AI 開發者的分歧：在 LLM 時代重新定義 'making'

委託與製作之間的心理差距

啟動專案的行為與製作它的行為並不相同。 對許多開發者而言，手寫軟體與透過他們的請求由 LLM 生成的軟體在成就感上有著深刻的差異。儘管 AI 提高了生產力，並使長期休眠的專案得以完成，但它可能會剝奪與工藝和低層次問題解決相關的自豪感。

這種區別並非僅限於軟體。它就像僱用承包商來建造甲板與親自建造甲板之間的差異。在兩種情況下，都存在成品，但來源於過程的內在滿足感根本不同。當開發者使用 AI 代理來生成程式碼時，他們的角色更像是經理或客戶，而非創造者。

"編譯器悖論": 界線在哪裡？

工具與替代創造者之間的界線常常模糊不清，但通常取決於翻譯的可預測性與透明度。

有人可能會主張，使用像 C 這樣的高階語言編寫程式也可以視為 'asking' 編譯器寫出機器碼的一種形式。然而，這通常被視為 'making'，因為原始碼與可執行檔之間的關係在數學上是精確且具決定性的。

當 LLM 被當作編譯器使用時——例如，將 C 程式碼轉換為 x86_64 匯編語言——結果通常是功能正確且令人印象深刻。然而，'making' 的感覺仍然存在，因為意圖是在程式設計師能理解的語言中明確定義的。當輸入從精確的技術規格轉變為不精確的人類語言（提示）時，緊張感就產生了。此時，過程從使用工具（如錘子或編譯器）轉變為管理報告。

對 "Vibe Coding" 與生產力的觀點

支持最終產品的觀點

一些開發者主張，軟體的目標是解決問題，而不是執行編寫的行為。從這個角度來看，AI 是一種力量倍增器，使得原本因時間限制而永遠不會存在的工具得以被創造出來。

"編寫從來不是主要目標，它一直是創造最終產品的手段……我的 vibe coded 吉他譜編輯器具備其他軟體所沒有的功能，這正是我所需要的，而且它正在解決我曾經遇到的真實問題。*"

支持工藝的觀點

相反地，其他人則主張，手動編寫的過程才是真正學習與認知成長發生的地方。將實作外包給 AI 會導致對細節的理解減少，以及判斷輸入變化如何影響可觀察行為的能力下降。

"當編譯器輸出的可執行檔案的行為不符合我所預期的方式時，在 99.99% 的情況下，這完全是我的責任……這種情況在 vibecoded 程式與用來創建它們的提示之間的關係上，遠遠無法相比。*"

在 AI 時代重新定義價值

隨著 AI 降低了技術執行的門檻，軟體的價值可能會從編寫程式碼的能力轉移到應用品味、願景與判斷的能力上。

有越來越多的觀點認為，在現代，「製作」更像是導演一部電影或設計一棟建築。建築師不會親自鋪設每一塊磚，但建築仍是他們的創作。在此框架下，人類的貢獻體現在：

• Vision： 定義需要存在的事物。
• Judgment： 判斷輸出是否正確且品質高。
• Communication： 有效地引導 AI 達到預期目標。

然而，對於傳統的 "hacker" 來說，這種轉變代表著創造者與機器之間親密連結的喪失——從構建的樂趣轉變為對結果的滿足。