第三個軟件黃金時代來了！軟件工程宗師、70 歲 UML 之父發(fā)聲：AI 自動化被嚴重夸大，Dario Amodei 又越界了

　　編譯｜宇琪、Tina

　　每隔幾十年，軟件工程就會被宣告一次“已死”，或者“即將被自動化徹底取代”。類似的說法，我們其實早就聽過很多次了。但如果這一次，并不是終結，而是另一種形態(tài)的軟件工程“黃金時代”的開始呢？就像歷史上多次發(fā)生過的那樣。

　　最近，軟件工程領域的奠基人物之一 Grady Booch 在播客節(jié)目中，與主持人 Gergely Orosz 細致分享了對自 20 世紀 40 年代以來計算領域三次“黃金時代”的理解，以及這些時代如何在各自的技術約束下應運而生。

　　這場對話之所以引發(fā)廣泛關注，還有一個直接原因。在節(jié)目中，Booch 正面評價了 Anthropic CEO Dario Amodei 最近引發(fā)巨大爭議的判斷——“軟件工程將在 12 個月內被自動化”。他的結論明確：如果用一個技術性的詞來形容，這個判斷在根本上是錯誤的。

　　在 Booch 看來，這類說法混淆了“寫代碼”和“軟件工程”本身，也忽略了一個反復在歷史中出現的事實：工具會一次次改變，但軟件工程真正要解決的難題，從來沒有消失。 恰恰相反，每一次“自動化恐慌”，最終都對應著一次更高抽象層級的到來，以及一個新的黃金時代的開啟。

　　基于該播客視頻，InfoQ 進行了部分刪改。

　　核心觀點如下：

　　現代計算的許多成果，其實是織就于“悲傷的織機”之上。

　　軟件是一個極其動態(tài)、流動且高度可塑的領域。一旦我們掌握了構建某類系統的方法，并形成了可復用的模式，便會迅速發(fā)現它們在經濟上具有新的應用空間。

　　很多所謂的“職業(yè)危機敘事”，其實源于對行業(yè)的狹隘理解。真正發(fā)生的事情是：軟件正在擴展到更廣泛的人群中。非職業(yè)開發(fā)者將會寫出更多軟件，而這是極其積極的變化。

　　當你站在通往新事物的門檻上，可以選擇凝視深淵、害怕墜落；也可以選擇縱身一躍、展翅高飛。現在，就是該飛的時候。

　　第一個黃金時代：
算法抽象撐起的軟件世界

　　Gergely：你曾多次提到，軟件工程的整體演進，本質上是抽象層級不斷提升的過程。你能否梳理一下其中幾個關鍵的轉折點，幫助我們理解這一脈絡，并進一步說明 AI 在其中扮演的角色？

　　Grady：“軟件工程”這一術語本身，其實出現得相當晚。最早明確使用這一說法的，通常被認為是 Margaret Hamilton。當時她剛離開“載人軌道實驗室”項目，轉而參與阿波羅計劃。在一個幾乎完全由硬件與結構工程師構成的男性團隊中，她是極少數的軟件開發(fā)者之一。她希望用一個詞來區(qū)分自己的工作，于是開始使用“軟件工程師”這一稱呼。

　　后來也有人沿用了這一說法，尤其是人們常提到的 NATO 軟件工程會議。事實上，那次會議的召開比 Margaret 的工作還要晚幾年，而“軟件工程”這一命名本身也帶有一定爭議性，正如“人工智能”在其首次學術會議上所引發(fā)的爭論一樣。盡管如此，隨著時間推移，這個詞逐漸被接受并固定下來。

　　其核心含義在于：Margaret 以及她的同時代人意識到，這是一種具有工程屬性的活動。工程的本質在于，在各種靜態(tài)與動態(tài)約束之間，構建盡可能合理的解決方案，而非追求完美。這一點與結構工程、電氣工程或化學工程一致。

　　在軟件領域，我們所面對的介質極其靈活、可塑、富有彈性，但約束同樣真實存在。我們依然受制于物理定律，例如信息傳輸不可能超越光速；我們構建系統的規(guī)模受到硬件能力的限制；在算法層面，也存在根本性的邊界。我們可能在理論上知道如何解決某些問題，比如對蜂窩通信至關重要的 Viterbi 算法，但在很長一段時間內，并不知道如何將其有效實現。快速傅里葉變換亦是如此：理論早已存在，但在具備可計算性之前，實際應用無法推進。

　　除了科學和計算層面的限制，人類因素同樣重要。我是否能聚集足夠的人來完成工作？能否有效組織團隊？理想情況下，軟件開發(fā)的最佳團隊規(guī)模是零，其次是一人，但這顯然并不現實。正因為這些系統在經濟與社會層面具有長期且深遠的影響，我們不能依賴個體，而必須讓軟件本身具備超越個人生命周期的能力。

　　隨著軟件逐漸滲透到社會結構的縫隙之中，法律問題隨之而來，例如數字版權管理。但更為根本的是倫理問題：我們或許知道如何構建某些系統，但是否應該構建它們？這是否符合人類的價值與尊嚴？

