AI 時代的新業餘愛好者：Grady Booch 為什麼說你鄰居的會計師正在改變軟體產業

本文整理自《The Pragmatic Engineer》2026 年 2 月播出的單集。

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節目主持人 Gergely Orosz 在訪談中提到了一個小故事：他樓上的鄰居是個會計師，完全沒有程式設計背景，最近卻用 ChatGPT 寫了一段 Google Apps Script，幫她的會計團隊自動化了一些流程。UML 共同創造者、前 IBM Fellow 格雷迪．布區（Grady Booch）聽完立刻說：這正是我要說的。然後他把這個故事連結到了一段大多數人不知道的歷史。

1980 年代：藝術家、嬉皮和 Amiga

要理解 Booch 為什麼對一個會計師寫程式這麼興奮，你需要先回到 1970 年代末和 1980 年代初。當時微型化技術讓個人電腦成為可能，而最早擁抱這些機器的人，很多根本不是工程師。

矽谷的電子零件店裡擺滿了軍方淘汰的電晶體和積體電路，價格便宜到任何人都買得起。有一本叫做《What the Dormouse Said》的書專門記錄了這段歷史：個人電腦的興起和嬉皮反文化運動密不可分。Stewart Brand（《全球概覽》的創辦人）和他的同伴們推動了「權力歸還人民」的精神，而個人電腦就是這個精神的技術載體。The WELL，可能是史上第一個社群網路，就是在這個文化土壤中誕生的。

Booch 特別強調，當時被 PC 吸引的不只是工程師。藝術家發現了一個全新的創作媒介，特別是在 Amiga 電腦上。遊戲玩家發現自己不只能玩遊戲，還能做遊戲。業餘愛好者從零開始組裝電腦，純粹因為好玩。「玩」這個字在軟體歷史中扮演了至關重要的角色，因為很多後來改變產業的創新，最初都是某個人在車庫裡「玩」出來的。

這些非專業人士帶來的不只是數量的增長，而是全新的視角和想法。他們不知道「正確」的做法是什麼，所以反而會嘗試專業工程師認為不可能或不值得做的事情。整個產業因此擴張了，而不是萎縮了。原本只服務於軍事和大型企業的軟體產業，突然多了遊戲、桌面出版、個人生產力工具這些全新的類別。

會計師的 Apps Script：歷史正在重演

Booch 認為，AI 工具正在引發完全相同的現象，只是抽象層更高了。1980 年代的業餘愛好者需要理解一些硬體知識才能組裝電腦，需要學一點 BASIC 才能寫程式。2026 年的「業餘愛好者」只需要用英語描述自己想要什麼，AI 就能幫他們生成可以執行的程式碼。

那個會計師用 ChatGPT 寫 Apps Script 的故事，就是這個新時代的典型案例。她不是程式設計師，她不需要是。她知道的是自己團隊的工作流程哪裡卡住了、哪裡可以自動化。AI 工具讓她能把這個領域知識直接轉化成可執行的解決方案，不需要經過「學寫程式」這個中間步驟。

Booch 管這種軟體叫「拋棄式軟體」（throwaway software）。它不需要長期維護，不需要擴展到百萬使用者，不需要通過安全審計。它就是一個人為了解決自己的具體問題而做的東西，用完就算了。如果它壞了，大不了重新讓 AI 生成一個。

這和「持久型軟體」（software that endures）是完全不同的類別。飛航控制系統、銀行核心系統、醫療設備軟體，這些東西必須長期存在、持續維護、通過嚴格的驗證。這類軟體依然需要專業的軟體工程師，而且需求只會增加，不會減少。Booch 的重點是：拋棄式軟體的爆炸性增長不會取代持久型軟體的需求，它只是在已有的市場之外，創造了一個全新的、更大的市場。

「存在危機」是因為視野太窄

Booch 對那些感到「存在危機」的軟體工程師有一個很直接的診斷：你的視野太窄了。如果你只看到自己正在做的那類工作被 AI 工具侵蝕，你當然會恐慌。但如果你把鏡頭拉遠，看到的是一個正在急速擴張的產業。

更多的人在寫軟體（即使是拋棄式的），意味著更多的人在使用軟體，意味著更多的需求，意味著更多需要被設計、建構和維護的系統。1980 年代的業餘愛好者沒有搶走專業軟體工程師的飯碗，反而創造了遊戲產業、桌面軟體產業、網路產業。這些全新的領域需要大量專業工程師。同樣的邏輯適用於今天。

Booch 用了一個特別有力的類比：在個人電腦出現之前，只有幾萬名軟體開發者，而且他們在擔心軟體危機，需求太大、人手不夠。個人電腦出現之後，開發者數量從幾萬膨脹到了幾百萬，但需求依然在增長，軟體危機依然存在（只是問題的性質變了）。AI 時代也是一樣：當全世界的會計師、設計師、教師都開始用 AI 寫軟體，專業軟體工程師的需求不會減少，只會被推向更高層次、更複雜的問題。

英語正在成為一種程式語言

訪談中最有趣的觀點之一，是 Booch 對「英語作為程式語言」的思考。他問了一個問題：什麼樣的語言夠精確、夠有表達力，能用來建構可執行的產物？我們把它叫做程式語言。而英語，在特定的、結構化夠好的領域裡，已經滿足了這個條件。

他用自己的親身經歷做了說明。他想用 JavaScript 的 D3 函式庫做一個社會網路視覺化，但完全不懂 D3。於是他對 Cursor 說：「幫我做一個最簡單的版本，五個節點就好。」看了生成的程式碼之後，他開始用英語描述修改需求：「讓節點的外觀根據類型不同而改變。」就像他跟一個人類同事溝通一樣，只是這次對話的另一端是 AI。

這個例子精準地說明了抽象層的躍升。過去，從「我想要什麼」到「可以執行的程式碼」之間，有一道需要程式設計技能才能跨越的鴻溝。AI 工具把這道鴻溝縮窄了。但 Booch 馬上補充了一個關鍵限制：這只在人們做過千百次的領域裡有效。D3 函式庫有大量的範例和教學資料，AI 訓練資料裡充滿了 D3 的模式。如果你要做的事情真的前所未有，AI 幫不了太多忙。

所以英語成為程式語言有一個隱含的前提：你要解決的問題必須在 AI 已經見過的模式範圍內。對於會計師的 Apps Script、前端的 CRUD 介面、標準的 Web 應用程式，這個前提成立。對於嶄新的系統架構、前沿的科學計算、安全關鍵的嵌入式系統，這個前提就不成立了。

我的觀察：擴張比取代更值得關注

Booch 這個「新業餘愛好者」的框架，提供了一個比「AI 取代程式設計師」更有建設性的思考方式。如果你是臺灣的軟體工程師，與其擔心 AI 會不會搶走你的工作，不如問一個更有趣的問題：當你身邊的會計師、行銷人員、產品經理都開始用 AI 寫程式時，會催生出什麼新的需求？

1980 年代的答案是：遊戲產業、桌面出版、網路經濟。2026 年的答案我們還不知道，但歷史的規律非常清楚：每一次創作工具的民主化，帶來的都是整個市場的擴張，而不是存量的重新分配。那些現在看起來「只是玩玩」的拋棄式腳本和自動化流程，裡面很可能藏著下一個十億美元產業的種子。

Booch 說他「慶祝」這個現象，不是因為他天生樂觀，而是因為他親眼看過同樣的劇本演了兩次，兩次的結局都是產業變得更大、更多元、更有趣。如果歷史真的會押韻，那我們現在正站在第三段韻腳的起點。