上個月，印度 AI 獨角獸 Builder.ai 破產的新聞引起了不小的轟動，原因是「用 700 名工程師假裝 AI」。

本周，科技專欄《The Pragmatic Engineer》在跟 Builder.ai 的幾位員工溝通之后，發表了一篇辟謠的文章。

大概事實如下：

• Builder.ai 確實是搭建了一整套服務軟件開發周期的 AI 工具，15 名工程師負責這個項目。

• 背后的技術棧是 Python、Ruby、React 、GPT 和 Claude。

• 但有 300 名工程師用于搭建公司內部工具，這些工具本來去直接購買使用。結果卻是重復造輪子。

• 還有 500 名左右的工程師承接一些定制軟件開發的外包服務，但公司一直不確定自己的重心是 AI 那套，還是定制軟件開發服務。收入也不是很好。

• 因為財務欺詐，沒有了資金來源，公司本身又沒有什么收入，所以就破產了。

聽起來，這個故事從創業的角度來看，似乎更合理一些些。我們對文章進行了簡單編譯處理。

原文：https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/the-pulse-137

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01Builder.ai 并未「用 700 名工程師偽造AI

過去一周，媒體與社交網絡廣泛傳播著一個引人注目的新聞：Builder.ai 破產的背后，是公司雇傭了 700 名印度工程師「假扮」AI。

• 「微軟投資的 AI 初創公司聊天機器人實為人工操作」——Mashable

• 「Builder.ai 雇傭 700 名印度工程師，號稱 AI 驅動」——MSN

• 「Builder.ai 用 700 名工程師偽造 AI，如今面臨破產與調查」——Business Standard（印度）

經過與多位 Builder.ai 前工程師交流，我可以確認：這一說法并不屬實。

但我們不妨做個思想實驗，假如真要讓 700 名工程師假扮 AI，2024 年能否實現？類似的騙局歷史上并非沒有先例……

設計挑戰：如何讓 700 名開發者假扮AI

假設我們拋開道德，目標就是讓 700 名工程師扮成 AI 系統，且完全不用人工智能。我們會怎么做？

最樸素的做法，是讓開發者直接寫代碼，假定不會有超過 700 個并發會話。

但馬上就會遇到一個關鍵問題：延遲。用戶若需等待 10-30 分鐘才能收到響應，騙局很快就會暴露。要想讓客戶信以為真，必須大幅降低響應時間——這就類似 18 世紀「機械土耳其人」騙局：

「Mechanical Turk，也被稱為自動下棋機，或簡稱 The Turk，是一臺于 1770 年建造的欺詐性下棋機器，它看起來能與人類對手進行高水平的對弈。在長達 84 年的時間里，它被不同的所有者作為一臺自動機器進行巡回展出。 這臺機器幸存下來，并繼續偶爾進行展覽，直到 1854 年，一場大火席卷了存放它的博物館，摧毀了這臺機器。之后，機器所有者的一個兒子發表文章，向公眾揭示了它的秘密：這是一個精心設計的騙局，雖然有些人曾懷疑過，但在它還存在的時候從未被公開證實過。」

回到 2024 年，若要降低響應延遲，可以考慮讓「指定開發者」實時流式輸出代碼。效果雖有提升，但依舊無法媲美真正 AI 的速度。

若再通過獎金激勵開發者 3 分鐘內完成任務，并允許他們使用任何工具，這時會發生什么？

我們成功了！我們成功地偽造了一個足夠好的 AI。

但等等……開發者究竟是如何在 3 分鐘這個隨意設定的時間框架內完成任務的？為了找出答案，我們提出了一些問題，這就是我們看到的（記住，現在是 2024 年）：

等等……什么？！「假裝是 AI 的開發者會使用 AI 來按時交付成果？」這在 2024 年是合乎邏輯的方法，因為那時的 LLMs 已經完全有能力生成高質量的代碼。而這就是為什么在去年，當已經有 LLMs 能做得更好時，雇傭 700 名開發者來假裝 AI 是荒繆的，因為 LLMs 能做得更好。

如果你在 2024 年聘請一位有能力的工程師來設計一個接收指令并假裝成 AI 的系統，他們可以使用任何他們喜歡的工具，并且項目有 700 名開發者，那么他們構建出來的東西會是這樣的：

劇透：Builder.ai 其實也是這么做的！

02Natasha 的技術棧

Builder.ai 首次展示 Natasha 的概念是在 2021 年，遠在 ChatGPT 發布之前。當時，Natasha 的定位是「個人應用構建器」，并且很明顯，該解決方案是通過一個「極客網絡」來運作的，這些極客會根據規格構建應用：

