揭密 AI 進步不均的真相：強化學習讓編碼能力突飛猛進，創意任務卻原地踏步

在人工智慧（AI）領域，強化學習（Reinforcement Learning，RL）正迅速成為推動技術進步的關鍵因素，尤其是在編碼應用程式方面。隨著 GPT-5 和 Gemini 2.5 Pro 等新技術的推出，開發者們獲得了全新的自動化工具，這使得編碼的效率大幅提升。根據最新資料，Gemini 2.5 Pro 由 Google DeepMind 開發，擁有 100 萬 token 的超長上下文窗口，支援多模態處理，並在程式碼生成與視覺創作等領域表現突出。GPT-5 則由 OpenAI 發布，具備多模型動態路由機制，能根據任務自動調用不同內部模型，尤其擅長多步程式碼任務規劃與除錯。

然而，並非所有AI技能的進步都如此迅速，某些應用如電子郵件撰寫的進展仍然緩慢，這引發了業界對於「強化差距」（Reinforcement Gap）的關注。強化學習的成功在於其能夠利用大量可量化的測試來訓練模型，這使得編碼相關的任務能夠快速進步。相對而言，像是撰寫電子郵件或聊天機器人回應等任務，由於其主觀性和難以量化的特性，進展則顯得緩慢。這種不均衡的進步使得某些AI技能在市場上獲得優勢，而其他技能則可能被邊緣化。

在軟體開發領域，強化學習的應用尤為合適，因為開發者在部署代碼之前，必須確保其穩定性，這需要通過單元測試、整合測試等多種測試來驗證。這些測試不僅對人類開發者有用，對於AI生成的代碼同樣適用，並且能夠在大規模上進行系統化的重複測試。

然而，並非所有任務都能輕易地進行測試。儘管某些過程如會計報告的生成可能不易量化，但有資金支持的初創公司仍然有可能開發出有效的測試工具。這種測試的可行性將成為決定某一過程是否能夠轉化為可行產品的關鍵因素。

最近，OpenAI推出的Sora 2模型在AI生成影像方面的進展顯示，某些原本被認為難以測試的技能實際上可能並不如想像中困難。Sora 2在物體的穩定性和面部特徵的真實性上取得顯著進步，這表明強化學習在這些領域的應用可能會帶來意想不到的成果。儘管目前對Sora 2的公開資訊仍然有限，但其潛力不容忽視。

隨著強化學習在AI產品開發中的核心角色日益明顯，強化差距的擴大將對新創公司及整體經濟產生深遠影響。那些能夠在強化差距的有利一方的過程，將更有可能實現自動化，而目前從事這些工作的專業人士可能需要重新考慮自己的職業道路。