最近看到一则新闻，说TikTok的推荐算法被发现存在种族偏见。这事儿让我想起了我们正在探索的Vibe Coding——两种看似不相干的领域，其实都面临着同一个核心问题：当机器开始替我们做决策时，我们该如何确保这些决策符合人类的价值观？
你可能觉得奇怪，一个短视频平台的算法问题，和我们写代码有什么关系？关系大了。TikTok的推荐系统本质上也是一个“程序”，它根据用户行为数据来“编程”内容的分发策略。只不过这个“程序员”是AI，而它的“代码”就是那些训练数据和算法模型。
这恰恰暴露了传统AI系统的一个根本缺陷：我们往往把重点放在了模型的准确性上，却忽略了意图的清晰性和价值观的对齐。就像TikTok的工程师可能只关心“用户停留时长”这个指标，却没想到算法为了优化这个指标，会无意中放大某些偏见内容。
在Vibe Coding的实践中，我们有一个重要原则：代码是能力，意图与接口才是长期资产。这意味着我们需要把更多的精力放在定义清晰的意图规范上，而不是纠结于具体的代码实现。就像TikTok的例子，问题的根源不在于算法本身，而在于我们给算法设定的目标不够完整、不够明确。
我在实践中发现，写一个好的意图提示词，比写一段完美的代码要难得多。因为意图提示词不仅要描述“做什么”，还要阐明“为什么做”和“在什么边界条件下做”。这需要我们对业务逻辑、伦理边界、用户期望有更深刻的理解。
比如，如果我们让AI开发一个招聘系统，仅仅说“找到最合适的候选人”是远远不够的。我们需要明确：什么是“合适”？如何平衡技能匹配与多样性？哪些因素绝对不能作为筛选条件？这些都需要在意图层就定义清楚。
Vibe Coding倡导的“不手改代码”原则在这里显得尤为重要。当我们发现系统出现偏差时，不应该去直接修改AI生成的代码，而是应该回到意图层，重新审视和优化我们的提示词和规范。这就像发现TikTok推荐有问题时，不应该去调整算法的某个参数，而应该重新思考推荐目标的设计。
另一个关键点是验证与观测。在Vibe Coding中，我们强调系统的可观测性、可测试性和可追责性。这意味着我们需要建立完善的监控体系，不仅要看系统是否“正确”运行，还要看它是否“恰当”运行。就像TikTok应该有一套机制来监测推荐内容是否存在偏见，并及时调整。
说到这里，我想起了一个有趣的对比：传统的软件开发像是雕刻大理石——一旦成型就很难改变；而Vibe Coding更像是搭积木——可以随时拆解重组。这种灵活性让我们能够快速响应变化，但也对治理提出了更高的要求。
未来的软件开发，可能真的会像我们预测的那样，从“软件工程”转向“软件生态”。专业开发者的角色不再是代码的编写者，而是生态的治理者、标准的制定者、意图的提炼者。这要求我们具备更宏观的视野，更深刻的价值判断能力。
那么，回到最初的问题：当AI开始替我们编程时，我们该如何确保它不偏离我们的初衷？我的答案是：把意图治理放在首位，建立清晰的价值观框架，保持系统的透明和可观测，并且永远不要忘记——人类才是最终的责任主体。
你觉得呢？在AI日益深入我们生活的今天，我们是否已经准备好了承担这样的责任？