　　正是這些科學、技術、人類與倫理層面的靜態(tài)和動態(tài)力量，共同作用于軟件工程師。工程師所做的，正是在多重約束之間取得平衡，并在一種極其美妙的媒介中構建系統。

　　軟件工程的發(fā)展可以劃分為不同的時代。最早的時候，幾乎不存在“軟件”這一概念。人們只是直接操作機器，硬件與軟件之間并無明確界限。以 ENIAC 為例，在插線板上插拔線路是否算編程？可以算，但那并不是我們今天所理解的軟件。

　　直到 20 世紀 40 年代末、50 年代初，隨著計算機形態(tài)的演進，人們才逐漸區(qū)分出軟件這一獨立存在。當時的軟件幾乎完全是定制化的，并且與特定機器緊密綁定。但軟件本身的成本開始變得不可忽視。人們希望硬件不斷升級，卻不愿意因此放棄既有的軟件投資，這促使了“軟硬件解耦”這一關鍵問題的出現。值得注意的是，“數字化”這一術語直到 20 世紀 40 年代末才被提出，“軟件”一詞更是要到 50 年代才出現。軟件作為一種獨立實體被承認，其實就在我這一生中發(fā)生，這本身就令人震驚。

　　隨著軟件逐漸從硬件中解耦，Grace Hopper 等人開始意識到，軟件不僅是一種技術活動，也可以成為一門產業(yè)和制度。最早的軟件主要以匯編語言形式存在，與具體機器高度耦合。到了 20 世紀 60 年代，IBM 意識到可以構建一整套擁有統一指令體系的計算機架構，從而在升級硬件的同時保留軟件資產。這一決定既是工程選擇，也是商業(yè)和經濟選擇。一旦這一思路確立，軟件需求迅速爆發(fā)，軟件工程由此進入了第一個黃金時代。

　　在這一時期，軟件成為一個獨立產業(yè)，其核心挑戰(zhàn)是“復雜性”。雖然以今天的標準看，當時的系統相對簡單，但在那個時代，它們已經極難理解與構建。由于軟件仍然高度貼近機器，最主要的抽象形式是算法抽象。計算機最初被用于數學運算，因此像 Fortran 這樣的語言，本質上就是為了實現公式翻譯。

　　Gergely：從時間線上看，這一代大致對應哪個階段？

　　Grady：大約從 20 世紀 40 年代末持續(xù)到 70 年代末。這一時期的代表人物包括 Ed Yourdon、Tom DeMarco、Larry Constantine 等，實體關系模型等思想也在此時出現，并影響了數據領域。

　　這是一個極其活躍的階段。流程圖被發(fā)明出來，用于輔助系統設計；軟件開發(fā)形成了分工體系，有系統分析人員、程序員、打孔員和計算機操作員。這種分工主要由經濟因素驅動，當時機器的成本遠高于人力成本，因此一切都圍繞著如何最大化利用稀缺而昂貴的計算資源展開。

　　這一階段的主要任務集中在數學計算和既有業(yè)務流程的自動化。例如會計、薪資等工作原本需要大量人工，通過軟件不僅可以加速流程，還能提高精度。因此，當時絕大多數軟件都是商業(yè)、數值和計算密集型系統。

　　在公眾視野之外，國防、航空、氣象和醫(yī)療等領域同樣在推動關鍵創(chuàng)新。真正前沿的探索，往往發(fā)生在這些邊緣領域，尤其是國防系統。冷戰(zhàn)背景下，分布式、實時系統成為剛需。Whirlwind 計算機、SAGE（半自動地面環(huán)境系統）等項目相繼出現。SAGE 系統的規(guī)模之大，據估計曾占用當時美國 20% 到 30% 的軟件工程師資源。這是一個前所未有的工程規(guī)模，也標志著第一代軟件工程黃金時代在邊緣地帶孕育出的深遠影響。

　　Gergely：軍事領域是當時軟件研究和產業(yè)推進中最大的出資方，對嗎？因為他們有這種現實需求。

　　Grady：確實如此。正因為當時存在明確而現實的威脅，軍事領域不得不持續(xù)投入。因此，許多關鍵創(chuàng)新都發(fā)生在國防體系中。我在正在制作的一部計算機歷史紀錄片里用過一句話：計算機發(fā)展史中有兩個最重要的驅動力，一個是商業(yè)，我們已經討論過它的經濟邏輯；另一個是戰(zhàn)爭。

　　現代計算的許多成果，其實是織就于“悲傷的織機”之上。我們今天習以為常的許多技術，例如互聯網、微型化技術，幾乎都源自政府資助，尤其是在冷戰(zhàn)背景下。所以，從某種意義上說，我們確實“受益于”冷戰(zhàn)。

　　為什么第一黃金時代走到了極限？

　　Gergely：那這一階段仍然屬于第一代軟件工程的黃金時代嗎？還是已經跨過去了？

　　Grady：這些事情依然發(fā)生在第一代黃金時代之中。當時的軟件工程有一個相對清晰的“重心”，但在邊緣地帶也同時發(fā)生著大量推動行業(yè)演進的探索。在第一代軟件工程黃金時代，軟件的主要應用集中在數學計算和商業(yè)系統上，系統分解的核心方式是算法抽象，我們更多從過程和函數的角度理解世界，而非從數據或對象的角度出發(fā)。但在邊緣領域，一些應用場景正在不斷突破這一范式，例如對分布式系統的需求、多機協同的需求、實時系統的需求，以及對人機交互界面的需求。

