文／張瑞雄（資訊系教授、前台北商業大學校長）
在 2026 年 2 月，知名開源軟體 cURL 宣布關閉長達六年的漏洞獎金計畫，因為在所有提交的漏洞回報中，有兩成是由 AI 自動生成的垃圾內容，有效回報率已跌至僅剩百分之五。無獨有偶，開源終端機模擬器 Ghostty 也直接禁止任何 AI 生成的程式碼進入專案。這些決定，對於向來鼓勵社群協作的開源世界來說，是個震耳欲聾的警告。
這一切的根源，指向一個在 2025 年席捲全球開發者社群的現象：「氛圍程式設計」（Vibe Coding）。這個概念由 OpenAI 共同創辦人 Andrej Karpathy 提出，描述的是開發者用自然語言描述需求，讓 AI 直接生成程式碼，甚至連生成的內容都不必細看，只要看起來能跑就直接採用。這個詞迅速走紅，年底甚至被柯林斯詞典選為年度詞彙。
速度幻覺，與那些沒人說出口的代價
表面上，氛圍程式設計帶來了驚人的生產力。Y Combinator 的 2025 年冬季梯次中，有四分之一的新創公司擁有超過九成由 AI 生成的程式碼庫。各種速成 App 如雨後春筍冒出，開發門檻前所未有地低。開發者們紛紛曬出讓人眼花撩亂的成果圖表，說自己一個人的產出抵得上一支團隊。
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問題是圖表裡看不見的那些數字，才是真相所在。根據 METR 組織的隨機對照實驗，資深的開發者在使用 AI 輔助工具時，完成複雜任務的速度反而比沒用 AI 慢了 19%。更諷刺的是，這些開發者在事前預測自己會快 24%，事後依然相信自己快了 20%。速度的幻覺，讓人們看不見自己其實走得更慢。
程式碼的品質問題同樣觸目驚心，資安公司 Veracode 分析了超過百個大型語言模型在 80 項程式任務上的表現，發現 45% 的 AI 生成程式碼帶有安全漏洞，許多甚至屬於業界最高風險等級。
無限能力，為何帶來無盡空轉
在氛圍程式設計的浪潮裡，有一種更幽微的困境逐漸浮現，卻少有人公開討論。許多資深開發者發現，自己在 AI 工具的加持下，反而陷入了一種奇特的認知癱瘓：同時開啟五個開發分支，三個功能做到一半，記不清原本要解決的問題是什麼，每天忙到精疲力竭，卻說不出今天完成了什麼。
這種困境的成因並不難理解，過去撰寫程式碼的緩慢速度本身就是一種約束，迫使開發者必須取捨、必須專注。現在 AI 把這道閘門拆除了，能力膨脹的速度遠遠超越了人類認知的適應速度。於是等待 AI 回應的零碎空檔，變成了啟動另一個任務的誘惑。新的想法一冒出來，立刻就能執行，從不需要多想。每次重新規劃的過程，都帶來一種「做了事」的錯覺，實則是在逃避真正的執行。
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更令人不安的是一種深層的信心侵蝕。當大量程式碼不是自己一字一句敲出來的，開發者開始對自己的判斷力感到陌生。程式出錯時，面對一段自己沒有完全理解的程式碼，第一反應不是思考，而是繼續餵給 AI、繼續問、繼續等答案。提示 AI 成為一種習慣，接著成為一根拐杖，最後成為一種依賴。這個循環並不是懶惰造成的，而是能力的邊界與工具的速度之間，產生了無法彌合的落差。
「萬倍工程師」的神話，與人類真正的瓶頸
矽谷流傳著一個動人的預言：AI 將創造出「萬倍工程師」，一個人能做一萬人的工作。這個說法的前半段或許成立，AI 確實讓單一開發者的產出上限大幅提升。然而它忽略了一個根本的事實，人類從來不是因為打字太慢而受限，而是因為「連貫性」太難而受限。
一個能運作的軟體系統，需要所有元件彼此相容、邏輯互通、可以維護。這種連貫性不是用速度換來的，而是靠專注換來的。當開發者同時在五個 AI 會話之間跳轉，每個會話都不知道其他會話在做什麼，最終組合出來的，往往不是一個有機的系統，而是一疊各說各話的積木。有開發者便記錄過，他用 AI 完成一個大型專案後，發現超過三分之一的程式碼是重複的，同一個函數在十五個不同的檔案裡各自存在一份。
更值得警惕的是氛圍程式設計對整個開源生態系的衝擊，隨著開發者大量把套件選擇和問題回報交給 AI 代勞，開源專案的文件瀏覽量和社群互動正在急速下滑。開源維護者失去了使用者的直接回饋與社群支撐，整個生態系的健康正在悄悄被掏空。
工具是助力，但方向盤仍在人手裡
理解這些困境，並不是要否定 AI 工具的價值。數據清楚地顯示，在快速原型製作、探索性開發和降低進入門檻這幾個面向，AI 帶來後的貢獻是真實且可貴的。問題從不在於工具本身，而在於我們如何使用它，以及我們對它的限制是否誠實。
根本的區別在於 AI 輔助的工程，和真正意義上的氛圍程式設計，是兩件截然不同的事。前者把 AI 當成一個強力的協作者，開發者理解每一行它寫出的程式碼，主導架構決策，設定品質標準。後者則是把開發的責任整個交給 AI，只看結果、不問過程。業界普遍達成的共識是：「AI 是副駕駛，不是自動駕駛。」副駕駛可以協助導航，但當氣流湍急時，人必須伸手握住操縱桿。
這個時代最稀缺的能力，恰恰不是更快地生成更多程式碼，而是在無限能力的浪潮中保持清醒和連貫。AI 讓「能做什麼」的限制消失，但「應該做什麼」和「做得好不好」的問題，從來都是人的責任。那些能夠駕馭工具而不被工具駕馭的人，才是這個時代真正的工程師。氛圍，可以是一種創作的狀態，但工程，需要的是判斷力。
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