「你告訴我們你的想法，我 [Natasha] 和我的極客網絡會用真正有效的構建模塊來把它做出來?！箒碓矗築uilder.ai 2021 年

該產品承諾預先提供成本估算和時間表。其理念是，通過承接數千個項目，Natasha 背后的團隊可以創建可復用的構建模塊，從而加速網站和移動應用的開發。

2023 年 12 月，在 ChatGPT 發布一年后，Builder.ai 宣布 Natasha CodeGen 為「您全天候的軟件開發伙伴」。2024 年 4 月，該公司在一系列視頻中演示了 Natasha CodeGen，視頻中也展示了代碼生成的過程。視頻中有一個剪輯，當 React 代碼生成后，視頻才繼續播放。我已與該公司的前工程師確認，在后臺，系統在完成代碼生成前運行了幾分鐘：

Natasha 在 2024 年 4 月的日志輸出。來源：Builder.ai

Natasha 的目標是成為整個軟件開發周期的 AI 工具：

• 創意：通過一個可視化的應用 UI 界面來完善創意

• 規劃：在專用的 UI 中創建用戶故事（任務）。任務包括創建驗收標準。

• 代碼生成規劃：將任務輸入 LLM，以規劃代碼生成的步驟

• 測試：讓 AI 首先遵循測試驅動開發（TDD）方法添加測試，并且只有在測試通過時才創建 PR

• 生成代碼：創建代碼，并根據測試運行它們

• 創建PR：僅在所有測試都通過時才執行此操作

一個由 15 名工程師組成的團隊負責 Natasha Codegen。大部分工程師常駐英國，約 3 人在印度。在巔峰時期，Builder.ai 的 AI 團隊大約有 30 人。除了構建 Natasha，該團隊還在構建和維護許多 AI 產品和服務。一位前工程師告訴我，他認為缺乏重點是導致公司倒閉的原因之一。

Natasha 背后的技術棧：

• Python：用于協調器，安排代理所采取的步驟

• Ruby on Rails：用于部分后端和前端

• React：用于大部分前端

• GPT和Claude：用于集成到代碼生成步驟的 LLMs

Natasha 的一些網頁組件是使用 Ruby on Rails 構建的。來源：Builder.ai

該團隊建立了一套編碼基準，每當有新模型發布時，他們都會運行這些基準，并選擇最適合其用例的模型。

Natasha 的愿景遠不止于成為一個代碼生成工具：它是 Builder.ai 內部所有 AI 項目的代號，就像微軟用「Copilot」來指代其所有 AI 項目，而不僅僅是 GitHub Copilot。其他使用 Natasha 品牌的產品包括：

• 一個聊天機器人，Builder.ai 的客戶和開發者可以與其交談，討論他們的代碼庫，或指示其實現某些功能

• 一個知識圖譜：一個向量數據庫，存儲功能、實現這些功能的模塊以及客戶用例之間的關系

• ML模型：用于預測實現客戶要求的規格可能需要多長時間

Builder.ai 擁有一個由大約 15 名工程師構建的可行的代碼生成器平臺，那么為什么還需要在印度雇傭數百名工程師呢？一方面，Builder 雇傭了 300 名內部工程師，并開始構建內部工具，而所有這些工具本可以簡單地購買，包括：

• Builder Home(客戶儀表盤)

• Builder Meet(類似于 Zoom)

• Builder Tracker(類似于 JIRA)

• Builder Whiteboard(靈感來自 Figma：設計師將 Figma 設計導入 Whiteboard，然后使用這些設計創建可點擊的線框圖和原型。后來，Whiteboard 將 React 代碼和組件導出到客戶項目的工作文件夾中。)

• Builder Chat(類似于 Slack)

• SenseiBot(審查和合并 PR，并將應用部署到測試/預發/生產環境)

Builder.ai 未能像告知投資者的那樣快速增長收入，其原因之一很可能是由于這種缺乏重點以及重復造輪子，開發那些早已存在而未構建任何新穎東西的工具。

除了 Natasha，Builder.ai 還銷售「外部開發網絡」服務。大約有 500-1000 名工程師通過 Globant、TatvaSoft 等外包公司受雇。這些開發者分布在越南、羅馬尼亞、烏克蘭、波蘭等國以及印度。去年，該公司正在開發超過 500 個客戶應用。這個外包開發者的數量很可能就是「印度 700 名開發者」這一瘋傳說法的來源。

