它仍然幹不了我的工作：四年間不斷變化的標準（2022-2026）

2022年11月，ChatGPT在週三釋出，到週末就擁有了百萬使用者。我的資訊流裡全是它為無法編譯的程式碼道歉的截圖。它虛構函式，甚至幻化出整個API。我讓它寫貪吃蛇——那個青少年時期花一個下午就能寫出來的遊戲——結果它第一步就把自己吃掉了。五天後，Stack Overflow禁止了它，理由是“從ChatGPT獲得正確答案的平均率太低，釋出由其建立的答案對網站有實質性危害”。當時的結論顯而易見：一個隨機鸚鵡，學會了像資深開發者那樣說話，卻從未真正見過編譯器。

但到了2023年3月，GPT-4來了。一個提示就能生成能玩的貪吃蛇——四個月前它還在這個任務上栽了跟頭。評論區的標準立刻調整，從未放緩：“玩具指令碼和考試不能算工程。等它真正構建出像樣的東西再說吧。比如一個真正的3D遊戲。”

2024年3月，一家名為Cognition的初創公司釋出了Devin，號稱“首位AI軟體工程師”。演示影片風靡一週，但隨後資深開發者Carl Brown逐幀分析發現，那些令人印象深刻的場景都是精心編排的。同月，輝達CEO黃仁勳在迪拜聲稱“程式語言就是人類語言，世界上每個人現在都是程式設計師”。但沒人真的辭職，不過每個人都悄悄裝上了Copilot。

到2024年10月，Google CEO桑達爾·皮查伊透露，Google超過四分之一的新程式碼由AI生成，經工程師稽核後採納。評論區依然不為所動：“生成程式碼行不等於工作。等它真正接受任務並交付功能再說。”

2025年2月，Andrej Karpathy提出了“氛圍編碼”（vibe coding）的概念。三週後，Pieter Levels用三個小時提示出了多人3D飛行模擬器，他沒有任何遊戲開發經驗。這個專案在17天內實現了100萬美元的年化收入。但與此同時，洩露的API金鑰和敞開的資料庫引發了安全災難。批評者指出：“原型可以，但等它真正進入生產環境並存活下來再說。”

2025年7月，METR研究小組讓16名經驗豐富的開源開發者使用AI工具，結果發現他們反而慢了19%，雖然他們自認為快了20%。同月，OpenAI和Google DeepMind在國際數學奧林匹克中各自用簡單語言解決了六道題中的五道，且速度符合人類時限。兩件事同時發生，但很少有人願意正視這一點。

到了2026年，AI代理已經能無人值守地執行數小時，自動建立拉取請求併合並。你本週可能就在不知不覺中審查過這樣的請求。Stack Overflow的問題量回到了我學程式設計時的水平，不是因為問題得到了解答，而是因為沒人再問論壇了。

或許當前的標準還會維持一段時間。但我想指出的是，上面的每一個標準都曾牢不可破——大約維持了18個月。下一個標準呢？等它處理我們的遺留程式碼庫？等它能被問責？等它知道該構建什麼，而不僅僅是知道如何構建？

文章最後預測了未來：2027年一個提示生成完整開放世界遊戲，2028年AI重構15年遺留系統，2030年AI處理尋呼機，2033年AI從零創辦公司達到十億美元估值。每個階段都有新的標準等著被跨越。