AI时代的软件革命：我们要从“写指令”转向“造世界”吗？
在 AI 浪潮下，Gemini、Claude Code、CodeX 等模型让代码生成卷到了极致；而另一边，Genie、Sora、高斯泼溅等技术又在重塑视觉表现。 这两者之间到底是什么关系？人机交互的终局又在哪里？
当代码生成与视觉模拟的赛道各自狂奔，我们不得不思考：AI 时代的软件革命，真的要让我们从“写指令”彻底转向“造世界”吗？
一、先理清两个核心概念：显式表达 vs 隐式表达
在计算机图形学和人机交互中，显式表达与隐式表达，是两种截然不同的底层范式——它们的差异，决定了 AI 在不同领域的发展路径。
显式表达（Explicit）：给机器“精确的指令”
显式表达的核心，是“人类定义一切，机器严格执行”。就像搭积木，每一个积木的坐标、每一个拼接的角度，甚至每一步操作的先后顺序，都需要人类明确定义。
放在软件领域，这就是我们熟悉的编程：每一行 if-else 代码、每一个变量定义、每一个锚点坐标，都是人类亲手写下的精确指令。你输入明确的需求，机器按照指令一步步执行，输出的结果是可预判、可追溯的。
隐式表达（Implicit）：给机器“模糊的意图”
和显式表达完全相反，隐式表达没有精确的指令，只有人类模糊的意图。就像我们做梦，没有具体的“脚本”，却能在脑海中浮现出完整的场景、动作和情绪——这背后，是神经网络中无数概率的叠加与碰撞。
你不需要写一行代码，只需要告诉机器“我想要一个雨后的城市夜景，带有朦胧的光影和湿润的路面”，机器就能通过潜在空间的实时模拟，“涌现”出你想要的图像、视频甚至动态效果。它不需要知道具体的像素坐标，却能精准捕捉你意图中的核心质感。
二、软件领域：为什么非要死磕“显式代码”？
一个很有意思的疑问：既然 AI 已经能直接生成图像、视频，甚至模拟复杂场景，为什么在软件和编程领域，大家还在费劲地生成显式的代码？
答案很简单：代码的核心价值，从来不是“高效生成”，而是“绝对可靠”。
1. 因果逻辑的“零容错”底线
代码是目前人类文明中，容错率最低的协议之一。
我们可以接受 Sora 生成的视频里，人物多一根胡须、背景多一片模糊的光斑——这些细节不影响整体体验；但代码里少一个括号、多一个空格，整个系统就可能直接崩坏，甚至引发无法挽回的损失。
这种“差之毫厘，谬以千里”的因果逻辑，决定了软件领域无法像内容领域那样，接受“模糊的涌现结果”。
2. 核心诉求：责任对齐（Accountability）
在医疗、金融、工业控制、核电站运营等关键领域，“可追溯性”比什么都重要。我们需要一套永远在线的显式逻辑路径（Audit Trail），也就是“审计痕迹”——当出现问题时，我们能精准追踪到每一步操作、每一行代码，找到问题的根源，明确责任主体。
我们不敢把核电站的控制逻辑、医院的诊疗系统、银行的转账流程，交给一个“模糊的潜在空间”——因为当错误发生时，我们无法去追问一个神经网络“你为什么这么做”，更无法让它承担责任。
而显式代码，就是 AI 给人类递交的“可审计说明书”，是人类与机器之间，关于“责任”的明确约定。但这一逻辑并非绝对——自动驾驶领域就是典型的例外，它本质上是隐式表达的场景，却又面临着极致严苛的责任对齐需求，这也成为当前技术演进的核心痛点。
三、内容领域：为什么必然走向“隐式表达”？
与软件领域相反，图像、视频、动态效果等内容领域，正在加速拥抱隐式表达——这背后，是效率的维度打击，也是机器对物理世界的“本能理解”。
1. 效率的“降维碾压”
如果用显式代码去写一个简单的流体动画（比如水流的流动、烟雾的扩散），或者一个复杂的 3D 实景模型（比如一座城市、一片森林），需要的代码量将是天文数字——不仅编写难度极大，耗费时间极长，运行起来还会极其卡顿，甚至超出现有硬件的承载能力。
而隐式模型，比如高斯泼溅、Sora，只需要捕捉人类的核心意图，就能通过神经网络实时模拟出这些效果——不需要手动定义每一个像素、每一个帧，效率提升的不是一倍两倍，而是成百上千倍。
2. 机器对物理世界的“直觉式理解”
