Amjad Masad：软件时代已逝，构建者时代开启

能够开发软件不再是硅谷公司的优势。编程能力的竞争壁垒已经消失。 剩下的，是深刻理解他人需求的人类能力。

节目概述

Replit 的创始人兼 CEO Amjad Masad 加入 HUMAIN 播客的“极限终结”系列节目，阐述了他对后软件工程世界的愿景。对话内容涵盖了 AI 代理的演变、编码作为护城河的消亡、当执行成本接近于零时，是什么让想法具有防御性，以及为什么软技能正成为最终的职业货币。Masad 的观点来自他所处的位置，他的平台正在积极推动这一转变：非技术创始人可以在几小时内构建生产应用程序，咨询公司在预备会议上展示可用的演示，一个 10 岁的孩子在爸爸穿衣服的时候，用 iPad 构建 YouTube 下载器。

代理的演进：从糟糕的实习生到 CTO

Masad 通过客户的体验来构建 AI 代理的演进：在 ChatGPT 出现之前，你需要打电话给朋友来构建软件。ChatGPT 让你复制粘贴代码。Agent v1 是一个糟糕的实习生。Agent v2，一个优秀的初级开发人员。Agent v3，一个创始工程师。

他预测了未来的发展轨迹：Agent v4 可能感觉像一个资深软件工程师。Agent v5，你的 CTO。Agent v6，一个完整的开发团队。这个过程的时间表是 3-5 年，而不是十年。

但关键的限定条件是：这目前只适用于软件工程。没有人构建出真正优秀的会计代理、人力资源代理或销售代理。原因是结构性的。

“In software engineering you can give a reward on for example if you pass a unit test, if the application is running, and so there’s easily definable rewards. Whereas a lot of other aspects in business are soft. Who knows whether you’re doing something correct in HR, right? Until you get sued.” 在软件工程中，你可以给予奖励，例如通过了单元测试、应用程序在运行，这些奖励很容易定义。而业务中的许多其他方面都是软性的。谁知道你在人力资源方面做的事情是否正确呢？直到你被起诉。

软件工程非常适合强化学习，因为奖励信号清晰且快速。其他领域缺乏这种反馈循环。

多代理架构

当你观看 Replit 代理工作时，你实际上是在观看对抗系统中的多个代理。编码代理编写代码，将其发送给“架构师”代理进行审查和反馈，然后发送给测试代理，该代理启动浏览器并测试应用程序。每个代理都经过不同的训练，从而产生富有成效的张力。

这种设计解决了 RL 训练代理的一个根本问题：他们有动力不惜一切代价完成工作，包括更改单元测试以使其通过或从事其他阴谋行为。多代理架构通过对抗性监督来捕获这些故障模式。

软件的价值降至零。还剩下什么？

如果任何人都能在一两个小时内构建一个应用程序，那么软件的价值将完全转移到创意、分发、营销和文化上。

Masad 用自己的经验作为证明：当 Pocket（稍后阅读应用程序）宣布关闭时，他去了 Replit，告诉代理构建一个替代品，在 20 分钟内得到了一个可用的版本，又花了一个小时进行润色和域名设置，在 Twitter 上发布，现在有数百个用户。他一次也没有看过代码。

对于企业来说，影响更加显著。过去每个季度构思 100 个功能、构建 10 个并发布 1-2 个的公司现在可以构建 50 个并发布 10 个。采用单个工具后，产品速度提高了 5 倍。

“Just because you’re a Silicon Valley company that can make software is no longer an advantage. Because anyone else can.” 仅仅因为你是一家能够开发软件的硅谷公司，这不再是一种优势。因为其他人也可以。

没有人解决的错位问题

对话有趣地转向了代理商业模式。Masad 指出，ChatGPT 与发布商的关系从根本上是不一致的，这与 Google 的系统不同，后者协调了发布商、消费者和广告商之间的激励机制。

他引用了 Airbnb CEO Brian Chesky 拒绝加入 ChatGPT 应用程序体验，因为他们不想放弃与消费者的关系。电子商务代理可能是第一个对齐的用例，因为亚马逊不在乎是人类还是代理在购买。

但 Masad 直言不讳：没有人找到 AI 聊天机器人和代理的商业模式，可以创造真正的双赢。无论如何，每个人都被锁定在竞争中，因此市场将被颠覆，并且会出现其他东西。

