軟體工程領域的泰斗 Martin Fowler 最近分享了他對大型語言模型 (LLM) 和軟體開發的一些思考，文章中充滿了大師級的謙遜和對現實的清醒認知。您可以透過 https://martinfowler.com/articles/202508-ai-thoughts.html 閱讀原文。
以下是 Fowler 的幾個核心觀點，尤其是那些他自己也坦誠「不知道」的事情，這或許比任何確定的答案都更具啟發意義。
1. 現有 AI 生產力調查可能都是錯的
Fowler 指出，大多數關於 AI 提升效率的調查，都混淆了不同的 LLM 使用方式。絕大多數人還停留在「高級自動補齊」的階段，而真正的高手早已在使用能直接讀寫檔案的 Agentic workflow (代理工作流程)。不區分工作流程的調查數據，可能會誤導我們。
2. 程式設計的未來？「我毫無頭緒」
對於「初級工程師是否會被淘汰」、「高級工程師是否應該轉行」等問題，Fowler 坦誠回答：「我毫無頭緒」。他認為，任何聲稱自己知道未來會怎樣的人，都是在胡說八道。他的建議是：別聽預測，去親身實驗，關注他人工作流程的細節，並分享你的經驗。
3. AI 泡沫？「當然是泡沫，但那又怎樣？」
Fowler 百分之百確定 AI 是一個巨大的經濟泡沫，並且它一定會破裂。但這並不重要。重要的是，我們不知道它何時破裂，以及在破裂前它能膨脹到多大，並在此過程中創造出多少真正的價值。
4. 幻覺不是 Bug，而是 Feature
他引用 Rebecca Parsons 的觀點：LLM 的本質就是產生幻覺，我們只是恰好覺得其中一些幻覺很有用。實踐建議：永遠不要只問一遍。多問幾次，甚至讓 LLM 自己去比較不同答案的差異。對於數值計算，至少問三遍。
5. 軟體工程正在告別「確定性」
傳統軟體工程的獨特之處在於我們與確定性的機器打交道。LLM 的出現，可能標誌著我們終於要像其他工程學科（如結構工程、程序工程）一樣，開始擁抱和管理一個充滿「不確定性」的世界。
6. LLM 是個「不靠譜的初級工程師」
我們可以把 LLM 比作初級同事，但它會自信滿滿地告訴你「所有測試都通過了」，而實際執行時卻一塌糊塗。如果一個真人同事這麼做，恐怕早就被 HR 約談了。
聊一聊： Fowler 的這些觀點中，哪一個最讓你產生共鳴，或者讓你感到「清醒」？