隐式模型的核心优势，在于它能通过学习海量数据，掌握物理世界的底层规则——重力、光影、质感、运动轨迹，甚至是人类的情绪和审美。
比如 Sora 能模拟出物体碰撞后的反弹、光线照射后的折射、水流遇到障碍物后的分流；高斯泼溅能还原出不同材质的光影质感，让虚拟场景看起来和真实世界别无二致。这种“直觉式”的还原，让机器不再是“机械执行指令的工具”，而是真正“理解物理规则的伙伴”。
它不需要人类告诉它“水流应该怎么流”，只需要知道“这是水”，就能基于学到的物理知识，模拟出最真实的效果——这就是隐式表达的生命力。
四、为什么是今天的局面？隐式表达为什么不统一天下？
现在我们能看到一个清晰的割裂局面：逻辑归显式，表现归隐式——软件的核心逻辑的依然依赖显式代码，而内容的视觉表现则依赖隐式模拟。
这种局面的本质，是人类对“确定性”与“生产力”的博弈——我们既想要隐式表达的高效，又离不开显式表达的可靠。
1. 精确定义的“刚需”无法替代
很多场景下，我们需要的是“像素级”的精确控制，而这正是隐式模型的短板。
比如设计师要求“Logo 必须距离左边缘 24px，字体大小 16px，颜色 #333333”，隐式模型很难给出这种死板、精确的保证——它可能会生成一个“看起来差不多”的效果，但无法满足这种零误差的要求。
而显式代码，就能通过精确的指令，完美实现这种需求——这是隐式表达目前无法替代的。
2. 隐式表达的“黑盒困境”
隐式模型虽然生产力极高，但它本质上是一个“黑盒”——我们不知道它是如何从“意图”生成“结果”的，也无法预判它会生成什么样的结果。
人类在追求极致效率的同时，依然需要保留最后的“紧急制动权”——也就是通过显式手段，定义底线、约束规则，避免隐式模型生成不符合需求、甚至有风险的结果。
比如我们用 AI 生成一个软件的界面动效，隐式模型可以生成各种流畅、美观的效果，但最终的动效是否符合软件的业务逻辑、是否适配不同的设备，还需要通过显式代码来约束和校准。
五、未来软件设计的核心：不是二选一，而是“融合共生”
回到最初的问题：AI 时代的软件革命，我们要从“写指令”转向“造世界”吗？
答案是：不，我们不需要二选一。未来的软件，将是“隐式驱动内核 + 显式定义接口”的融合体——既保留显式表达的确定性、可追溯性，又拥有隐式表达的生产力、生命力。
1. 从“线性交互”到“非线性交互”
传统的软件交互，是“线性的”——你点 A 按钮，程序播放一段预设好的死动画；你输入一个指令，程序执行一个固定的操作。所有的结果，都是人类提前用代码定义好的。
而未来的软件交互，将是“非线性的”——就像玩沙盘游戏，你推开一扇门，门的晃动幅度取决于你的力度、当时的风力；你扔下一个物体，它的落地轨迹、反弹幅度，都符合真实的物理规则。这些结果不是提前预设的，而是隐式内核实时模拟出来的。
这种非线性交互，会让软件拥有“生命感”——它不再是一个冰冷的工具，而是一个可交互、可探索、有反馈的“虚拟世界”。
2. 意图驱动的软件演进
未来软件的核心逻辑，将围绕“意图驱动”展开，分为两个核心部分：
隐式内核：利用 AI 模型，实时生成环境、光影、动效，模拟物理规则，处理非线性交互——让软件具备“生命感”，能快速响应人类的模糊意图，提升创作和使用效率。
显式接口：人类通过精确的代码、协议，定义软件的业务底线、强约束规则、审计路径——让软件具备“可靠性”，能明确责任主体，满足关键领域的合规需求。
总结：从“教机器写代码”到“让机器模拟世界”
AI 时代的软件革命，从来不是“写指令”与“造世界”的对立，而是两者的融合共生。
我们正处于一个关键的转折点：从“教机器写代码”（显式表达的极致），走向“让机器模拟世界”（隐式表达的突破）。
未来的软件，将拥有一个懂物理规则、能处理非线性交互、有生命感的“隐式大脑”，同时保留一套基于责任对齐、可追溯、可控制的“显式操纵杆”。
而人机交互的终局，也从来不是“人类指挥机器”，而是“人类与机器共生”——我们负责定义意图、守住底线，机器负责模拟世界、高效执行，共同创造出更智能、更可靠、更有生命力的软件产品。