Quando qualquer pessoa pode Vibe Coding para criar aplicações, a IA substituirá aqueles que não sabem o que é bom.

標榜由 AI 協助開發、整合台灣超商即期品資訊的 App「惜食獵人」，
recentemente gerou interesse nas redes sociais.
O produto foca na consulta em tempo real de produtos próximos com data de validade próxima e notificações de chegada,
os desenvolvedores afirmaram que levaram apenas duas semanas, usando ferramentas de IA para concluir o desenvolvimento.
No entanto, logo após o lançamento, foram levantadas questões,
não apenas relacionadas a problemas de autorização de API,
mas também surgiram graves vulnerabilidades de segurança,
que poderiam até expor as coordenadas GPS precisas dos usuários em suas casas.

Isso também destaca os riscos da “vibe coding”:
quando os desenvolvedores carecem de formação em engenharia,
frequentemente não conseguem discernir o que é um “bom programa”,
e é ainda mais difícil identificar problemas de segurança ocultos.
Assim, quando a IA produz resultados que parecem utilizáveis,
é fácil aceitá-los sem questionamento,
e até mesmo levá-los diretamente ao mercado.
Embora os desenvolvedores tenham feito correções após alertas externos,
testes subsequentes mostraram que apenas parte dos problemas foi resolvida,
e os riscos centrais ainda não foram eliminados.
Em outras palavras, o problema não é apenas “programar errado”,
mas sim que o design do sistema como um todo carecia de uma compreensão básica de segurança desde o início.

Mais do que a IA substituir engenheiros,
ela funciona mais como um acelerador.
Ela pode lidar com trabalho repetitivo e de baixo nível,
mas o que realmente importa são aqueles que sabem o que significa “programar bem”,
o que precisa ser refeito e quais riscos não podem ser ignorados.
O impacto real da IA é aumentar a eficiência,
e não substituir o julgamento.
Assim como uma IA não treinada não consegue escrever bons artigos,
pessoas com gosto musical ruim também só conseguem criar músicas que refletem seu próprio gosto.

Quando a IA pode aumentar a eficiência em cinco vezes,
você vai usá-la para reduzir o trabalho humano em cinco vezes,
ou para criar cinco vezes mais produção?

Vibe Coding aplicativo “惜食獵人” expõe vulnerabilidades de segurança

Relatório da Crypto City, recentemente um aplicativo que se autodenomina assistido por IA,
integrando informações sobre produtos com data de validade próxima em lojas de conveniência em Taiwan,
gerou atenção nas redes sociais.
O produto foca na consulta em tempo real de produtos próximos com data de validade próxima e notificações de chegada,
os desenvolvedores enfatizaram que levaram cerca de duas semanas, usando ferramentas de IA para concluir o desenvolvimento.
No entanto, logo após o lançamento,
engenheiros e internautas levantaram dúvidas,
não apenas sobre disputas de autorização de API,
mas também surgiram graves vulnerabilidades de segurança,
que poderiam até expor as coordenadas GPS precisas dos usuários em suas casas.

De acordo com engenheiros da Zeabur,
basta usar o aplicativo e ativar a função de localização,
que os dados de coordenadas relevantes serão gravados em um banco de dados,
e expostos diretamente na web sem proteção adequada.
Embora os desenvolvedores tenham feito correções após alertas externos,
testes subsequentes mostraram que apenas parte dos problemas foi resolvida,
e os riscos centrais ainda não foram eliminados.
Em outras palavras, o problema não é apenas “programar errado”,
mas sim que o design do sistema como um todo carecia de uma compreensão básica de segurança desde o início.

A IA pode substituir engenheiros humanos?
Você precisa primeiro entender o que é um bom programa.

Este incidente também trouxe novamente atenção externa para um modelo de desenvolvimento que se tornou popular recentemente:
o chamado “vibe coding”,
onde pessoas sem formação técnica rapidamente geram protótipos de produtos,
ou até mesmo lançam diretamente operações com o auxílio de ferramentas de IA.
A vantagem desse modelo é a velocidade extremamente rápida,
mas os riscos também são evidentes:
quando os desenvolvedores carecem de formação em engenharia,
frequentemente não conseguem discernir o que é um “bom programa”,
e é ainda mais difícil identificar problemas de segurança ocultos.
Assim, quando a IA produz resultados que parecem utilizáveis,
é fácil aceitá-los sem questionamento,
e até mesmo levá-los diretamente ao mercado.

Sob essa perspectiva,
o problema do “惜食獵人”
não é apenas que a IA cometeu um erro,
mas que as pessoas não têm a capacidade de julgar se a IA fez certo ou errado.
Quando o sistema apresenta vulnerabilidades,
apenas problemas superficiais são corrigidos,
e não se revisita a estrutura para uma nova análise,
resultando na continuidade dos riscos.
Isso reflete uma observação chave de relatórios anteriores:
pessoas que foram treinadas e já possuem a capacidade de julgamento,
juntas à IA, se tornam muito mais eficazes;
mas se faltam essa capacidade, a IA pode, ao contrário, amplificar os erros.

(A IA pode fazer 80 pontos, quem não consegue chegar a 100 será eliminado!
Recomendação de ex-alunos da McKinsey e de Harvard para recém-formados.)

Você usará a IA para reduzir cinco vezes o trabalho humano,
ou para aumentar cinco vezes a produtividade?

De fato, o papel da IA na programação
é mais próximo de um “acelerador” do que de um “substituto”.
Ela pode rapidamente realizar trabalhos de baixo nível que são altamente repetitivos e têm uma estrutura clara,
aumentando significativamente a eficiência de desenvolvimento,
mas não pode substituir o julgamento de qualidade e a compreensão do sistema como um todo.
Os engenheiros realmente valiosos ainda são aqueles que sabem o que significa “programar bem”,
o que situações exigem reestruturação,
e quais riscos não podem ser ignorados.

Isso é semelhante ao papel de gestão dentro das empresas.
O valor de um gerente nunca se resume apenas à execução,
mas sim ao julgamento sobre qual direção é a certa,
quais resultados são inaceitáveis,
e quais problemas precisam ser refeitos.
De certa forma, a empresa está utilizando a “visão” dessas pessoas para tomar decisões.
A IA pode ajudar a produzir,
mas não pode substituir essa capacidade de julgamento.

Portanto, mesmo que haja continuamente afirmações de que “a IA substituirá engenheiros” no mercado,
com o desenvolvimento atual,
o impacto mais prático ainda é a economia de mão de obra e o aumento da eficiência,
e não uma substituição completa.
Em uma equipe central,
engenheiros experientes que podem julgar qualidade e riscos
se tornarão ainda mais cruciais.

A questão, portanto, volta-se para cada um de nós:
quando a IA pode aumentar a eficiência em cinco vezes,
você escolherá usá-la para reduzir o trabalho humano em cinco vezes,
ou para criar cinco vezes mais produção?

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