當軟體開始用英文寫程式：Andrej Karpathy 的「軟體 3.0」時代觀察
—從 C++ 到 ChatGPT，寫程式的方式正悄悄被重塑
為什麼現在是學軟體開發的最佳時機？
如果你現在正準備踏入軟體開發這個世界，Andrej Karpathy 有句話說得非常直白：
這是軟體產業百年來最特別的轉折點之一。
在 Y Combinator 的演講中，Karpathy 用一個簡單的時間線，把軟體的進化分成三代：
軟體 1.0：用程式碼說話
這是我們最熟悉的傳統軟體模式：
- 程式設計師用 C++、Python 等語言明確寫下「如果 A 就做 B」。
- 每一行邏輯都要人來定義。
- 電腦本身不懂，只是忠實執行。
代表場景： Excel 巨集、自動計算薪資表、網站登入系統。
軟體 2.0：用資料訓練神經網路
進入 AI 時代後，程式設計的焦點變了：
- 不再寫邏輯，而是「餵資料給模型」。
- 工程師的工作變成調資料、選模型、跑優化。
- 系統透過大量範例，自我「學會」怎麼做。
關鍵比喻： Hugging Face 是軟體 2.0 的 GitHub。
Tesla 的自動駕駛，就從原本的 C++ 手寫邏輯，逐步被神經網路模型「吃掉」。
軟體 3.0：用英文寫程式
大型語言模型（如 GPT-4、Claude、Gemini）讓程式設計進入了第三個階段：
- Prompt（提示語）變成程式語言。
- 你用自然語言告訴 AI 要做什麼，AI 就去執行。
- 系統具有「通用認知能力」，可以理解語意、寫摘要、改程式、模擬對話…
Karpathy 強調：這不只是工具，是新的作業系統。
你要學會的不是語法，而是選擇「哪種思維模式」
Karpathy 提醒所有工程師：
未來的軟體工作者，必須精通 1.0、2.0 和 3.0 三種模式，並且能根據情境在它們之間切換。
- 軟體 1.0：可控性強，適合有明確規則的邏輯流程。
- 軟體 2.0：適合處理複雜、多變的感知問題（如影像、聲音）。
- 軟體 3.0：適合與人互動、整合資訊、跨模組協作。
LLM 是什麼？它是「作業系統」也是「人類模擬器」
Karpathy 認為，大型語言模型（LLM）像三種東西：
- 公用事業（Utility）：類似電網，你按 API 計費，依賴它維持系統智能。
- 晶圓廠（Fabs）：成本高、研發集中，技術壁壘高，但可塑性強。
- 作業系統（OS）：它管理記憶體（context window）、處理輸入，像 1960 年代的遠端終端。
與 LLM 對話，就像在文字終端機下與一個 OS 互動。
目前還沒出現真正的 GUI（圖形界面）讓我們好好「駕馭」它，這是一個巨大的機會空間。
它不是神，是「有缺陷但有超能力的人類模擬器」
Karpathy 提出了一個極具畫面感的說法：
LLM 是「人類靈魂的隨機模擬」（stochastic simulation of people spirits）
它們像電影《雨人》的主角那樣，記憶超強，知識豐富，但有幾個明顯缺陷：
- 幻覺：憑空捏造事實
- 鋸齒型智慧：某些領域超強，某些錯得離譜
- 失憶症：對話結束就忘記，無法長期累積知識
- 易受騙：容易被 prompt injection 攻擊
真正的機會：打造「部分自主」的 AI 應用程式
Karpathy 不建議盲目投入全自動代理人（agent）開發。他更看好的是：
Partial Autonomy Apps：人類驗證，AI 生成。
這類應用程式應具備幾個條件：
- 自主性滑桿：讓用戶決定 AI 要「多自由」。
- 任務可審核：讓人快速確認生成結果。
- 上下文管理：記得之前的問題與回覆脈絡。
- 明確 GUI：可視化界面降低出錯與誤解。
他以 Perplexity、Cursor 為例，這些應用的關鍵不是模型多強，而是 交互流程設計得夠聰明。
人人都是程式設計師：Vibe Coding 的時代來了
如果你會說英文，你就能「程式設計」。
這種與 AI 協作開發應用的方式，被 Karpathy 稱為 Vibe Coding：
- 不需要懂 HTML + JS，就能生成 App。
- 用自然語言描述你的想法，LLM 幫你產出大部分邏輯。
- 最麻煩的其實是串接登入、金流、部署——也就是讓 App 真實化。
他也指出：我們不只是為人類設計軟體了，還要為 AI 設計介面。
像是：
- 用
lm.txt取代 HTML 給 LLM 看 - 把操作文件轉成 Markdown 給 AI 理解
- 把 GitHub 程式碼包裝成 AI 易讀的格式（如 Deep Wiki）
這是一場軟體界的大重寫，還有很多空白等你補上
Karpathy 最後的一句話點醒了整場演講的核心：
這是一個程式語言變成英文的時代，大量程式碼需要重寫，千萬別錯過這個浪潮。
這不只是一場技術變革，更是職業角色、協作方式、商業模式的重構。
不論你是工程師、設計師、產品人，或只是對 AI 有興趣的人——
現在都是進場的好時機。
學會與 AI 合作，你會比只會寫程式的人走得更遠。
