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程式設計迎來「柯達時刻」?Rails之父宣告放棄手寫程式碼,為何引爆工程師反彈?

數位時代

更新於 09月30日00:55 • 發布於 09月30日00:00 • 李先泰

2026年9月23日,美國奧斯汀的Rails World開發者大會上,程式框架Ruby on Rails的創造者David Heinemeier Hansson(業界通稱DHH)對台下工程師做了一次舉手調查:「還有誰每周仍手寫相當份量的程式碼?」全場大約只有五隻手舉起來。

DHH接著宣布,他共同創辦的軟體公司37signals(旗下有專案管理工具Basecamp、電子郵件服務HEY)已經「放下鉛筆」(pencils down)。在37signals手寫程式碼「現在是例外狀態,就像在錯誤監控系統Sentry裡看到一個bug」,代表AI代理沒做好,接下來要修的是機器。Rails是GitHub、Shopify等服務賴以打造的框架,這番話由它的創造者親口說出,演講在官方YouTube頻道公開後迅速延燒。

程式設計是目前受生成式AI明顯衝擊的專業之一,DHH示範的是較激進的版本:把大量寫碼工作交給AI,甚至以黑箱方式驗收自己不熟悉的Rust成品。哈佛大學電腦科學家Boaz Barak轉發剪輯時,就把它套到數學界:「我曾享受手工雕琢證明的美好時光,但大家得接受那個時代已經結束,擁抱用AI探索數學的新時代。」每個正在導入AI的職場,遲早都會碰到同一個問題:AI做出來的東西沒人看懂,出了錯算誰的?

DHH的「柯達時刻」是什麼?AI正在取代手寫程式碼

中文語境講「柯達時刻」,多半指柯達錯過數位相機而衰敗的故事,但DHH講的是另一面。

他在台上秀出一幅1886年的丹麥王室群像,作者是丹麥畫家Laurits Tuxen,光這幅畫就花了3年。Tuxen正是DHH的高祖父。1900年,柯達推出售價約1美元的布朗尼(Brownie)相機,攝影從此走進一般家庭。DHH藉此提出他的類比:當攝影降低重現現實的成本,畫家必須尋找新的價值;他以印象派與畢卡索的立體派作為藝術轉向的例子。

**換言之,在他的類比裡,工程師是那群肖像畫家,AI是布朗尼相機。**DHH把分水嶺定在2025年11月24日Anthropic推出Opus 4.5那天,稱之為「我們這個時代的柯達布朗尼」。2026年6月Fable 5與Mythos推出後,他更徹底成了自嘲的「AI狂喜症」患者。

37signals怎麼用AI寫程式?手寫程式碼反而成了「故障訊號」

DHH描述的工作方式,是像交辦同事一樣把任務派給AI代理,完成後再回頭驗收。

最具體的例子是HEY。這套電子郵件服務將不再做網頁版,改做六個原生App,也就是替各個桌機與手機平台分別打造的專屬版本,演講前大約一周才啟動。DHH說,過去一個小團隊要同時維護六個原生App「是荒謬的事」,現在開發成本已經「趨近於零」。

後端改寫更極端。DHH直言痛恨程式語言Rust,看Rust程式碼「像往眼睛裡倒強酸」,但只要不必自己看,他就愛上了Rust:改寫後的HEY後端CPU用量少99%、記憶體少95%,保留10台主機只是為了備援,他們粗估尖峰流量「大概一台樹莓派就撐得住」。

他完全不懂Rust,還說:「我把這當成一種特色,也是一種特權。」他的邏輯是,自己就像歷來所有委託工程師做事的老闆,只從外部驗收一個黑箱。他甚至說英文是比Ruby更好的程式語言,並宣布自己已經「從職業程式設計師退休」,確切日期他記不清,說大約在四、五個月前,可能是3月。

DHH說,如果兩三個月前這樣宣布,很多人會覺得他腦袋有問題;但在台下只剩約五人手寫程式碼的此刻,這只是在承認已經發生的事。

AI寫程式效率有多高?DHH稱一個月產出15萬行程式碼

DHH拿自己當證據。過去21年,他每年大約寫3萬行正式上線的Ruby程式碼;2026年8月,他一個月就寫了15萬行,約是過去月平均的60倍。但他也在台上承認,其中很大一部分是冗長的Rust,「一行Ruby的價值遠遠高於一行其他語言」。

他還把「10倍工程師」的說法往上推。這個概念源自1968年《ACM通訊》(Communications of the ACM)刊登的研究,最強與最弱的程式設計師差距約5到30倍。DHH認為,如今「沒用AI的最差工程師」和「用了AI的最強工程師」差距有100倍,甚至1,000倍。對此前Lavender資安長Jared Smith在部落格指出,從1968年的個體差異研究推到1,000倍,是DHH自己的推論,那份研究並沒有測量這件事。

其實演講後段舉的ATM例子也出了錯。DHH說,美國在1950年代引進ATM時,外界恐慌3萬名銀行櫃員將失業,結果到2010年反而有4萬人。這個故事的方向沒錯,數字卻對不上已發表的研究。依波士頓大學學者James Bessen的研究,ATM在1990年代中期才大量普及,一家城市分行所需櫃員從約21人降到約13人,開分行變便宜了,銀行開了更多分行,櫃員需求反而增加(美國企業研究院整理)。

這邊要說的是,DHH的說法雖然有事實支撐,但在AI加持之下,報告頁數、簡報張數、程式碼行數都會暴增,但暴增的部分有多少真的有用,要另外算。

AI寫的程式碼沒人看懂,出錯該由誰負責?

