前几天看到关于TikTok推荐算法被指控存在种族偏见的讨论，我突然想到：这不就是我们Vibe编程需要面对的核心问题吗？
作为一个长期研究AI编程范式的从业者，我发现很多人对Vibe Coding有个误解——以为就是把需求扔给AI，然后坐等完美代码生成。这种想法太天真了。TikTok的例子正好说明，即使是最先进的算法，也会在无意中放大社会偏见。
记得我刚开始尝试Vibe Coding时，就遇到过类似问题。我给AI一个简单的需求：“帮我生成一个招聘筛选系统”，结果AI给出的代码居然包含了隐含的性别偏好。那一刻我意识到，Vibe Coding的核心不是“写代码”，而是“定义意图”。如果我们的意图描述本身就带有偏见，那AI只会忠实地放大这些偏见。
这让我想起Qgenius提出的Vibe Coding原则之一：“代码是能力，意图与接口才是长期资产”。在TikTok的案例中，问题的根源不在于算法本身，而在于训练数据和意图定义中潜藏的社会偏见。就像建筑师设计大楼，如果设计图纸有问题，再好的施工队也建不出安全的建筑。
那么，我们该如何避免重蹈覆辙？我认为关键在于建立严格的验证与观测机制。Vibe Coding不是放任AI自由发挥，而是要在“人人编程”的同时实现“专业治理”。我们需要：
首先，在定义意图时就要考虑公平性。就像TikTok应该审视其推荐算法的目标函数一样，我们在编写提示词时就要明确排除潜在的偏见。
其次，建立持续监控的系统。Vibe Coding强调“避免数据删除”，就是要保留完整的演化轨迹，当发现偏见时能够追溯源头。
最重要的是，我们要记住“AI组装，对齐人类”的原则。AI只是工具，最终的价值判断和决策权必须掌握在人类手中。当TikTok的算法出现偏差时，需要人类工程师介入调整，而不是让算法自行演化。
说到这里，我不禁想到：如果我们连现有的算法偏见都处理不好，又怎能期待Vibe Coding能带来更公平的软件生态？答案或许就在于，Vibe Coding给了我们重新思考整个软件开发流程的机会——从源代码到意图描述，从单次开发到持续演化。
未来的软件工程，将不再是个别程序员的孤军奋战，而是整个生态系统的协同治理。就像TikTok需要对其算法影响负责一样，Vibe Coding的实践者也必须对自己的“意图定义”负责。
那么问题来了：当人人都能编程时，我们该如何确保每个人都能负起责任？这或许才是Vibe Coding时代最需要回答的问题。