如果人工智能將改變程式設計師的工作，更值得關注的，或許並非程式設計師會否被取代，而是他們日後可能需要接手大量由人工智能快速拼湊、卻難以理解及維護的系統。

這種情況聽來或許有些極端，但其實已開始在開發者社群中引起討論，甚至出現了一個專門用語：vibe slop。

這個詞結合了近年兩個常見概念。其一是 vibe coding，即透過自然語言描述需求，再由人工智能自動生成程式；其二是 AI slop，用來形容人工智能大量產生的低質素內容。當兩者結合，vibe slop 所指的，就是開發者只依靠提示詞快速生成軟件，省略設計、理解、測試及維護等重要過程，最終產生大量表面上能夠運作，實際上卻難以維護，甚至存在安全風險的程式碼。

人工智能帶來的低質生成問題，亦正由內容創作延伸至軟件開發。當這種模式進入程式系統，所造成的影響將更為具體，後續處理亦更加複雜。

開始變容易　不等於完成變容易

Vibe coding（氛圍編程）一詞由 OpenAI 創辦成員 Andrej Karpathy 於 2025 年提出，概念大致是由使用者以自然語言描述想法，再由人工智能生成程式。IBM 亦將其形容為一種 intent-driven software development（意圖驅動的軟件開發）模式，即由使用者說明開發意圖及相關背景，再由人工智能負責生成程式碼。

這種方式最大的價值，在於大幅降低軟件開發的入門門檻。過往，缺乏編程知識的人可能連第一步也難以開始；如今，他們至少可以先製作一個可供觀看及測試的初步版本。學生能夠更快完成項目，創業者可以迅速製作示範版本，小型企業亦可用較低成本測試新的構想。

這正是 vibe coding 最吸引之處：它讓更多人有機會參與軟件創作。然而，開始開發變得容易，並不代表整個開發過程同樣簡單。系統能否穩定運作、程式碼是否安全，以及後續能否持續維護，仍然需要開發者具備相應的技術判斷與工程能力。

最大誤區：能跑就當完成

Vibe coding 最吸引之處，在於它能夠迅速為使用者帶來「完成了一件作品」的感覺。

一個由人工智能生成的應用程式，通常能在短時間內展示給上司、客戶或投資者。頁面已經建立，操作流程看來順暢，按鈕亦能正常回應。對不少缺乏技術背景的人而言，這樣的成果已十分接近一件完整產品。

然而，軟件開發的工作遠比製作頁面複雜。一套真正能夠正式上線的系統，仍需經過程式碼審查、測試、安全檢查及後續維護。IBM 在介紹 vibe coding 的限制時亦指出，人工智能生成的程式碼仍可能涉及程式碼質素、除錯困難及安全技術債等問題。

人工智能可以協助使用者迅速建立產品雛形，但系統內部結構是否穩定、安全及具備可維護性，仍需依靠嚴謹的軟件工程流程及專業判斷。

Vibe slop：短期生產力，長期軟件災難

《華爾街日報》曾報道，OpenClaw 背後的工程師警告，人工智能編程工具正把大量質素欠佳，甚至具潛在危險的程式碼帶入軟件生態。他們關注的重點，在於這些工具容易令人跳過設計、測試及理解程式邏輯等重要步驟，將開發目標集中於快速生成。

這類風險在企業環境尤其明顯。當人工智能能夠迅速生成內部工具、網頁系統及小型應用程式，不少公司可能會認為，過往需要程式設計師處理的工作，如今只需輸入提示詞便能完成。短期而言，這種方式看似提升了開發效率；長遠而言，若系統缺乏架構設計、權限管理及維護規劃，便可能逐步累積成新的技術負擔。

傳統軟件項目會累積 technical debt（技術債），而 vibe coding 亦可能衍生出更隱蔽的 maintenance debt（維護債）及 security debt（安全債）。系統初期或許能夠正常使用，但隨着功能持續增加、儲存的資料不斷累積，以及使用者對系統的依賴逐漸加深，開發團隊面對的最大難題，可能已由新增功能，轉變為重新理解整套系統的運作方式。

5,000 個 AI 生成 App 被指缺乏基本保護

這些問題已逐漸由理論討論演變為實際風險。

《WIRED》曾報道，網絡安全公司 RedAccess 掃描一批由人工智能編程工具建立的網頁應用程式，發現超過 5,000 個應用程式幾乎沒有任何安全防護或身份驗證機制。部分網頁應用程式只要網址被他人取得，便可能讓外部人士直接存取當中的資料，涉及內容更包括企業資料、醫療資訊、財務紀錄及客戶對話等敏感資訊。

這宗案例反映，人工智能雖然能夠快速生成應用程式，但程式背後的資料管理、權限設定及安全機制，未必得到妥善處理。外觀完整、操作流暢的介面，亦可能掩蓋脆弱的底層架構。

隨着開發門檻下降，安全責任依然存在。當更多缺乏技術背景的使用者能夠迅速生成及部署應用程式，安全審查與後續維護反而更容易在開發過程中被忽略。

開發門檻降低　責任邊界亦變模糊

更值得關注的是，vibe coding 可能令企業內部出現更多「缺乏明確負責人」的系統。過往，一套工具通常由資訊科技部門、工程團隊或外判公司負責開發及維護；如今，不同部門都可以利用人工智能快速製作報名表、客戶資料庫、內部管理工具，甚至小型網頁系統。

這類 shadow IT（影子 IT）在表面上提升了工作效率，但若相關工具未經統一的資訊科技審查、安全規範及資料管理流程，系統的責任邊界便容易變得模糊。

建立工具的人未必理解背後的系統架構，使用部門往往只關注功能能否滿足需要，而管理層看到的則是工具能夠在短時間內完成。然而，一旦系統出錯、資料外洩或權限設定混亂，企業才可能發現，內部並沒有人真正掌握系統的運作方式，亦缺乏清晰的維護安排及風險責任歸屬。

因此，vibe coding 除了降低開發門檻，亦可能令企業在不知不覺間累積大量缺乏長期管理的系統。這些工具沒有人充分理解，亦沒有人持續維護，直至問題出現後，才交由工程師接手處理。

AI 可以幫你開始　但不能夠替你完成責任

Vibe coding 具備相當大的應用價值。它讓更多人能夠參與軟件創作，加快原型開發，亦為學生、創業者及小型企業提供更多測試構想及試錯的空間。

然而，成熟地運用人工智能編程工具，需要兼顧速度、質素及後續責任。人工智能生成程式後，仍須進行程式碼審查、測試、安全檢查及持續維護。應用程式能夠運作，只代表開發完成了初步階段；開發者還需要理解系統的運作邏輯，掌握潛在風險，並判斷它是否具備正式上線的條件。

當每個人都可以利用人工智能製作應用程式，真正重要的將是誰具備足夠判斷力，知道哪些系統可以安全上線。建立應用程式只是第一步，理解系統、持續維護，並確認其安全性及可靠性，才是軟件開發中最困難，也最不能省略的部分。

資料來源：Andrej Karpathy、IBM、《華爾街日報》、WIRED