　　今天我們所使用的圖形用戶界面，其源頭可以追溯到 Whirlwind 和 SAGE 系統。當時最早的圖形界面基于陰極射線管（CRT），這些探索并不處于當時軟件開發(fā)的中心地帶，卻在后來產生了深遠影響。這里的一個重要啟示是：軟件是一個極其動態(tài)、流動且高度可塑的領域。一旦我們掌握了構建某類系統的方法，并形成了可復用的模式，便會迅速發(fā)現它們在經濟上具有新的應用空間。這正是軟件工程第一個黃金時代的特征。

　　不過，到 20 世紀 70 年代末、80 年代初，這一體系開始顯現出裂痕。NATO 舉辦的軟件工程會議，是首次在公共層面清晰指出問題：NATO 意識到自己面臨嚴重的軟件困境：對軟件的需求幾乎無窮無盡，但在質量和速度上，行業(yè)卻無法有效交付。這便是后來被稱為“軟件危機”的背景。

　　Gergely：這場“軟件危機”究竟指的是什么？人們當時具體在擔憂什么？

　　Grady：軟件已經被證明具有巨大的價值，也具備明確的經濟激勵，但整個行業(yè)無法以足夠快的速度、足夠高的質量，生產出足夠規(guī)模的軟件。

　　Gergely：也就是說，軟件既昂貴、又緩慢，而且質量還不穩(wěn)定？

　　Grady：還要再加上一點：需求極其旺盛。人們不斷地說，“我們還需要更多軟件”。這四個因素疊加在一起，構成了當時的危機。這與今天我們擔心的隱私監(jiān)控、系統崩潰等問題并不相同。每一個黃金時代所面對的“危機”，其性質都會發(fā)生變化。

　　Gergely：站在今天回看那個時代，真的很難想象當時的處境。

　　Grady：在當時，這種危機是真實而迫切的，同時也是一個令人興奮的時代。軟件作為一種高度靈活、可擴展的媒介，幾乎只受限于我們的想象力。

　　再疊加上微型化技術的突破：集成電路的出現、Fairchild 的誕生，以及硅谷的形成——這一切都源于晶體管技術。Fairchild 的第一大客戶其實是美國空軍，用于導彈項目。早期硅谷生產的大部分晶體管，都被用于冷戰(zhàn)相關計劃。但正是這些需求，奠定了規(guī)模化生產的經濟基礎，繼而催生了集成電路、個人計算機等一系列后續(xù)發(fā)展。

　　到了 20 世紀 70 年代末，軟件危機已經非常明顯。以美國政府為例，他們意識到自己正陷入“巴別塔”問題：軍方系統中使用的編程語言多達一萬四千種。即便以今天的標準來看，這個數字也極其驚人，更何況當時軟件系統的規(guī)模遠小于現在。JOVIAL、COBOL 等語言被廣泛使用，同時，ALGOL 等語言推動了形式化方法的發(fā)展。在 Dijkstra、Hoare 等人的影響下，人們開始將數學嚴謹性引入編程語言研究，形式語言理論由此興起。

　　正是在這一背景下，美國政府推動了 Ada 項目，最初由一個聯合項目工作組發(fā)起，目標是減少語言數量，試圖以一種統一語言取而代之。這背后匯聚了大量研究成果，例如抽象數據類型、信息隱藏、關注點分離，以及 Knuth 提出的文學化編程思想。Ada 是一次試圖在宏觀層面整合這些理念的實踐，這種規(guī)模的推動，只有當時的美國軍方具備條件完成。

　　與此同時，貝爾實驗室孕育出了 C 語言和 Unix，這些成果同樣極為關鍵。而在學術與產業(yè)的邊緣，一位名叫 Bjarne Stroustrup 的研究者開始思考：是否可以將 Simula 中的面向對象思想引入 C 語言，以解決其固有缺陷。值得一提的是，Simula 是最早的面向對象語言。這一切反映出一個更深層的變化：人們開始意識到，僅靠算法抽象已不足以應對復雜性，軟件需要新的抽象方式：對象抽象。

　　有趣的是，這種“從過程看世界”與“從事物看世界”的分歧，早在柏拉圖時代就已出現。柏拉圖在其對話中探討過，人們究竟應當以過程還是以對象來理解世界，“原子”這一概念本身就源自這一思想傳統。換言之，抽象的選擇并非新問題，只是被重新應用到了軟件領域。

　　此外，函數式編程思想也在這一時期逐漸成形。Fortran 的發(fā)明者在完成該語言后，轉而探索以無狀態(tài)數學函數為核心的編程范式。我曾在他去世前幾個月采訪過他，問他為何函數式編程始終未能成為主流。他的回答是：函數式編程讓“難的事情變簡單”，卻讓“簡單的事情變得異常困難”。這也解釋了為何它始終占據重要位置，卻未成為主導范式。

