当前行业对 AI 辅助开发的关注多集中于 “速度提升”—— 从代码自动补全到生成完整代码库，讨论围绕更快的框架搭建、原型设计与代码生成展开，产品团队也为 “几分钟内将自然语言描述转化为函数或 API” 而欢呼。这些进步虽有实际价值，却仍局限于传统软件范式：代码编写、编译、部署、测试与维护的循环只是加速，并未发生结构性改变。而真正突破性的生产力变革，正源于更深层次的范式转移 —— 不是让代码生成更快，而是减少代码使用，甚至完全跳过代码：业务逻辑不再通过 AI 转化为机器后续执行的程序，而是直接以自然语言表达，并由智能系统直接执行，模型本身成为运行时环境，中间的翻译层级被彻底消除。
这种转变绝非便利性提升，而是对组织运作模式的重构。它改变了政策转化为软件、法规落地为行动的路径，也让企业应对外部压力的方式更灵活 —— 原本需要数月的工程周期，可能缩短为依托政策驱动的快速更新，跟上治理机构的决策节奏。
从 AI 在软件开发中的应用阶段来看，可分为三大类：第一阶段是 AI 辅助编码，机器在开发过程中协助生成代码片段或函数；第二阶段是 AI 生成系统，通过自然语言可生成大型组件或架构；第三阶段是 AI 执行逻辑，开发者完全无需编写代码，只需提供政策、规则或意图，系统解读后直接执行。目前行业讨论多集中于前两阶段，它们虽能提升效率，却未改变软件的深层结构 —— 分支逻辑、部署流水线、回归测试、环境管理仍不可或缺，技术债务、依赖漂移，以及需要团队在政策、需求与代码间协调复杂翻译层级的问题也依然存在。
第三阶段的价值远超前两阶段。当业务指令成为唯一真相，组织运作将从 “软件发布周期” 转向 “提示驱动执行”：更新合规规则、调整欺诈评分阈值、修改特定地区退款逻辑，都只需单一指令即可完成，无需纳入开发待办清单，而是通过模拟、验证、审批流程直接进入受控执行环节。尽管这一模式仍处于初期构建阶段，组件已逐步成型但尚未广泛整合，但其发展方向已十分明确。
仅依靠 AI 生成代码无法解决软件行业的核心痛点，因为 AI 生成代码与人工编写代码面临相同负担：系统需维护、依赖关系会变化，逻辑演进必然导致重构，测试与回归周期也不会消失 —— 代码的正确性始终依赖确定性语言编写的静态指令，这些约束与代码编写者无关，本质是代码作为 “业务意图与机器执行间翻译层” 的固有属性。
这些约束会不断累积，消耗大量时间与成本。即便最复杂的 AI 生成代码库，仍需监督与复杂测试，维护成本在系统生命周期中占比越来越高。2025 年一项关于 AI 赋能系统技术债务的研究显示，采用 AI 生成代码的组织仍面临严重的可维护性问题、架构不一致及长期重构负担 —— 无论代码由人类还是模型编写，这些问题都会存在，这意味着加速代码生成无法突破软件工程的结构性限制，只有彻底移除翻译层，才能实现生产力的跨越式提升。
金融行业将最先感受到这一转变的影响。支付、银行及金融服务领域对适应性的要求极高：监管环境频繁变化，强客户认证、欺诈赔偿、跨境制裁、消费者保护等领域的指引持续更新。例如，英国金融行为监管局（FCA）关于授权推送支付（APP）赔偿的 “致 CEO 信”，对该领域的监督与系统控制提出明确要求，而机构通常需花费数月将这些政策变化转化为系统行为，这种延迟会带来战略劣势。
提示驱动执行模式将彻底改变这一节奏：金融机构无需在多个系统中编码规则，只需用自然语言直接更新政策，由执行层解读、模拟并生成部署方案。这不仅能降低开发成本，还能减少解读偏差风险，大幅缩短法规与落地之间的距离。英国监管机构的预期也与这一趋势一致，FCA 与英格兰银行 2024 年发布的运营韧性政策声明，对金融机构识别漏洞、应对变化、维持关键服务连续性提出更严格要求，强调更清晰的治理结构与对支付、欺诈控制支持系统的更强监督 —— 能快速将政策转化为运营行为的机构，将更易满足这些监管要求。
