[深夜八卦] AI領域超級明星預言:危機即將到來
兩位參與構建廣受歡迎的OpenClaw AI 代理核心的工程師發出嚴厲警告：本應能夠取代高薪軟件開發人員的人工智能，正在向世界傾瀉大量糟糕的、甚至可能危險的代碼。
他們把這種現象稱為“vibe slop”，它是“vibe coding”（用人工智能工具創建軟件，並用簡單的英語進行描述）和“AI slop”（社交媒體上無窮無盡的低價值人工智能生成內容）的結合體。
他們說，當程序員用人工智能快速生成程序來代替設計和測試系統的繁瑣工作時，就會出現“軟件質量低劣”的問題，而最終生成的軟件經不起時間的考驗。這個問題已經非常嚴重，以至於全球主要的開源代碼庫——GitHub——已經制定了新的政策和功能來應對它。
“基礎設施正在崩潰，軟件也比以前漏洞百出，” Pi （OpenClaw內部的智能體框架）的創建者Mario Zechner說。“我們或許還能再玩幾個月，甚至幾年，但最終它會讓我們付出代價。”
澤克納和他的合作伙伴阿明·羅納赫爾並非認為人工智能毫無用處。他們兩人都在自己的項目中利用人工智能處理繁瑣的工作。而且，他們對人工智能充滿信心，以至於開發出了壹款如今已被數百萬人使用的AI編程工具。
他們的核心觀點是：這些系統本應大幅提升資深工程師的生產力，從而使公司能夠裁減初級工程師，但實際上，許多公司卻為了短期的生產力而犧牲了長期的利益。不僅初級人才儲備枯竭，而且還會帶來諸多後續影響，例如軟件漏洞百出、服務中斷、安全隱患以及不斷累積的技術債務。
人類被排除在外
作為有聲望但又不依賴於大型科技公司的獨立程序員，這兩位正在軟件界激烈爭論中發表意見——而此時，OpenAI 和 Anthropic 這兩家巨頭正著眼於它們的首次公開募股 (IPO)。
支持者認為，人工智能可以徹底改變公司處理數拾年遺留代碼的方式，而且在某些情況下確實如此。即使是那些沒有將人工智能應用於公司核心軟件的開發人員也表示，他們找到了壹個平衡點，即利用人工智能創建軟件測試或快速原型。許多頂尖人工智能實驗室的專家堅信，人工智能本身就是評估和改進人工智能生成代碼的解決方案，無需人工逐行審查。
“如果你認為它開箱即用，那它很可能不會，”領導 OpenAI 團隊構建其編碼工具 Codex 的 Rohan Varma 說。
他補充說，為了讓人工智能生成的代碼能夠真正部署到客戶手中，工程師現在可以直接使用 Codex 來檢查這些代碼。目前，該系統已經能夠像人壹樣查看和測試網站，檢查代碼是否遵循公司特定的最佳實踐，並檢測是否存在安全問題。
然而，他表示，對於服務於數百萬人的關鍵基礎設施而言，即使在 OpenAI，人類工程師最終也負責審查人工智能生成的任何代碼，並對這些系統的成功或失敗負責。
Joe Magee for WSJ
人工智能編碼的局限性
Alphabet首席執行官桑達爾·皮查伊 (Sundar Pichai)在最近的壹篇文章中寫道，谷歌所有新代碼中 75% 是由人工智能生成的，高於去年秋季的 50%。壹年前，Meta首席執行官馬克·扎克伯格 (Mark Zuckerberg)預測，到 2026 年底，人工智能將負責編寫和審查公司內部人工智能開發團隊的大部分代碼。
很難將這種說法與批評者的疑慮調和起來。但澤克納表示，這恰恰說明人們對當今人工智能代理的能力范圍存在誤解。
例如，人工智能編碼工具更擅長生成新代碼，而不是評估和升級現有軟件，尤其是成熟公司內部存在的大量現有軟件。
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好新聞沒人評論怎麼行，我來說幾句
他們把這種現象稱為“vibe slop”，它是“vibe coding”（用人工智能工具創建軟件，並用簡單的英語進行描述）和“AI slop”（社交媒體上無窮無盡的低價值人工智能生成內容）的結合體。
他們說，當程序員用人工智能快速生成程序來代替設計和測試系統的繁瑣工作時，就會出現“軟件質量低劣”的問題，而最終生成的軟件經不起時間的考驗。這個問題已經非常嚴重，以至於全球主要的開源代碼庫——GitHub——已經制定了新的政策和功能來應對它。
“基礎設施正在崩潰，軟件也比以前漏洞百出，” Pi （OpenClaw內部的智能體框架）的創建者Mario Zechner說。“我們或許還能再玩幾個月，甚至幾年，但最終它會讓我們付出代價。”
澤克納和他的合作伙伴阿明·羅納赫爾並非認為人工智能毫無用處。他們兩人都在自己的項目中利用人工智能處理繁瑣的工作。而且，他們對人工智能充滿信心，以至於開發出了壹款如今已被數百萬人使用的AI編程工具。
他們的核心觀點是：這些系統本應大幅提升資深工程師的生產力，從而使公司能夠裁減初級工程師，但實際上，許多公司卻為了短期的生產力而犧牲了長期的利益。不僅初級人才儲備枯竭，而且還會帶來諸多後續影響，例如軟件漏洞百出、服務中斷、安全隱患以及不斷累積的技術債務。
人類被排除在外
作為有聲望但又不依賴於大型科技公司的獨立程序員，這兩位正在軟件界激烈爭論中發表意見——而此時，OpenAI 和 Anthropic 這兩家巨頭正著眼於它們的首次公開募股 (IPO)。
支持者認為，人工智能可以徹底改變公司處理數拾年遺留代碼的方式，而且在某些情況下確實如此。即使是那些沒有將人工智能應用於公司核心軟件的開發人員也表示，他們找到了壹個平衡點，即利用人工智能創建軟件測試或快速原型。許多頂尖人工智能實驗室的專家堅信，人工智能本身就是評估和改進人工智能生成代碼的解決方案，無需人工逐行審查。
“如果你認為它開箱即用，那它很可能不會，”領導 OpenAI 團隊構建其編碼工具 Codex 的 Rohan Varma 說。
他補充說，為了讓人工智能生成的代碼能夠真正部署到客戶手中，工程師現在可以直接使用 Codex 來檢查這些代碼。目前，該系統已經能夠像人壹樣查看和測試網站，檢查代碼是否遵循公司特定的最佳實踐，並檢測是否存在安全問題。
然而，他表示，對於服務於數百萬人的關鍵基礎設施而言，即使在 OpenAI，人類工程師最終也負責審查人工智能生成的任何代碼，並對這些系統的成功或失敗負責。
Joe Magee for WSJ
人工智能編碼的局限性
Alphabet首席執行官桑達爾·皮查伊 (Sundar Pichai)在最近的壹篇文章中寫道，谷歌所有新代碼中 75% 是由人工智能生成的，高於去年秋季的 50%。壹年前，Meta首席執行官馬克·扎克伯格 (Mark Zuckerberg)預測，到 2026 年底，人工智能將負責編寫和審查公司內部人工智能開發團隊的大部分代碼。
很難將這種說法與批評者的疑慮調和起來。但澤克納表示，這恰恰說明人們對當今人工智能代理的能力范圍存在誤解。
例如，人工智能編碼工具更擅長生成新代碼，而不是評估和升級現有軟件，尤其是成熟公司內部存在的大量現有軟件。
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