「程式碼只是失真投影！」OpenAI工程師預言：「寫規格」才是未來黃金技能，不是寫程式

更新於 07月17日11:10 • 發布於 07月17日11:00

重點一：在AI時代， 工程師的核心價值從寫程式轉向「結構化溝通」 ，即編寫能精準捕捉意圖的「規格」，其價值遠超程式碼本身。

重點二：規格不僅是給人看的說明書，更能成為「可執行的程式碼」，透過審議對齊（Deliberative Alignment）技術，直接訓練並校準AI模型。

重點三： 編寫規格是一項普遍且稀缺的技能，如同立法者制定法律，未來最有效率的溝通者，將是軟體產業中最有價值的程式設計師。

在人工智慧技術飛速發展的今天，軟體工程師的價值核心正在經歷一場深刻的變革。這場變革的核心在於「語言」，正如AI領域的權威Andrej Karpathy在其X（前身為Twitter）帳號的置頂貼文所言： 「最熱門的新程式語言是英文。」

近期在OpenAI從事AI對齊（AI Alignment）研究的Sean Grove，於一場演說中提出顛覆性觀點。他認為軟體工程的本質在於「用精確的人類語言探索解決人類問題的方法」，而當前基於提示（prompt）的AI開發（例如vibe coding），其問題在於捨本逐末，保留了生成的程式碼，卻丟棄了重要的提示詞（意圖），這類似於「撕碎了原始碼，然後非常精細地操控二進位檔案。」

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Grove主張，軟體工程師未來應轉向「規格寫作」（spec-writing），因為編寫程式碼僅佔工程師價值的10%至20%，其餘高達九成的價值來自於「結構化溝通」（structured communication），其具體步驟如下：

1.與使用者對話：理解使用者遇到的問題。
2.提煉故事：從對話中歸納出核心需求。
3. 構思解決方案：思考如何解決這些問題，以及欲實現的目標。
4.規劃實現方法：制定達成目標的具體計畫。
5.與同事分享計畫：確保團隊成員對目標和方法達成共識。
6.將計畫轉化為程式碼：這是將意圖實體化的步驟。
7.測試與驗證：檢查程式碼運行後是否達到預期目標。

Grove指出，以上包括對話、理解、提煉、構思、規劃、分享、轉譯、測試和驗證的步驟，都屬於結構化溝通的範疇。因此他強調， 未來最有價值的程式設計師，將是那些最擅長透過撰寫書面「規格」（Specifications）來精準定義問題、釐清意圖並協調團隊的人。

這意味著，在AI能大量自動生成程式碼的時代，有效溝通的能力，也就是編寫高品質規格的技能，將正式取代傳統的編碼能力，成為衡量一位軟體工程師價值的黃金標準。

規格即程式：以「審議對齊」技術實現AI意圖校準

長期以來，規格被視為開發前期的靜態文件，然而Grove指出，其潛力遠不止於此。規格不僅是為了對齊人類共識，更能進化為可供機器執行的「動態程式碼」，用於直接訓練與評估AI模型。

他表示，OpenAI內部正透過一種名為「審議對齊」（Deliberative Alignment）的先進技術來實踐此概念。其運作方式是將書面規格與一系列挑戰性的提示詞，一同交給一個「評分模型」（grader model），由它來評估受測模型的回答是否符合規格中的意圖。

根據評分結果，系統會自動調整模型權重，如同讓模型產生「肌肉記憶」，將人類設定的策略與價值觀更深層地融入AI的決策核心。這個過程，讓抽象的意圖轉化為可量測、可執行的指令，確保AI的行為與人類的期望精準對齊。

他也說，OpenAI的Model Spec實際上是「一系列Markdown檔案」。Markdown具有人類可讀、可進行版本控制、附有變更日誌等優點，並且因為是自然語言，所以「非技術人員也能參與貢獻」，包括產品、法務、安全、研究和政策團隊。

Grove預測，規格未來將被視為最有價值的專業資產。相較之下，程式碼本身是規格「失真的投影」（lossy projection），它無法像規格那樣完整地體現所有的意圖和價值。而一個健全的規格，則可以生成多種程式碼（如TypeScript、Rust）、伺服器、客戶端、文件、教學，甚至是部落格文章或Podcast。