Builder.ai 的前工程師告訴我，公司內部對于什么是主要產品存在沖突：是包括代碼生成器在內的 Natasha 生態系統，還是 Builder.ai 向客戶提供的定制軟件開發服務？

該公司用一個 20 人的內部開發團隊和 Natasha 構建了 Builder IDE，以幫助數百名外包開發者為客戶構建應用。Builder IDE 包含面部識別功能，以驗證開發者與系統中的個人資料是否匹配。它還有一個監控使用情況的欺詐檢測系統。該系統會標記出承包商申報了 8 小時工時，但在 IDE 中活躍時間不足的情況。

據 Builder.ai 前副產品總監 Yash Mittal 稱，兩年來開發人員實際工時與記錄工時的造假現象十分猖獗。他寫道：

「（擴大業務的）主要瓶頸在于我們的外部開發者網絡。Builder.ai 的另一項開創性努力是，在全球范圍內招募開發者，使用我們的 IDE 在我們的平臺上定制解決方案。然而，我們沒有預料到隨之而來的大量欺詐行為，這導致了一場持續近兩年、耗費大量資源的『貓鼠游戲』，直到我們最終將其控制住?！?/blockquote>
04因財務欺詐破產

在出現會計欺詐指控后，Builder.ai 破產了?！督鹑跁r報》報道稱，一旦財務審計揭示該公司顯然在收入方面誤導了投資者，公司的貸款方就沒收了剩余資金：

「據知情人士透露，Builder.ai 向其審計師提交的臨時賬目顯示，其先前的收入預估被大幅下調。 這些數據顯示，先前對 2024 年收入的 2.2 億美元預估已被修正為約 5500 萬美元，而先前報告的 2023 年總銷售額 1.8 億美元將被重述為約 4500 萬美元，知情人士補充道?！?/blockquote>

貸款方撤回資本給公司賬目造成了巨大漏洞，而欺詐指控則確保了沒有新的投資者愿意向該業務投入資金。公司的命運就此注定。

我與曾在 Builder.ai 工作的工程師交談過，他們對這次經歷感到失望甚至有些痛苦。我交談的三位工程師對公司的倒閉感到極度失望，并表示他們沒有發現任何警示信號。畢竟，Builder.ai 在 2024 年 4 月還從微軟那里籌集了資金——這本身就顯示了強烈的信任票。一位開發者告訴我，他信任 Builder.AI 的領導層，因為前首席執行官 Sachin Dev Duggal 就在去年還贏得了安永的「世界年度企業家」獎。

一段神奇歷程：2024 年的年度企業家，2025 年被指控誤導投資者。來源：安永 (Ernst and Young)

這些工程師做了扎實的工作，創造了一個在能力上感覺與 Devin 和 Factory 等產品相當的 AI 系統。不幸的是，關于 Builder.ai 使用人類開發者假扮 AI 的病毒式說法，讓他們擔心自己的職業前景會受到影響。

這就是為什么我想分享關于 Builder.ai 技術棧的真相：根本不存在欺騙用戶，讓他們誤以為在與尖端 AI 互動，實則是在與 700 名開發者打交道的陰謀。這些開發者做了扎實的工作，公司的倒閉與他們的努力完全無關。

此外，我很難相信，加入當時這家炙手可熱的 AI 公司的開發者們，會對公司高管層發生的陰謀有所了解。

05假扮 AI 的陰謀從而何來？

那么，關于 700 名開發者假扮AI的病毒式說法究竟源于何處？《金融時報》將其追溯到了 X 平臺一個賬戶的這條帖子：

這篇帖子來自一位自稱加密貨幣愛好者、沒有任何報道記錄的用戶，后來被證實是虛假的

這篇帖子中的虛假聲明引起了人們的注意，包括金融通訊作者 Linas Beliūnas，他將其分享給了他在領英上的 50 多萬粉絲，許多出版物也引用了那篇帖子：

聳人聽聞的說法傳播得很快，即使是不真實的。來源：Linas Beliūnas 在領英 (LinkedIn) 上的帖子

這是一個很好的提醒，告訴我們核實信源的重要性，以及對社交媒體帖子要格外持懷疑態度。這也適用于我，因為上周本刊物也是報道了這一說法的其中之一。這就是為什么我認為承認錯誤，并通過與曾在 Builder.ai 工作過的人交談來了解全部真相至關重要。

如果您的團隊希望招聘具有構建真實 AI 系統經驗的工程師，Builder.ai 的前員工群體很可能是這類人才的絕佳來源?？吹?AI 領域的初創公司因欺詐指控而倒閉令人難過，祝愿曾在 Builder.ai 工作的工程師們好運，找到他們的下一個職位。

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