　　至此，我們來到了第一代軟件工程黃金時代的尾聲，并逐步邁向第二代。推動這一轉變的力量包括持續(xù)增長的系統復雜性、規(guī)模化開發(fā)的困難，以及在國防領域中對分布式系統價值的進一步認知。同時，微型化技術的成熟也催生了個人計算機的出現。

　　第二個黃金時代：
從“過程”到“對象”，軟件開始變復雜

　　Gergely：這主要得益于晶體管和電子技術的突破，對嗎？

　　Grady：正是如此。這是一個極具活力的時代。業(yè)余愛好者開始能夠親手組裝計算機。在此前，這種規(guī)模的參與幾乎是不可想象的。

　　Gergely：這是計算史上第一次，愛好者能夠真正大規(guī)模參與進來嗎？

　　Grady：是的。經濟條件改善，加之軍方推動的晶體管和集成電路生產，使得普通人能夠獲得這些元件。在硅谷，人們可以直接購買并實驗這些技術。

　　“玩”在軟件歷史中始終扮演著重要角色。20 世紀 70 年代末到 80 年代初，是一個高度實驗性的時代。有一本書《What the Dormouse Said》指出，個人計算機的興起與嬉皮士反主流文化密切相關。這是一種“權力下放”的精神，與 Stewart Brand、Merry Pranksters 等人物和社群緊密相連，也催生了早期的在線社區(qū)，如 The WELL——后來我們稱之為電子公告板系統。總的來說，70 年代末到 80 年代初，是一個充滿可能性的階段，大量新的技術路徑和思想在此時同時萌發(fā)。

　　當時我們逐漸意識到，軟件工程正在發(fā)生一場重要轉變：人們開始不再僅僅通過“過程”來理解世界，而是通過“對象”和“類”。與此同時，分布式系統的需求，以及構建愈發(fā)復雜系統的現實壓力，共同形成了一場“完美風暴”，推動了軟件工程的第二個黃金時代。

　　坦率地說，我正是在那個階段進入這個領域的，只是恰好身處正確的時間和地點。那時我在范登堡空軍基地工作，參與導彈系統和航天系統的相關項目，其中還包括一個設想中的軍事航天飛機計劃。那是一個非常有趣的地方，因為幾乎每周都會有一到兩次發(fā)射。你會跑出去看著火箭升空，感嘆“太不可思議了”。

　　時間來到 20 世紀 80 年代末，世界已經為一種新的軟件觀念做好了準備，這就是面向對象編程與面向對象設計。與第一代軟件工程相比，它最大的不同在于抽象層次的變化。我們不再只是把數據視為一片原始的數據湖，再用算法去操作它，而是將數據與行為整合到同一個概念之中，形成對象。這種方式極大地拓展了我們能構建的系統復雜度，奠定了許多重要軟件的基礎。

　　如果你去計算機歷史博物館看看 MacWrite 和 MacPaint 的源碼，就會發(fā)現它們是用 Object Pascal 寫成的，是我見過結構最優(yōu)雅的軟件之一。它們的設計嚴謹、組織清晰，其中許多設計決策至今仍然能在 Photoshop 等現代系統中看到延續(xù)。這本身也說明了軟件生命周期的一個有趣事實。

　　從對象的視角理解軟件，被證明是一種極為有效的方法，因為它為解決軟件復雜性問題提供了全新的路徑。正如第一黃金時代一樣，第二黃金時代同樣充滿活力。20 世紀 80、90 年代，涌現出一批重要人物，比如“三位一體”（我本人、Ivar Jacobson 和 Jim Rumbaugh），以及 Peter Coad、Larry Constantine、Ed Yourdon 等，共同推動了從“過程”轉向“對象”的思考方式。當然，我們也犯過錯誤，例如一度過度強調繼承，把它當成萬能解法，這后來被證明并不完全正確。但從類和對象來理解世界的基本思想，最終被保留并沉淀下來。

　　與此同時，這也是一個經濟層面的轉折點。隨著系統規(guī)模不斷擴大，平臺開始興起。事實上，這在第一黃金時代就已有先例：人們反復構建相同的功能，于是開始將常用算法和過程打包復用，例如磁盤操作、終端輸出、排序算法等。這些實踐最終催生了軟件共享的概念。在商業(yè)系統領域，IBM 的 SHARE 用戶組織便是典型代表，它是一個由客戶自發(fā)組織、相互共享軟件的社群。

　　Gergely：這是不是一種相對原始的“打包”方式？比如把排序算法或一些通用功能集中起來分發(fā)？

　　Grady：需要澄清的是，這并不是 IBM 官方在做，而是完全由用戶社區(qū)推動的，這實際上是最早的開源軟件形態(tài)之一。當時的軟硬件經濟結構也很不同，軟件通常是隨硬件免費提供的，直到 20 世紀 60 年代后期，IBM 才意識到軟件本身可以作為商品，開始將軟硬件解耦并單獨收費。