不过，这一转变也伴随着新风险。用模型驱动执行替代代码，会引入新型风险：确定性至关重要，尤其在支付领域，可预测性与可审计性是硬性要求；可解释性对合规与监管审查不可或缺；算力成本需严格控制；治理层面需明确责任边界，尤其是在高级管理职能下。
近期关于模型可靠性与评估的研究显示，大规模维持确定性行为难度极高 —— 一项针对大语言模型基准的研究发现，评估设置的微小变化会导致结果不一致甚至矛盾。这种可变性意味着，任何提示驱动执行层都需建立严格控制机制，包括防护模型、验证流程、模拟环境及版本化提示与模型，这些都是满足监管对监督与运营韧性要求的必要条件。AI 执行模型的周边基础设施，将决定机构能否安全采用这一范式：仅用自然语言表达规则远远不够，组织必须构建确保正确性、可复现性与可观测性的层级体系。
面向受监管机构的未来执行环境，可能形成以 “政策为运营真相核心” 的架构，具体通过多层级实现：第一层级是政策，即直接用自然语言表达的业务或合规规则；第二层级是受控提示库，这是一个版本化存储库，规则在此存储、审查与批准，并保留完整审计轨迹；第三层级是 AI 解读与模拟，系统在部署前测试政策、运行场景、检查边缘案例、识别不一致性；第四层级是部署建议，生成包含防护措施与影响评估的拟议上线步骤，需人工批准；第五层级是通过结构化 API 执行，批准后，系统利用现有确定性机制（如规则引擎或预定义 API）应用已验证政策，更新配置、阈值或控制措施 ——AI 层负责解读意图，执行层负责落实，全程无需人工编写或部署新代码。
以实际场景为例：当 FCA 更新 APP 欺诈赔偿指引后，合规团队将变更转化为自然语言编写的政策，指令可能简单如 “标记所有金额超过 500 英镑、收款方在过去 48 小时内创建的对外支付，除非付款人此前向该收款方付款过”。AI 系统会测试该指令、运行模拟、检查边缘案例、生成文档并提出部署路径，经合规团队审查批准后，执行层直接更新相关控制措施，全程无需人工编写或部署代码。
这种架构既保留了人工监督，又缩短了政策与运营行为之间的技术距离，实现了概率性解读与确定性执行的共存。多项工程分析表明，混合架构可支持模型驱动解读与确定性逻辑的结合 —— 一项针对智能体 AI 框架的调查显示，组织可在单一运营环境中整合神经组件与基于规则的结构，这种设计能简化系统间协调，明确关键运营的边界，打造足以满足受监管场景要求的可预测执行路径。
未来，AI 编码工具会持续优化，加速软件开发、降低工作量，但无法解决 “将业务意图转化为确定性代码” 这一根本局限。下一轮生产力飞跃，必然来自彻底移除这一翻译层。当前就着手准备提示驱动执行的组织，将获得速度、韧性与清晰度的优势，更快适应监管变化、减少工程摩擦，并构建支持自主机器驱动工作流的基础设施。而仍聚焦代码生成的机构，虽能提升效率，却会错失战略先机 —— 超越代码的组织，才能在未来竞争中占据主动。
结合补充信息来看，这一趋势与行业实践形成呼应。谷歌资深工程负责人 Addy Osmani 指出，当前火热的 “氛围编码（Vibe Coding）” 虽适合原型开发，却无法作为生产级系统基础，因其缺乏可维护性与稳定性，而 AI 执行逻辑的范式正弥补这一缺陷，通过自然语言直接驱动执行，减少对代码的依赖，避免技术债积累。腾讯《2025 研发大数据报告》显示，50% 新增代码由 AI 辅助生成，但同时也面临代码审查与维护压力，这进一步说明仅靠 AI 生成代码无法突破软件工程瓶颈，需向 “跳过代码” 的方向演进。此外，金融、游戏等行业的实践也表明，当业务规则可直接通过自然语言落地时，如 Ubisoft 用 AI 生成 NPC 对话、金融机构用 AI 快速响应监管政策，能大幅提升效率，这与 “模型即运行时” 的理念高度契合。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/chao-yue-ai-bian-ma-zhen-zheng-de-sheng-chan-li-fei-yue-zai
