如果只會寫程式，感覺撐不過下個世代 😕 ── AI 時代的思辨

一轉眼，2023 就到了尾聲，AI 話題的熱度也逐漸下降📉。

是因為 AI 不紅了嗎？不！是因為大家已經逐漸「習慣」AI 的存在🤖。

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AI 對你的幫助愈大，你愈要警惕 🚨

前陣子聚會時，有個工程師朋友問到：「你未來職涯規劃會持續寫程式嗎？還是有別的打算呢？如果只會寫程式，感覺撐不過下個世代。」

面對這個問題，其實我深有感觸；因為這一年來，AI 給我的工作帶來非常大的幫助💡。

甚至可以這麼說，在演算法優化、程式重構、SQL 撰寫、DB 規劃、Unit Test、變數命名等任務上，AI 已經做得比絕大多數的工程師更好👍。

AI 對你的幫助愈大，其實你愈應該去想：「我會不會哪一天就被 AI 取代？我會不會被其他更擅長使用 AI 的人取代 🤔」

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如果高度專業的技能也被 AI 取代 🔄

下面舉一個朋友的案例，他是一個年薪近 300 的工程師，之所以可以領到這個薪水，除了熟悉產業外，另一個重點是他非常熟悉組合語言💰。

如果你不知道什麼是組合語言，就把它想成 20 個人努力去學，最多就 1 個人能夠理解並掌握的技術。因為人才稀有，所以都是高薪職位。

原本朋友覺得自己可以靠這個稀有技能爽爽做到退休，但今年 3 月時，他開始焦慮了，因為他發現過去只有少數人能掌握的組合語言，對 AI 來說根本沒有難度🤯。

也就是說，如果公司意識到這件事，基於人力成本考量很有可能把他給 Fire；然後請一個熟悉這個領域，並對組合語言有基礎理解的人來取代他。

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解決問題的能力會更加重要 💪

也許在 3 年內，現有的開發生態會被 AI 顛覆。

對過去的工程師來說，寫出優秀的演算法、易讀性高的程式非常重要；但現在，能夠判斷出演算法的好壞、程式的可執行性會更加重要。

而在未來，也許工程師的價值會變成解決複雜的商業邏輯、分析多個系統的資料流，有能力判斷不同方案的 Trade-off（權衡）；而撰寫程式這件事的比重會下降非常多。

因為新手工程師較難判斷 AI 答案的品質與正確性，所以未來企業在徵才時，與其僱傭新手工程師，不如僱傭會用 AI 輔助開發的資深工程師（純屬個人猜想）。

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要對本質有更深刻的理解 🤓

下面分享一段朋友說的話。

前幾年 Golang 很火，相關職位的薪水都比其他程式語言來得更高，所以就有人一窩蜂地跑去學 Golang。

不過朋友是這麼說的：「這份專案用 Golang 寫，是因為面對這個需求時，Golang 的效能比較好而已；我花一個禮拜寫完這個專案，而 Golang 我才接觸兩個禮拜。」

這段話要表達的不是 Golang 很好學，而是當你對程式的本質有深刻的理解時，程式語言只是一種工具而已。

想要讓 AI 給你最大的幫助，你本身就需要具備對應的知識水平。

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選擇比努力重要 🎯

這篇文章要傳遞的並不是「工程師已死、工程師將被 AI 取代」這類訊息。

而是想表達「是時候思考自己的下一步了」，因為人的時間有限，只有分配到對的位置才會有最大效益。

過去只要會寫程式就能混口飯吃，但在 AI 的時代，你還需要具備其他重要的多元化技能（團隊合作、溝通表達、產品思維…），讓自己更難被取代。

這篇文章僅是我對產業的粗淺了解，歡迎大家交流彼此的想法，有不同的聲音，才有更全面的觀點，謝謝🙏。

AI 實戰 實測生成式 AI 工具、Vibe Coding 與自動化流程的第一手心得，把 AI 變成每天都用得上的即戰力。 林鼎淵 Dean Lin

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