【專訪】阿姆賈德·馬薩德：不會寫程式，用 AI 反而占優勢
一家曾經靠裁員止血的公司，一年內營收翻了一百倍。阿姆賈德·馬薩德（Amjad Masad）是寫程式平台 Replit 的執行長。公司前八年都在找市場，直到推出會自己寫程式的 AI 代理，才翻身。現在用戶超過五千萬，估值九十億美元，其中超過七成五不是工程師。Product School 執行長 Carlos 在節目上當面問他：不會寫程式，真的反而是優勢？
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阿姆賈德·馬薩德說，不會寫程式的人，用 AI 反而占上風。工程師最懂程式，交代得最清楚，不是應該做得最好嗎？他的答案落在新一代模型的脾氣，和工程師的老習慣。他也說企業的 AI 看不到成效，是因為只用聊天，並預言明年年中，公司就能像自動駕駛一樣運轉。
◎模型越聰明，越怕被微管理
Carlos 提到 Replit 超過七成五用戶不是工程師，再問他這句話從何說起。阿姆賈德·馬薩德一開口，先把矛頭指向會寫程式的人。他說，用 AI 寫程式寫了一陣子的人，反而處於劣勢。原因在最新一代的前沿模型：給它越簡單的指令，它表現反而越好。
他拿自己當例子：「My prompts have gotten lazier over time.」（我的提示詞一路越寫越懶。）他用的技能檔案也越來越少。他的理由是模型越來越能幹，你越想微管理它，它表現越差。他接上矽谷的老道理：有才華的工程師，不該被微管理。偏偏多數工程師的直覺，就是去微管理 AI。沒有這種直覺的人，結果可能更好。
Carlos 接著追問：一次開好幾個子代理同時做事，人怎麼掌握進度，又不變成微管理？他的回答是讓人看得見。每個代理各有一條工作串，可以點進去看。代理要超出預算，要換新套件，要大改程式時，手機會傳訊息問你。代理也會學你的習慣。他沒有叫工程師放手，只說想親自管的人，Replit 也會配合。
◎企業看不到 AI 成效，是因為只用了聊天
放手讓 AI 做事的道理，他也拿來解釋企業的困境。他說大公司裡不是工程師的人，多半只拿到一個聊天工具。外界常問，投資那麼多卻看不到成效。他的答案是聊天本來就不是重點，程式碼才是。讓每個人都能做軟體，跟代理一起把工作做完，才會改變經濟。今年大銀行，Visa，美國運通，連美國政府都成了 Replit 客戶。
◎自駕公司：明年年中，代理會像同事
把不微管理放大到整間公司，就是他提出的自駕公司。工程，客服，營運越來越自動，人負責搞懂客戶要什麼，做重大決定，設定目的地，其餘交給公司自己開。Replit 大部分 AI 用量發生在 Slack，很多在公開頻道，產出會回流成共用的脈絡。被問到離普及多遠，他說明年年中，企業就會放心讓代理做真正的工作。
工程師懂程式，未必占便宜。在阿姆賈德·馬薩德看來，模型已經強到該被當成有才華的同事，會交代目標，肯放手的人，才拿得到最好的結果。接下來值得觀察兩件事：明年年中，企業是否真讓代理做正式工作，以及 Replit 能否在今年底達到十億美元的營收年化規模。
談公司前八年都在找產品與市場契合，做代理時剛裁完員，約 30 人的團隊做出他所說市場上第一個寫程式代理，之後一年營收成長 100 倍。
糾正主持人：AI 公司沒有人有年度經常性營收，應該說營收年化規模。接著說大企業多半只用聊天，他認為聊天不是重點，程式碼才是，並舉大銀行，Visa，美國運通，美國政府為客戶。
解釋為什麼不會寫程式反而是優勢：前沿模型對簡單提示表現更好，他自己的提示詞越寫越懶，工程師的直覺卻是微管理 AI。
說明平行代理怎麼監督：每個代理一條工作串，手機 App 會在超出預算，用新套件，大改程式時通知使用者，代理也會學習使用者的習慣。
談自駕公司：Replit 的 AI 用量大多在 Slack，很多在公開頻道，他主張公司要像開源社群一樣協作，人的角色是理解客戶，做重大決定，設定目的地。
說 Replit 早期就內建程式碼審查和安全代理，比較貴也比較慢，但結果更可信，內部因此敢讓設計師，甚至業務提交程式修改。
說明模型路由：用累積三，四年的使用資料訓練模型，替每個任務挑模型與推理強度，公開的測試顯示能以約四成成本達到前沿表現。
預測明年年中企業會放心讓代理做真正的工作，並說消費者端的氛圍寫程式已不再是可行的市場，所以 Replit 一直把收費重點放在企業。
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