共享乘車巨擘Uber正積極將人工智慧（AI）深度整合至其工程作業流程中，根據該公司技術長Praveen Neppalli Naga於本週在LinkedIn上發表的貼文指出，目前已有高達95%的Uber工程師每月使用AI工具，而約84%的工程師已採用「代理程式式（agent-style）」工作流程，將整項任務委派給AI處理，而非僅限於接受逐行程式碼建議。
Praveen Neppalli Naga表示，Uber的內部AI程式碼代理程式（internal coding agent）每週可產生1,800項程式碼變更，且這些程式碼完全由AI自動編寫，無需人為介入。工程師的角色轉變為審閱及批准這些變更。在短短數月內，AI代理程式所產生之程式碼變更佔公司總體程式碼變更的比例，已從不到1%躍升至8%。他強調，工程師投入撰寫程式碼的時間正逐漸減少，轉而將重心放在引導機器執行程式碼撰寫任務。
這項變革不僅提升了效率，也重新定義了工程師的職責。Praveen Neppalli Naga將此轉變視為一種「升級」，認為工程師的工作重心正從「逐行編寫程式碼」轉向「系統架構設計與審閱AI生成之程式碼」。他更指出，Uber內部對AI工具的採用並非由上而下強制推行，而是許多工程師自行實驗後，自發性地快速導入。
然而，業界對於AI生成程式碼的品質與潛在風險仍存在不同看法。《The Times of India》報導提及，近期有公司遭遇與AI程式碼工具相關的系統中斷事故，例如電商巨頭亞馬遜（Amazon）本月稍早因一系列停機事件召開緊急工程師會議，部分問題被指向與AI編碼工具直接相關。其中一起事件，其內部Kiro代理程式甚至試圖透過刪除並重建整個環境來解決問題。
此外，一份CodeRabbit研究報告也顯示，AI編寫的程式碼在470個拉取請求中，問題數量是人工編寫程式碼的1.7倍。即使是為Uber和Spotify等公司提供Claude Code技術的Anthropic，也於本月推出了一項審閱功能，專門用於捕捉AI生成輸出中的錯誤。Claude Code的創建者Boris Cherny曾直言，AI模型在編碼方面仍「表現不佳」，憑感覺編碼（vibe coding）在維護性方面有所不足。
儘管挑戰猶存，未來趨勢已然顯現。曾經提出「憑感覺編碼」一詞的Andrej Karpathy近期表示，他從未感覺自己如此落後於時代，並形容這個專業領域正「劇烈重塑」。Anthropic執行長Dario Amodei也曾預測，軟體工程在12個月內可能「完全自動化」。Uber技術長此舉，似乎正是押注這一預言將如期實現。