　　在更早的階段，社區(qū)氛圍非常開放，人們會說：“我寫了這個工具，你拿去用吧。”這正是開源精神的雛形。類似的事情在第二黃金時代再次發(fā)生，只不過抽象層次更高了。人們開始共享庫、組件和工具，比如驅動 CRT 顯示器的程序。這些東西本身并不構成競爭優(yōu)勢，卻極大地提升了構建復雜系統的能力。

　　在這種背景下，平臺逐漸形成。隨著庫和組件規(guī)模不斷擴大，分布式系統興起，我們開始討論“面向服務的架構”（SOA）。HTML 和 HTTP 讓信息交換成為可能，人們開始設想通過網絡共享圖像、消息乃至服務。SOAP 等協議由此誕生，成為當今平臺時代的前身。這些變化，正是在第二黃金時代為平臺經濟奠定基礎。

　　Gergely：“平臺”的興起，具體是指什么？你如何定義平臺？

　　Grady：AWS 和 Salesforce 都是典型例子。這些平臺就像一座座“經濟城堡”，周圍有護城河。平臺方允許你付費跨過護城河，使用其能力，其前提是：如果你自己從頭構建，成本會高得多。因此，在第二黃金時代，我們看到了 SaaS 類企業(yè)的興起，因為某些軟件的復雜性和成本已經高到足以支撐這種商業(yè)模式。進入 90 年代末、21 世紀初，這是一個同樣充滿活力的階段?；ヂ摼W快速發(fā)展，軟件開始真正滲透進社會的各個縫隙，成為文明基礎設施的一部分。電子郵件就是一個典型例子。

　　Gergely：你什么時候有了第一個郵箱？

　　Grady：1987 年，那時還是 ARPANET。隨著軟件成為日?；A設施，第一黃金時代所擔憂的許多問題逐漸“消失”了，不是被忽視，而是被內化進系統之中。優(yōu)秀的技術會“蒸發(fā)”，成為空氣的一部分。第二黃金時代，正是當今軟件世界的根基。

　　2000 年前后，互聯網泡沫破裂，經濟邏輯無法支撐此前的擴張，同時還發(fā)生了 Y2K 問題。事后看似乎“什么也沒發(fā)生”，但那是因為無數工程師付出了巨大的努力，才避免了災難，這正是“最好的技術你看不見”的典型例子。

　　Gergely：我還記得千年蟲之前的緊張氣氛，甚至有電影預言世界末日。結果什么都沒發(fā)生，很多人因此不再相信這種預警。

　　第三個黃金時代：
不是 AI 時代，而是軟件工程成熟期

　　Grady：此時，我想補充一條此前未展開的歷史線索：AI。

　　AI 的第一個黃金時代出現在 20 世紀 40、50 年代，以符號主義為核心，代表人物包括 Herbert Simon、Newell 和 Minsky。當時也嘗試過神經網絡，比如用真空管實現的人工神經元，但由于算力和理論限制，最終失敗，AI 進入寒冬。第二個黃金時代出現在 80 年代，以規(guī)則系統和專家系統為代表，盡管硬件和架構有所進步，但仍然難以規(guī)?；?，最終再次陷入停滯。

　　進入 21 世紀，我認為我們其實已經身處軟件工程的第三個黃金時代。其標志在于抽象層次的再次躍遷：從單個程序，提升到平臺級庫、框架和服務。我們不再自己實現消息系統或數據管理，而是直接使用現成的平臺能力。AI 編程助手的出現，正是對這種復雜度增長的回應。它們并非偶然，而是第三黃金時代演進邏輯的自然結果。

　　當下的問題已經不同于前兩代：軟件規(guī)模空前龐大，安全、供應鏈攻擊、系統信任成為核心議題；同時，軟件巨頭的重要性使其具備“系統性風險”；此外，技術倫理問題也被推到臺前：我們能做到的事情，是否就意味著我們應該去做？

　　Gergely：很多人其實很少回頭去想：這一切究竟是如何開始的，以及軟件工程這門學科本身到底有多“年輕”。即便從 70、80 年這個尺度來看，它也不過勉強算是兩代人的歷史。

　　但我現在在行業(yè)里普遍感受到一種情緒，尤其是在最近這個階段，很多軟件工程師正在經歷一種明顯的“存在主義焦慮”。這種焦慮在這個冬歇期之后明顯加速了。在冬歇期之前，AI 和大語言模型主要還只是自動補全工具，偶爾能生成一些代碼；但在冬歇期之后，新一代模型已經能寫出質量相當高的代碼，甚至到了我開始真正信任它們的程度。

　　從歷史上看，寫代碼一直是一件困難的事情，我們往往需要多年訓練才能熟練，真正做到優(yōu)秀則更久。因此，現在很多人開始陷入一種深刻的不安：機器居然能寫出如此好的代碼，這到底是怎么在短短幾個月內發(fā)生的？接下來會怎樣？編碼一直和軟件工程高度綁定，但現在似乎不再如此了。從你的歷史視角來看，你如何理解當下正在發(fā)生的事情？

　　Grady：這并不是軟件工程師第一次經歷這樣的存在性危機。類似的焦慮在第一代、第二代軟件工程時期都出現過。所以我的態(tài)度一直是：歷史會重演，這一輪也終將過去。我經常對擔憂的人說，不必恐慌，把注意力放在基本功上，因為那些能力不會消失。

