OpenAI 選在 GPT-5.6 全球公開上線當天，發了一支影片：北海道一位種花椰菜、蔥的農場經理，用 AI 蓋出溫室遠端控制系統。他不是工程師，卻讓 OpenAI 主動找上門。這篇拆他實際在做什麼，以及這是不是日本農業的真實趨勢。
目錄+
7 月 9 日晚上八點，OpenAI 在自己的 X 帳號貼了一支 2 分 22 秒的影片。文字只有一句：認識一下 Hiroki，一個用 GPT-5.6 管理自己農場的花椰菜農夫。
這則貼文發布的同一天，GPT-5.6 的 Sol、Terra、Luna 三個版本正式對全球公開開放。影片裡沒有矽谷創辦人，沒有穿帽 T 的工程師，主角是北海道一位種花椰菜、種蔥的農場經理。截至寫這篇文章，這則貼文有 78.4 萬次觀看、587 次轉發，快 6,000 個讚。
GPT-5.6 是什麼，為什麼挑這天發
GPT-5.6 是 OpenAI 在 2026 年 6 月 26 日先小範圍預覽、7 月 9 日才正式公開的新一代模型家族，分成 Sol（旗艦版，主打困難的程式設計與多步驟推理）、Terra（性能接近 GPT-5.5 但更便宜）、Luna（最快最省錢）三個等級。值得一提的是，這次公開開放，是在美國政府一度要求限縮存取範圍的兩週之後才恢復的。也就是說，OpenAI 選在自家旗艦模型正式解禁的當天，把宣傳素材給了一個農夫，而不是某間科技公司。這個選擇本身就是個訊號。
從公務員到年收入破億的農場經理
Hiroki 不是農業世家出身。根據他自己的 X 帳號簡介，他是異業種轉職進農業，做到第 6 年，第 5 年就讓公司年營收突破 1 億日圓。他現在是北海道沙流郡平取町、勇払郡鵡川町一帶約 100 公頃農地的農業法人役員，種花椰菜、大豆、南瓜、蔥。100 公頃大概是東京巨蛋的 21 倍大。他的 X 帳號自我介紹寫著：最近迷上用 AI 跟自動化，減少「農家的麻煩事」。
溫室、LINE，和一個叫 Codex 的工程師
他自己在 note 上寫過，接觸 ChatGPT 是三年前，一開始就是問問題、幫忙寫文案的「聊天對象」。後來 Claude Code、OpenAI 的 Codex 出現，他發現這些工具能真的寫程式——「問問題的工具」變成「自己動手做東西的工具」。他讀了一本講 100 天挑戰的書，就給自己設了目標：連續 100 天每天做出一個 app，公開在社群上逼自己不能放棄。
具體做了什麼？溫室通風是第一個案例。以前溫度一高要捲簾降溫，溫度一低要關起來，得繞著好幾間溫室跑、看天氣看風看作物狀態才能判斷，零下 15 度的清晨得開車來回半小時，只為了現場看五秒鐘的溫度計。他後來把感測器、ESP32 開發板、馬達接上 LINE，做出可以遠端看溫濕度、遠端操作捲簾的系統——程式碼和配線設計都是跟 Codex 一起弄的。他在貼文裡這樣形容：「我在田裡雇了一個工程師，名字叫 Codex。」除此之外，他也會拍花椰菜葉子上的黑斑照片問 AI 該不該找專家看，還把 LINE 群組裡的對話紀錄丟給 AI 統計種苗數量，拿 Airtable 建了一套農場管理資料庫。這其實印證了為什麼現在工程師不能只會寫 Code，還要會用 AI Agent裡講的道理——只是這次動手把 AI 編進 workflow 的人，連工程師都不是。
如果你也習慣一邊在外面走動、一邊把想法講出來再整理成文字，Typeless 這類語音轉錄工具值得留意——按下說話，內容直接變成可用的文字，不用回到桌前才能整理筆記。
OpenAI 怎麼找上一個種花椰菜的人
這不是單純的廣告合作。根據 Hiroki 自己在 note 上的敘述，今年 1 月 OpenAI 的人透過口譯線上找他聊過一次，就問一個問題：農夫都怎麼用 AI？他答了病蟲害拍照診斷、直進輔助系統、自動捲簾設計這幾個例子，後來被收進 ChatGPT Pro 的電子報，跟醫生、研究者、藝術家的案例並列。之後 OpenAI 邀他到東京面對面聊，再來是一組媒體跟著跑到平取町的農場現場採訪——OpenAI Japan、北海道新聞、北海道放送、Gizmodo Japan、Business Insider Japan 都到場。他自己的形容是：這是 OpenAI 也還沒找到「AI 正確用法」，所以到處收集「沾著泥巴」的真實回饋。
這其實是 OpenAI 的固定戲碼
找一般小店主拍短片，OpenAI 不是第一次做。它的官方 Stories 頁面有個系列叫「Small businesses are getting more done with ChatGPT」，2 月的一篇報導裡就收了南卡羅來納的種子農場、加州的墨西哥粽小攤、內華達的廢料場。OpenAI 的 YouTube 頻道也有一支同樣兩分鐘左右的短片，主角是一間花店「The Floral Hire」。Hiroki 的影片，是這條產品行銷路線裡的其中一集，不是特例——跟先前拆過的Workspace Agents一樣，都是 OpenAI 想證明自己的產品能落地在真實工作場景，而不只是 demo 影片。
農業缺人是真的，但多數人沒做到這麼深
日本農林水產省的白皮書數據很直接：2024 年基幹農業從業者剩 111.4 萬人，其中 60.9% 超過 70 歲，平均年齡 69.2 歲。JA 全中估計，這個數字到 2050 年會掉到 36 萬人，等於 25 年內有近百萬人退出農業現場。這也是為什麼 2026 年好幾家專門追蹤農業 AI 的日本媒體，包括一個叫「農業 AI 通信」、專門做農夫 AI 使用案例調查的媒體，都在說同一件事：小農不用從貴的自動駕駛拖拉機或採收機器人開始，先拿手機跑免費的生成式 AI 做記帳、補助申請書草稿、社群文案，才是務實的起手式。
但老實說，Hiroki 走得比大多數人遠。多數農夫用 AI 的方式，還停在記錄跟文案這一層；他是少數自己動手接感測器、寫程式、設計硬體的人。這也是他被 OpenAI 挑中的原因——不是因為他代表多數，是因為他把「用 AI」這件事做到了少見的深度。這也呼應了「每個人都應該會用 AI」——Jensen Huang 這句話的真正重量那篇的結論：差別不在你是不是工程師，在你願不願意動手學。
還不確定的事
值得說清楚：這支影片主打的是 GPT-5.6，但 Hiroki 自己公開分享的具體案例，時間點都落在 GPT-5.6 上線之前，用的是 ChatGPT 對話跟 Codex 寫程式，而不是特別指名哪個模型版本。影片裡他實際上怎麼「用 GPT-5.6」管理農場，細節目前只有這支官方影片，沒有更多第一手說明可以查證，這裡不做過度延伸。
利益揭露：本文部分連結為聯盟連結，點擊購買我會獲得回饋，不影響你的價格。我只推薦自己用過 3 個月以上的工具。
一個花椰菜農夫上了 OpenAI 的官方帳號，靠的不是懂技術，是願意把麻煩事一件一件拆開來，自己動手解決。你手上那些「麻煩但沒空弄」的事，會不會也只是差一個開始動手的下午？