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馬斯克想要「殺死」氛圍編程,就像FSD搞定自動(dòng)駕駛

人工智能 新聞
當(dāng)寫(xiě)代碼不再需要鍵盤(pán),只剩一張嘴的時(shí)候,程序員會(huì)升級(jí)成「需求導(dǎo)演」,還是被AI請(qǐng)下舞臺(tái)?馬斯克的新一輪豪言,或許正在改寫(xiě)軟件世界的游戲規(guī)則。

最近,馬斯克在X平臺(tái)上拋出了一句石破天驚的話(huà):「xAI將會(huì)消除氛圍編程,讓它回歸純粹的編程。然后,它會(huì)根據(jù)你的描述制作任何應(yīng)用程序,而且真的做得很好、運(yùn)行順暢。」

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),馬斯克認(rèn)為未來(lái)編程將不再需要我們手敲代碼,只要把想法描述給AI,后續(xù)的代碼實(shí)現(xiàn)都交給它代勞。

聽(tīng)起來(lái)有點(diǎn)像科幻小說(shuō)里的場(chǎng)景:你對(duì)著計(jì)算機(jī)說(shuō)出需求,程序就自動(dòng)寫(xiě)好并流暢運(yùn)行了!

馬斯克這一番豪言來(lái)自他對(duì)自家新公司xAI的信心。

據(jù)報(bào)道,他最近在OpenRouter平臺(tái)上測(cè)試了一個(gè)名為「Sherlock Think Alpha」的神秘模型,不少人猜測(cè)這正是xAI研發(fā)的新模型。

馬斯克轉(zhuǎn)發(fā)了相關(guān)鏈接,直接宣稱(chēng)xAI要「殺死」當(dāng)前流行的「氛圍」編碼方式。

那么,所謂的「氛圍編程」到底是啥?

它又為何該被消滅呢?

什么是「氛圍編程」?

「氛圍編程」(Vibe Coding)是近來(lái)興起的一個(gè)概念。

意思是借助AI根據(jù)自然語(yǔ)言指令自動(dòng)生成代碼。

換句話(huà)說(shuō),就是「用對(duì)話(huà)代替編碼」。

開(kāi)發(fā)者只需要把目標(biāo)功能或需求用人類(lèi)語(yǔ)言描述清楚,強(qiáng)大的大模型就能幫忙把大部分代碼寫(xiě)出來(lái)。

OpenAI前研究員安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)據(jù)說(shuō)是最早提出「Vibe Coding」這個(gè)說(shuō)法的人,他形象地將其描述為「跟隨感覺(jué)寫(xiě)代碼」——你和大型語(yǔ)言模型(LLM)「嘮嘮嗑」,它就把活兒都干了。

這一理念背后體現(xiàn)的是近年AI編程助手的趨勢(shì):從GitHub的Copilot,到ChatGPT編寫(xiě)函數(shù),再到各種自動(dòng)化代碼生成工具,AI在編碼中的作用越來(lái)越大。

甚至有創(chuàng)業(yè)公司專(zhuān)注于這一方向。

比如以色列的初創(chuàng)企業(yè)Base44主打通過(guò)自然語(yǔ)言交互來(lái)生成完整軟件系統(tǒng),涵蓋從數(shù)據(jù)庫(kù)、用戶(hù)認(rèn)證到數(shù)據(jù)分析等各方面功能。

這樣的工具面向的是沒(méi)有太多編程經(jīng)驗(yàn)的普通人,讓他們也能「一站式」構(gòu)建出完整項(xiàng)目——滿(mǎn)足了很多人對(duì)于降低編程門(mén)檻的樸素期待。

事實(shí)證明這一思路相當(dāng)吸引人:Base44成立不到半年就被以色列軟件巨頭Wix以8000萬(wàn)美元收購(gòu)了。

可見(jiàn),「氛圍編程」正受到資本和業(yè)界的高度關(guān)注。

從藝術(shù)到精確:軟件開(kāi)發(fā)范式轉(zhuǎn)變

馬斯克口中的「消除氛圍編程、回歸純粹編程」,其實(shí)折射出軟件開(kāi)發(fā)范式可能發(fā)生的巨大轉(zhuǎn)變。

一位網(wǎng)友的評(píng)論一針見(jiàn)血:如果AI真的能把人的純粹意圖直接轉(zhuǎn)化為完美執(zhí)行,那么軟件開(kāi)發(fā)將從根本上由一種藝術(shù)形態(tài)變成一門(mén)精確的語(yǔ)言

