AI寫程式的「Vibe Coding」掀起熱潮,開發者得以快速生成程式碼,但也意外催生出新興職缺「程式清潔師」。一份調查顯示,95%的工程師仍需手動修復錯誤、額外調整AI生成的程式碼,確保專案安全與穩定。究竟Vibe Coding是革命還是混亂?而「程式清潔」這份新工作,又在做什麼?
文/田孟心編譯 由天下雜誌授權轉載
人們期待,未來大量寫程式工作可能都交由AI氛圍編碼(Vibe Coding)完成,但事實上,高達95%的工程師發現他們還是要手動修復程式碼。負責把混亂程式碼清理好的新角色,正在LinkedIn等求職平台大受歡迎。
氛圍編碼(Vibe Coding)正大行其道。
這個從今年初開始盛行的「自動化寫程式」概念,由電腦科學家卡帕西(Andrej Karpathy)提出。卡帕西表示,有了AI工具後,寫程式將「完全跟隨當下情境氛圍,擁抱指數級成長,甚至忘記程式碼的存在」。
市場研究和IT顧問公司Gartner預測,未來三年內,40%的企業新軟體將由AI機器人創建。
然而,內容平台fastly最近的一份調查顯示,95%的工程師表示,他們還是要花額外的時間來調整AI生成的程式碼。
工程師們發現,AI生成的程式碼存在許多問題,從產生幻覺,到刪除重要的資訊,甚至可能造成專案的安全風險。若不花時間修復,最終的成品可能會漏洞百出。
「使用氛圍編碼,就像請一名聰明的六歲孩子把咖啡壺帶到餐桌,為家人倒杯咖啡,」資深工程師羅芙(Carla Rover)說明,它們有可能做得到,但也極有可能失敗,「而且失敗了,他們很可能不告訴你。」
另一位資深工程師梅勒扎丹(Feridoon Malekzadeh)也將氛圍編碼形容成孩子,不過是「青少年」,「你得請它做15次才能做成一件事,」「最終,他們可能會做出來,外加一些你沒要求的事,並可能把很多東西弄壞。」
梅勒扎丹計算過,她大約花費50%的時間編寫需求,10%的時間進行氛圍編碼,再用40%的時間進行修復。
這一切使AI生成的程式碼,已經成為一個難題,也因此催生了一種新的工程師崗位,稱為「氛圍程式碼清理專家」(Vibe Coding Cleanup Specialist)。
在求職平台LinkedIn上,已經有愈來愈多相關關鍵字的職缺——代表清理、修復程式碼,正在成為一項獨立的工作。
通常,這類職缺更歡迎資深工程師,因為他們才有相應的能力從一團乍看可行的程式碼中找到問題。
資深解決方案架構師哈克(AS Md. Ferdousul Haque)統整,常見的錯誤有:語法錯誤、邏輯錯誤、幻覺資料庫或API(引用不存在的套件、方法或參數)、虛擬資料等狀況,有時候很考驗技術人員的細心與經驗。
哈克舉例,AI工具Gemini幫忙改了一份GitHub個人資料,整體效果不錯,卻在某個網址後面加了一個句號,使得圖片無法顯示。此時,就需要他這名人類手動介入。
科技公司Solution Architecture的工程師麥利(Viored Mirea)指出,雇用一名氛圍編碼清理師非常重要,尤其是AI寫出來的程式碼可能給企業帶來安全風險,「氛圍編碼可能會讓機密資訊外洩,或是對個人資料進行錯誤處理,」他強調,「始終應該有人類要對結果負責。」
然而,也有專家對市場出現這樣的現象感到唏噓。
雲端與通用人工智慧企業負責人愛彼哈納(Abhinav)認為,雇用這樣的「清潔工」簡直荒謬,「企業試圖讓每個人都會氛圍編碼,在專案上省錢,然後卻要花雙倍的錢再去找一個能把混亂局面整理好的人。」
Squad資深技術總監波古斯拉斯基(Oleg Boguslavsky)同意,企業要引進氛圍編碼,必須確保每個人都能掌握驗證、修復的技能,否則,花錢請這些額外的專家,在經濟上將比預期更低效。
(資料來源:TechCrunch, Gizmodo, LinkedIn)
(原文標題:Vibe Coding催生大量新職缺,「程式清潔工」在做什麼?)
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