最近看到TikTok因推荐算法涉嫌种族偏见而引发的讨论，我不禁想到：在Vibe Coding时代，这类问题只会更加普遍。当AI开始帮我们写代码、做决策时，谁来为结果负责？
让我先说说什么是Vibe Coding。简单来说，就是开发者不再逐行写代码，而是通过定义意图和规范，让AI自动组装软件系统。这听起来很美好，但TikTok的案例告诉我们：AI系统可能放大人类社会的偏见，而这种偏见往往隐藏在训练数据和提示词中。
根据《麻省理工科技评论》的报道，TikTok的推荐算法被指控对不同种族用户展示不同内容。这背后反映了一个根本问题：当我们把编程交给AI时，我们实际上是在用提示词和规范来「编程」AI的思维方式。如果这些提示词本身就带有偏见，或者训练数据不够多元，结果可想而知。
在Vibe Coding的实践中，我特别强调「验证与观测是系统成功的核心」。这意味着我们不能只关注AI生成了什么代码，更要关注这些代码在实际运行中会产生什么影响。就像TikTok的案例，问题不是出在代码本身，而是出在系统的整体行为模式上。
另一个关键原则是「代码是能力，意图与接口才是长期资产」。在TikTok的例子中，真正的「资产」不是推荐算法的具体实现代码，而是那些定义推荐策略的意图描述和规范。如果这些高层规范本身就存在问题，那么无论AI如何优化代码，都无法消除系统性的偏见。
有人可能会说：这只是技术问题。但我认为这更是治理问题。Vibe Coding强调「人人编程，专业治理」，意味着当编程门槛降低后，我们需要更专业的治理体系来确保系统的公平性。这包括数据治理、算法审计、持续监控等多个层面。
我在实践中发现，很多开发者容易陷入「技术至上」的思维，认为只要模型够强大、提示词够精准就能解决问题。但TikTok的案例提醒我们：技术永远是在社会环境中运行的。如果我们不从一开始就考虑伦理问题，等到问题爆发时就为时已晚。
那么，作为Vibe Coding的实践者，我们能做什么？首先，要在定义意图时就考虑多样性。比如在训练数据的选择上，在提示词的表述上，都要避免单一视角。其次，要建立完善的测试和监控体系，不仅要测试功能正确性，还要测试系统的公平性。
最后，我想说的是：Vibe Coding不是要取代人类的判断，而是要让人类专注于更高层次的思考。当AI帮我们处理具体编码时，我们应该把更多精力放在定义价值导向、建立治理框架上。只有这样，我们才能确保技术真正服务于所有人。
你们在实践Vibe Coding时，是如何处理这类伦理问题的？欢迎分享你的看法。