這不僅讓編碼變得更簡(jiǎn)單——同時(shí)也徹底消弭了構(gòu)想可用產(chǎn)品之間的鴻溝。

以往,把腦中的創(chuàng)意變成現(xiàn)實(shí)可運(yùn)行的軟件,需要開(kāi)發(fā)者經(jīng)過(guò)設(shè)計(jì)、編碼、調(diào)試無(wú)數(shù)步驟,充滿(mǎn)創(chuàng)造性的試錯(cuò)和權(quán)衡,這種過(guò)程帶有很大的藝術(shù)性和個(gè)人風(fēng)格。

而如果未來(lái)的AI足夠強(qiáng)大,我們的意圖就是代碼,創(chuàng)意所見(jiàn)即所得,那么編程更像是在用非常嚴(yán)謹(jǐn)精確的語(yǔ)言跟計(jì)算機(jī)對(duì)話(huà),把需求直接描述清楚即可,少了許多人為的隨意成分和反復(fù)試驗(yàn)。

這樣的轉(zhuǎn)變意味著什么?

可以打個(gè)比方:過(guò)去軟件開(kāi)發(fā)像是在用石頭慢慢雕刻一座雕像,每個(gè)程序員都有自己的刀法和風(fēng)格;而未來(lái)也許更像用3D打印機(jī),只要提供精準(zhǔn)的設(shè)計(jì)藍(lán)圖,機(jī)器自動(dòng)就給你「打印」出雕像來(lái)。

藝術(shù)變成了工程,個(gè)性化的編碼過(guò)程讓位于標(biāo)準(zhǔn)化的需求描述。

編碼的門(mén)檻因此有望大大降低:會(huì)描述需求的人,就能夠讓AI幫忙完成實(shí)現(xiàn)。

當(dāng)然,要達(dá)到馬斯克描繪的這種境界,并非易事。

這聽(tīng)起來(lái)很振奮人心,但現(xiàn)實(shí)是,AI寫(xiě)出來(lái)的代碼并非完美無(wú)缺。

例如,AI在自動(dòng)生成代碼時(shí)往往無(wú)法自行發(fā)現(xiàn)和修復(fù)bug,最后還得人類(lèi)開(kāi)發(fā)者介入調(diào)試、理解代碼意圖。

也就是說(shuō),現(xiàn)在的AI更像是一個(gè)勤奮的「新手碼農(nóng)」,能幫我們寫(xiě)大量基礎(chǔ)代碼,但要打造真正健壯流暢運(yùn)行的應(yīng)用,還離不開(kāi)有經(jīng)驗(yàn)的工程師把關(guān)。

馬斯克希望xAI的技術(shù)能把這中間的差距填平,讓AI產(chǎn)出的代碼質(zhì)量足夠高,達(dá)到「真的做得很好、運(yùn)行順暢」的水準(zhǔn)。

這無(wú)疑對(duì)AI模型的理解力和可靠性提出了非常高的要求。

「用嘴編程」的未來(lái)來(lái)了?

展望未來(lái),如果馬斯克的愿景成真,(下一個(gè)xAI模型值得期待一下)我們或許真的將迎來(lái)「用嘴編程」的時(shí)代——只需對(duì)著計(jì)算設(shè)備講明白你要什么,軟件就自動(dòng)生成。

這將徹底改變程序員的工作模式和軟件行業(yè)的生態(tài)。

程序員可能更多從「代碼工匠」變成「需求規(guī)劃師」或「產(chǎn)品設(shè)計(jì)師」。

正如馬斯克一貫推崇的極簡(jiǎn)原則——他曾強(qiáng)調(diào)「最好的零件就是沒(méi)有零件,最好的流程就是沒(méi)有流程」。

套用到軟件領(lǐng)域,也許可以說(shuō)「最好的代碼就是無(wú)需人類(lèi)親自編寫(xiě)的代碼」。

當(dāng)AI能直接理解人類(lèi)意圖并產(chǎn)出高質(zhì)量代碼時(shí),我們就不再需要在各種編程語(yǔ)法和框架細(xì)節(jié)上耗費(fèi)精力,而是把重心放回問(wèn)題本身需求本身。

其實(shí)這個(gè)觀(guān)點(diǎn)和馬斯克的特斯拉所采用的端到端技術(shù)有異曲同工之妙。

代碼自動(dòng)駕駛?

