我熱愛一行一行地寫軟體。可以說，我的整個職涯就是持續不斷地努力，打造寫得好、極簡、而人的手感是其根本特色的軟體。我也期盼一個不遺忘弱勢者的社會。再說，我並不希望 AI 在經濟上取得成功，我也不在乎現行的經濟體制是否被顛覆（老實說，如果走向大規模的重分配財富，我會非常樂見）。但是，如果我對軟體與社會的理念蒙蔽了我的視野，我就無法尊重我自己與我的判斷：事實就是事實，AI 將永遠改變程式設計。

2020 年我辭去工作，去寫一本關於 AI、全民基本收入，以及一個適應工作自動化、面臨諸多挑戰的社會的小說。2024 年底，我開了一個 YouTube 頻道，專注於 AI、它在程式開發任務上的應用，以及它可能帶來的社會與經濟影響。但即便我很早就看見將會發生的事，我原本以為在程式設計被徹底重塑之前，我們還有更多時間，至少還有幾年。我現在已不再這麼認為。最近，最先進的 LLM 只要給予一套清楚的提示、說明最終成果應該是什麼樣子，就能幾乎在無人協助的情況下，獨自完成大型子任務或中型規模的專案。你能獲得多大的成功，取決於你做的程式類型（越是獨立、越能以文字完整表達的就越適合：系統程式設計尤其如此），以及你能否在心中建立對問題的清晰表徵，並有效地傳達給 LLM。但整體而言，現在已經很清楚，對於大多數專案來說，除非是為了樂趣，否則自己動手寫程式已經不再合理。

過去一週裡，我僅僅透過下提示、偶爾檢視程式碼給予指引，就在短短幾小時內完成了以下四件事——這些原本需要數週時間的事：

1. 我修改了自己的 linenoise 函式庫以支援 UTF-8，並打造了一個用於行編輯測試的框架，它使用一個能回報每個字元單元格顯示內容的模擬終端機。這是我一直想做的事，但為了測試一個自己的 side project 而投入這麼多工夫，很難說得過去。但如果你只要描述想法，它就能在程式碼中實現，情況就完全不同了。
2. 我修復了 Redis 測試中偶發性的失敗。這是非常惱人的工作，涉及時序相關的問題、TCP 死結狀況等等。Claude Code 花了所有必要的時間反覆嘗試以重現問題，檢視行程狀態來釐清發生了什麼，然後修好了這些錯誤。
3. 昨天我想要一個能對 BERT 這類嵌入模型做推論的純 C 函式庫。Claude Code 在 5 分鐘內就把它做出來了。輸出結果相同，速度也相當（只慢了 15%）——相較於 PyTorch。700 行程式碼。還有一個用來轉換 GTE-small 模型的 Python 工具。
4. 過去幾週我對 Redis Streams 的內部實作做了修改。我手上有一份為這份工作寫的設計文件。我試著把它交給 Claude Code，它就在大概 20 分鐘甚至更短的時間內重現了我的成果（主要是因為我檢查和授權執行指令的速度比較慢）。

要無視正在發生的現實，根本是不可能的事。在很大程度上，寫程式已經不再是必要的工作。現在更有意思的是去理解要做什麼，以及該怎麼做（而關於後者，LLM 也是絕佳的夥伴）。AI 公司能否回本、股市會不會崩盤，都不重要。長期來看，那些全都無關緊要。某家獨角獸的這個或那個執行長說了什麼讓人不舒服或荒謬的話，也無關緊要。無論如何，程式設計已經永遠改變了。

那我對於自己寫過、被 LLM 拿去訓練的那些程式碼，有什麼感覺？我感到很榮幸能成為其中的一部分，因為我將此視為我一生努力的延續：讓程式碼、系統、知識走向民主化。LLM 將幫助我們更快地寫出更好的軟體，也將讓小團隊有機會與大公司競爭。就像開源軟體在 90 年代所做的一樣。

然而，這項技術實在太重要，不能只掌握在少數幾家公司手裡。就目前而言，你或許能在預訓練上做得更好，或用遠比他人更有效的方式做強化學習，但開放模型，特別是中國產出的那些，仍持續與封閉實驗室的前沿模型競爭（即使仍有落後）。到目前為止，AI 的民主化還算足夠，儘管並不完美。但是：未來是否仍會如此，完全無法保證。我對集中化感到恐懼。同時，我相信大規模的神經網路確實能做到不可思議的事，而且當前的前沿 AI 並沒有多到讓其他實驗室與團隊無法追上的魔法（否則就很難解釋，為何 OpenAI、Anthropic 和 Google 的成果多年來會如此接近）。

身為一名程式設計師，我現在想比以往寫更多開源程式。我想改進那些因時間不足而被我擱置的儲存庫。我想把 AI 應用到我的 Redis 工作流程中。改進 Vector Sets 的實作，然後是其他資料結構，就像我現在對 Streams 做的那樣。

但我擔心那些將會被解僱的人。未來的動態會如何發展，仍不明朗：企業會試圖雇用更多人、打造更多東西嗎？還是會試圖削減人事成本，只留下少數更擅長下提示的程式設計師？而且，恐怕還有其他領域的人類將變得完全可被取代。

那麼，社會的解方是什麼？畢竟，創新是無法收回的。我認為我們應該投票給那些認清正在發生的事、並願意支持失業者的政府。而且，被解僱的人越多，要求投票給能提供一定保障者的政治壓力就越大。但我也期待 AI 可能帶來的好處：在科學上的新進展，或許能減輕人類處境中那些並不總是快樂的苦難。

總之，回到程式設計。我只有一個建議要給你，我的朋友。無論你相信什麼才是正確的事，你都無法透過拒絕眼前正在發生的事來掌控它。跳過 AI 對你或你的職涯不會有任何幫助。好好想一想。用心地、投入數週的時間去測試這些新工具，而不是做個五分鐘的測試，只為了強化你既有的信念。找到一種讓自己倍增的方法，如果這次對你行不通，過幾個月再試一次。

是的，也許你會想，你如此辛苦才學會寫程式，現在卻由機器代勞了。但當年你熬夜寫程式、只為看到專案跑起來的那股內心的熱火是什麼？那是創造。現在，只要你找到有效運用 AI 的方法，你就能打造得更多、更好。那份樂趣依然存在，絲毫未減。