　　我曾經見過 Grace Hopper，正是她在 20 世紀 50 年代意識到，軟件可以從硬件中抽象出來。這一思想在當時極具顛覆性，甚至引發(fā)了強烈反對。很多早期計算機工程師認為，如果不緊密依附硬件，就不可能寫出高效的軟件，他們擔心這種做法會摧毀整個行業(yè)。事實證明，他們錯了。

　　類似的爭論后來也出現在 Fortran 出現時。有人堅信，人類手寫的匯編代碼一定比編譯器生成的代碼更高效，但隨著抽象層級的提升，這種觀點被一次次推翻。每一次抽象躍遷，都會讓一部分既有技能失去中心地位，而這些變化往往正是由工程師自己推動的。

　　過去這種沖擊沒有引發(fā)如此劇烈的情緒，一個重要原因是：當時從業(yè)者規(guī)模很小，可能只有幾千人；而今天，這個群體是數以百萬計的。人們理所當然會問：那我怎么辦？

　　我也經常被年輕工程師問到類似的問題：“我是不是選錯了方向？”我的回答始終是：現在恰恰是進入軟件行業(yè)的好時機。原因很簡單，我們正在經歷一次新的抽象層級躍遷，就像從機器語言到匯編語言，從匯編到高級語言，從高級語言到庫和平臺那樣。

　　這種變化對我而言是極大的解放。我不再需要關注大量瑣碎細節(jié)，但軟件工程的基本原則依然存在。只要你是在構建需要長期維護、需要經得起時間考驗的軟件，這些能力就不可替代。

　　當然，如果你只是寫一次性代碼、寫完就扔，那隨便用什么工具都可以。我看到很多人正是用 AI 代理來完成這種“用完即棄”的自動化任務，這完全沒問題，甚至非常有價值。

　　這讓我想起早期個人計算機時代的“愛好者文化”。當年，許多原本與軟件毫無關系的人開始自己寫程序，產生了大量新想法。今天的情況極為相似。你可以用 AI 自動化一些過去經濟上根本不值得做的事情，即便這些成果未必長期存在，但它們依然創(chuàng)造了價值。

　　Gergely：就像當年普通人可以買得起個人電腦一樣，如今也有很多原本不在行業(yè)內的人開始寫軟件。我剛和樓上的鄰居聊過，她是一名會計，但已經在用 ChatGPT 幫團隊寫代碼，提高流程效率。

　　Grady：早期個人計算機時代，藝術家、游戲玩家紛紛涌入這一新媒介，創(chuàng)造了前所未有的活力，今天同樣如此。很多所謂的“職業(yè)危機敘事”，其實源于對行業(yè)的狹隘理解。真正發(fā)生的事情是：軟件正在擴展到更廣泛的人群中。非職業(yè)開發(fā)者將會寫出更多軟件，而我認為這是極其積極的變化。就像當年的個人電腦反主流文化一樣，歷史正在重演。

　　Dario 判斷錯在根上：
工具在變，軟件工程的難題沒變

　　Gergely：Anthropic 的 CEO Dario Amodei 曾預測，大約 90% 的代碼會由 AI 生成，當時聽起來很夸張，但后來事實證明他并非完全錯誤。最近他又說了一句更令人不安的話：“軟件工程將在 12 個月內被自動化”?？紤]到編碼只是軟件工程的一部分，這個說法顯得更加激進。你怎么看？

　　Grady：我有一兩點要說。

　　首先，我用 Claude，我用 Anthropic 的產品。我覺得它是我的首選系統。我用它來解決 JavaScript、Swift、PHP（沒錯，甚至 PHP）、還有 Python 的問題。我確實在用，而且它對我?guī)椭艽蟆饕且驗槲蚁胗媚承欤汗雀杷阉魈珷€了，文檔也很爛，所以我用這些 agent 加速對它們的理解。

　　但別忘了：我在這些領域里至少有一兩年的經驗——好吧，準確說是幾十年——我理解基本原理。所以我才會說：基本功不會消失。這一點在任何工程學科里都成立：基本原理不會消失，變化的是我們使用的工具。

　　因此，Dario，我尊重你的表達，但也要認識到：他和我視角不同。他在帶領一家公司，公司需要賺錢，他需要對利益相關方說話。所以他會說一些“聳動的”話。我記得他好像是在達沃斯講的這些？

　　Gergely：對。

　　Grady：如果用一個“技術術語”來評價他的結論，那就是：它在根本上是錯誤的（profoundly wrong）。原因有幾方面。

　　第一，我接受他的部分觀點：它會加速某些事情。但它會消滅軟件工程嗎？不會。我認為他對“軟件工程是什么”有根本誤解。

　　回到我一開始說的：軟件工程師是負責平衡各種力量的工程師。代碼只是我們的一種機制，但不是驅動我們的唯一因素。而他或他同事討論的那些東西，沒有一個觸及軟件工程師必須面對的那些決策問題——那些都不在當前所謂“自動化”的范圍之內。

