AI會取代工程師嗎？寫程式不再是門檻，如何打造不可替代的能力？
AI大幅降低了寫程式的門檻，工程師該如何在AI時代中保有競爭力？作者、資深工程師指出，現在市場受到AI衝擊最大的是「新手工程師」，因為較難判斷AI答案的品質與正確性。他也建議，工程師與其害怕被取代，不如開始思考：什麼才是真正不可替代的能力？本文節錄自《工程師下班有約》。
文／林鼎淵（Dean Lin）
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前陣子聚會時，有個工程師朋友問我：「你未來職涯規劃會繼續寫程式嗎？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AI確實給我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、單元測試、變數命名等任務上，AI已經做得比絕大多數的工程師更好。
但其實AI對我們的幫助越大，越應該去想：「我會不會哪天就被AI取代？我會不會被其他更擅長使用AI的人取代？」
市場其實對品質並沒有那麼高的要求
有了AI，所有領域的門檻都大幅下降；對外行來說，AI生成的作品「看起來」已經足夠專業了。
下面舉幾個已經受到嚴重衝擊的產業：
1. 翻譯
其實一般人無法分辨出AI翻譯與專業翻譯的差距，因為現在AI已經能翻譯出「有品質、讀起來流暢」的文章了；除非譯者本身擁有超高的文學素養與專業知識，否則翻譯的效率與品質可能還比不上AI。
2. 插畫
即使你沒有學過繪圖、設計，現在透過簡單的指令，AI就能生成出「符合需求」的插畫，這讓許多原本有外包需求的公司轉而投向AI的懷抱；假使繪者沒有自己的個人品牌，或是獨特的風格，那未來生存的空間會越來越小。
3. 行銷
市場有時要的不是「有品質」的文章，而是「大量」的文章與回覆，而這正是AI擅長的事。他除了生成文章的效率很高外，還能模擬出上百種不同人格，在貼文下互相留言，營造出討論熱烈的景象、引導話題風向。這讓原本要請好幾位員工才能完成的任務，現在靠少數菁英就能搞定。
之所以上面的產業會受到較大衝擊，是因為從外行人的角度來看，70分跟90分是差不多的，絕大多數人都不具備品鑑的能力。
當沒有程式背景的人，可以在AI的幫助下完成專案
這幾年社群媒體上，我越來越常看到「文組、PM」分享自己在AI的幫助下，成功開發程式與轉職工程師的文章。
身為一名寫了10幾年程式的工程師，每次看到這類文章時，總有一種莫名的情緒，好像過去苦苦修煉的技巧，在AI時代變得一文不值。
但我又不得不承認：「他們說的是真的！現在寫程式已經幾乎沒有門檻了。」
前陣子有個商科出身的朋友，他靠Cursor這個AI程式碼編輯器，在一天內完成了購物網站的後台。這不是單純的前端網頁，是包含後端API、資料庫的完整系統。
儘管我知道大部分的功能都是套模板，功能也只有簡單的CRUD（新增／查詢／修改／刪除），但這個成果依舊讓我感到震撼。
因為在過去如果想建立一個購物網站的後台，即便只要最基礎的功能，這個專案對新手工程師來說，可能也要花1~2個月才有辦法完成，而且成果搞不好還有很多的 Bug。
但現在AI直接打破專業的鴻溝，即使你完全不懂程式，也「有機會」完成一些基礎的專案、功能。
不過隨著專案複雜度提升，AI的錯誤率也會隨之上升，如果沒有程式背景，依舊會遇到一些鬼打牆、無法解決的問題。
其實遇到無法解決的問題是幸運的，怕的是寫出看起來可以正常運作，但實際上漏洞百出的程式。
但隨著AI持續成長，搞不好再過個幾年就能解決這些問題也說不定。
別忘記，你現在使用的AI，將會是歷史上最弱的。
如果高度專業的技能也被AI取代
有些人可能覺得自己是業內的資深人員、專家，AI應該威脅不到我吧？
如果你有這樣的想法，不妨看一下發生在我朋友身上的案例。
他是一個年薪300萬的工程師，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，但在ChatGPT 4.0推出後，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工程師來取代他。
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，能判斷出演算法的好壞、程式的可執行性會更加重要。
因為大部分寫程式的任務都已經可以外包給AI了（前提是別違反公司資安規定），所以培養分析與拆解問題的能力，並瞭解如何清楚地將需求轉換成電腦能理解的指令，才是如今工程師的核心競爭力。
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，在10年後搞不好會變成類似「傳統技藝」的存在。
不要覺得這件事不可能發生，過去我們有想過只要動嘴就能做設計嗎？有想過AI生成的音樂、動畫，水平已經跟人類不相上下了嗎？
現在市場受到AI衝擊最大的是「新手工程師」，因為新手工程師較難判斷AI答案的品質與正確性。所以企業在徵才時，可能會優先考慮擅長用AI輔助開發的資深工程師。
【筆者碎碎念】
從面試官的角度來看，在AI時代下，我更在乎求職者是否有處理正式環境Critical issue的經驗；因為程式語言、框架可以後天學習，但有能力處理正式環境issue的人並不多。技術能力只能用來衡量平時的工作效率，但遇到緊急狀況時，在壓力下是否有足夠的膽量與決策能力就很看人格特質了。畢竟不管AI的建議有多好，還是要有「人」來做出判斷與決策。
要對自己的專業有更深刻的理解
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；在AI的幫助下，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，因為背後的底層邏輯都是相通的。
高薪工程師的核心競爭力，不在於知道多少工具或語言，而在於理解需求、解決問題。
想讓AI給你最大幫助，還是要具備對應的知識水平。否則AI是對的，你就是對的，AI是錯的，你就是錯的。
結語：別讓專業成為你唯一的價值
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，而是希望大家停下腳步，問問看自己：
- 「5年後，我今天所做的這些事還重要嗎？」
- 「如果AI能完成我的工作，那我的價值在哪？」
當AI持續顛覆各種專業，真正的威脅不是AI本身，而是你是否已經習慣了安逸，忽略了成長與思考。
專業只是解決問題的「工具」，而AI是工具中的新選項；老闆、客戶並不在乎你用了什麼方法，他們只在意你能不能幫他們解決問題。
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，讓自己更難被取代。
可能是解決複雜問題的思維、跨領域整合的視野，或者是更深入的人際溝通與合作能力。
未來AI可以做到的事情會越來越多，但依然需要有人去解決問題、推進決策、承擔責任。
我無法預測未來，但我相信能夠在時代浪潮中保持競爭力的人，永遠是那些願意不斷適應、持續調整的人。
願我們都能在AI的時代中，找到屬於自己的新價值。
【人類永遠不會滿足，所以一定會有新的工作誕生】
早在1928年，知名經濟學家凱因斯曾預言在未來「每天只要工作3小時，每週工時只需15小時」。但時隔近百年，這項預言並沒有成真，因為他低估了人類的慾望；在資本市場的推動下，爆肝、熬夜等問題依舊存在於多個行業。
現在AI已經取代了很多人的工作，就像當年自動化工廠推出後取代了不少工人一樣。但許多產業衰敗的同時，也會催生出新的產業；像這幾十年來，互聯網和科技領域的工作正在蓬勃發展。而近幾年AI相關的機會、職缺，也在快速成長中；如果能掌握這波時代紅利，何嘗不是你超越其他人的機會呢？
節錄自：博碩文化《工程師下班有約：企業內訓講師帶你認清職涯真相！》／林鼎淵（Dean Lin） 著
沒看到有興趣的職缺嗎？
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