在自動(dòng)駕駛上,特斯拉干的事情,其實(shí)就是把傳統(tǒng)那種「先手工拆模塊、寫(xiě)規(guī)則、寫(xiě)邏輯」的工程思路,壓縮成一個(gè)盡可能端到端的模型:

輸入是攝像頭、雷達(dá)看到的世界,輸出是方向盤(pán)、油門(mén)和剎車(chē)的控制信號(hào)。

中間那些人寫(xiě)的if/else、規(guī)則樹(shù)、手工特征工程,能讓模型自己學(xué)的,就盡量讓模型自己學(xué)。

這樣做的好處,是減少人為「翻譯損耗」:工程師不再需要一層一層去猜「車(chē)應(yīng)該怎么看世界」,而是直接告訴模型結(jié)果好壞,讓它自己在大數(shù)據(jù)里摸索出最優(yōu)策略。

現(xiàn)在,馬斯克想在軟件開(kāi)發(fā)里干一件類(lèi)似的事。

傳統(tǒng)的軟件開(kāi)發(fā)鏈路很長(zhǎng):老板拍腦袋、產(chǎn)品寫(xiě)PRD、設(shè)計(jì)畫(huà)原型、架構(gòu)師畫(huà)框圖、工程師拆任務(wù)寫(xiě)代碼、測(cè)試同學(xué)補(bǔ)用例、運(yùn)維再上線(xiàn)……每一環(huán)都在做一件事:把「人話(huà)需求」翻譯成「機(jī)器能跑的形式」

而如果xAI這類(lèi)模型足夠強(qiáng)大,我們就可以把這條鏈路盡可能收縮成一條「端到端」的路徑:

  • 輸入:用自然語(yǔ)言描述清楚的業(yè)務(wù)目標(biāo)和約束
  • 輸出:一套能跑、能迭代的完整應(yīng)用

中間那一大堆「翻譯工序」,會(huì)越來(lái)越多地被模型吞掉。人類(lèi)不再糾結(jié)某個(gè)框架要不要升級(jí)、某個(gè)類(lèi)名到底叫Service還是Manager,而是把精力用在一個(gè)更簡(jiǎn)單也更難的問(wèn)題上——這個(gè)產(chǎn)品到底解決誰(shuí)的什么問(wèn)題?

換句話(huà)說(shuō),從特斯拉端到端自動(dòng)駕駛到xAI想做的「端到端應(yīng)用開(kāi)發(fā)」,馬斯克骨子里的執(zhí)念其實(shí)是一致的:

把人類(lèi)從復(fù)雜的「中間層」里解放出來(lái),讓我們直接和問(wèn)題本身打交道。

真正需要人類(lèi)去較勁的,不再是某一行代碼有幾個(gè)空格,而是我們到底想要一個(gè)什么樣的世界、什么樣的產(chǎn)品體驗(yàn)。剩下的,就交給模型去「自己想辦法」吧。

馬斯克這波不是無(wú)的放矢,網(wǎng)友們放出了馬斯克這近三十年的公開(kāi)成果,以此來(lái)說(shuō)明他夸口后往往都能實(shí)現(xiàn)。

老馬估計(jì)是真的想要?dú)⑺婪諊幊獭?/span>

本質(zhì)上,寫(xiě)代碼和駕駛汽車(chē)并沒(méi)有實(shí)質(zhì)性區(qū)別,都是熟能生巧。既然自動(dòng)駕駛可以端到端。

那么寫(xiě)代碼也可以做到端到端。

或者未來(lái)編程本身就會(huì)成為偽命題,AI強(qiáng)大的一定地步,我們都不需要再接觸代碼,大家都用自然語(yǔ)言即可。


責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 新智元
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