Hacker News
Anish Acharya from Andreessen Horowitz argues that companies should use AI to innovate core business functions rather than wasting resources rebuilding standard enterprise software like payroll or ERP systems.
AI 生成摘要
Andreessen Horowitz 合夥人 Anish Acharya 認為，企業應該利用 AI 來開發核心業務，而不是浪費資源去重建薪資或 ERP 等標準企業軟體，因為這樣做僅能節省極小比例的成本且伴隨風險。
近期 A16z 合夥人 Anish Acharya 在播客節目中指出，認為人工智慧可以「憑感覺編碼」（Vibe Coding）解決所有企業問題的理論是錯誤的。他認為企業應將 AI 資源集中於核心業務開發，而非浪費在重建如薪資系統或 ERP 等成熟的後勤軟體上，此番言論引發了 Hacker News 社群對於 AI 開發極限與軟體工程本質的激烈辯論。
Hacker News 的討論呈現出顯著的兩極化。部分資深開發者對「憑感覺編碼」持高度懷疑態度，並引用電腦科學大師 Dijkstra 的觀點，強調自然語言本質上的模糊性與程式語言所需的精確性互不相容。他們認為，目前的 AI 編碼工具雖然能快速產生看似可行的腳本，但往往缺乏架構思考，容易產生硬編碼或缺乏文件等技術債，這種「進步的幻覺」最終會導致系統難以維護。一位評論者分享了公司內部使用 AI 產生的部署腳本，雖然表面運作正常，實則隱藏大量錯誤，最終仍需具備領域知識的工程師花費數小時修復，證明了 AI 無法取代對系統底層邏輯的理解。
然而，另一派觀點則認為 AI 帶來的開發典範轉移不容忽視。支持者指出，AI 的真正價值在於大幅降低了「嘗試」的成本，讓原本因為勞動力經濟效益不合而無法執行的專案變得可行。例如 Google 利用 AI 輔助完成從 x86 到 ARM 指令集的遷移，這類重複性高且邏輯明確的任務正是 AI 的強項。此外，有開發者認為「憑感覺編碼」能讓工程師在極短時間內產出原型並進行迭代，這種快速回饋循環能幫助團隊更精準地捕捉業務需求。他們主張，軟體工程的重點在於解決問題與達成業務目標，而非程式碼本身的美感，只要能透過 AI 快速達成正確的結果，過程中的模糊性可以透過持續的測試與迭代來克服。
社群中也出現了對風險投資機構（VC）立場的批判。有留言指出，A16z 等機構之所以開始轉向保守，可能是因為他們投資的許多 SaaS 公司面臨被 AI 輕易複製的威脅。當開發門檻降低，原本依賴功能堆疊建立護城河的企業將失去優勢。同時，討論也觸及了人才培養的隱憂：如果企業為了追求效率而大量使用 AI 取代初級工程師，將導致技術人才鏈斷裂，未來可能面臨缺乏具備深厚底層知識的「巫師級」工程師來解決 AI 無法處理的複雜難題。
在討論過程中，參與者提及了幾項具備深度的參考資源。首先是電腦科學家 Dijkstra 的經典文章《論自然語言編程的愚蠢》（On the Foolishness of "Natural Language Programming"），探討了為何精確的符號語言對編程至關重要。此外，也有人分享了關於 AI 代理（Agents）如何改變軟體工程範式的學術論文，如《Agentic Software Engineering》探討了未來工程師角色的轉變。針對 AI 對社會體制影響的討論，則引用了教授 Woodrow Hartzog 的著作《AI 如何摧毀制度》（How AI Destroys Institutions），提供更宏觀的社會學視角。