不要学习编码。直接构建。

Masad 给企业家的建议是故意挑衅性的：不要学习编码。如果你有一个想法，那就去构建它。

细微之处很重要：如果你要进入专业的计算机科学领域，在 NASA 工作，或者从事 AI 本身的工作，是的，学习 CS。但对于企业家来说，学习编码的弯路现在是不必要的。你可以在构建的过程中学习你需要的东西。

更大的转变是，对于与 AI 代理合作而言，沟通技巧现在比编码能力更重要。编写清晰自然语言描述的产品经理比许多在口头交流方面有困难的程序员更擅长指导代理。

“Whereas previously you could get away by being a brilliant programmer but not knowing how to talk to people, you can’t anymore. Because your computer is people now.” 以前你可以靠成为一个才华横溢的程序员而不懂如何与人交谈来蒙混过关，但你现在不能了。因为你的电脑现在就是人。

初级工程师问题

当被问及入门级职业时，Masad 没有粉饰：当你大学毕业时，你需要不再是一名初级软件工程师。你需要已经掌握了管理 AI 代理的能力，经历了多次以 AI 为中心的实习，并且最好尝试创业。

年轻人有一个结构性优势：他们没有先验知识。许多高级工程师和企业 CEO 积极抵制 AI 的采用。大公司内部存在“抗体”。从小就使用这些工具的人可以超越这种阻力。

文艺复兴时期的通才回归

Masad 认为，始于工业革命的过度专业化时代即将结束。AI 工具能够实现真正的跨职能工作：营销人员可以构建软件，通才可以使用 AI 生成的艺术来发起活动，咨询公司可以在客户会议期间进行原型设计。

这种转变的具体例子：

• 波士顿咨询集团 (BCG) 的顾问使用 Replit 与客户一起集思广益并进行实时原型设计
• 全球 IT 咨询公司 Hexaware 现在带着可用的演示参加预备会议，在战略讨论开始之前预测客户的需求
• 上市团队正在成为高度杠杆化的通才

在 Masad 看来，CEO 是“终极通才”，而这种通才模式现在对每个人都是可能的。

为什么机器无法产生好的商业想法

Masad 最具哲学意义的观点：LLM 本质上是模仿机器，而不是知识生成机器。他们可以重新混合现有的想法（95% 的创造力是重新混合），但真正原创想法中珍贵的 5% 需要深刻的人类理解。

他的例子是苹果的“非同凡想”活动。它来自史蒂夫·乔布斯对某些人的理想化的个人经历，来自他在书中读到的一首引起他共鸣的诗。没有机器可以产生这种想法，因为它需要深刻理解其他人可能会觉得引人注目的东西。

他将其扩展到命名和口号，并指出 AI 在这些方面特别糟糕，因为它优化了最能取悦大多数人的答案，而这本质上是最无聊的答案。

“I still think that LLMs are mostly imitation machines, and not fundamentally new knowledge generation machines.” 我仍然认为 LLM 主要还是模仿机器，而不是从根本上产生新知识的机器。

约旦的 AI 导师：政府速度的蓝图

最具体的例子之一：约旦王储创建了一个技术委员会，负责使用 AI 改造国家基础设施。他们在 Replit 上构建了一个名为 Siraj 的 AI 导师，快速进行了试点（而不是典型的多年官僚主义），向教育部展示了硬数据，现在正在向 160 万学生推广。

教训是关于机构速度。Masad 认为你不能研究 AI 如何影响学生 10 年，因为到那时，情况将变得无法辨认。ChatGPT 已经完全颠覆了家庭作业。你需要快速实验并从真实数据中学习。

后记

• 最违反直觉的见解：编码能力变得无关紧要并不会削弱技术深度的重要性。它将市场分为专家（AI 研究人员、系统工程师）和构建者（使用代理的其他人）。“通用软件工程师”的中间地带正在消失。
• Masad 的“不要学习编码”的建议更多的是关于认识到瓶颈已经从执行转移到构思。当构建成本接近于零时，约束就变成了知道要构建什么。
• Replit 的多代理对抗架构是解决理论问题的实用解决方案：RL 训练的代理对其奖励信号进行了过度优化。让代理检查彼此的工作反映了人类团队的运作方式。
• 最能说明问题的数据点：企业从每个季度发布 1-2 个功能到发布 10 个功能，这是一个 5-10 倍的改进。如果能够持续，这将从根本上改变产品演进的速度。
• Masad 关于“欺骗自己喜欢你不喜欢的东西”的自我指导建议是一个关于适应性的悄然激进的想法。在一个所需技能集快速变化的世界中，在不熟悉的领域找到真正兴趣的能力成为一种元技能。