全場最關鍵的一段,是DHH自己講的Basecamp 5故事。

2026年春天,37signals在替Basecamp 5收尾時,讓設計師直接用AI寫最後幾項功能。單看每一份程式碼修改申請(PR)都還算合理,但二、三十份加在一起,整個系統架構「有點像瑞士起司,被戳出一堆洞」。團隊只好退回人工審查。

DHH如今說,那是「錯誤的結論」。只要再等一下、換上Fable,原本的計畫大概就行得通。

Jared Smith認為DHH從自己最好的故事裡學錯了教訓。**更強的模型只會降低單一修改出錯的機率,卻管不到「誰負責發現整體變差了」。**20個各自合理的決定,可能加總成一個不合理的系統,不管它們出自20名工程師、20個AI代理,還是同一個模型被問了20次。當一個人一個月能產出15萬行程式碼,瑞士起司會從春天的一次意外,變成每周都得有人出面對抗的預設狀態。

他也反打DHH的老闆類比:過去老闆委託工程師時,手上有合約、驗收標準,還有一個要為缺陷負責的廠商;當廠商換成一個模型版本,誰來扮演那個負責的角色?

演講前不到兩周,Shopify給了另一種答案。Shopify在9月10日的工程部落格公布,購物App「Shop」從跨平台框架React Native改寫成原生App,以6名工程師為核心,搭配AI代理,12周就從概念驗證走到上架。但Shopify寫得很直白:AI生成的程式碼可能滿足功能需求,同時帶進重複、架構偏移或效能問題,所以原生開發的專業仍不可少。 工程師要先審過需求與計畫才能動工,計畫一改,原本的核准就自動失效,後面還有測試、靜態分析與程式碼審查層層把關。

兩家公司都靠AI大幅改寫產品,差別在於有沒有人為最終成品把關、簽名負責。這個問題換到辦公室也一樣:如果你把合約比對、報表彙整或簡報交給AI,單份看起來都沒問題,出錯的往往是整體拼起來之後,而那個時候,被追究的不會是模型。

DHH為何引發工程師反彈?「不看程式碼」成爭議焦點

爭議延燒的另一個原因,是講者本身的處境。

科技部落格《Global Nerdy》作者Joey deVilla整理了演講影片底下的留言,其中一則寫道:「他是個富翁,對著一屋子未來30年還需要薪水的人講話。他早就賺飽了,當然興奮。」deVilla稱最能概括整場演講的,是網友Stefan Lindbohm的留言:「這是我參加過最令人困惑的葬禮。」DHH在演講收尾要大家「吃下白色藥丸」全力擁抱樂觀,並說「黑色藥丸是給魯蛇吃的,別當魯蛇」,更讓不少觀眾在留言中表達不滿。

deVilla也點出一個矛盾:37signals過去是「數位自主」的代表,帶頭推動離開公有雲的「Cloud Exit」,也長期對抗蘋果App Store抽成;如今整條軟體生產線卻交給Anthropic、OpenAI等模型公司。一則留言這樣諷刺:「Rails World 2025:端到端的自由。Rails World 2026:依賴別人的公司就好。」

DHH自己也有利害關係。他主導的Linux發行版Omarchy所屬Omacom Foundation已取得約2,000萬美元的贊助承諾。deVilla則反問:如果一套郵件軟體能用英文幾句話就生出來,用戶為什麼還要每月付錢訂閱HEY?

DHH並非完全無視風險。他在台上承認資安威脅「正在逼近,我們得做好準備」,只是他給出的處方是:既然沒人能預測未來,保持樂觀才是理性選擇。

AI會取代工程師嗎?真正值錢的能力正在改變!

要強調的是,DHH是公司老闆,宣布「不看成品」的後果他承擔得起。但如果你的職務是替別人的成果把關,照抄這個姿態,出錯時肯定不會有他的豁免權。但他指出的方向並沒有錯。照他自己挑的畫家類比,被便宜技術取代的是「照實畫出來」的技能,構圖、取捨與品味反而更值錢。

Jared Smith的一句話點出了問題核心:打字從來不是最難的部分,難的是建立並維持對整個系統的共同理解。當「看不懂也無妨」成為常態,你的工作價值要靠什麼證明?至少有一個起點:先弄清楚AI交出來的東西由誰驗收,再決定要把多少工作交出去。

延伸閱讀:
AMD砸82億美元買下李飛飛World Labs!成立僅2年,蘇姿丰看上什麼?

資料來源:Rails World 2026開場演講(YouTube)、《Global Nerdy》、Jared Smith部落格、《AI Frontier Post》、Shopify工程部落格、美國企業研究院、Anthropic官方公告、Omacom Foundation

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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