　　他的工作主要聚焦在最低層的自動化——我會把它類比為當年編譯器所做的事情。所以我說：這是一輪新的抽象層級上升。開發(fā)者們別害怕：工具在變，但問題并沒有消失。

　　我反駁他的第二個理由是：像 Cursor 這類系統，大多訓練在一組我們已經反復見過的題型上。這沒問題。就像第一代、第一個黃金時代，我們也面對的是一組相對固定的問題，于是圍繞它們建庫?，F在同樣如此。

　　如果我要在 CRUD 之上搭一個 UI，或者做一個偏 Web 的東西，當然可以做到。更重要的是，這種能力開始“下沉”——很多原本需要專業(yè)工程能力才能完成的事情，如今被更高層抽象直接交付給了更多人。多數人不會因此去做一門生意，當然也會有極少數人能把它做成產品。但關鍵在于：更高層抽象讓他們能做以前做不到的事。

　　而 Dario 忽略了一點——我借用一句莎士比亞式的轉述來講：“計算世界里還有更多東西，超出你哲學所能夢到的范圍。” 計算世界遠遠不只是“可規(guī)?；?Web 系統”那一塊。我們今天確實把很多東西應用在這種以 Web 為中心的大規(guī)模系統上，我覺得這很好、很棒，但這也意味著：外面還有大量東西尚未被自動化。我們會不斷把“邊界 / 前沿”繼續(xù)往外推。

　　我一開始講那些故事，就是因為歷史正在重復——或者有人說，歷史在押韻。今天發(fā)生的現象本質相同，只是發(fā)生在不同的抽象層級上。

　　這是第一點：軟件世界比他所看的更大，不僅是“軟件密集型系統”，也不僅是他關注的那一小塊。

　　第二點，如果你看這些 agent 主要處理的系統類型，它們本質上是在自動化那些我們反復見過、它們也在訓練中反復學過的模式。模式本身就是一種新的抽象：它不只是單個算法或單個對象，而是由一群對象和算法組成的“社會”，彼此協作。

　　這些 agent 很擅長自動化“模式的生成”。我想做某種東西，我可以用英語描述——因為模式本來就是我們用自然語言來描述的。

　　所以這就是為什么我認為他錯了。祝他好運。但我覺得這是一個更令人興奮的時代，而不是一個需要在存在層面恐慌的時代。

　　我再講一個關于“抽象層級上升”的故事。

　　英語是一種非常不精確的語言，充滿歧義與細微差別。你可能會想：這種語言怎么可能成為“有用的語言”？答案是：我們作為軟件工程師其實一直在這樣做。

　　我去找一個人說：“我希望系統能做這件事，大概長這樣。”然后給一些例子。我一直在做這個。然后會有人把它轉成代碼。也就是說，我們早就處在一個更高層抽象：我說“我想要它做什么”。

　　舉個具體例子：我最近在用一個以前從沒碰過的庫——JavaScript 的 D3，它能做非常迷人的可視化。我去找了一個網站，叫 Victorian Engineering Connections。那是個很可愛的小站，一個人給某個博物館做的項目（叫 Andrew）。你可以輸入一個名字，比如 George Boole，然后你能看到他的信息，還能看到圍繞他的社交網絡，你可以點進去探索，非?？帷?/p>

　　我當時想：“我也想要這種東西，但天哪，我根本不會做，怎么辦？”他把代碼給了我，我發(fā)現它用了 D3。我對 D3 一無所知。于是我對 Cursor 說：“給我做一個最簡單的版本：五個節(jié)點，展示出來?！边@樣我就能研究代碼。

　　接著我又能繼續(xù)說：“我真正想做的是這個。把節(jié)點做成某種樣式，取決于它們的類型?！本拖裎覍σ粋€人類合作者提需求一樣，我是在用英語表達我的需要，而現在我不必再為把它變成現實而苦苦勞作——我可以跟工具對話，讓它幫我完成。

　　所以它縮短了“我想要什么”和“它能做到什么”之間的距離。我覺得這非常棒，這是一種突破。

　　但別忘了，我對 Dario 說過：這只在某些場景下有效——當我做的事情是別人已經做過成百上千次的那類事。按費曼（Feynman）的風格，他可能會說：“你自己去做，這才是你理解的唯一方式?！蔽业姆磻牵哼@沒錯，但世界上我好奇的東西太多了，我不可能全部都靠自己從零理解完。那就讓工具替我做一部分吧——我來決定我想做什么。

　　所以我才說，這些工具就是一次新的抽象層級躍遷：它們在縮短我用英語說的需求，與最終落到編程語言之間的距離。

　　最后我還想說：什么語言既精確又足夠表達，能用來構建“可執(zhí)行的工件”？我們把它叫作編程語言。恰好，英語在某些條件下也足夠“像一門編程語言”——有點像 COBOL：如果我在一個結構足夠清晰的領域里用足夠明確的短語表達需求，它能給我一個“足夠好”的解，而我作為懂基本功的人，可以再去推進、校正、清理這些細節(jié)。

