林上倫律師專文》Gemini 3.0 帶來的「Vibe Coding」熱潮，是一場被誤解的狂歡

當 Gemini 3.0 的技術光環，被錯誤投射到一個早已存在的開發工具上，我們看見的不只是技術誤解，更是集體的文化焦慮。本文作者為 M-Ross 創辦人林上倫律師。 （前情提要：林上倫律師專文》AI打敗三位律師？別搞錯了，這是「律師2.0」的序章 ） （背景補充：林上倫律師專文》從Harvey跟Lawsnote判決，看AI時代的著作權戰爭 ） 前言 隨著 Google Gemini 3.0 的發布，人工智慧再次以其驚人的能力成為公眾焦點。然而，在台灣科技社群中，一個名為「Vibe Coding」的口號卻以一種意想不到的方式與之掛鉤，迅速擴散。這股「人人都能 Vibe Coding」的熱潮，伴隨著「零基礎入門」、「科技民主化」等標語，宣稱 AI 已讓程式開發變得前所未有的簡單。但若我們剝開這層敘事糖衣，直面技術現實，便會發現這是一場典型的「敘事錯位」——一個由技術焦慮、社群文化與市場需求共同催生的台灣特有現象。 一、技術解構：Vibe Coding 與真正 AI 應用的真實距離 首先，我們必須釐清「Vibe Coding」的技術定義。它指的是開發者在整合開發環境（IDE）中，透過與大型語言模型（LLM）如 ChatGPT 或 Claude 對話的方式，協同完成編碼任務。這類工具的代表 Cursor，早在 GPT-4 問世後（距今已超過一年）便已相當成熟。其核心是「AI 輔助傳統程式開發」（AI-assisted Coding），能高效產出如待辦事項清單（To-do app）、網路爬蟲、表單系統或 Webhook 伺服器等小型應用。 然而，這種開發流程產出的應用程式，其本質與過去二十年的軟體並無二致。它或許能讓一個非工程師省下過去需要花費十萬、十五萬聘請專人開發的成本，但它本身並「不是」一個 AI 應用。 一項真正的「AI 應用」（AI Application）開發，除了可能利用 Vibe Coding 提升效率外，必然涉及更深層的技術堆疊。一個最簡單的判準是：你的程式是否調用了模型的 API Key？ 如果沒有，那它就不是 AI 應用。具體而言，真正的 AI 開發通常涉及以下關鍵組件： 模型 API 調用 (API Key)：這是讓你的程式能與 LLM 核心能力互動的鑰匙。 嵌入（Embedding）與向量資料庫 (Vector DB)：用於處理和檢索大量非結構化數據，是實現知識庫問答的基礎。 檢索增強生成（RAG）：結合外部即時知識庫，以提升模型回答的準確性與時效性。 代理人（Agents）與工作流編排 (Orchestrator)：設計能自主規劃、執行複雜任務的 AI 代理。 然而，目前在台灣被熱烈推廣的 Vibe Coding 實踐中，上述元素幾乎完全缺席。它被簡化為一個更聰明、更具互動性的程式碼生成器。因此，將其爆紅歸因於 Gemini 3.0 的技術突破，在邏輯上完全不成立。這兩件事在技術上分屬不同世界，本質上毫無因果關係。 二、心理剖析：為何 Gemini 3.0 點燃了這場「AI狂歡」？ 既然技術上無關，為何兩者在台灣的輿論場中被緊密綁定？答案不在技術，而在心理。 Gemini 3.0 的發布，以其驚人的多模態能力，在公眾心中開啟了一扇「全民 AI 心理窗口」。它製造了一種「模型已接近強人工智慧」的氛圍，引發了廣泛的知識焦慮與錯失恐懼。許多人開始自問：「AI 這麼強，我是不是也能做些什麼？」「工程師的能力，我是不是也能碰到了？」 人們迫切需要一個具體、可操作的載體，來安放這份焦慮，並證明自己沒有被時代拋棄。「Vibe Coding」恰好完美地扮演了這個角色。它具備所有吸引人的特質： 低進入門檻：無需深厚的工程背景即可上手。 高科技感：與 AI 互動的過程，看起來極具未來感。 即時回饋：能快速產出看似複雜、可展示的「作品」。 於是，Gemini 3.0 所激發的巨大情緒能量，找到了 Vibe Coding 這個最便捷的出口。這是一場由集體心理驅動的虛假狂歡，而非技術演進的必然結果。 三、文化溯源：當「懶人包文化」遇上薄弱的工程文化 此現象在台灣尤為顯著，也與本地科技社群的文化特徵息息相關。一方面，台灣的內容市場與社群討論，長期以來對「懶人包」有著高度偏好。「你也可以做到」、「零基礎入門」、「科技民主化」、「人人都是工程師」等標語，因其易於傳播且能引發共鳴而廣受歡迎。 另一方面，相較於歐美成熟的工程文化，台灣在普及底層技術概念方面仍有不足。許多使用者難以清晰分辨「AI 模型 (AI Model)」、「模型 API (LLM API Key)」、「開發工具 (Cursor)」與「前端/後端程式」之間的差異，最終將它們混為一談。 這種概念的模糊，在國際社群中較少發生。國外工程師對詞彙的理解有著清晰的界線： 工程術語 普遍理解 台灣常見誤解 Coding 傳統程式編寫 這跟 AI 有關嗎？ AI-assisted Coding AI 協助寫傳統程式 這就是 AI 應用！ AI App 必須調用 API Key 與模型 Vibe Coding 就是 AI 開發？ 當內容創作者與教育機構為了市場推廣而簡化甚至混淆這些概念時，一場大規模的「敘事錯位」便在所難免。 結論：冷靜看待，才能走向真正搭上 AI 熱潮 「Vibe Coding」的熱潮本身並非壞事，它確實降低了程式設計的門檻，提升了開發效率。然而，將其與大型模型的技術突破進行錯誤綁定，並誇大為「人人都是 AI 開發者」的革命，則可能帶來誤導性的負面影響——它不僅會稀釋專業的價值，更可能讓初學者在錯誤的路徑上空轉，錯估了真實的產業門檻。 在 AI 時代，對於AI技術的深刻理解，知曉其邊界與潛力，並將其與自身專業領域結合，成為一個懂得提出正確問題、駕馭 AI 解決複雜問題的「指揮家」，才是搭上這趟 AI 熱潮的正確之道。相反地，瘋狂討論 Vibe Coding，卻忽略AI應用的本質，很有可能離AI越來越遠，甚至會一頭栽進謬誤的社群狂歡。 相關報…