市场负责人必须亲自飞到伦敦，当面聊一次，目的是判断双方是不是契合，能不能合作。

当时这就已经足够让我吃惊了，我以为对方在玩“欲擒故纵”的把戏，用这种方式来给自己提价。但是最后更让我吃惊的是，面谈结束后，对方竟然拒绝了这个任务。

我之所以讲这件事，就是当AI的能力进一步提升，当我们不再需要记忆那些复杂的“咒语”的时候，我们自己能不能想清楚需要AI帮我们做什么，就变得极其重要了。

这时，你可以想想我们都看过的《三国演义》。刘备拜访诸葛亮，想请这位卧龙先生出山辅佐自己的时候，他给诸葛亮指明的，是一个非常遥远但无比明确的目标，那就是“匡扶汉室”。正因为目标清晰，诸葛亮才献上了《隆中对》，成为刘备最重要的智囊，得以统筹全局、施展才华。反过来想，当你目标模糊不清的时候，那就成了后主刘禅，即便给你一个诸葛亮，也照样没戏。

当然，在这里必须说明的是，让AI自动判断任务复杂度、决定要不要深度思考，在产品层面并不是ChatGPT的首创。豆包此前就已经上线了类似的自动判断开关，而一些超级智能体产品，像Manus、Genspank，以及设计智能体Lovart等，都是让AI来根据任务的性质自主决定调用什么模型。

从这些案例也能看出来，这已经是行业内的共识与发展方向了，也就是：让更智能的AI自主决定任务的拆解和一步步的实施推进，而人类只需做好“司令员”的工作就可以。

最后，再说一件咱们AI学习圈的事情，昨天圈子里上线了教程课《如何用多维表格自动做项目管理和销售跟单》。

我今天在学习群里发现，不同岗位的同学，已经把它用出了花：有人用它做活动签到，实时汇总学员的出勤情况，遇到多次缺勤的直接自动发个提醒；还有销售团队的同学用它搭建业绩看板，谁跟进了哪个客户、进度到哪了、回款预测是多少，一张表实时同步，再也不用在群里催进度了。

确实，只有先把细碎的业务流程结构化、在线化，AI才能在上面发挥最大的威力。如果你也想像他们一样，把自己从那些重复、琐碎的表格里解放出来，让工作流自动运转起来，那这门课就是为你准备的。强烈推荐你现在就点击课程，开始学习。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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