　　這就是為什么基本功如此重要。

　　低垂的果實先被摘走：該往上爬了

　　Gergely：每一次抽象層級的躍遷，都會讓一部分技能變得過時，同時催生對新技能的需求。比如從匯編語言過渡到更高級語言之后，熟悉某塊硬件指令集、并針對其進行極致優(yōu)化的能力，就被更高層次的抽象思維所取代。而在當下這次躍遷中，可以說我們正在進入一個“無需再親手寫代碼，計算機會自動生成，我們只需檢查和微調”的階段。作為軟件從業(yè)者，哪些技能會逐漸過時？又有哪些能力會變得更加重要？

　　Grady：如今的軟件交付流水線比它本應具備的復雜得多，如果沒有成熟的流水線，僅僅讓一個系統跑起來都非常困難。而在 Google、Stripe 這樣的公司內部，已經構建了規(guī)模龐大且高度定制化的基礎設施體系。

　　正因如此，這里存在大量“低垂的果實”，非常適合被自動化取代。我并不需要人類去填補這些繁瑣而邊緣化的環(huán)節(jié)。在這些領域，我們很可能會看到智能代理的出現：當我需要在某個地區(qū)快速部署資源時，我并不想親自編寫那些復雜、混亂的代碼，而是更愿意讓代理系統來完成。這類工作在經濟效率和安全性上都具有明顯的自動化價值，因此確實會帶來一部分崗位的消失。對應地，人們需要重新學習，轉向更高層次的應用構建。

　　同樣地，那些過去專注于開發(fā)某個 iOS 應用或具體前端產品的技能，也會面臨崗位收縮。因為現在，很多事情只需通過提示就能完成。這并非壞事，它讓新一代人能夠完成過去只有專業(yè)工程師才能完成的工作，這正如個人電腦時代所發(fā)生的一切。

　　因此，人們應該做的不是抗拒變化，而是向上移動一個抽象層級，開始關注“系統”本身。我認為，當前的轉變不再是從程序到應用，而是從應用到系統。新的技能重心在于：如何在大規(guī)模環(huán)境中管理復雜性，如何同時處理技術因素與人的因素。只要你具備這種系統性能力，你的工作不僅不會消失，反而會更加稀缺和值得被需要。

　　Gergely：你會建議學生、即將進入行業(yè)的新人，以及希望回過頭來夯實基礎的資深工程師，從哪些方面入手？

　　Grady：當我面對極其復雜的問題時，最?；貧w的，是系統理論。可以去讀 Herbert Simon 和 Allen Newell 的研究成果，也可以關注圣塔菲研究所關于復雜性與系統的相關工作。這些系統理論的基本原理，為我構建下一代系統提供了穩(wěn)固的支點。

　　我曾參與 NASA 火星任務的研究。當時的問題是：如何支持人類執(zhí)行長期深空任務，并讓機器人在火星表面自主運作。這本質上是一個系統工程問題，因為這些能力必須“具身”于航天器之中。而當今大量 AI 軟件是去物理化的，它們與現實世界并無直接連接。

　　那段時間，我也在跟隨多位神經科學家學習，試圖理解大腦的結構。正是在這個過程中，我意識到系統工程中的某些結構模式，可以直接應用于超大規(guī)模系統的設計。比如 Marvin Minsky 提出的“心智社會”模型，本質上是一種多智能體系統架構，而今天我們才剛剛開始真正觸及智能體編程的潛力。

　　類似的還有早期 AI 系統中提出的“黑板模型”“全局工作空間”，以及 Rodney Brooks 提出的次級控制架構，這些都受到生物系統的啟發(fā)。生物系統本身具備高度有效的架構方式，即便沒有中央控制，也能完成復雜行為。

　　因此，回到你的問題，我的建議是：從系統視角重新審視架構，從生物學、神經科學和真實世界的復雜系統中汲取靈感。很多問題其實早已被研究過，只是我們在新的語境下重新應用了它們，工程的基本原理并沒有消失。

　　Gergely：回顧以往幾次抽象層級躍遷和軟件工程的黃金時代，那些在新時代初期脫穎而出、即便在舊時代并不出眾的人，往往做對了什么？從歷史中，你會給出怎樣的建議？

　　Grady：正如我之前提到的，軟件領域真正限制我們的，其實是想象力。當然，我們同時也受到物理規(guī)律、算法能力以及倫理約束的限制。但現在正在發(fā)生的是：許多開發(fā)過程中的摩擦、成本和阻力正在消失。這意味著，我們終于可以把更多注意力投入到想象力本身，去構建過去根本無法實現的事物。以前做不到，是因為無法組織足夠的人力、無法承擔成本、也無法獲得全球性的影響力。而現在，這些限制正在被解除。

　　因此，你應該把這一切視為機會。對某些既得利益者而言，這可能是損失；但從整體來看，這是一次凈增益。它解放了我們的想象力，讓我們能夠在現實世界中做出此前不可能實現的事情。這是一個令人興奮、同時也令人恐懼的時代，但這正是應有的狀態(tài)。當你站在通往新事物的門檻上，可以選擇凝視深淵、害怕墜落；也可以選擇縱身一躍、展翅高飛。現在，就是該飛的時候。

　　https://www.youtube.com/watch?v=OfMAtaocvJw

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